XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System说服
通过模拟算法说服通过模拟算法说服
我们研究了贝叶斯说服游戏，发件人想说服接收者采取二进制操作，例如购买产品。发件人被告知（实际上）世界状态，例如产品的质量，但只有有关接收者信念和公用事业的信息有限。以客户调查，用户研究和AI的最新进展激发，我们允许发件人通过查询模拟接收者行为的Oracle来了解有关接收器的更多信息。在固定数量的查询后，发件人对消息策略进行了提交，并且接收者采取了根据她收到的消息最大化她的预期实用程序的措施。，我们表征了发件人的最佳消息传递策略，但给定对接收器类型的任何分布。然后，我们设计了一种多项式查询算法，该算法优化了该游戏中发件人的预期实用程序。我们还考虑了近似甲骨文，更通用的查询结构和昂贵的查询。
人工智能可以说服人类
摘要 利用深度学习和网络规模语料库的 Transformer 模型的出现使人工智能 (AI) 能够解决许多高阶认知任务，这对美国乃至全球的工业、政府和劳动力市场具有重要意义。在这里，我们研究了目前最强大、公开可用的 AI 模型 GPT-3 是否能够影响人类的信念，而信念是一种最近被视为其他人类独有的社会行为。在三项预先注册的实验中，实验对象来自不同的美国人样本（总计 N = 4,836），我们发现一致的证据表明，人工智能生成的信息在许多政策问题上具有说服力，包括攻击性武器禁令、碳税和带薪育儿假计划。此外，人工智能生成的信息与普通人类编写的信息一样具有说服力。与人类作者相比，参与者认为人工智能信息的作者更注重事实和逻辑，但不那么愤怒、独特，也不太可能使用讲故事的方式。我们的结果表明，当前一代大型语言模型可以说服人类，即使在两极分化的政策问题上也是如此。这项研究对于在政治背景下规范人工智能应用具有重要意义，可以抵消其在虚假宣传活动和其他欺骗性政治活动中的潜在用途。
精准说服中的人工智能
封面图片 – 使用 MIDJOURNEY 生成 一张现代、视觉冲击力强的封面图片，代表了使用人工智能进行受众细分和定位的概念。图像的焦点应该是人脸的数字表示，由相互连接的节点和电路组成，象征着人工智能驱动的数据分析。在脸部周围，描绘了各种细分的受众群体，每个群体都在一个不同的部分，颜色和设计略有不同。社交媒体平台（如 Facebook、Twitter、Instagram）的浮动图标集成在这些部分中，表示有针对性的沟通。背景中的微妙警告符号和红色警报暗示了潜在的风险和道德问题。调色板应该融合冷蓝色和暖色调，营造出紧迫感和重要性。面部细节和细分受众群体之间的对比应使封面具有视觉吸引力和发人深省的效果。– MIDJOURNEY 6.0 版
商业实验作为说服手段
之前关于实验的大部分研究都基于这样的假设：企业家和管理者在做出决策之前，会使用（或者最好采用）“科学方法”来测试可能的决策。本文提供了实验策略的另一种观点，介绍了这样一种可能性：至少有些商业实验更看重说服而不是生成无偏见的信息。从这个角度来看，参与者可能会设计实验来获得对其想法的支持，即使这样做会降低实验的信息量。然而，决策者并不天真——他们意识到他们正在审查的结果可能是精心策划的信息环境的产物。本文使用正式模型表明，在各种条件下，参与者都倾向于实施一个信息量不充分的说服实验——即使完全信息量的实验以相同的成本是可行的。
医疗保健系统的说服性人工智能技术
智能手机和手表不仅有助于收集用户数据（可穿戴设备可以在用户环境中检测传感器数据），还能帮助用户实现个人健康目标。例如，它们可以向用户传达与健康相关的信息（例如，移动通知）。因此，说服技术可以情境化：它们可以在通知被关注且不会被忽略的可能性更高的环境中发布。这是朝着广泛可用的医疗决策支持系统迈出的一步，通过多模式界面提供健康干预。我们试图通过说服的方法是引导人们朝着某些方向发展：全神贯注并掌握完整的信息以实现自我控制，例如，通过智能手机通知、增强现实眼镜或机器人伴侣。这种方法假设用户的选择不会被阻止、隔离或增加负担。两种不同的选择架构方法是相关的：第一种是由 Thaler 和 Sunstein 2009 提出的，其关键主张是，真实的人会系统地犯错误，人们经常会犯错误，而这些错误是普遍存在的偏见、启发式和谬误的结果。例如，当人们根据一个例子被想起的难易程度来预测事件发生的频率时；或者当人们很可能继续采取一种行动，因为它是传统上所追求的行动，即使这种行动可能显然
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。
农业基因编辑隐喻的说服效果
摘要 摘要 基因编辑为解决影响粮食生产的人口增长和气候变化等重大挑战提供了机会。鉴于基因编辑在我们的食品系统中发挥着重要作用，我们需要探索说服公众接受这项技术的机会。本研究的目的是调查隐喻概念在农业基因编辑中的说服作用。精细加工可能性模型被用作概念框架。隐喻会影响公众的接受度，因为隐喻鼓励与问题相关的思考并增强说服力。通过在线调查向具有全国代表性的美国居民样本提供了定量、随机、受试者间实验研究设计。操作是四篇模拟新闻文章，通过隐喻概念区分农业基因编辑（创作与文本编辑器、工具与控制）。即使控制混杂变量，结果表明，在与问题相关的思考或在社交媒体上分享文章的意愿方面，处理之间没有显着差异。未来的研究应该探索隐喻概念对态度和与精细化相关的其他行为结果的影响。
中国的说服技术：对国家安全未来的影响
澳大利亚战略政策研究所成立于 2001 年，是一家独立的无党派智库。其核心目标是为澳大利亚政府提供有关澳大利亚国防、安全和战略政策选择的新想法。ASPI 负责向公众通报一系列战略问题，为政府提供新思路，并在国际上利用战略思维。ASPI 的资金来源在我们的年度报告、www.aspi.org.au 在线网站和各个出版物的致谢部分中列出。ASPI 在研究内容和所有编辑判断方面保持独立。它是一家公司，由成员众多的理事会管理。ASPI 的核心价值观是合作、原创和创新、质量和卓越以及独立性。
不要问“为什么？”：一种新的疫苗说服方法
两种主要的疫苗说服方法在《疫苗修辞学》中，海蒂·V·劳伦斯拒绝了应对疫苗犹豫或拒绝接种的缺陷模型。缺陷模型认为接种疫苗的人是知情和负责任的，而拒绝接种疫苗的人则是知识不足和不负责任的，需要教育。1 劳伦斯是众多作者之一，她们的学科范围包括修辞学（她自己的）、哲学（玛雅·戈登伯格 2 ）、历史（南希·托姆斯 3 ）和医学（斯科特·拉赞及其同事 4 ）。认识论多元主义承认不同的知识，在这种情况下，意味着与对疫苗持怀疑态度的人会面，发现他们怀疑的原因，并邀请他们进行讨论，而不带任何评判。鉴于对支持认知多元论的赤字模型的广泛批评，我们可能认为赤字模型会失宠，但事实并非如此。例如，2024 年，医生 Peter Marks 和 Robert Califf 写道：“敦促临床和生物医学界加倍努力，