2257 पेपर
यह शोध पत्र व्यक्तिगत सूचना-और-सहमति के त्रुटिपूर्ण मॉडल के एक विचारशील विकल्प के रूप में "सामूहिक सहमति सभाओं" (collective consent assemblies) का प्रस्ताव करता है, और यह तर्क देता है कि यह ढांचा व्यक्तिगत सहमति की अव्यवहारिकता और डेटा संबंधी नुकसान की सामूहिक प्रकृति को बेहतर ढंग से संबोधित करता है, विशेष रूप से जेनरेटिव एआई (GenAI) प्रशिक्षण जैसे परिदृश्यों में।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एजेंटिक मूल्यांकन (agentic evaluations) में LLM-सिम्युलेटेड उपयोगकर्ता वास्तविक मनुष्यों के लिए अविश्वसनीय प्रॉक्सी हैं, क्योंकि वे महत्वपूर्ण मजबूती संबंधी मुद्दे, व्यवस्थित अंशांकन त्रुटियां (calibration errors), और AAVE एवं भारतीय अंग्रेजी बोलने वालों जैसी विविध आबादी के प्रति प्रवर्धित पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जो अंततः एजेंट क्षमताओं के गलत निरूपण और वास्तविक दुनिया की तैनाती की चुनौतियों को छिपाने का जोखिम उठाते हैं।
284 विकिपीडिया भाषाओं के इस बहु-विधि अध्ययन से पता चलता है कि जबकि कई छोटे समुदायों में प्रशासकों की संख्या बढ़ रही है, अत्यधिक सक्रिय विकिपीडिया मुख्य रूप से उच्च क्षरण (attrition) के बजाय अपर्याप्त भर्ती के कारण गिरावट का सामना कर रहे हैं, जो दीर्घकालिक स्थिरता के लिए भर्ती पाइपलाइनों को मजबूत करने हेतु कार्रवाई योग्य सिफारिशों को प्रेरित करता है।
यह पूर्व-पंजीकृत अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल, विशेष रूप से क्लॉड (Claude), देश-स्तरीय संकेतकों का उपयोग करके जलवायु कार्रवाई के समर्थन के लिए वैश्विक सार्वजनिक धारणाओं और संबंधित धारणा अंतराल (perception gaps) की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो पारंपरिक सर्वेक्षणों के एक तीव्र और लागत प्रभावी विकल्प के रूप में कार्य करते हुए सामाजिक प्रक्षेपण (social projection) में एक व्यवस्थित गिरावट पूर्वाग्रह को प्रकट करते हैं।
यह शोध पत्र एक सामाजिक-तकनीकी ढांचे और ओपन-सोर्स संदर्भ आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है ताकि बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) में छेड़छाड़-रोधी, संदर्भ-समृद्ध ऑडिट ट्रेल्स को लागू करके मॉडल जीवनचक्र के दौरान तकनीकी उत्पत्ति (प्रोवेनेंस) को शासन अभिलेखों से जोड़कर जवाबदेही को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र "क्षेत्राधिकार-पृथक प्रकटीकरण" (jurisdiction-siloed disclosure) की पहचान और विश्लेषण करता है, जो गोपनीयता नीतियों में एक संरचनात्मक पैटर्न है जहाँ डेटा अभ्यास के सारगर्भित विवरण मुख्य भाग के बजाय क्षेत्रीय अनुपालन अनुभागों के भीतर छिपे होते हैं, जिससे विनियमित क्षेत्राधिकारों के बाहर के उपयोगकर्ताओं के लिए दृश्यता कम हो जाती है, और यह सुनिश्चित करने के लिए एक सार्वभौमिक प्रकटीकरण मानक का प्रस्ताव करता है कि भौतिक जानकारी सभी प्रभावित पक्षों तक पहुँचे।
यह अध्ययन यह प्रकट करने के लिए ट्विटर के कम्युनिटी नोट्स का विश्लेषण करता है कि जहाँ प्लेटफॉर्म का रैंकिंग एल्गोरिदम उपयोगकर्ता सहमति को प्रभावित करने के लिए स्रोत तथ्यात्मकता का प्रभावी ढंग से लाभ उठाता है, वहीं क्राउड-सोर्स्ड तथ्य-जांच प्रक्रिया अपने स्रोत चयन और उपयोग पैटर्न में एक वामपंथी झुकाव प्रदर्शित करती है।
यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उनके स्वयं-निर्मित अनुमानी सिद्धांतों (heuristics) का विश्लेषण करके समाज के "अलिखित कोड" को उजागर करने और उसकी आलोचना करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) का लाभ उठाता है, जो एक पीअर रिव्यू केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कैसे LLMs उन अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को प्रकट कर सकते हैं—जैसे कि शुद्ध कठोरता के बजाय कहानी कहने की अनकही प्राथमिकता—जिन्हें मानव विशेषज्ञ लागू तो करते हैं लेकिन शायद ही कभी स्पष्ट रूप से व्यक्त करते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) सांस्कृतिक संदर्भ को संरक्षित करने वाली "सघन वर्णनों" (थिक डिस्क्रिप्शन्स) के सृजन को स्वचालित करके मानवीय अर्थ को व्यापक स्तर पर सुपाठ्य बना सकते हैं, जिससे वे पारंपरिक मात्रात्मक मेट्रिक्स की सीमाओं को पार कर सकते हैं जो "विरल वर्णनों" (थिन डिस्क्रिप्शन्स) पर निर्भर करते हैं और आवश्यक सूक्ष्मता को समाप्त कर देते हैं।