Tiện ích làm giảm thù địch đảng phái trên X ^{CEFR B2}

Nghiên cứu đăng trên Science mô tả một tiện ích trình duyệt kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép quét và phân loại bài đăng trên X theo các tiêu chí phản dân chủ và thù ghét đảng phái — ví dụ kêu gọi bạo lực hoặc đề nghị bỏ tù đối thủ. Thay vì xóa bài, công cụ sắp xếp lại vị trí các bài trên bảng tin để làm giảm hoặc tăng tần suất hiển thị; nó có thể xử lý bảng tin của một người trong vài giây và hoạt động mà không cần sự hợp tác trực tiếp của nền tảng.

Khoảng 1.200 tình nguyện viên dùng công cụ trong 10 ngày trong giai đoạn bầu cử 2024. Các thử nghiệm riêng kéo dài bảy ngày so sánh nhóm được hiển thị bảng tin với các bài phản dân chủ bị hạ thứ hạng hoặc nâng thứ hạng và nhóm đối chứng không thấy sắp xếp lại. Các nhà nghiên cứu đo thái độ trước và sau trên thang điểm từ 1 đến 100 và ghi nhận rằng những người thấy nội dung tiêu cực bị hạ thứ hạng cải thiện trung bình 2 điểm; hiệu ứng xuất hiện ở cả người tự nhận là tự do và tự nhận là bảo thủ.

Đồng tác giả chính Martin Saveski thuộc University of Washington Information School và Tiziano Piccardi thuộc Johns Hopkins University cho biết công cụ cho phép các nhà nghiên cứu bên ngoài nghiên cứu thiết kế thuật toán; người tham gia mô tả cảm giác "ấm áp" hơn khi tiếp xúc ít nội dung mục tiêu hơn và "lạnh đi" khi tiếp xúc nhiều hơn. Dự án kết hợp khoa học thông tin, khoa học máy tính, tâm lý học và truyền thông. Nhóm dựa trên công trình xã hội học trước đó để xác định các loại nội dung gây hại, gồm từ chối hợp tác lưỡng đảng, nghi ngờ các sự kiện có lợi cho đảng đối lập, và sẵn sàng hy sinh nguyên tắc dân chủ để giúp đảng ưa thích.

Nhóm đã công bố mã nguồn để người khác có thể xây dựng hệ thống sắp xếp độc lập. Công trình nhận hỗ trợ từ National Science Foundation, Swiss National Science Foundation và tài trợ Hoffman-Yee từ Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence; các đồng tác giả khác đến từ Northeastern và Stanford.