好的，更多地思考基于AI的民主工具。 现在参与“民主”是一个粗糙的过程。你每隔几年为一个代表投票，希望他们在数百个他们实际上会决定的问题上与你意见一致。 我们不知道人们在大多数事情上的真实偏好，他们也没有表达这些偏好的方式。 这个想法：一个数字代理，了解你的政治偏好，跟踪每个问题，并代表你。你的代理已经掌握了你的背景。你的消息、你的阅读、你过去的决定。 作者Schneier和Sanders在《AI将成为你的个人政治代理》中写到了这一点（摘自他们的书《重塑民主》）。 在前期会有一个面试过程，你的代理会面试你以了解你的价值观。然后，当你阅读东西、进行对话、改变对某些事情的看法时，它会更新。当一个决定出现时，它已经知道你可能想要什么。它呈现问题，解释不同的观点，告诉你人们为什么会有这样的感觉，并说“这是我对你可能想法的理解。” 有时它会告诉你：“老实说，你可能对此并不太在意。”这个信号对于决策也很有价值，相比于在某个问题上保持沉默。 巴西的一个团队（Gudino-Rosero等，发表于皇家学会）已经在2022年选民偏好上训练了LLM数字双胞胎。他们对政策立场的预测优于党派归属。技术基本上已经到位。 良好的民主需要有知识的公民，但我们谦卑的人脑处理的事情太多了。但对于一个代理来说并不算太多。 这个代理实际上可以让你成为比你自己更有知识的公民，促使你参与问题，培养对不同观点的同理心，帮助你思考权衡。 所有这些都是非常拟物化的。如果我们能够从底层构建治理，它会变得更好。@sebkrier为@cosmos_inst写了一篇关于大规模科斯交易的精彩文章，探讨了AI代理如何降低交易成本，使去中心化协调真正可行。我希望我们最终能做到这一点！ 非常希望了解更多并进行现实生活中的实验。 （左侧图片是书籍，右侧图片是“OpenClause” - 一个基于代理的引导可能是什么样子的演示）