Stor preprint har precis släppts! Vi jämför hur människor och LLM bildar bedömningar över sju epistemologiska stadier. Vi lyfter fram sju spricklinjer, punkter där människor och LLM fundamentalt skiljer sig åt: Grundfelet: Människor förankrar omdömet i perceptuell, kroppslig och social erfarenhet, medan LLM:er börjar enbart från text och rekonstruerar betydelsen indirekt från symboler. Parsing-felet: Människor tolkar situationer genom integrerade perceptuella och konceptuella processer; LLM:er utför mekanisk tokenisering som ger en strukturellt bekväm men semantiskt tunn representation. Erfarenhetsproblemet: Människor förlitar sig på episodiskt minne, intuitiv fysik och psykologi samt inlärda koncept; LLM:er förlitar sig enbart på statistiska associationer kodade i inbäddningar. Motivationsfelet: Mänskligt omdöme styrs av känslor, mål, värderingar och evolutionärt formade motivationer; LLM har inga inneboende preferenser, mål eller affektiv betydelse. Orsaksfelet: Människor resonerar med hjälp av kausala modeller, kontrafaktiska och principiell utvärdering; LLM:er integrerar textuell kontext utan att konstruera kausala förklaringar, och bygger istället på ytliga korrelationer. Den metakognitiva felet: Människor övervakar osäkerhet, upptäcker fel och kan skjuta upp omdömet; LLM:er saknar metakognition och måste alltid producera ett resultat, vilket gör hallucinationer strukturellt oundvikliga. Värdefelet: Mänskliga omdömen speglar identitet, moral och verkliga insatser; LLM-"domar" är sannolikhetsmässiga next-token-förutsägelser utan inneboende värdering eller ansvarstagande. Trots dessa svagheter övertror människor systematiskt LLM-resultat, eftersom flytande och självsäkert språk skapar en trovärdighetsbias. Vi hävdar att detta skapar ett strukturellt tillstånd, epistemimi: Språklig trovärdighet ersätter epistemisk utvärdering och skapar känslan av att veta utan att faktiskt veta. För att hantera epistemi föreslår vi tre kompletterande strategier: epistemisk utvärdering, epistemisk styrning och epistemisk läskunnighet. Fullständig artikel i det första svaret. Tillsammans med @Walter4C & @matjazperc

Fascinerande artikel som just publicerats i Science. Författarna analyserar karriärvägarna för topppresterande inom flera områden, inklusive Nobelpristagare, elitschackspelare, olympiska guldmedaljörer och fler. Deras centrala upptäckt utmanar en vanlig uppfattning. Intensiv, enkeldisciplinär träning i ung ålder ger visserligen en tidig fördel, men denna fördel avtar med tiden. Till skillnad från detta tenderar personer som utsätts för tvärvetenskaplig praktik tidigt i livet att börja långsammare. Men på lång sikt är de mer benägna att nå världsklassprestationer och så småningom gå om tidiga specialister, som ofta landar precis under toppen. En viktig påminnelse om att bredd tidigt kan vara en stark investering i långsiktig excellens. Länk till artikeln i det första svaret.

Nu ute i naturen, mänskligt beteende! 🚀🚀 Under de senaste decennierna har forskning om kollektivt mänskligt beteende i hög grad förlitat sig på nätverk. Detta är intuitivt: människor interagerar med andra människor. Vi menar dock att detta dominerande ramverk saknar en avgörande ingrediens. Traditionella nätverk representerar agenter som noder och parvisa relationer som kanter. Som ett resultat antar de i grunden att sociala interaktioner kan delas upp i par. Ändå är många sociala processer irreducerbart gruppbaserade. Ett enkelt exempel: en grupp av tre medförfattare som skriver en artikel kan inte reduceras till tre oberoende par av medförfattare. Gruppen i sig spelar roll. I denna artikel granskar vi ett brett spektrum av empiriska och teoretiska fall där gruppinteraktioner inte kan delas upp i parvisa fall, och visar att högre ordningens interaktioner formar kollektivt beteende utöver dyadiska band. Vi förespråkar att studera kollektivt beteende på hypergrafer, där interaktioner kan involvera flera agenter samtidigt. Vi granskar hur hypergrafer ger nya insikter över domäner, inklusive anslutnings- och samarbetsnätverk, högfrekventa kontaktsituationer (familjer, vänner) och viktiga sociala processer såsom social smitta, samarbete, sanningssägande och moraliskt beteende. Slutligen skisserar vi lovande riktningar för framtida forskning: att adressera beräkningsmässiga utmaningar för högre ordningens modeller; studier av bias och ojämlikhet i gruppdynamik; kombinera hypergrafer och stora språkmodeller för att undersöka samevolution mellan språk och beteende; och använda högre ordningens nätverk för att simulera påverkan av policyer före implementering; och andra. Vi är mycket entusiastiska över detta arbete och hoppas att det kommer att inspirera till vidare forskning inom ett snabbt växande och grundläggande område med breda verkliga konsekvenser. Länk till artikeln i det första svaret Detta verk leddes briljant av Federico Battiston (@fede7j), med ett enastående team av medförfattare: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez och Matjaz Perc (@matjazperc)