Büyük ön baskı yeni çıktı! İnsanların ve LLM'lerin yedi epistemolojik aşamada nasıl yargı oluşturduğunu karşılaştırıyoruz. İnsanlar ve LLM'lerin temel olarak ayrıldığı yedi fay hattını vurguluyoruz: Temelleme hatası: İnsanlar yargıyı algısal, bedensel ve sosyal deneyime bağlayırken, LLM'ler yalnızca metinden başlar ve anlamı dolaylı olarak sembollerden yeniden inşa eder. Ayırma hatası: İnsanlar durumları entegre algısal ve kavramsal süreçlerle ayrıştırır; LLM'ler, yapısal olarak uygun ancak anlamsal olarak zayıf bir temsil sağlayan mekanik tokenizasyon gerçekleştirir. Deneyim hatası: İnsanlar epizodik hafızaya, sezgisel fizik ve psikolojiye ve öğrenilmiş kavramlara dayanır; LLM'ler yalnızca gömülerde kodlanmış istatistiksel çağrışımlara dayanır. Motivasyon hatası: İnsan yargısı duygular, hedefler, değerler ve evrimsel olarak şekillenmiş motivasyonlarla yönlendirilir; LLM'lerin içsel tercihleri, amaçları veya duygusal anlamı yoktur. Nedensellik hatası: İnsanlar nedensel modeller, karşı gerçekler ve ilkeli değerlendirme kullanarak akıl yürütür; LLM'ler, nedensel açıklamalar oluşturmadan, yüzeysel korelasyonlara dayanarak metin bağlamını entegre eder. Metabilişsel hata: İnsanlar belirsizliği izler, hataları tespit eder ve yargıyı askıya alabilir; LLM'ler metabilişten yoksundur ve her zaman bir çıktı üretmek zorundadır, bu da halüsinasyonları yapısal olarak kaçınılmaz kılar. Değer hatası: İnsan yargıları kimliği, ahlakı ve gerçek dünyadaki riskleri yansıtır; LLM "yargıları", içsel değerleme veya hesap verebilirlik içermeyen olasılıksal bir sonraki token tahminleridir. Bu fırlanmalara rağmen, insanlar LLM çıktılarına sistematik olarak aşırı inanırlar, çünkü akıcı ve kendinden emin dil güvenilirlik önyargısı oluşturur. Bunun yapısal bir durum yarattığını, Episemi olduğunu savunuyoruz: Dilsel makullük, epistemik değerlendirmenin yerini tutar; bu da aslında bilmeden bilme hissi yaratır. Episemi'yi ele almak için üç tamamlayıcı strateji öneriyoruz: epistemik değerlendirme, epistemik yönetişim ve epistemik okuryazarlık. İlk yanıtta tam bir yazı. @Walter4C ve @matjazperc ile ortak

Science dergisinde yeni yayımlanan ilginç bir makale. Yazarlar, Nobel ödüllüleri, seçkin sabunç oyuncuları, olimpiyat altın madalyalıları ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok alanda en iyi performans gösterenlerin kariyer yollarını analiz etmektedir. Temel bulguları yaygın bir inancı sorgular. Genç yaşta yoğun, tek disiplinli antrenmanlar erken bir avantaj sağlar, ancak bu avantaj zamanla azalır. Buna karşılık, çok disiplinli uygulamaya erken yaşta maruz kalan bireyler genellikle daha yavaş başlar. Ancak uzun vadede, dünya standartlarında performansa ulaşma olasılıkları daha yüksek, sonunda genellikle en üst sıraların hemen altında kalan erken uzmanları geride bırakıyorlar. Erken dönemde genişliğin uzun vadeli mükemmelliğe güçlü bir yatırım olabileceğinin önemli bir hatırlatıcısı. İlk yanıttaki makaleye bağlantı.

Şimdi Nature Human Behavior'da ortaya çıktı! 🚀🚀 Son on yıllarda, kolektif insan davranışı üzerine yapılan araştırmalar büyük ölçüde ağlara dayandı. Bu sezgisel: insanlar diğer insanlarla etkileşime girer. Ancak, bu baskın çerçevenin kritik bir bileşeni gözden kaçırdığını savunuyoruz. Geleneksel ağlar ajanları düğüm olarak, çift ilişkileri ise kenar olarak temsil eder. Sonuç olarak, sosyal etkileşimlerin temelde çiftlere ayrılabileceğini varsayırlar. Yine de birçok sosyal süreç indirgenemez şekilde grup temellidir. Basit bir örnek: bir makale yazan üç ortak yazar grubu, üç bağımsız ortak yazar çiftine indirgenemez. Grubun kendisi önemlidir. Bu makalede, grup etkileşimlerinin çift olarak bölünemeyeceği çok çeşitli ampirik ve teorik vakaları inceliyor ve üst düzey etkileşimlerin kolektif davranışı ikili bağların ötesinde şekillendirdiğini gösteriyoruz. Etkileşimlerin aynı anda birden fazla ajanı dahil edebildiği hipergraflarda kolektif davranışın incelenmesini savunuyoruz. Hipergrafların, ilişki ve iş birliği ağları, yüksek frekanslı temas ortamları (aileler, arkadaşlar) ve sosyal bulaşma, işbirliği, doğruluk söyleme ve ahlaki davranış gibi temel sosyal süreçler dahil olmak üzere alanlar genelinde yeni içgörüler sağladığını inceliyoruz. Son olarak, gelecekteki araştırmalar için umut verici yönleri özetliyoruz: üst düzey modellerin hesaplama zorluklarının ele alınması; grup dinamiğinde önyargı ve eşitsizliği incelemek; dil ve davranışın birlikte evrimini araştırmak için hipergraflar ve büyük dil modellerinin birleştirilmesi; ve uygulamadan önce politikaların etkisini simüle etmek için üst düzey ağların kullanılması; ve diğerleri. Bu çalışmadan çok heyecanlıyız ve umuyoruz ki, hızla büyüyen ve temel bir alanda geniş gerçek dünya sonuçları olan daha fazla araştırmaya ilham verecektir. İlk yanıttaki makaleye bağlantı Bu çalışma, Federico Battiston (@fede7j) tarafından harika bir şekilde yönetildi ve olağanüstü bir ortak yazar ekibi vardı: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez ve Matjaz Perc (@matjazperc)