最新情報：Daron Acemoglu、Tianyi Lin、Asuman Ozdaglar、James Sideriusによる新しい研究は、人工知能が常に私たちの集合的学習を改善するわけではないことを示唆しています。

この研究は、グローバルシステムが自身の応答に影響されたデータであまりに速く更新されると、既存の偏見を強化し、情報の多様性を減少させ、長期的な社会的知識を悪化させる可能性があると主張しています。
研究では、AIが集団の信念から学び、その信念を修正する信号を返す理論モデルを導入しています。