DOI: https://doi.org/10.1177/26339137261459441
تاريخ النشر: 2026-04-01
المؤلف: Beth Goldberg وآخرون
الموضوع الرئيسي: المدن الذكية والتقنيات
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة التأثير التحويلي للإنترنت ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على مفهوم الساحة العامة الرقمية، مع التأكيد على الفرص والمخاطر. يمكن أن تسهل LLMs المساحات الإلكترونية اللامركزية والمشاركة التي تعزز الحوارات التشاركية ولكنها أيضًا تخاطر بتعميق الانقسامات الاجتماعية. يحدد المؤلفون أربعة تطبيقات رئيسية لـ LLMs – أنظمة الحوار الجماعي، أنظمة الربط، الاعتدال المجتمعي، وأنظمة إثبات الإنسانية – التي يمكن أن تحسن الساحات العامة الرقمية. مستندين إلى رؤى من أكثر من 70 خبيرًا، يحدد البحث جدول أعمال بحثي يهدف إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز العمليات الديمقراطية مع التخفيف من الانتهاكات المحتملة.
لقد تطور مفهوم “الساحة العامة” من المساحات المادية ليشمل البيئات الإلكترونية التي تعزز المشاركة الاجتماعية والسياسية والثقافية. يشير المؤلفون إلى وجهات نظر تاريخية، بما في ذلك مفهوم يورغن هابرمس للساحة العامة ورؤية هوارد راينغولد للإنترنت كمنصة للحوار المجتمعي. على الرغم من إمكانية الإنترنت في ديمقراطية الخطاب وتعزيز المشاركة المدنية، لا تزال هناك تحديات كبيرة، مثل الفجوات في الوصول والشمول، والتحرش، وانتشار التفاعلات الإلكترونية المثيرة للانقسام. يجادل المؤلفون بأنه بينما تحمل الساحة العامة الرقمية وعدًا، فإنها غالبًا ما تخفق في تحقيق مثالياتها الديمقراطية، مما يتطلب أساليب مبتكرة لتعزيز المشاركة المعنوية والتخفيف من السلوكيات الضارة.
مقدمة
تستعرض مقدمة الورقة مناقشة حاسمة عُقدت في 3 أبريل 2024، في مدينة نيويورك، بمشاركة 50 مفكرًا بارزًا وتقنيًا، تركز على الإمكانات التحويلية للتقدمات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) ضمن الساحة العامة. يبرز المؤلفون المخاوف الكبيرة بشأن الخصوصية والمراقبة، مشيرين إلى أن كل من الجهات الفاعلة الحكومية وغير الحكومية تستغل المنصات الرقمية لمراقبة وسلوك المواطنين. تهدد هذه المراقبة الشاملة الحريات الديمقراطية، وتعزز من الرقابة الذاتية، وتقوض نزاهة المساحات العامة الرقمية.
بالإضافة إلى ذلك، تتناول المقدمة التحديات التي تطرحها أنظمة المعلومات المشوهة، حيث تعطي المنصات المملوكة للقطاع الخاص الأولوية للتفاعل على حساب الدقة الواقعية. غالبًا ما يؤدي هذا التحسين إلى تعزيز المحتوى الاستفزازي، مما يزيد من الاستقطاب الاجتماعي ويخلق غرف صدى تعزز المعتقدات القائمة بينما تحد من التعرض لوجهات نظر متنوعة. تناقش الورقة أيضًا التلاعب بالرأي العام من خلال الإعلانات السياسية المستهدفة واستغلال القضايا المثيرة للجدل من قبل الجهات الفاعلة السياسية، وهو ما يعد أمرًا مقلقًا بشكل خاص في كل من المجتمعات الاستبدادية والمفتوحة. علاوة على ذلك، تستغل الحركات المتطرفة هذه المنصات الرقمية لتجنيد وتحفيز الأفراد، مما يؤدي إلى تآكل التماسك الاجتماعي والثقة في المؤسسات المدنية. توضح هذه القضايا مجتمعة انحرافًا كبيرًا عن الرؤى المتفائلة لعشاق التكنولوجيا الأوائل بشأن دور التكنولوجيا في تعزيز الخطاب العام الشامل والديمقراطي.
طرق
تستعرض هذه الفقرة الطرق المستخدمة لتعزيز العمليات التشاركية من خلال المواد التعليمية للمشاركين. جانب حاسم من هذه العمليات هو المكون التعليمي المستمر، الذي يهدف إلى تزويد المشاركين بفهم شامل للقضايا المطروحة. يقوم الخبراء بتنسيق المواد التعليمية، ويسهل دمج الذكاء الاصطناعي، وخاصة من خلال أدوات مثل Policy Synth التي طورتها GovLab وCitizens Foundation، هذه العملية. يستخدم Policy Synth وكلاء الذكاء الاصطناعي والخوارزميات الجينية لإجراء أبحاث ويب آلية واسعة النطاق، مما ينتج عنه ملخصات مكتوبة تحدد مواضيع النقاش للتداول (Bjarnason، Gambrell، وLanthier-Welch 2024).
علاوة على ذلك، يمكن تخزين المحتوى التعليمي الناتج في قاعدة بيانات يمكن الوصول إليها بواسطة أنظمة الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، مما يسمح للمشاركين بالاستعلام عن قاعدة البيانات والحصول على ردود مستنيرة تستشهد بمصادر الخبراء (Liu et al. 2024). لا يقتصر هذا النهج على ديمقراطية تنسيق المعلومات فحسب، بل يستخدم أيضًا الاختيار الاجتماعي التوليدي للتوفيق بين آراء الخبراء المختلفة، مما يعالج تحدي دمج رؤى الخبراء بشكل فعال في أنظمة اتخاذ القرار التعاونية (Bricker 2024).
مناقشة
تؤكد فقرة المناقشة في الورقة على الإمكانية لتعزيز الساحات العامة الرقمية من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). توضح أهمية إنشاء مساحات تشاركية أكثر شمولاً وقابلة للتوسع يمكن أن تسهل الحوارات الحساسة، وتعتدل الخطاب السام، وتلخص النتائج من المناقشات واسعة النطاق. تثير الورقة أسئلة حاسمة بشأن تصميم الأنظمة التشاركية، والاعتدال المدفوع من المجتمع، والتوازن بين الخصوصية والأصالة في سياق تقدمات الذكاء الاصطناعي. يتم تسليط الضوء على أنظمة الحوار الجماعي (CDS) كأدوات مبتكرة يمكن أن تسد الفجوة بين الاستطلاعات التقليدية ومجموعات التركيز، مما يسمح بمشاركة عامة أغنى وتعليقات.
على الرغم من وعدها، تحدد الورقة عدة تحديات في التنفيذ الحالي لـ CDS، بما في ذلك العمل البشري الكبير المطلوب للتيسير، وتفسير البيانات، والاعتدال. يقترح المؤلفون أن LLMs يمكن أن تخفف من بعض هذه الأعباء من خلال تحسين تصميم الحوار، وتسهيل الترجمة، وتحسين تلخيص وتصور المناقشات المعقدة. ومع ذلك، يحذرون من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مثل التمثيل الخاطئ لآراء الأقليات وإمكانية أن تسيء LLMs تفسير أو تخيل المعلومات. تدعو الورقة إلى دمج حذر للذكاء الاصطناعي في CDS، مع ضمان بقاء الإشراف البشري مركزيًا في العملية التشاركية، مما يعزز خطابًا عامًا أكثر قوة وديمقراطية.
DOI: https://doi.org/10.1177/26339137261459441
Publication Date: 2026-04-01
Author(s): Beth Goldberg et al.
Primary Topic: Smart Cities and Technologies
Overview
The section discusses the transformative impact of the internet and large language models (LLMs) on the concept of the digital public square, emphasizing both opportunities and risks. LLMs can facilitate decentralized, participatory online spaces that enhance deliberative dialogues but also risk deepening societal divides. The authors identify four key applications of LLMs—collective dialogue systems, bridging systems, community moderation, and proof-of-humanity systems—that could improve digital public squares. Drawing on insights from over 70 experts, the paper outlines a research agenda aimed at leveraging AI to strengthen democratic processes while mitigating potential abuses.
The notion of a “public square” has evolved from physical spaces to encompass online environments that promote social, political, and cultural engagement. The authors reference historical perspectives, including Jürgen Habermas’s concept of the public sphere and Howard Rheingold’s vision of the internet as a platform for community dialogue. Despite the internet’s potential to democratize discourse and enhance civic engagement, significant challenges remain, such as access and inclusion disparities, harassment, and the prevalence of divisive online interactions. The authors argue that while the digital public square holds promise, it often falls short of its democratic ideals, necessitating innovative approaches to foster meaningful participation and mitigate harmful behaviors.
Introduction
The introduction of the paper outlines a critical discussion held on April 3, 2024, in New York City, involving 50 prominent thinkers and technologists, focusing on the transformative potential of recent advancements in artificial intelligence (AI) within the public sphere. The authors highlight significant concerns regarding privacy and surveillance, noting that both state and non-state actors exploit digital platforms to monitor and influence citizen behavior. This pervasive surveillance threatens democratic freedoms, fosters self-censorship, and undermines the integrity of digital public spaces.
Additionally, the introduction addresses the challenges posed by distorted information ecosystems, where privately owned platforms prioritize engagement over factual accuracy. This optimization often leads to the promotion of sensationalist content, exacerbating societal polarization and creating echo chambers that reinforce existing beliefs while limiting exposure to diverse viewpoints. The paper also discusses the manipulation of public opinion through targeted political advertising and the exploitation of wedge issues by political actors, which is particularly alarming in both authoritarian and open societies. Furthermore, extremist movements utilize these digital platforms to radicalize and mobilize individuals, further eroding social cohesion and trust in civic institutions. Collectively, these issues illustrate a significant departure from the optimistic visions of early digital enthusiasts regarding the role of technology in fostering inclusive and democratic public discourse.
Methods
The section outlines the methods employed to enhance deliberative processes through educational materials for participants. A critical aspect of these processes is the ongoing educational component, which aims to provide participants with a comprehensive understanding of the issues at hand. Experts curate educational materials, and the integration of AI, particularly through tools like Policy Synth developed by the GovLab and Citizens Foundation, facilitates this process. Policy Synth utilizes AI agents and genetic algorithms to conduct extensive automated web research, producing written briefs that frame discussion topics for deliberation (Bjarnason, Gambrell, and Lanthier-Welch 2024).
Furthermore, the generated educational content can be stored in a database accessible by retrieval-augmented generation (RAG) systems, allowing participants to query the database and receive informed responses that cite expert sources (Liu et al. 2024). This approach not only democratizes information curation but also employs generative social choice to reconcile differing expert opinions, thereby addressing the challenge of effectively integrating expert insights into collaborative decision-making systems (Bricker 2024).
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the potential for enhancing digital public squares through the integration of AI technologies, particularly large language models (LLMs). It outlines the importance of creating more inclusive and scalable deliberative spaces that can facilitate sensitive dialogues, moderate toxic speech, and synthesize outcomes from large-scale deliberations. The paper raises critical questions regarding the design of deliberative systems, community-driven moderation, and the balance between privacy and authenticity in the context of AI advancements. Collective Dialogue Systems (CDS) are highlighted as innovative tools that can bridge the gap between traditional surveys and focus groups, allowing for richer public engagement and feedback.
Despite their promise, the paper identifies several challenges in the current implementation of CDS, including the significant human labor required for facilitation, data interpretation, and moderation. The authors propose that LLMs could alleviate some of these burdens by enhancing dialogue design, facilitating translation, and improving summarization and visualization of complex discussions. However, they caution against the risks associated with AI, such as misrepresentation of minority opinions and the potential for LLMs to misinterpret or hallucinate information. The paper advocates for a careful integration of AI into CDS, ensuring that human oversight remains central to the deliberative process, thereby fostering a more robust and democratic public discourse.