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【臉書】Polis＋LLM打造的關鍵評論網絡小記
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本文探討Polis結合LLM對話系統及Talk to the City回饋機制，如何促進自動對話審議與多元意見領袖的生成，並展望其在虛擬公共領域及關鍵評論網絡中的應用潛力。
閱讀偏好
最近AOI、CIP、moda整合了 polis與LLM對話，變成了一個很潮的自動對話審議活動。所以寫了點後續的腦洞狂想。
邁向關鍵評論網絡。
Polis 解決了意見文本化的問題，畢竟大量的文字意見，是訓練 LLM 與其上 LoRA 的關鍵瓶頸，而 Talk to the City 解決了回饋需求，讓種子意見有可能自動化的誕生，充足 polis 資料庫，並在舒服的環境中，徵集更多文字意見。這只是樂觀的推測，還有許多實際的技術開發需求與運算限制必須克服。
當然，這段回饋循環的調控過程中，將仰賴設計者調整語氣與迭代的方向，避免極化（Polarization）的虛擬意見領袖誕生（但這也不啻是一個好的研究題目？）。本文認為 Polis 2.0 開啟了虛擬 LARP 公共領域對話的可能性。
不同地域的社會網絡，將無可避免的仰賴意見領袖，無論是實體世界還是數位社會。而 polis 加上 talk to the city 合成的網絡，將揭示了多元意見領袖的可能性，因此稱之為「關鍵評論網絡」。