Придуман проект для принятия оптимальных коллективных решений

RoboVote, проект исследователей из Гарвардского школы инженерных и прикладных наук Джона Полсона (SEAS) и Университета Карнеги-Меллона, не только табулирует голоса, как любое количество подобного рода онлайн-инструментов.

Сайт опирается на помощь искусственного интеллекта и на десятилетия исследований общественного выбора, на то, как мнения, предпочтения и интересы могут быть объединены для получения оптимального коллективного решения. По словам создателей, они используют последние достижения в оптимизации и ИИ, чтобы помочь людям принимать решения в своей повседневной жизни. Годы исследований дали лучшие алгоритмы принятия коллективных решений и сделали их доступными для каждого с помощью интуитивного интерфейса.

RoboVote может использоваться для чего-то простого и субъективного, например, для достижения группой друзей консенсуса по поводу лучшего места для вечера, а также для чего-то серьезного и объективного, например, чтобы помочь команде, занимающейся разработкой продукта, решить какая из нескольких идей лучше всего подходит для коммерциализации.

RoboVote предназначен для преодоления разногласий с помощью ИИ, чтобы помочь реальным людям принимать решения. Он в некотором роде аналогичен концепции Spliddit.org (веб-сайт запущен два года назад для реализации «доказуемо» справедливых решений повседневных проблем, таких как справедливый раздел аренды, товаров или расчет кредита для проекта).

RoboVote предназначен для обработки как субъективных мнений, в которых нет никакого правильного исхода, а только цель сделать людей счастливыми, и объективные опросы, в которых процесс предназначен для получения ответа как можно более близкого к истине. В первом случае процесс начинается с каждого человека, участвующего в ранжировании альтернатив, затем применяются правила голосования, призванные выявить «скрытую» полезность каждой альтернативы.

Каждый человек оценивает каждую альтернативу по-разному. При этом некоторые альтернативы могут быть одинаковыми по стоимости или полезности, а другие нет. Сравнивая то, как разные люди оценивают одну и ту же альтернативу, алгоритм может различить некоторые из этих скрытых значений и, таким образом, способен дать оптимально ранжированный список, отражающий коллективное предпочтение.