AI與集體決策：提升合法性與失敗者同意
arXiv - Human-Computer InteractionSuyash Fulay, Prerna Ravi, Emily Kubin, Shrestha Mohanty, Michiel Bakker, Deb Roy
AI驅動的互動可視化能提升決策合法性與信任，即使結果不符合個人偏好。
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AI能將個人經驗映射至集體決策，縮短偏好與結果的距離。
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此洞察顯示AI不僅是工具，更是橋樑，透過敘事化的資料呈現，讓失敗者看到自身觀點被納入，從而提升合法性與參與感，改變傳統決策模式。
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可視化將預測支持與個人敘事並列，能在不滿意時仍建立信任與社會凝聚力。
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此機制證明即使結果不符合偏好，透明的數據與共情敘事可減少對立，促進協作，對教育情境下的群體協商具有啟發。
核心研究發現
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互動式可視化使參與者感知決策合法性提升約15%。
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即使決策違背偏好，參與者仍表達較高的信任與理解度。
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半結構化AI訪談能有效收集個人經驗與信念，作為決策參考。
對教育工作者的啟發
教育工作者可利用AI訪談收集學生對課題的個人經驗，並以互動可視化呈現預測支持與敘事，讓學生在討論中看到多元觀點。此做法不僅提升決策合法性，亦能在分歧時維持信任與合作，適用於課堂協商、社區參與與學術評估。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- AI and Collective Decisions: Strengthening Legitimacy and Losers' Consent
- 作者：
- Suyash Fulay, Prerna Ravi, Emily Kubin, Shrestha Mohanty, Michiel Bakker, Deb Roy
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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