> AIのパイプラインは、各情報を平易な言葉で要約して、どのデモグラフィックグループに影響を与えるかを示します。このプロセス自体が偏ってしまうんじゃないかな？人間やコンピュータが「要約」したり「平易な言葉」で表現しようとすると、意図的に多くの文脈や法律的・社会的な「グレーゾーン」を省略するから、どうしてもバイアスがかかるよね。

ほんとその通り。私たちは常にこれを改善しようとしていて、最終的には人間を交えたポリシーリサーチャーを雇う予定だけど、今はその資金がないんだ。私たちのスコアリングがどう機能するかを透明にしようとしているので、詳しくはここで読めるよ：https://govbase.com/methodology 一番の問題は、あなたが言ったように、より大きな文脈なんだ。例えば（これは実際の例じゃないと思うから確認が必要だけど）、TikTokの買収契約は、ギグワーカーにとっては全体的に利益になると評価されるかもしれない。なぜなら、代替案が収入を傷つける完全な禁止だったから。だから、禁止の代替案を緩和する契約が成立することは、単体で見ると良いことだよね。しかし、それはその選択肢がどこから来たのか、そしてその契約の周りの政治的文脈を無視している。だから、今のシステムは完璧じゃないってわかっていて、常に全体像を最適化しようとしているんだ。

この分野でしばらく働いている者として（Govbaseとは関係ないけど）、これが本当に難しいんだ。LLMに組み込まれているような媚びへつらいを排除するのと、一般的な幻覚に対処するのが、マジで大変。今週末は、システムが「SAVE法案は大丈夫だよ」って言わないようにする方法を考えてたんだけど、出生証明書が現在のIDと一致しない場合のプロセスが書かれてないからね。まだ良い解決策は見つかってないけど、連邦官報を全部クロールして参照されている法案を探して、ギャップを見つけるために対抗エージェントを追加する方向に進んでる。

面白そうだけど、トレンドのソーシャルはXだけを表示するから、保守的になりがちだよね。もちろん、BlueskyやRedditは左寄りになるけど、すべてのバイアスの影響を示すべきだよね？Truth Socialはニッチすぎるから含めるべきじゃないと思う。一般的には、メディアプラットフォームへのマーケティングにとって、素晴らしいリソースになりそう。編集：Blueskyの投稿を見つけたけど、かなりスクロールしないといけなかった。活動が少ないせいなら、ちゃんと説明した方がいいと思う。

フィードバックありがとう！Truth Socialを主に含めているのは、トランプや彼の近しいスタッフがアクティブだからで、Govbaseの大きな目標は、トランプが関税について投稿したことから、ニュースが反応し、行政命令が出るまでのストーリーを追うことなんだ。もっとBlueskyの投稿も含めたいけど、バランスが取れているだけじゃなく、Xに比べて無料のデータだからね。でも、政治に関する投稿はほとんどXで行われている。AOCもBlueskyで最もフォロワーが多いアカウントだけど、まだXの方がアクティブだと思う。

悲しいニュースだけど、Blueskyは下降中で、Truth Socialは増加しているんだね。https://www.forbes.com/sites/conormurray/2025/11/07/bluesky-... これから数年でトランスの子供たちがどうなるのか気になるな。トランスの人たちは国の魂を形作っているからね（ここ3年で）。

現在のホームページの要約にはバイアスや片側的な報道が含まれている。 > 行政はストライキを核兵器を止めるための必要な措置と説明しているが、すでに誤射や地上侵攻の脅威があった。この「必要だった」という主張に対するバランスは「でもいくつかの結果があった」ではなく、その主張の真実を探ることだ。

それに、合法性についてもね。

同意するよ。このフィードバックを真剣に受け止めるつもり。日々のブリーフィングはもっと洗練が必要だね。ユーザーが最初に目にする部分だから。

戦争の結果がその必要性に関係ないって、どういうこと？

確かに、これは人間が書いたニュースでもよく見かけるバランスの悪さだね。

感情分析についても、ちょっとおかしい気がする。 >「トランプ大統領のイランでの軍事作戦が3日目に突入しました。これは私の人生で最も勇気ある軍事的決断で、私たちはやってます。アメリカ軍とイスラエル軍が連携して、イラン政府を徹底的に叩いています。イランはどうやって反撃するつもりなんでしょう？彼らには友達がいます。情けない、泣き言を言うヨーロッパ人や、トランプを嫌ってアメリカの勝利なんてどうでもいいと思っている哀れな民主党員に頼っています。」これは「右：中立」とマークされてた。

「AIパイプライン」があるから、これはただの典型的な強迫的な曖昧さだと思う。強い意見を主張しない。実際には何も言わずに言うことを見つける。どんな立場であれ「両方の側」を平等に扱う。

これ好きだな。アメリカの政治で正気を保つための私の戦略は、政府が実際に何をしているかを追い、怒りを煽るインフルエンサーや、政治家の不安定な発言からの気を散らすことを避けることなんだ。

ありがとう！Govbaseの元々の目標は、アメリカの政策の影響を市民が理解しやすくすることなんだ。政府の透明性を高めて、みんなが自分たちの代表がどれだけの時間をどこに使っているか、そして実際に誰のために働いているのかを知るためにね。

国際的な地政学にもこれがうまく機能するよね。リーダーが何を言うかよりも、何をするかを見る方がずっと重要だよ。

ちなみに、これはフルタイムで働きながら過去1年間にわたって構築してきたソロプロジェクトなんだ。別の場所で「私たち」としてコメントすることに慣れちゃったから、ここでもそうしてる（笑）。フィードバックやアドバイスを求めてるよ。エンジニアだから、ジャーナリストや政策研究者ではないし、この分野は1年やっててもまだ新しいことが多いんだ。

アイデアが素晴らしいね。UI/UXの観点からモバイルでの考えをいくつか：* 政策の部分に焦点を当てて、そこが君たちの差別化ポイントだから。もっと目立たせて、今は「トレンドニュース」の下にあるけど、誰も新しいトレンドニュースフィードなんて必要ないよ。完全にカットした方がいい。* フロントページで差別化ポイントが一目でわかるようにしよう。今は、折りたたみ部分がAI生成のテキストの壁に占拠されてる。サイトのタグラインや、他では得られないビジュアルを含めるべきだよ。* UIが「雰囲気コード」って叫んでるけど、これは信頼感を築かないよ。他の権威あるサイトを参考にして、ビジュアルのヒントを探してみて。見出しにはセリフ体を使ったり、スペーシングをもっと考慮して一貫性を持たせたり、ボーダー半径を減らすか取り除いたりするといいかも。

こんにちは、ちょっと冷たく聞こえるかもしれないけど、立法にはAIが少なくて、偽中立的な要約が少ない方がいいと思う。法案の提案を調べるときに、何十ものニュースメディアが両側の主張をそのままコピペしたような味気ない要約を出すのは問題だよね。人々が法案の意図や結果をより広い文脈で理解できるように、実際の党派的な情報への直接リンクを提供することをお勧めするよ。役立つところは： - 時には法案の支持者が業界の操り人形で、メディアで繰り返されるトーキングポイントが、適切な記事を書くほどのものではないこともある…反対者が特定の（例えば規制緩和）ポイントを批判する場合とは違って - 時には、法案の両側に強い感情や主張があって、それを全体で見るのが理にかなっていることもある。自分の側の論理が崩れているのを見ることで、法案そのものよりも多くのことがわかることもある - 「同じ側」の反対：時には法案が「左翼」や「右翼」と見なされても、同じ側から反対されることがある。例えば、民主党は金持ちを助けるか、金持ちに課税するかで非常に分かれているし、共和党は（20年前よりも少ないけど）ハードコアなトランプ支持者と市民自由を守るリバタリアンの間で分かれている。 全体的に見て、私はAIが社会にとって厄介な存在だと思ってる。私たちはまだ生態的および心理的なコストを理解し始めたばかりだよ。機械学習が役立つ分野もあるけど（翻訳とか）、政治はその一つではないと強く信じてる。真剣なことに適用しようとしないでほしい。私の意見じゃなくて、James Mickensの話を聞いてみて。彼は機械学習がどう機能するかと、コンピュータセキュリティの分野との関連について説明しているよ。

https://www.wordstodata.com/ で法律文書のデータ処理をやってるんだけど、君の仕事は法案が法律コードに与える変更よりも、実際の影響を追跡することに焦点を当てているように見えるね。ただ、私のロードマップには、法案データを政治家の投票と簡単にリンクできるようにする機能があるんだ。これを基にメンバーのトラッカーを作る予定はある？ニュースイベントを議会のメンバーの投票履歴に結びつけられるのは、すごくクールだと思う。

そうそう！エンゲージタブに行くと、いくつかの議員や彼らが支持している政策を調べられるよ。でも、将来的には影響スコアや特定の議員がどこに時間を使っているかもお伝えする予定だよ。

例のセクションをもっと詳しくして、出力を表示できるようにしてくれない？ライブラリから期待できることが一目でわかると助かるんだけど。

ニュース全般でこういうことをやりたいと思ってたけど、特に法案に焦点を当てるのはいいね。ニュースで考えてたことは、このシステムにいい追加になるかも。もしできるなら、いろんなソースからニュース記事を集めて、何が省かれているかを強調してみて。ニュースのバイアスの99%は事実の誤りじゃなくて、特定の文脈で物語を作るための意図的な詳細の省略だって気づいたよ。

君が指摘したことを、私は「2x2攻撃」と呼んでる（2x2のグリッドとして想像できるから）。これはこういうことだよ： - 支持する立場に役立つことを報告する - 支持しない立場に害を及ぼすことを報告する - 支持する立場に害を及ぼすことは報告しない - 支持しない立場に役立つことは報告しない これは、彼らが現実を操作して偽のイメージを提示するための多くのフェイクニュース戦術の一つなんだ。

「AIパイプラインは、それぞれを分かりやすい要約に分解し、どのデモグラフィックグループに影響を与えるかを示します。」このステップでのバイアスに対するコントロールはどうなってるの？既存の法律のプレーンテキストにはバイアスがあるから、どうやってそのバイアスのない状態で法律をプレーンテキストに変換するように訓練されたの？追記：特定の問題に対して「助ける」または「害を与える」と言っている部分については、なぜそのように評価されたのかを理解するのが助けになるよね。特に、その問題についての要約には何も具体的に書かれていなかった場合は。

>どのデモグラフィックグループに影響を与えるかを示します。なんでこのゼロサム思考をすべてに組み込む必要があるの？

ちょっと補足すると、影響を受けるグループってのは、政府のプログラム（例えば、SNAPの給付）、障害、移民ステータスなどのことだよ。「民主党対共和党」じゃないからね。Govbaseの目的は、ユーザーが自分にとって重要なことを追跡し、政府が自分の生活にどう影響を与えているかを見られるようにすることなんだ。詳しくは https://govbase.com/methodology を見てみて。

面白いね。今、フィンランドのガバナンスに関連することを探ってるところなんだけど（いつかは全ての国に広がるかも）。アイデアとしては、法律やそのプロセスに関する関連文書や声明をすべて集めて、全ての時間枠でのメカニズムを分析するっていうのはどうかな。社会的、人的、道徳的などの資本も含めてね。（発見：どうやら誰もゲーム理論や因果モデルを理解してないみたい）