Використання мовної моделі в найближчій перспективі, яке мене найбільше захоплює, — це спеціалізовані інтерфейси для моделювання впливу на політику, з гарними способами візуалізації ефектів другого та третього порядку. Я припускаю, що політики, звичайно, матимуть погані стимули, використовуючи це: «Яка найпопулярніша політика, яка також збагатить мене найбільше, якщо це не буде надто очевидним?». Але саме тому ці інструменти мають бути доступними та використовуватися громадянами/громадянським суспільством: «які наслідки цієї запропонованої політики, чи є кращі варіанти?» Цікаво буде те, що люди не погодяться з припущеннями, що стоять за деякими міркуваннями. Таким чином, системні підказки та тонке налаштування будуть важливою частиною рівняння, як і дебати через агентів. І багато з цього вже відображає те, як ми робимо речі (в демократичних країнах); Різниця полягає в тому, що якісний поверх піднятий, а перехресна перевірка мотивації (інструкцій) може бути набагато прозорішою. Зараз аналіз політики від аналітичних центрів або консалтингових фірм часто є чорним ящиком – ви отримуєте висновки, можливо, якісь дані, але повний ланцюжок міркувань і вбудованих цінностей прихований. Крім того, вони часто мають низьку якість. З системами штучного інтелекту ви можете наблизитися до того, щоб «показати свою роботу» на базовому рівні. Це не вирішує конфліктів і розбіжностей, але я думаю, що це значно покращує наші механізми врегулювання.