Парадокси часу в інтерпретації подій і передбаченнях у парламентському контролі
DOI:
https://doi.org/10.37750/2616-6798.2024.4(51).317794Ключові слова:
парламентський контроль, причинно-наслідкові зв’язки, асоціативні зв'язки, парадокси часу, інтерпретація подій, великі мовні моделіАнотація
У статті досліджено складну взаємодію між парламентським контролем, законодавчими ініціативами та суспільними умовами через призму семантичних мереж та парадоксів. Застосування технологій генеративного штучного інтелекту дозволило реконструювати тексти законодавчих актів, виявити приховані протиріччя та парадокси, що впливають на ухвалення рішень, зокрема ретроактивність законів, причинність через майбутнє, ревізіонізм минулих рішень та динаміку законодавства. Досліджуються часові парадокси, що виникають у процесі парламентського контролю та законодавчої діяльності. Проаналізовано, як асоціативні зв’язки, помилково сприйняті як причинно-наслідкові, призводять до викривлень у хронології подій і прийнятті рішень. Особлива увага приділяється таким парадоксам, як ретроактивність законів і перегляд політичних рішень, які ускладнюють прогнозування майбутніх наслідків парламентських ініціатив.
Посилання
Парламентський контроль із застосуванням генеративного штучного інтелекту: монографія / Ланде Д.В., Фурашев В.М. Київ: ТОВ “Інжиніринг”, 2023. 202 с. ISBN 978-966-23 44-82-0.
Dmytro Lande, Leonard Strashnoy The Future as the Cause of the Past: Paradoxes in Narrative ResearchGate preprint, 15/10/2024. DOI: 10.13140/RG.2.2.24367.75688.
Dmytro Lande, Leonard Strashnoy. GPT Semantic Networking: A Dream of the Semantic Web - The Time is Now. Kyiv: Engineering, 2023. 168 p. ISBN 978-966-2344-94-3.
Lande D., Humeniuk O. Content Reconstruction: The Evolution of Texts through Semantic Networks and LLMs. SSRN preprint, (Oct. 15, 2024). 11 p. DOI: 10.2139/ssrn.4951516.
Runge Jakob. Causal network reconstruction from time series: From theoretical assumptions to practical estimation. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, Chaos 28. 075310 (2018). DOI: 10.1063/1.5025050.
Egami Naoki, Christian J. Fong, Justin Grimmer, Margaret E. Roberts, and Brandon M. Stewart. How to make causal inferences using texts. Science Advances 8, Iss. 42 (2022): eabg2652. DOI: 10.1126/sciadv.abg265.
Dooley, J.F. (2013). Alice and Bob and Whit and Martin: Public Key Crypto. In: A Brief History of Cryptology and Cryptographic Algorithms. Springer Briefs in Computer Science. Springer, Cham, 2013. Рp. 87-96. DOI: 10.1007/978-3-319-01628-3_9.