Aplicação de Técnicas de Argumentação para uma Inteligência Artificial mais Transparente e Humanitária

Abstract

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) se tornaram um marco significativo na história da inteligência artificial, representando uma tecnologia poderosa que impulsiona avanços na compreensão e geração de linguagem natural. Neste trabalho, propomos uma abordagem em que LLMs são utilizados para apoiar a tarefa de traduzir argumentos em linguagem natural para representações computacionais.

Nossa abordagem está baseada no uso de esquemas de argumentação para classificar argumentos, fornecendo contexto aos LLMs para realizar a tarefa proposta. Nossos resultados demonstram que os LLMs, mesmo com um contexto curto, podem lidar com estruturas argumentativas simples. Além disso, nossas descobertas sugerem que um contexto maior provavelmente melhoraria o desempenho, especialmente ao lidar com estruturas argumentativas mais complexas.