Una startup di intelligenza artificiale ha recentemente condotto quello che sembrava essere un sondaggio d’opinione pubblico standard sulla politica in materia di salute materna, ma le risposte al sondaggio provenivano interamente da simulazioni al computer piuttosto che da persone reali che utilizzavano una nuova tecnica chiamata “campionamento del silicio”.
Due professori spiegare in un recente New York Times saggio dell’ospite Quello l’incidente è venuto alla luce quando Axios ha pubblicato un articolo sulla politica in materia di salute materna citando i risultati secondo cui la maggioranza delle persone si fidava dei propri medici e infermieri. Inizialmente, l’articolo non rivelava che questi risultati erano stati generati dall’intelligenza artificiale piuttosto che dagli intervistati umani. Dopo un esame più attento delle fonti, è stato rivelato che il sondaggio di opinione pubblica era in realtà una simulazione al computer condotta dalla startup di intelligenza artificiale Aaru, senza che persone reali partecipassero alla creazione di queste opinioni. Successivamente Axios ha aggiunto una nota dell’editore e un chiarimento in cui riconosceva questo fatto.
Questa pratica, nota come campionamento del silicio, sta rapidamente guadagnando terreno nel settore dei sondaggi, rivelano i professori. Il concetto alla base del campionamento del silicio è semplice e interessante per molti nel campo della ricerca. I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno dimostrato la capacità di generare risposte che emulano da vicino le risposte umane, creando quella che le società di sondaggi vedono come un’opportunità per simulare le risposte ai sondaggi a costi e tempi significativamente ridotti rispetto ai metodi di sondaggio tradizionali.
Il fascino del campionamento del silicio deriva dalle crescenti sfide che devono affrontare le tradizionali metodologie di polling. Negli ultimi anni i sondaggi telefonici sono diventati esponenzialmente più difficili da condurre in modo efficace. I sondaggi basati sul web si trovano ad affrontare una sostanziale incertezza per quanto riguarda la qualità e la rappresentatività del campione. Il campionamento del silicio sembra offrire una soluzione eliminando quella che molti vedono come la componente disordinata e costosa del sondaggio: chiedere effettivamente alle persone reali cosa pensano.
Tuttavia, i critici sostengono che questo approccio mina fondamentalmente l’intero scopo dei sondaggi d’opinione pubblica. Secondo gli autori, Leif Weatherby, direttore del Digital Theory Lab della New York University, e Benjamin Recht, professore di ingegneria elettrica e informatica presso l’Università della California, Berkeley, i dati sull’opinione pubblica svolgono funzioni cruciali nel guidare le decisioni politiche, la strategia politica e la ricerca nelle scienze sociali. Questi dati hanno un valore reale solo quando riassumono accuratamente le convinzioni e le opinioni degli esseri umani reali.
Scrivono:
Ma questo mina l’idea stessa del sondaggio d’opinione. L’opinione pubblica viene utilizzata per guidare la politica, la politica e le scienze sociali, e ha valore solo nella misura in cui riassume le credenze e le opinioni degli esseri umani reali. Utilizzare simulazioni di opinioni umane al posto di opinioni reali non farà altro che peggiorare il nostro ecosistema informativo ormai distrutto e seminare sfiducia. Non dovremmo rivolgerci ad una società artificiale per cercare di comprendere quella reale.
Il giornalista Walter Lippmann, nel suo influente libro “Public Opinion” del 1922, scrisse che gli esseri umani formano “immagini nella loro testa” delle società in cui vivono. Chiamò queste immagini “finzioni” e “pseudo-ambienti”, sostenendo che una democrazia ha bisogno di strumenti per fissare quelle immagini, e che i sondaggi d’opinione potrebbero svolgere quel ruolo. I sondaggi non sarebbero mai stati perfetti, ma Lippmann pensava che fossero fondamentali per avvicinarci a un senso accurato della volontà della gente.
L’emergere del campionamento del silicio solleva questioni fondamentali sullo scopo e sulla validità della ricerca sull’opinione pubblica nell’era moderna. Se i dati dei sondaggi non rappresentano più i reali punti di vista umani ma riflettono invece ciò che i sistemi di intelligenza artificiale prevedono che gli umani potrebbero dire, l’intero fondamento della ricerca d’opinione diventa discutibile.
Le preoccupazioni vanno oltre i dibattiti teorici sulla metodologia. Quando i media, i politici e i ricercatori si affidano ai dati dei sondaggi per prendere decisioni, operano partendo dal presupposto che questi dati riflettano il genuino sentimento pubblico. Se tale presupposto si rivelasse falso perché i dati provengono da simulazioni di intelligenza artificiale piuttosto che da persone reali, le decisioni basate su tali informazioni potrebbero non riuscire a soddisfare i bisogni e le preferenze reali della popolazione.
Il direttore dei social media di Breitbart News, Wynton Hall, autore del bestseller istantaneo Codice Rosso: La Sinistra, la Destra, la Cina e la corsa al controllo dell’IAha affermato che l’intelligenza artificiale è pericolosa se utilizzata per sostituire gli esseri umani perché ha un pregiudizio intrinseco verso la sinistra “incorporata”.
Durante l’a recente apparizione in “Stinchfield Tonight” di Real America’s Voice, Hall ha spiegato come si verifica questo pregiudizio:
Stinchfield ha dichiarato: “Continuo a sentire che esiste questo pregiudizio intrinseco in molti di questi modelli di intelligenza artificiale”.
Ha chiesto: “Quanto è grave il pregiudizio?”
Hall ha detto: “In realtà è il capitolo di apertura di Code Red. E quello che ho fatto è stato passare due anni esaminando ogni studio, ogni white paper, ogni articolo di giornale accademico sottoposto a revisione paritaria. E uno dei risultati più sconcertanti è che anche il mondo accademico orientato a sinistra ammette che esiste un pregiudizio intrinseco verso la sinistra politicamente e i grandi modelli linguistici LLM. E quindi si basa sui dati di formazione, che sono per lo più costituiti da cose come Wikipedia, che inclina a sinistra, Reddit, che inclina a sinistra, qualcosa chiamato Common Crawl, che è un set di dati pubblico. E poi anche gran parte della letteratura accademica. Quindi è basato sui pregiudizi. E quindi una delle cose che dobbiamo fare per i genitori, i nonni e gli educatori è davvero aiutare a mantenere affilate quelle capacità di pensiero critico. Quindi i giovani non pensano di ricevere informazioni neutrali perché non è così.
Leggi il saggio completo dell’ospite su New York Times Qui.
