אֶתִיקָה
AI וחקר סקרים: שיתוף פעולה מפתיע
אחרון ללמוד שנערך על ידי צוות של פרופסורים למדעי המדינה ומדעי המחשב וסטודנטים לתארים מתקדמים ב-BYU בדק את הפוטנציאל של שימוש בבינה מלאכותית (AI) כתחליף למגיבים אנושיים במחקר בסגנון סקר. הצוות בדק את הדיוק של אלגוריתמים מתוכנתים של מודל שפה GPT-3, המחקה את היחסים המורכבים בין רעיונות אנושיים, עמדות והקשרים חברתיים-תרבותיים של תת-אוכלוסיות שונות.
פרסונות מלאכותיות ודפוסי הצבעה
בניסוי אחד, החוקרים יצרו פרסונות מלאכותיות על ידי הקצאת מאפיינים ספציפיים ל-AI, כגון גזע, גיל, אידיאולוגיה ודתיות. לאחר מכן הם בדקו אם הפרסונות המלאכותיות הללו יצביעו באותה צורה שבה הצביעו בני אדם בבחירות לנשיאות ארה"ב ב-2012, 2016 ו-2020. על ידי שימוש במחקרי הבחירות הלאומיים האמריקאיים (ANES) כמסד הנתונים האנושיים ההשוואתיים שלהם, הם גילו התאמה גבוהה בין AI ודפוסי הצבעה אנושיים.
דיוויד וינגייט, פרופסור למדעי המחשב ב-BYU ומחבר שותף של המחקר, הביע את הפתעתו מהתוצאות:
"זה מעניין במיוחד כי המודל לא הוכשר לעסוק במדעי המדינה - הוא רק הוכשר על מאה מיליארד מילים של טקסט שהורדו מהאינטרנט. אבל המידע העקבי שקיבלנו בחזרה היה כל כך קשור לאופן שבו אנשים באמת הצביעו".
סקרים בסגנון ראיון ויישומים עתידיים
בניסוי אחר, החוקרים התנו פרסונות מלאכותיות להציע תשובות מתוך רשימה של אפשרויות בסקר בסגנון ראיון, שוב תוך שימוש ב-ANES כמדגם האנושי שלהם. הם מצאו דמיון גבוה בין הדפוסים הניואנסים בתגובות אנושיות ובינה מלאכותית.
ממצאי המחקר מציעים סיכויים מרגשים לחוקרים, למשווקים ולסוקרים. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי ליצור שאלות סקר טובות יותר, לחדד אותן כך שיהיו נגישות ומייצגות יותר, ואפילו לדמות אוכלוסיות שקשה להגיע אליהן. זה יכול לשמש גם לבדיקת סקרים, סיסמאות ותיוג לפני ביצוע קבוצות מיקוד.
פרופסור למדעי המדינה של BYU, איתן באסבי, הגיב:
"זה לא מחליף בני אדם, אבל זה עוזר לנו ללמוד אנשים בצורה יעילה יותר. מדובר בהגדלת היכולת שלנו במקום להחליף אותה. זה יכול לעזור לנו להיות יעילים יותר בעבודה שלנו עם אנשים בכך שהוא מאפשר לנו לבדוק מראש את הסקרים שלנו ואת ההודעות שלנו".
שאלות אתיות ומחקר עתידי
ככל שמודלים של שפה גדולים ממשיכים להתקדם, עולות שאלות רבות לגבי היישומים וההשלכות שלהם. אילו אוכלוסיות ייהנו מהטכנולוגיה הזו, ואילו יושפעו לרעה? כיצד נוכל להגן על עצמנו מפני רמאים ורמאים שעשויים לתמרן AI כדי ליצור הונאות דיוג מתוחכמות יותר?
בעוד שרבות מהשאלות הללו נותרו ללא מענה, המחקר מספק סדרה של קריטריונים שחוקרים עתידיים יכולים להשתמש בהם כדי לקבוע את הדיוק של מודלים של AI עבור תחומי נושא שונים.
וינגייט מכירה בהשלכות החיוביות והשליליות הפוטנציאליות של פיתוח בינה מלאכותית:
"אנחנו הולכים לראות יתרונות חיוביים כי זה יפתח יכולות חדשות. אנחנו גם הולכים לראות דברים שליליים קורים כי לפעמים מודלים ממוחשבים אינם מדויקים ולפעמים הם מוטים. זה ימשיך להשפיע על החברה".
באסבי מדגיש שסקר פרסונות מלאכותיות לא אמור להחליף את הצורך לסקור אנשים אמיתיים, וקורא לאקדמאים ומומחים לשתף פעולה בהגדרת הגבולות האתיים של סקרי בינה מלאכותית במחקר מדעי החברה.
