Sztuczna inteligencja i badania sondażowe: zaskakująca współpraca

Niedawno przeprowadzono badanie przez zespół profesorów i studentów z wydziału nauk politycznych i informatyki na BYU, które bada potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) jako zastępstwa dla ludzkich respondentów w badaniach sondażowych. Zespół przetestował dokładność zaprogramowanych algorytmów modelu językowego GPT-3, który naśladuje złożone relacje między ludzkimi pomysłami, postawami i kontekstami społeczno-kulturowymi różnych subpopulacji.

Sztuczne osobowości i wzory głosowania

W jednym z eksperymentów naukowcy stworzyli sztuczne osobowości, przypisując określone cechy AI, takie jak rasa, wiek, ideologia i religijność. Następnie przetestowali, czy te sztuczne osobowości zagłosują w taki sam sposób, jak ludzie w wyborach prezydenckich w USA w latach 2012, 2016 i 2020. Wykorzystując Amerykańskie Narodowe Studium Wyborcze (ANES) jako porównywalną bazę danych ludzkich, odkryli wysoką korelację między AI a ludzkimi wzorami głosowania.

David Wingate, profesor informatyki na BYU i współautor badania, wyraził swoje zaskoczenie wynikami:

“To szczególnie interesujące, ponieważ model nie został przeszkolony do politologii – został przeszkolony na podstawie stu miliardów słów tekstu pobranych z Internetu. Ale uzyskane przez nas informacje były tak ściśle związane z tym, jak ludzie naprawdę głosowali.”

Ankiety w stylu wywiadu i przyszłe zastosowania

W innym eksperymencie naukowcy przygotowali sztuczne osobowości do udzielania odpowiedzi z listy opcji w ankiecie w stylu wywiadu, ponownie wykorzystując ANES jako ludzką próbę. Stwierdzili wysoką podobieństwo między subtelnymi wzorami w ludzkich i AI odpowiedziach.

Wyniki badania oferują ekscytujące perspektywy dla badaczy, marketingowców i ankieterów. AI może być wykorzystywana do tworzenia lepszych pytań ankiety, udoskonalania ich, aby były bardziej dostępne i reprezentatywne, oraz symulowania populacji, które są trudne do osiągnięcia. Może być również wykorzystywana do testowania ankiet, sloganów i hasłek przed przeprowadzeniem badań focusowych.

Profesor nauk politycznych na BYU, Ethan Busby, skomentował:

“To nie zastępuje ludzi, ale pomaga nam skuteczniej badać ludzi. To nie o zastępowaniu, ale o uzupełnianiu naszej zdolności. Może pomóc nam być bardziej wydajnymi w naszej pracy z ludźmi, pozwalając nam przetestować nasze ankiety i nasze przesłanie.”

Etyczne pytania i przyszłe badania

W miarę postępu dużych modeli językowych pojawia się wiele pytań dotyczących ich zastosowań i implikacji. Które populacje skorzystają na tej technologii, a które będą negatywnie dotknięte? Jak możemy chronić się przed oszustami i osobami, które mogą manipulować AI, tworząc bardziej wyrafinowane oszustwa phishingowe?

Pomimo że wiele z tych pytań pozostaje bez odpowiedzi, badanie dostarcza zestawu kryteriów, których mogą użyć przyszli badacze, aby określić dokładność modeli AI dla różnych dziedzin.

Wingate przyznaje potencjalne pozytywne i negatywne konsekwencje rozwoju AI:

“Zobaczymy pozytywne korzyści, ponieważ odblokują nowe możliwości. Zobaczymy również negatywne rzeczy, ponieważ czasami modele komputerowe są niedokładne, a czasami są tendencyjne. Będzie to nadal wpływać na społeczeństwo.”

Busby podkreśla, że ankietowanie sztucznych osobowości nie powinno zastępować potrzeby ankietowania ludzi, i apeluje do akademików i ekspertów o współpracę w definiowaniu etycznych granic ankietyzacji AI w badaniach socjologicznych.