AI och undersökningar: En överraskande samverkan

En nyligen publicerad studie som genomförts av en grupp professorer och doktorander inom politisk vetenskap och datavetenskap vid Brigham Young University har undersökt möjligheterna att använda artificiell intelligens (AI) som ersättning för mänskliga respondenter i undersökningar. Teamet testade noggrannheten hos programmerade algoritmer i en GPT-3-språkmodell, som imiterar de komplexa relationerna mellan mänskliga idéer, attityder och sociokulturella sammanhang i olika subpopulationer.

Artificiella personligheter och röstningsmönster

I ett experiment skapade forskarna artificiella personligheter genom att tilldela specifika egenskaper till AI, såsom ras, ålder, ideologi och religiositet. De testade sedan om dessa artificiella personligheter skulle rösta på samma sätt som människor gjorde i presidentvalet i USA 2012, 2016 och 2020. Genom att använda American National Election Studies (ANES) som jämförelsegrund för mänskliga data upptäckte de en hög korrespondens mellan AI och mänskliga röstningsmönster.

David Wingate, professor i datavetenskap vid Brigham Young University och medförfattare till studien, uttryckte sin förvåning över resultaten:

“Det är särskilt intressant eftersom modellen inte var utbildad för att göra politisk vetenskap – den var bara utbildad på en hundred miljarder ord från internet. Men den konsekventa informationen vi fick tillbaka var så sammanhängande med hur människor faktiskt röstade.”

Intervju-liknande undersökningar och framtida tillämpningar

I ett annat experiment konditionerade forskarna artificiella personligheter att erbjuda svar från en lista med alternativ i en intervju-liknande undersökning, återigen med ANES som jämförelsegrund för mänskliga data. De fann en hög likhet mellan de nyanserade mönster i mänskliga och AI-svar.

Studiens resultat erbjuder spännande möjligheter för forskare, marknadsförare och opinionsinstitut. AI kan användas för att skapa bättre undersökningar, förfinade för att vara mer tillgängliga och representativa, och till och med simulera populationer som är svåra att nå. Det kan också användas för att testa undersökningar, slogans och taglines innan fokusgrupper genomförs.

Brigham Young Universitys professor i politisk vetenskap, Ethan Busby, kommenterade:

“Det är inte ett ersättande av människor, utan det hjälper oss att studera människor mer effektivt. Det handlar om att förbättra vår förmåga snarare än att ersätta den. Det kan hjälpa oss att vara mer effektiva i vårt arbete med människor genom att låta oss förtesta våra undersökningar och vår kommunikation.”

Ettiska frågor och framtida forskning

Allteftersom stora språkmodeller fortsätter att utvecklas uppstår många frågor om deras tillämpningar och implikationer. Vilka populationer kommer att dra nytta av denna teknik, och vilka kommer att påverkas negativt? Hur kan vi skydda oss från bedragare och bedragare som kan manipulera AI för att skapa mer avancerade phishing-attacker?

Medan många av dessa frågor förblir obesvarade tillhandahåller studien ett uppsättning kriterier som framtida forskare kan använda för att bestämma noggrannheten hos AI-modeller för olika ämnesområden.

Wingate erkänner de potentiella positiva och negativa konsekvenserna av AI-utveckling:

“Vi kommer att se positiva fördelar eftersom det kommer att låsa upp nya förmågor. Vi kommer också att se negativa saker hända eftersom ibland är datormodeller otillförlitliga och ibland är de partiska. Det kommer att fortsätta att påverka samhället.”

Busby betonar att undersökningar av artificiella personligheter inte bör ersätta behovet av att undersöka riktiga människor och uppmanar akademiker och experter att samarbeta för att definiera de etiska gränserna för AI-undersökningar i samhällsvetenskaplig forskning.