Nessuna Persona Reale è Stata Intervistata: L'IA Sta Ora Fabbricando Cosa "Pensa il Pubblico"

Nessuna Persona Reale è Stata Intervistata: L'IA Sta Ora Fabbricando Cosa "Pensa il Pubblico"

L'altro giorno Axios ha pubblicato un articolo che citava "risultati" secondo cui la maggioranza delle persone si fidava dei propri medici e infermieri. A quanto pare, quei "risultati" erano completamente fabbricati da una società chiamata Aaru - utilizzando l'IA (causando ad Axios a emettere una nota del redattore e una 'chiarificazione') Aaru utilizza qualcosa che chiamano "campionamento in silicio", dove i modelli linguistici di grandi dimensioni (l'IA) possono emulare gli esseri umani a una frazione del costo e del tempo richiesti per i sondaggi tradizionali, riporta il NY Times.

Il campionamento in silicio non è un sondaggio. È la palese fabbricazione dell'opinione pubblica da parte delle macchine - e i principali organi di informazione e le società di ricerca stanno ora pubblicando tali fabbricazioni come risultati legittimi.

Questo non è un errore isolato. La tecnologia viene adottata da alcuni dei più grandi nomi nei media, nei sondaggi e nella ricerca aziendale. Gallup ha collaborato con la startup Simile per creare migliaia di "gemelli digitali" generati dall'IA che sostituiscono persone reali. Ipsos sta lavorando con Stanford per sperimentare dati sintetici per studi sull'opinione pubblica. CVS, il cui braccio di venture capital ha investito in Simile, sta già utilizzando queste intuizioni fabbricate per plasmare la strategia dei clienti. E testate come Axios trattano l'output come notizie.

L'intero scopo dei sondaggi è sempre stato l'autenticità - catturare ciò che gli esseri umani reali pensano realmente (dopo aver sovra-campionato il tuo partito preferito per farlo sembrare come se piacesse alla gente Hillary Clinton).

Quel processo è imperfetto e caotico. Supponiamo che un sondaggista voglia sapere quante persone negli Stati Uniti sono a favore di una certa misura politica, ma il sondaggista finisce con un sondaggio che include l'80% di Repubblicani e solo il 20% di Democratici. Il sondaggista potrebbe pensare che in realtà il paese sia più vicino a una divisione 50-50, quindi i risultati vengono ribilanciati per riflettere quella realtà percepita. Ciò significa che le percentuali che leggi come risultati di un sondaggio sono l'output del modello, non numeri dai dati effettivi del sondaggio.

Il problema è che ogni modello è progettato con i propri bias, perché i sondaggisti non sono d'accordo su quali variabili meritino più peso. Nel 2016, il principale analista politico del New York Times, Nate Cohn, ha condotto un esperimento in cui ha fornito a cinque sondaggisti gli stessi dati di un sondaggio elettorale. (Ciò includeva Siena College, che conduce sondaggi d'opinione per il Times e ha acquisito per primo i dati.)

Il signor Cohn ha riscontrato una differenza del 5% tra ciò che i modelli dei cinque sondaggisti hanno restituito. Tale intervallo era maggiore del margine di errore tipicamente associato al campionamento casuale, il che significa che le ipotesi di modellazione stavano distorcendo in modo significativo i risultati. Questo è allarmante, perché suggerisce che i sondaggisti possono utilizzare la modellazione per spingere i sondaggi in una certa direzione e influenzare l'opinione pubblica stessa, piuttosto che semplicemente riportare ciò che pensa il pubblico.

Walter Lippmann avvertì un secolo fa che la democrazia dipende da un'immagine accurata della volontà pubblica. I sondaggi tradizionali, per quanto imperfetti, almeno partivano da risposte reali di cittadini reali. Erano costosi, lenti e caotici proprio perché gli esseri umani sono costosi, lenti e caotici. Il campionamento in silicio rimuove ogni traccia di quel caos - e con esso, ogni traccia di realtà. I modelli vengono addestrati su dati passati, calibrati dai bias dei loro creatori e istruiti a produrre qualsiasi opinione "rappresentativa" il cliente voglia vedere. Il risultato non è l'opinione pubblica. È uno specchio delle ipotesi immesse nella macchina.

Anche i Sondaggi Falsi Hanno Scelto Kamala Harris...

Alla vigilia delle elezioni del 2024, Aaru ha condotto una simulazione su larga scala che prevedeva con sicurezza una stretta vittoria per Kamala Harris. I ricercatori di mercato ora utilizzano questi sondaggi sintetici per decidere lanci di prodotti e campagne pubblicitarie. I think tank sostituiscono silenziosamente "sentimento dei costituenti" generato dall'IA con feedback effettivi. Ogni volta che una testata rispettabile o un sondaggista presenta queste invenzioni come fatti, normalizzano l'idea che i dati fabbricati siano sufficienti.

Le conseguenze sono già qui. Quando i titoli dicono "un nuovo sondaggio mostra", i lettori non hanno modo di sapere se siano mai state poste domande a persone reali. La fiducia nelle istituzioni si sta erodendo abbastanza velocemente senza dare a decisori e giornalisti una scorta illimitata di dati falsi dall'aspetto plausibile. Le scienze sociali, la strategia politica e la ricerca di mercato rischiano di diventare elaborati giochi di finzione digitale.

Quindi, ecco qua...

Tyler Durden
Mer, 08/04/2026 - 16:40