Ingen Virkelige Personer Ble Pollet: AI Fabricerer Nå Hva "Offentligheten Tenker"

Ingen Virkelige Personer Ble Pollet: AI Fabricerer Nå Hva "Offentligheten Tenker"

Den andre dag ran Axios en artikkel som siterte "funn" at et flertall av folk stolte på sine leger og sykepleiere. Det viser seg at disse "funnene" var helt fabrikkert av et selskap kalt Aaru - ved bruk av AI (som fikk Axios til å utstede en redaktørsnote og 'presisering')Aaru bruker noe de kaller "silicon sampling," der store språkmodeller (AI) kan emulere mennesker til en brøkdel av kostnaden og tiden som kreves for tradisjonell polling, rapporterer NY Times.

Silicon sampling er ikke polling. Det er den direkte fabrikasjonen av offentlig mening av maskiner - og store nyhetskanaler og forskningsfirmaer publiserer nå disse fabrikasjonene som legitime funn. 

Dette er ikke en isolert glipp. Teknologien blir omfavnet av noen av de største navnene i media, polling og bedriftsforskning. Gallup har inngått partnerskap med oppstartsselskapet Simile for å skape tusenvis av AI-genererte "digitale tvillinger" som trer i stedet for ekte mennesker. Ipsos jobber med Stanford for å bane vei for syntetiske data for undersøkelser av offentlig mening. CVS, hvis venture arm investerte i Simile, bruker allerede disse fabrikkerte innsiktene for å forme kundestrategi. Og kanaler som Axios behandler utdataene som nyheter.

Hele poenget med polling har alltid vært autentisitet - å fange hva faktiske mennesker faktisk tenker (etter å ha oversamplet ditt foretrukne parti for å få det til å se ut som om folk liker Hillary Clinton).

Den prosessen er ufullkommen og rotete. La oss si at en pollster ønsker å lære hvor mange mennesker i USA som er for et bestemt tiltak, men pollsteren ender opp med en undersøkelse som inkluderer 80 prosent republikanere og bare 20 prosent demokrater. Pollsteren kan tenke at i virkeligheten er landet nærmere en 50-50 splitt, så resultatene rebalanseres for å gjenspeile den oppfattede virkeligheten. Dette betyr at prosentandelene du leser som resultatene av polling er utdataene fra modellen, ikke tall fra de faktiske undersøkelsesdataene.

Problemet er at hver modell er designet med sine egne fordommer, fordi pollstere er uenige om hvilke variabler som fortjener mer vekt. I 2016 kjørte The New York Times's sjefpolitiske analytiker, Nate Cohn, et eksperiment der han ga fem pollstere de samme valgdagsdataene. (Det inkluderte Siena College, som gjennomfører meningsmålinger for The Times og først fikk dataene.)

Mr. Cohn fant en forskjell på 5 prosent mellom hva de fem pollstermodellene returnerte. Det intervallet var større enn feilmarginen som vanligvis er knyttet til tilfeldig utvalg, noe som betyr at modellantagelsene meningsfullt skjevte resultatene. Dette er alarmerende, fordi det antyder at pollstere kan bruke modellering til å dytte meningsmålinger i en bestemt retning og påvirke offentlig mening i seg selv, snarere enn bare å rapportere hva publikum tenker.

Walter Lippmann advarte for et århundre siden om at demokrati avhenger av et nøyaktig bilde av folkets vilje. Tradisjonell polling, uansett hvor ufullkommen den er, begynte i det minste med ekte svar fra ekte borgere. Det var dyrt, sakte og rotete nettopp fordi mennesker er dyre, sakte og rotete. Silicon sampling fjerner hvert spor av den rot - og med den hvert spor av virkelighet. Modellene er trent på historiske data, finjustert av skapernes fordommer, og blir bedt om å spy ut uansett hvilke "representantive" meninger klienten ønsker å se. Resultatet er ikke offentlig mening. Det er et speil av antagelsene som mates inn i maskinen.

Fake Polling Picked Kamala Harris Også... 

På kvelden før valget i 2024 kjørte Aaru en fullskala simulering som selvsikkert projiserte en knapp seier for Kamala Harris. Markedsforskere bruker nå disse syntetiske meningsmålingene for å bestemme produktlanseringer og reklamekampanjer. Policy-shops erstatter stille AI-generert "konstituent sentiment" for faktisk tilbakemelding. Hver gang en respektert kanal eller pollster presenterer disse oppfinnelsene som fakta, normaliserer de ideen om at fabrikkerte data er gode nok.

Konsekvensene er allerede her. Når overskrifter sier "en ny meningsmåling viser," har lesere ingen måte å vite om ekte mennesker noen gang ble spurt. Tilliten til institusjoner eroderer raskt uten å gi beslutningstakere og journalister et ubegrenset tilbud av plausible falske data. Samfunnsvitenskap, politisk strategi og markedsundersøkelser risikerer å bli overdådige spill av digitalt late som.

Så det er det...

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