Синтетические опросы: ИИ-персоны не меняют мнение так, как реальные избиратели
Опрос, проведённый в октябре, может дать другие результаты в январе. ИИ-персона, в зависимости от того, как она создана, может не изменить свои ответы. Этот разрыв — одна из причин, по которой Дженнифер Стромер-Галли, профессор Школы информационных исследований, осторожно относится к синтетическим опросам, где компании создают сотни или тысячи персон на основе больших языковых моделей (LLM) и демографических данных, чтобы заменить реальных избирателей в фокус-группах и опросах. Об этом пишет издание Phys.org.
«Мы знаем из исследований, что если опросить человека в начале октября о самых важных проблемах страны, а затем через три месяца, он может дать другие ответы, потому что его обстоятельства изменились, — говорит Стромер-Галли. — Меня беспокоит, как чат-боты учитывают сдвиги в общественном мнении». Традиционные опросы фиксируют изменения, потому что каждый раз опрашивают реальных людей. Синтетические персоны строятся на фиксированных инструкциях, поэтому их ответы остаются стабильными от раунда к раунду.
Стромер-Галли отмечает, что хороший общенациональный опрос должен включать около 1200 человек, тогда как синтетические компании могут генерировать тысячи персон. Главная проблема — не статистическая погрешность, а смещение в самих ИИ-моделях. Например, при опросе сельских чернокожих избирателей модели дадут типичные ответы, и реальные отклонения могут исчезнуть. Эксперимент Pew Research Center, опубликованный в сентябре, показал: когда ИИ отвечал на те же вопросы, что и участники American Trends Panel, результаты разошлись в среднем на 12 процентных пунктов, а почти в половине вопросов ни один ИИ-респондент не выбрал хотя бы один вариант ответа.
Стромер-Галли, изучавшая методологию опросов, называет это «началом эры синтетических персон». По её словам, компании видят в этом возможность расширить предложения с низкими затратами, не занимаясь логистикой и расходами на привлечение людей. Однако она предупреждает, что синтетические опросы — это «искажённое зеркало нас, которое может создавать недопонимание, усиливающееся со временем». «Данные ИИ — это мы, но также и не мы. Это отражение нас, но оно преломляет нас так, что не совсем отражает то, кто мы есть», — заключает она.
