Супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, — самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Результаты исследования «Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples» показывают.
- Крупномасштабные языковые модели типа GPT-3 могут использоваться в качестве прокси человеческого познания на агрегированном уровне и в качестве универсальных окон в человеческое мышление.
- Это значит следующее:
— изготовить алгоритмическую копию отдельной личности наука пока не умеет, но изготовить алгоритмическую копию любой социальной группы не составит большого труда;
— в социологических исследованиях можно опрашивать не людей, а алгоритмы, имитирующие те или иные социальные группы. - Из чего следуют фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Фишка в том, что теперь эти методы можно отрабатывать не на людях (что дорого и рискованно, если об этом станет широко известно), а на алгоритмических копиях интересующих исследователей социальных групп (что дешево и не несет риска, т.к. алгоритмы не проговорятся).
Как и многие супероткрытия, это открытие просто валялось под ногами. Но исследователи взглянули на него под иным углом и им открылась чарующая перспектива.
Как говорил персонаж киношедевра «Кавказская пленница» — «тот кто нам мешает, тот нам поможет».
- Нам мешают наши предубеждения.
- А что если научиться использовать их для дела?
✔️ Уже не первый год известно, что большие данные, на которых обучают большие модели, несут в себе результаты когнитивных искажений (предубеждений) людей, чьи данные попали в обучающие выборки.
✔️ Авторы придумали новое понятие — «алгоритмическая точность». Это степень, в которой сложные паттерны взаимосвязей между идеями, установками и социокультурными контекстами в рамках модели точно отражают таковые в пределах диапазона человеческих субпопуляций. Попросту говоря, это точность, с которой обученный алгоритм может имитировать «всех тараканов» в головах определенной подгруппы людей, отвечая на вопросы вместо них.
✔️ Это не означает, что модель может имитировать конкретного человека или что каждый сгенерированный ответ будет согласованным. Многие из известных недостатков и неточностей больших языковых моделей все еще предстоит преодолеть.
Однако, выбирая обусловливающий контекст, который вызывает общий социокультурный опыт конкретной демографической группы, авторы обнаружили, что можно получить распределение ответов, которое сильно коррелирует с распределением ответов людей при опросах этой конкретной демографической группы.
В контексте начавшейся смены типа культуры развитых стран на алгокогнитивный тип, новое супероткрытие означает важное дополнение.
Алгоритмы не только становятся равноправными (а во многих важнейших типах когнитивной деятельности людей, — лидирующими) акторами, но и способны на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп.
Вот как бывает.
- Нас пугали мрачными перспективами биохакинга, а про социохакинг и не заморачивались.
- Но большие модели развиваются столь стремительно, что социохакинг станет реальностью уже в следующем году.
#Социология #Алгокогнитивная Культура #Социохакинг
________________________
Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях