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Inteligência Artificial

IA pode ser mais persuasiva que os próprios humanos

Estudo apresentou modelo de linguagem de grande escala com acesso a dados demográficos

Modelos de linguagem com inteligência artificial mostram incrível poder de persuasão
Modelos de linguagem com inteligência artificial mostram incrível poder de persuasão (Divulgação)

IA pode ser mais persuasiva que os próprios humanos! Um experimento comprovou isso. Dois meios radicalmente diferentes de personalização têm conquistado resultados igualmente diferentes, desde um experimento de laboratório impulsionado por inteligência artificial até o mundo real da política eleitoral britânica.

No laboratório, um novo estudo destaca a capacidade de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) impulsionados por IA para personalizar seus argumentos e persuadir. Salvi, Ribeiro, Gallotti e West (2024), em um documento de trabalho, relatam que um LLM personalizado foi significativamente mais persuasivo do que humanos em um ambiente online, em mais de 80% (p<0.01). Ou seja, apresentar uma diferença quando confrontados com um LLM que tem acesso a informações demográficas. Assim, permite que quando a LLM personaliza seu argumento, os humanos têm 81,7% mais probabilidade de concordar com os argumentos em comparação com um adversário humano.

Assim, o estudo cita uma série de experimentos publicados do ano passado. De tal forma que relataram que os LLMs eram tão capazes quanto participantes humanos, e até mesmo propagandistas profissionais, de escrever textos persuasivos (Bai et al., 2023; Palmer & Spirling, 2023; Goldstein et al., 2023; Karinshak et al., 2023).

Os tópicos de discussão se formataram de propósito para serem acessíveis. Então os participantes foram selecionados em condições pró ou contra, diminuindo um pouco a validade do estudo no mundo real. Assim, os tópicos incluíam a ética da pesquisa em animais e a raça como fator em admissões universitárias, no entanto. Então de forma alguma eram tópicos removidos de debates do mundo real. Nas condições anonimizadas, humanos ou o LLM tinham acesso a dados demográficos sobre a pessoa com quem estavam debatendo.

Personalizando para ganhar eleições

Longe dos laboratórios suíços que hospedaram o experimento em questão, as implicações do mundo real da personalização estavam sendo demonstradas na cidade inglesa de Rochdale. No meio de uma eleição parcial, o ex-deputado trabalhista George Galloway enviou cartas a certas áreas de sua nova circunscrição que enfatizavam certas posturas de política externa. Por outro lado, enviava cartas a outras áreas focadas em valores sociais. Isso foi especialmente controverso, pois alguns comentaristas sentiram que uma mensagem era para a comunidade muçulmana, enquanto a outra era para a comunidade branca.

Apesar de quão rudimentar e grosseira era a “tecnologia” implantada, Galloway venceu sua corrida. Assim, sua vitória não é um exemplo isolado do poder de mensagens eficazes e variadas. Aliás, mesmo que seja extremamente debatível o quanto seu sistema de mensagens duplas contribuiu para sua vitória. Outros exemplos desse tipo de manobra política incluem o infame envolvimento da Cambridge Analytica na eleição presidencial dos EUA em 2016. (Menos discutido é o aparente uso de personalização por Barack Obama em seu próprio caminho para a reeleição em 2012). Nestes exemplos, encontramos uma aplicação para o mundo real que pode escapar àqueles que apenas leem artigos de pesquisa.

Horizontes Desconhecidos

Salvi, Ribeiro, Gallotti e West (2024) observam em várias ocasiões suas preocupações com essas ferramentas e seu potencial para o seu uso de forma maléfica. Uma tempestade continua a se formar, em meio a LLMs cada vez mais ágeis com acesso a quantidades cada vez maiores de dados pessoais; mais comportamento humano ocorrendo em espaços online; e crescente polarização em torno de questões políticas e sociais-chave.

Podemos ter uma ideia de que esses desenvolvimentos continuarão a moldar uma ampla gama de comportamentos humanos, incluindo comportamentos de votação e consumo, mas ainda não sabemos quão radicais serão como fatores de mudança. Talvez não possamos saber, dado que provavelmente estarão sob liderança da IA e cada vez mais divorciados da cognição humana em um ponto iminente no tempo.

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