In un articolo apparso sulla celebre rivista scientifica Science, i ricercatori Igor Grossmann, Matthew Feinberg, Dawn C. Parker, Nicholas A. Christakis, Philip E. Tetlock e William A. Cunningham hanno portato alla luce e approfondito l’impatto che l’intelligenza artificiale potrebbe avere sulle scienze sociali. Il loro focus principale sono stati i cosiddetti grandi modelli di linguaggio (LLM), delle sofisticate innovazioni di intelligenza artificiale che sono progettati e addestrati per comprendere, produrre e manipolare il linguaggio umano su una scala senza precedenti.
Gli autori dell’articolo sostengono che i LLM hanno il potenziale di dare una svolta radicale al campo delle scienze sociali in due modi distinti e significativi. Prima di tutto, questi modelli potrebbero funzionare come sostituti dei partecipanti umani nel processo di raccolta dei dati per la ricerca scientifica. Philip Tetlock, uno dei coautori dell’articolo, fa notare che i LLM hanno già dimostrato le loro impressionanti abilità nel generare risposte realistiche a indagini sul comportamento dei consumatori. Proietta l’idea che, nel giro dei prossimi tre anni, i LLM potrebbero trasformare così profondamente il campo della previsione basata sull’uomo che diventerebbe quasi insensato per gli esseri umani fare previsioni senza il supporto dell’intelligenza artificiale.
Il secondo modo attraverso il quale i LLM potrebbero rivoluzionare le scienze sociali è la loro impressionante capacità di simulare una varietà di esperienze e prospettive umane. I modelli di linguaggio, grazie al loro addestramento su vastissime quantità di dati di testo, sono in grado di produrre risposte così differenziate e molteplici che superano di gran lunga i metodi tradizionali di raccolta dei dati usati nelle scienze sociali. Ciò potrebbe mitigare i problemi di generalizzabilità che spesso affliggono la ricerca in ambito sociale.
Ciononostante, gli autori dell’articolo avvertono sulla presenza di potenziali ostacoli. Ad esempio, i LLM sono spesso addestrati con l’obiettivo di escludere i pregiudizi socio-culturali che esistono negli esseri umani. Questo implica che i sociologi che intendono utilizzare l’IA in questo modo potrebbero non essere in grado di studiare questi bias. Gli autori sottolineano inoltre l’importanza di stabilire linee guida chiare per la governance dei LLM nella ricerca scientifica. È necessario affrontare questioni cruciali come la qualità dei dati, l’equità e l’accesso ai potenti sistemi di intelligenza artificiale.
Questo articolo pone al centro dell’attenzione una domanda fondamentale: quale potrebbe essere il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle scienze sociali? Personalmente, ritengo che l’IA, grazie alla sua “non-comprensione”, garantisca una neutralità nel testo generato che risulta di grande valore per le scienze sociali. Quando l’intelligenza artificiale genera risposte, lo fa senza alcuna interpretazione personale, senza inserire nel suo output un proprio punto di vista o un’opinione personale.
La peculiarità fondamentale dell’IA e il suo valore intrinseco risiedono nella sua capacità di sondare e riflettere il complesso panorama delle sfumature del comportamento scritto umano in un modo che supera le capacità individuali umane. È in grado di riprodurre le complessità, contraddizioni, estremismi e distorsioni intrinseci nel linguaggio scritto umano come rappresentati nei dati con cui è stata addestrata. Ciò significa che può fornire una rappresentazione estremamente dettagliata e profonda non del “spazio delle possibilità linguistiche” in generale, ma di quello specifico spazio di possibilità linguistiche che è stato esplorato e documentato nella letteratura utilizzata per il suo addestramento. In questo senso, l’IA funge da specchio fedele del linguaggio umano così come esiste e si esprime nelle sue forme scritte.
Nonostante ciò, dobbiamo essere chiari su un punto: l’IA non possiede una vera comprensione o consapevolezza del mondo nel senso umano del termine. Anche se può simulare la comprensione e la generazione del linguaggio, non possiede una vera coscienza o comprensione del mondo nel senso umano. Questa mancanza di “comprensione” non è una limitazione, ma piuttosto una caratteristica fondamentale che consente all’IA di fungere da uno specchio imparziale del linguaggio umano.
Pur non avendo una coscienza propria o un punto di vista individuale, l’intelligenza artificiale è tuttavia in grado di riflettere i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Questi pregiudizi, che permeano l’esperienza umana in maniera intrinseca, fungono da specchio delle nostre credenze, dei nostri valori e delle esperienze di vita che viviamo. Se l’IA è capace di generare risposte che riflettono questi pregiudizi, allora le risposte in sé si trasformano in una sorta di metadati. Questi metadati rappresentano un livello di informazione supplementare che può essere sfruttato per arricchire la nostra comprensione del comportamento umano.
La capacità dell’IA di generare metadati apre un vasto campo di nuove possibilità per il settore del marketing. Immagina, ad esempio, l’utilizzo di un modello di linguaggio AI per simulare le risposte dei consumatori a un nuovo prodotto, diciamo, un innovativo smartwatch. L’IA può generare una vasta gamma di risposte che riflettono diversi atteggiamenti, preferenze e pregiudizi, fornendo così un quadro dettagliato e multidimensionale delle possibili reazioni del mercato al prodotto. Queste informazioni possono essere utilizzate per affinare le strategie di marketing, individuare i segmenti di mercato più promettenti, come gli appassionati di tecnologia o gli atleti, o prevedere le sfide potenziali, come la resistenza alla nuova tecnologia o le preoccupazioni sulla privacy.
Questo approccio potrebbe essere esteso per testare l’efficacia di diversi messaggi di marketing. Ad esempio, un modello AI potrebbe essere addestrato su dati di testo che riflettono una serie di reazioni a vari messaggi di marketing per il suddetto smartwatch. Questo può includere tutto, dalle campagne sui social media, agli annunci televisivi, ai blog di tecnologia. Le risposte simulate dall’IA potrebbero poi essere utilizzate per identificare quali messaggi hanno il potenziale di risuonare più fortemente con diversi segmenti di mercato, aiutando a ottimizzare le campagne future.
Tuttavia, l’interpretazione di questi dati generati da AI richiede l’esperienza umana. Gli esperti di marketing dovranno fare attenzione nell’interpretare i risultati, tenendo conto dei limiti dell’IA, che include la mancanza di una vera comprensione del contesto e le sfumature culturali o emotive. Devono anche considerare il contesto più ampio in cui i dati sono stati generati, inclusi gli eventi attuali, le tendenze del mercato e le normative. Ma con queste considerazioni in mente, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe diventare uno strumento prezioso nel toolkit del marketing moderno, permettendo un livello di insight e personalizzazione senza precedenti.
In conclusione, mentre l’IA ha il potenziale per rivoluzionare le scienze sociali, dobbiamo procedere con prudenza. Dobbiamo garantire che l’IA sia utilizzata in modo etico e responsabile, e che i risultati che produce siano interpretati con la dovuta attenzione e rigore scientifico. Solo allora potremo sfruttare appieno il potenziale dell’IA per migliorare la nostra comprensione della società umana.
