Растущая роль искусственного интеллекта и машинного обучения в политике США

Прошли времена политических гаданий о предпочтениях избирателей и массового распространения брошюр о позициях кандидатов на высшие должности в стране.

Появление искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и больших данных коренным образом изменило то, как политики взаимодействуют с американским электоратом, и это вызов вековым политическим и внутриличностным нормам, связанным с предоставлением прав избирателям.

Используя увеличивающееся количество и разнообразие информации об избирателях, перемещающейся через киберпространство, политики, правительства и социальные группы имеют в своем распоряжении больше инструментов, чем когда-либо, для продвижения повестки дня и кандидатов.

Лидеры должны критически взглянуть на преимущества, недостатки и возможные риски, связанные с массовым внедрением новых технологий, с которыми мы сталкиваемся в политике, чтобы обеспечить эффективное формирование политики и, в конечном итоге, защитить демократию от потенциально опасных влияний.

На президентских выборах 2008 года социальные сети превратились в центральную платформу для политических разговоров, инакомыслия и стратегического маркетинга. Впервые «более половины населения избирательного возраста использовали Интернет для подключения к политическому процессу во время избирательного цикла».

Кампания Обамы стояла на переднем крае внедрения передовой аналитики данных и целевой рекламы в политическую сферу с помощью машинного обучения, создавая «сложные аналитические модели, которые персонализировали социальные сети и обмен сообщениями по электронной почте с использованием данных, генерируемых активностью в социальных сетях».

Это стремление к анализу данных было успешным в 2008 году и привело к кампании, поднявшей планку в 2012 году, когда они создали команду из более чем сотни аналитиков данных, которые успешно создали инструмент массивной параллельной обработки для прогнозного моделирования и руководства принятием стратегических решений.

Этот тип политической деятельности, появившийся в 2008 и 2012 годах, стал нормой, поскольку ИИ встроен в большинство инструментов анализа данных кампаний, платформы сбора информации и стратегии политической рекламы.

Нет сомнений в том, что искусственный интеллект и машинное обучение в политике продвинулись вперед со времен электронной почты в 2008 году. Эти инструменты можно использовать для анализа шаблонов для направления целевой рекламы, выявления вероятности принятия закона, запуска ботов, которые обнаруживают и бороться с фейковыми новостями и дезинформацией, а также информировать избирателей о кандидатах и проблемах.

Как отмечает доктор Слава Поланкси, исследователь UX в Google, ИИ можно использовать, чтобы убедиться, что политики прислушиваются к тому, что говорят люди, чтобы сформулировать репрезентативную политику и, соответственно, облегчить развертывание микротаргетированных кампаний, чтобы помочь избирателям принимать информированные решения.

Однако нет никаких сомнений в том, что с использованием ИИ и машинного обучения также возникают новые риски из-за растущего числа злоумышленников, стремящихся повлиять на американскую демократию.

Среди прочего, эти технологии можно использовать для распространения фейковых новостей через ботов, психологического манипулирования восприимчивыми избирателями с помощью целевых эмоциональных призывов и даже для того, чтобы вести армии ботов к социальным сетям, чтобы скрыть несогласие.

Фактически, анализируя роль технологий в политическом дискурсе на выборах 2020 года, The Atlantic обнаружила, что «примерно пятая часть всех твитов о президентских выборах 2016 года была опубликована ботами, как и примерно треть всех твитов о голосовании за Брексит в этом году ».

Хотя эффективность этих методов трудно отследить, само собой разумеется, что на кого-то где-то на голосование или мнение каким-то образом повлиял политический бот. В противном случае кампании и группы по интересам не потратили бы миллиарды долларов на их создание, а политическая реклама ожидает, что к 2020 году максимальная сумма будет составлять около 10 миллиардов долларов, большая часть которых будет осуществляться за счет искусственного интеллекта.

Сдвиг в американской политике в сторону проведения кампаний, движимых большими данными и узкоспециализированными инструментами анализа избирателей на основе машинного обучения, не показывает никаких признаков замедления.

Руководствуясь первым успешным применением президентом Обамой больших данных в своих кампаниях 2008 и 2012 годов, кампании 2016 и 2020 годов, возглавляемые президентом Трампом и госсекретарем Клинтоном, вывели на новый уровень. Действительно, в ходе вскрытия кампании Хиллари Клинтон в 2016 году газета Washington Post показала, что кампания почти полностью проводилась с помощью алгоритма машинного обучения под названием «Ада».

В частности, «алгоритм играл роль практически в каждом стратегическом решении, которое принимали помощники Клинтона, включая то, где и когда разместить кандидата, где транслировать телевизионную рекламу, а также когда было безопасно не выходить на публику." Это тематическое исследование, безусловно, подчеркивает риски, связанные с чрезмерной зависимостью от ИИ и машинного обучения в качестве руководства для принятия решений людьми, при этом некоторые связывают с этой программой неспособность признать относительную небезопасность «голубой стены» на Среднем Западе.

К этому предупреждению, похоже, прислушались кампании 2020 года, когда кампании Трампа и Байдена в основном были сосредоточены на искусственном интеллекте и машинном обучении в рекламном пространстве, а не в качестве стратегического руководства высокого уровня. В совокупности кампании потратили 200 миллионов долларов на рекламу в Facebook, основанную на искусственном интеллекте, что значительно меньше 643 долларов, потраченных президентом Обамой в 2008 году на ту же среду.

Пока Соединенные Штаты плывут по мутным водам технологического регулирования и конфиденциальности данных, особенно в контексте избирательной политики или того, что Scientific American назвал «гонкой вооружений в бессознательном состоянии», будущее остается неясным.

Продолжают возникать вопросы об этичности использования этих технологий и о состоянии или отсутствии нормативной политики. Существование партийных разногласий, политическая мотивация кандидатов и общественное разногласие по поводу этических принципов, лежащих в основе искусственного интеллекта и машинного обучения, не позволяют регулированию идти в ногу с использованием и применением этих технологий.

Мы лишь прикоснулись к ИИ и машинному обучению: исследователи из Оксфорда и Йельского университета полагают, что существует 50% -ная вероятность того, что ИИ превзойдет людей во всех задачах, включая и выборные кампании, всего за 45 лет.

Если американская общественность коллективно не решит скрыться в киберпространстве, прекратит совершать покупки в Интернете и удалит все приложения в социальных сетях и чатах, мало что помешает технически подкованному инженеру-программисту внедрять семена ИИ в нашу повседневную жизнь любым другим способом.

Мы должны продолжать вести диалог о защите конфиденциальности данных, поощрять создание стандартных правил и этических кодексов в отношении ИИ и машинного обучения, повышать осведомленность законодателей о вышеупомянутых рисках и привлекать друг друга к гражданской ответственности как сознательных потребителей политической информации. Гонка только начинается.

Джефф Берковиц - бывший стажер-исследователь по Программе стратегических технологий Центра стратегических и международных исследований в Вашингтоне, округ Колумбия.

Блог о технологической политике создается Программой стратегических технологий в Центре стратегических и международных исследований (CSIS), занимающемся вопросами международной государственной политики

Перевел Дмитрий Ищенко 

Источник: www.csis.org

Комментарии: