Jó ideje téma a mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetősége a közösségi médiában elharapózott, mérgezőnek és megosztónak bizonyuló aktivitás mérséklésére. Ahogy egy közelmúltban megjelent tanulmányból is kiderül, a hálózatokon megosztott tartalmakat megjelenítő algoritmusok érdemben csökkenthetik a pártszimpátia szerinti konfliktusokat, és pozitívabb interakciókat eredményezhetnek: az Amszterdami Egyetemen egy közösségimédia-szimulációban a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) segítségével próbálták értékelni az alternatív megoldásokat, és meglepő eredményekre jutottak.

A Petter Törnberg professzora által vezetett csapat 500 chatbotot programozott egyedi politikai és demográfiai profilok szerint, a robotoknak pedig azt a feladatot adták, hogy híreket olvassanak, és azokról posztoljanak is egy virtuális Twitter-környezetben. A ChatGPT 3.5 példányaival imitált populációt egy 2020. júliusi napon engedték szabadon, vagyis a robotok az akkor megjelent híreket dolgozták fel, köztük a COVID-19 járványról vagy a Black Lives Matter tiltakozásokról szóló anyagokkal, hogy aztán a közösségi hálózatokon megszokott eszközökkel essenek neki a hírek címsorait idéző bejegyzéseknek.

Nem csak hergeléssel erősíthető a bevonódás

A kutatók a leírás alapján három különböző kísérleti Twitter-modellt hoztak létre. A visszhangkamra csak a hasonló nézetű botok bejegyzéseit jelenítette meg, a felfedező modellben az elköteleződést helyezték előtérbe a hiedelmekkel szemben, a harmadikban pedig azokat a bejegyzéseket emelték ki, amelyeket a szembenálló véleménycsoportok kedveltek, hogy fokozzák az egyes oldalak közti interakciót. A szimulációkban 6 órán keresztül követték nyomon a chatbotokat, és arra jutottak, hogy a harmadik modellben nemcsak látványosan jobban ment a kommunikáció, de kevesebb volt a mérgező kölcsönhatás is.

A tanulmány alapján ha az emberek olyan témákban lépnek egymással kapcsolatba, amelyekben az általuk elfogadott vélemények képviselői fele részben más politikai nézeteket vallanak, akkor az mérhetően csökkenti a megosztottságot, mivel nem aktiválódik az egyes felhasználók pártos identitása. Ebből pedig az következik, hogy a közösségi média ajánlási algoritmusait akár úgy is meg lehetne tervezni, hogy a különféle csoportok közötti ellentétek felszítása nélkül is ösztönözze az elköteleződést – kérdés persze, hogy a fejlett MI-chatbotok mennyire hűen képesek utánozni az emberek online viselkedését.