L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per scrivere interi messaggi in un’arena in cui la corrispondenza personale è vitale e quasi impossibile – il governo rappresentativo – sembra essere più efficace che utilizzare l’IA per generare singole frasi, secondo una nuova ricerca della Cornell University.
Un gruppo di ricerca guidato da Sarah Kreps, professore della John L. Wetherill nel Dipartimento di Governo del College of Arts and Sciences, ha testato un programma di comunicazione mediato dall’IA per vedere se i suggerimenti a livello di messaggio erano più utili dei suggerimenti a livello di frase.
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Kreps e il suo team hanno scoperto che i partecipanti allo studio, che agivano nel ruolo di membri dello staff del Congresso, che ricevevano suggerimenti a livello di messaggio, rispondevano più rapidamente e si dichiaravano più soddisfatti dell’esperienza rispetto a coloro che ricevevano suggerimenti per singole frasi.
“Gli ufficiali eletti possono ricevere migliaia di e-mail alla settimana, a volte al giorno. Una volta che si utilizza questo strumento, se il suggerimento a livello di messaggio è abbastanza buono, il che sembrava essere il caso, allora ha senso utilizzare il livello di messaggio anziché il livello di frase, dove è richiesto molto di più il coinvolgimento umano”, ha detto Kreps.
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Il team di Kreps ha utilizzato GPT-3, uno dei modelli di lingua più grandi al mondo, per generare frasi e suggerimenti a livello di messaggio per gli uffici dei membri del Congresso, simulando come potrebbe funzionare un sistema di correzione automatica guidata dall’IA.
“La maggior parte degli uffici del Congresso esternalizza già il 99,999% della loro corrispondenza via e-mail a collaboratori. Quindi forse l’IA potrebbe gestire il lavoro. I collaboratori fanno in gran parte solo taglia e incolla comunque”, ha sottolineato Kreps.
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Il team di Kreps ha utilizzato il servizio Resistbot, che pubblicizza la capacità di comporre e inviare lettere ai membri del Congresso in meno di due minuti, per il campionamento delle lettere ricevute dai legislatori. I ricercatori hanno utilizzato solo il contenuto delle lettere, senza nomi, e hanno scelto le lettere inviate da più persone in modo che i singoli mittenti non potessero essere identificati.
I partecipanti allo studio che non hanno utilizzato l’IA hanno impiegato quasi 16 minuti e mezzo per completare ogni corrispondenza, quasi il doppio di quelli che hanno utilizzato suggerimenti a livello di messaggio provenienti dall’IA. Quelli che hanno utilizzato i suggerimenti a livello di frase hanno impiegato poco meno di 16 minuti, per via della necessità di editing e di scrittura. Il tempo reale di scrittura è stato di circa 12 minuti.
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Gli individui che hanno utilizzato i suggerimenti a livello di messaggio hanno giudicato il sistema facile da usare e hanno dichiarato che i suggerimenti ricevuti erano naturali e utili. I partecipanti che hanno utilizzato i suggerimenti a livello di frase, tuttavia, non hanno valutato la naturalezza e l’utilità dei suggerimenti in modo favorevole.
“Il problema con questo istinto è che siamo lontani anni luce da un mondo in cui i politici bussavano alle porte, avevano conversazioni individuali e chattavano accanto al caminetto. Gran parte di questa relazione è già automatizzata”, ha detto Kreps.
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“Se possiamo essere pragmatici e realistici sul punto fino a cui l’automazione ha portato questa relazione, allora può essere più facile fare il passo successivo e pensare a come ciò potrebbe aiutare i singoli a collegarsi con i loro leader eletti”, ha concluso Kreps.
Il team di ricerca ha affermato che i risultati del loro lavoro potrebbero aiutare i legislatori a rispondere più rapidamente ed efficacemente alle rich
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