Web gune honek bere cookiak eta bitartekoenak erabiltzen ditu zure nabigazioa optimizatzeko, zure lehentasunetara egokitzeko eta jarduera analitikoak egiteko. Nabigatzen jarraitu ez gero, gure Cookien Politika onartzen duzu.

Onartu
2021eko apirilak 22Bilboko Campusa

Pertsonak adimen artifizialaz fidatzen dira bikotea aukeratzerakoan eta hauteskundeetan, Helena Matuteren ikerketa baten arabera

Helena Matute eta Ujué Agudo Deustuko Unibertsitateko Psikologia Esperimentaleko laborategiko eta Bikolabs zentroko (Iruñea) ikertzaileek, hurrenez hurren, ikusi dute pertsonak prest egoten direla algoritmoen iradokizunak onartzeko erabaki eremu konprometituetan, hala nola boto politikoan edo online bikotearen bilaketan.

Lau esperimentutan zehar, eta fikziozko algoritmo bat erabiliz ustez erabiltzailearekin bateragarriagoak diren hitzorduetarako hautagaiak eta hautagai politikoak gomendatzeko, ikertzaileek frogatu zuten pertsonek algoritmoen eragina dutela, batzuetan esplizituki, beste batzuetan ezkutuago, bi erabaki testuinguru horietan. Egin zituzten esperimentuetan, eragin esplizitua hautagai batzuen argazkietan ustezko algoritmoak emandako bateragarritasun bereizgarri bat erakutsiz lortu zen (hautagai berak parte hartzaile ezberdinentzat gomendatutzat edo gomendatu gabekotzat agertzen ziren, efektua neurtu ahal izateko, 1. irudiko adibideak erakusten duen bezala). Emaitzek erakutsi zuten parte hartzaileek nahiago zituztela algoritmoak gomendatzen zizkien hautagaiak bateragarritasun bereizgarria ez zutenak baino.
 

 

Cuadro 1
 

1. irudia. Gomendiorik gabeko egoeran (ezkerrean) eta algoritmoaren gomendio esplizituko egoeran (eskuinean) erakutsitako irudiaren adibidea. Kreditua (*)

Eragin sotil hori, bestalde, hautagaietako batzuen argazkiak behin eta berriz erakutsita lortu zuten, ezaguna denerako joera indartzeko asmoz. Familiartasun joera heuristiko kognitiboa da, eta pertsonok ezagutzen ez duguna baino nahiago izatea eragiten du. Jokabide automatiko hori, askotan oso baliagarria izaten dena, joera arriskutsu bihur daiteke eta egoera batzuetan gaizki joka dezakegu. Adibidez, algoritmo batek joera hori ustiatzen duenean, pertsonen lehentasunak norabide zehatz batean jartzen ditu, aukera librea izan delako ilusioari eusten dion bitartean. Ujué Agudo eta Helena Matuteren esperimentuen kasu zehatzari aplikatuta, parte hartzaileek, familiartasun joeraren bidez, argazkiak maizago ikusi zizkieten hautagaiekiko lehentasunak garatu zituzten.

Algoritmoaren gomendioetan konfiantza sortzeko, parte hartzaileek fikziozko nortasun test bat osatu zuten aldez aurretik, eta itxuraz bakarra zen txosten bat jaso zuten, guztientzat berdina zena. Horretarako, Forer (1949) efektuaren bertsio bat erabili zen, hau da, nortasun txostena modu zehaztugabean idatzi zela, subjektuei sinetsarazteko algoritmoak behar bezala profilatu dituela.

Cuadro 2

Aviso de que el informe personalizado se está generando

 

Cuadro 3

Ustezko txosten pertsonalizatua, Forer efektua erabiliz

Horrela, ikertzaileek ikusi zuten esperimentuetan erabilitako algoritmo fikziozkoa gai zela bi erabaki motetan eragiteko: politiko eta erromantikoetan. Testuinguru politikoan, algoritmoak modu esplizituan (bateragarritasunaren bereizgarria) eragin zuen gomendatutako hautagaien bozketetan, baina ez modu sotilean. Aipuen testuinguruan, aldiz, eragin sotila (familiartasun joera) eraginkorragoa izan zen. "Oraindik ez dakigu desberdintasun hori orokortzeko modukoa den, hau da, eragin esplizitua normalean eraginkorragoa den testuinguru politikoan eta eragin sotila aipamenen testuinguruan, edo, aitzitik, litekeena den konbentzitzeko beste modu batzuk erabiltzen dituzten algoritmoek bi testuinguruetan eragin bera izatea. Hori lehen urratsa da, ikerketa asko geratzen da aurretik arlo honetan, baina argi dagoena da gizakiaren erabaki garrantzitsuetan oso erraz eragin daitekeela algoritmoen bidez; izan ere, gurea bezain errazak direnean ere, hautagai batzuekiko lehentasunak areagotzea lortzen dute beste batzuekiko ", diote ikertzaileek.

Nahiz eta boto emaile baten jarrerek edo bikote hautaketak hainbat aldagairen eragina jasan dezaketen (kidetasun ideologikoa, alderdi politiko gustukoena, nortasuna, hobbiak eta interesak, etab.), ikertzaileek beren esperimentuetan hautagaien argazkiak soilik erabiltzea erabaki zuten. Hautagaien itxura fisikoak eragin handia du boto erabakietan eta hitzorduen testuinguruan, eta, gainera, erraz manipulatu eta kontrolatu daiteke esperimentu batean. Jakina, argazki horiek guztiak ausaz egin ziren, gomendatutako hautagaien edo kontrol-hautagaien postua betetzeko.

Aurkitutako emaitzek ez dute adierazten ezker muturreko ideologia politikoa duen norbaitek eskuin muturrari botoa emango dionik, edo alderantziz, baina argi eta garbi erakusten dute algoritmoek gaitasun handia dutela hautagai batzuen aukeraketan balantza makurtzeko, aurretik lehentasun handirik ez badago.

"Gure esperimentuek agerian uzten dute gomendio algoritmikoek, algoritmoekin dugun eguneroko interakzioan agertze hutsagatik, zenbateraino eragin dezaketen gure erabakietan, baita erabaki horiek oso garrantzitsuak direnean ere. Ikergaia oso garrantzitsua izan arren, esperimentalki oso gutxi jorratu da orain arte ", adierazi du Ujué Agudok.

Adimen artifizialeko algoritmoak nonahikoak dira gure eguneroko bizitzan, eta, horren ondorioz, ekimen instituzionalak garatzen ari dira, hala nola Europako Batzordearen "Konfiantza merezi duen adimen artifizial baterako jarraibide etikoak", adimen artifizialaren fidagarritasuna bermatzeko. Hala ere, Ujué Agudok iradokitzen duen bezala, "Beharrezkoa da ez bakarrik adimen artifizialaren fidagarritasunerako baldintza kritikoak ezartzea, baita giza erabakietan eta askatasunean konfiantza izatearen ondorioak minimizatzea ere, oraindik ez baita behar beste ikertu ulertzeko nola eragin dezaketen algoritmoen konbentzitzeko estilo desberdinek erabaki testuinguru kritikoetan".

"Ikertzaile akademikook esperimentu berriak egiteko eta datu berriak biltzeko dugun abiadura oso motela da, adimen artifizialeko enpresa askok eta horien algoritmoek egunero milioika pertsonarekin egiten dituzten esperimentuen erraztasunarekin eta etikarik ezarekin alderatuta. Beraz, erabaki garrantzitsuetan eragiteko duen gaitasuna, esplizituki zein sotilki, ikerketa honetan erakutsitakoa baino askoz handiagoa da "jostailuzko" algoritmo batekin, zeinak, gainera, gizakiekin ikertzeko kode etikoen gomendioetara mugatu behar baitu. Horrela, garrantzitsua da pertsonak heztea, algoritmoen aholkuei itsu-itsuan jarrai ez diezaieten eta konfiantzarik izan ez dezaten. Algoritmo horiek pertsonen bizitzan eragin handia izatea eragiten duten datuak nork bildu, eduki eta erabil ditzakeen ere eztabaidatu behar da ", adierazi du Helena Matutek.

"Gurea bezalako algoritmo faltsu eta sinplista batek partaideen profil indibidualizatu errealik ezarri gabe halako pertsuasio maila lor badezake, pertsonek eguneroko bizitzan elkarreraginean dituzten algoritmo sofistikatuagoak eragin handiagoa izan dezake, zalantzarik gabe", gaineratu du Helena Matutek.

PLOS ONE aldizkarian argitaratutako ikerketa hau Helena Matute psikologia katedradunak Deustuko Unibertsitatean zuzentzen duen Ujué Agudoren doktore tesiaren parte da, eta Espainiako Gobernuko Ikerketarako Estatu Agentziaren eta Eusko Jaurlaritzako Hezkuntza, Unibertsitate eta Ikerketa Sailaren finantzaketa jaso du.
Artikulua eskuragarri dago hemen: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0249454


(*) ARGAZKIA: Datu base irekitik hartutakoa. Karras et al (2018). Lizentzia CC BY 2.0, izena DSC_3929.jpg , egilea Jean-Simon Asselin. Disponible en https://www.flickr.com/photos/acelain/4852007896
Karras, T., Laine, S., & Aila, T. (2018). A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks. Disponible en http://arxiv.org/abs/1812.04948