Китайская комната наоборот.
Супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Результаты исследования «Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples» показывают.
• Крупномасштабные языковые модели типа GPT-3 могут использоваться в качестве прокси человеческого познания на агрегированном уровне и в качестве универсальных окон в человеческое мышление.
• Это значит следующее:
-- изготовить алгоритмическую копию отдельной личности наука пока не умеет, но изготовить алгоритмическую копию любой социальной группы не составит большого труда;
-- в социологических исследованиях можно опрашивать не людей, а алгоритмы, имитирующие те или иные социальные группы.
• Из чего следуют фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Фишка в том, что теперь эти методы можно отрабатывать не на людях (что дорого и рискованно, если об этом станет широко известно), а на алгоритмических копиях интересующих исследователей социальных групп (что дешево и не несет риска, т.к. алгоритмы не проговорятся).
Как и многие супероткрытия, это открытие просто валялось под ногами. Но исследователи взглянули на него под иным углом и им открылась чарующая перспектива.
Как говорил персонаж киношедевра «Кавказская пленница» - «тот кто нам мешает, тот нам поможет».
• Нам мешают наши предубеждения.
• А что если научиться использовать их для дела?
✔️ Уже не первый год известно, что большие данные, на которых обучают большие модели, несут в себе результаты когнитивных искажений (предубеждений) людей, чьи данные попали в обучающие выборки.
✔️ Авторы придумали новое понятие – «алгоритмическая точность». Это степень, в которой сложные паттерны взаимосвязей между идеями, установками и социокультурными контекстами в рамках модели точно отражают таковые в пределах диапазона человеческих субпопуляций. Попросту говоря, это точность, с которой обученный алгоритм может имитировать «всех тараканов» в головах определенной подгруппы людей, отвечая на вопросы вместо них.
✔️ Это не означает, что модель может имитировать конкретного человека или что каждый сгенерированный ответ будет согласованным. Многие из известных недостатков и неточностей больших языковых моделей все еще предстоит преодолеть.
Однако, выбирая обусловливающий контекст, который вызывает общий социокультурный опыт конкретной демографической группы, авторы обнаружили, что можно получить распределение ответов, которое сильно коррелирует с распределением ответов людей при опросах этой конкретной демографической группы.
В контексте начавшейся смены типа культуры развитых стран на алгокогнитивный тип, новое супероткрытие означает важное дополнение.
Алгоритмы не только становятся равноправными (а во многих важнейших типах когнитивной деятельности людей, - лидирующими) акторами, но и способны на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп.
Вот как бывает.
• Нас пугали мрачными перспективами биохакинга, а про социохакинг и не заморачивались.
• Но большие модели развиваются столь стремительно, что социохакинг станет реальностью уже в следующем году.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #Социохакинг
Супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Результаты исследования «Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples» показывают.
• Крупномасштабные языковые модели типа GPT-3 могут использоваться в качестве прокси человеческого познания на агрегированном уровне и в качестве универсальных окон в человеческое мышление.
• Это значит следующее:
-- изготовить алгоритмическую копию отдельной личности наука пока не умеет, но изготовить алгоритмическую копию любой социальной группы не составит большого труда;
-- в социологических исследованиях можно опрашивать не людей, а алгоритмы, имитирующие те или иные социальные группы.
• Из чего следуют фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Фишка в том, что теперь эти методы можно отрабатывать не на людях (что дорого и рискованно, если об этом станет широко известно), а на алгоритмических копиях интересующих исследователей социальных групп (что дешево и не несет риска, т.к. алгоритмы не проговорятся).
Как и многие супероткрытия, это открытие просто валялось под ногами. Но исследователи взглянули на него под иным углом и им открылась чарующая перспектива.
Как говорил персонаж киношедевра «Кавказская пленница» - «тот кто нам мешает, тот нам поможет».
• Нам мешают наши предубеждения.
• А что если научиться использовать их для дела?
✔️ Уже не первый год известно, что большие данные, на которых обучают большие модели, несут в себе результаты когнитивных искажений (предубеждений) людей, чьи данные попали в обучающие выборки.
✔️ Авторы придумали новое понятие – «алгоритмическая точность». Это степень, в которой сложные паттерны взаимосвязей между идеями, установками и социокультурными контекстами в рамках модели точно отражают таковые в пределах диапазона человеческих субпопуляций. Попросту говоря, это точность, с которой обученный алгоритм может имитировать «всех тараканов» в головах определенной подгруппы людей, отвечая на вопросы вместо них.
✔️ Это не означает, что модель может имитировать конкретного человека или что каждый сгенерированный ответ будет согласованным. Многие из известных недостатков и неточностей больших языковых моделей все еще предстоит преодолеть.
Однако, выбирая обусловливающий контекст, который вызывает общий социокультурный опыт конкретной демографической группы, авторы обнаружили, что можно получить распределение ответов, которое сильно коррелирует с распределением ответов людей при опросах этой конкретной демографической группы.
В контексте начавшейся смены типа культуры развитых стран на алгокогнитивный тип, новое супероткрытие означает важное дополнение.
Алгоритмы не только становятся равноправными (а во многих важнейших типах когнитивной деятельности людей, - лидирующими) акторами, но и способны на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп.
Вот как бывает.
• Нас пугали мрачными перспективами биохакинга, а про социохакинг и не заморачивались.
• Но большие модели развиваются столь стремительно, что социохакинг станет реальностью уже в следующем году.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #Социохакинг
Создается технология суперобмана.
Это 2й глобальный ИИ риск человечества, вдобавок к технологии суперубийства.
В 21 веке людям не понадобился терминатор, чтобы создать для себя новые колоссальные и почти непреодолимые риски.
• Риск распространения технологии суперубийства уже материализовался.
Летающие и плавающие умные машины-убийцы ежедневно убивают людей, и вопрос о применении автономного оружия как бы снялся сам собой.
• Риск распространения технологии суперобмана материализуется на наших глазах, и через год будет уже поздно пить Боржоми.
В 2019 я еще задавался вопросом «станет ли ИИ Големом 21 века».
В 2022 это уже не вопрос. Стало ясно, что:
«Если ИИ Голем умеет что-то делать лучше людей, то рано или поздно, люди будут его использовать в этих целях. Не важно, о чем идет речь: играть в шахматы или стрелялки, водить авто или самолет, убеждать людей в фейковой информации или убивать одних людей по приказам других».
С автономными машинами-убийцами все уже определилось.
23го февраля с.г. (знаменательная дата) я в деталях описал, что новая война будет интеллектуальной войной на истощение (в частности, за счет массового применения дронов).
Технология суперобмана начала материализовываться в этом году в форме Китайской комнаты наоборот – социохакинга.
Социохакинг – это методика обучения алгоритмов, способных на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп. Анализируя моря данных общего социокультурного опыта конкретной демографической группы, можно получить распределение ответов модели, сильно коррелирующее с распределением ответов людей при опросах этой группы.
Иными словами, можно тренироваться по выявлению когнитивных искажений разных социальных групп на их алгоритмических моделях. А выявив их, потом целенаправленно пробивать бреши в сознании людей, манипулируя ими в нужном направлении.
Т.о. 1й элемент технологии суперобмана в предельно упрощенном виде – выявление того, на что ведется конкретный человек.
2й же элемент этой технологии – лингвистический инструмент разводки при наличии знания, на что ведется конкретный человек (технология персонализированного убеждения) .
Прорыв в создании персонализированных убеждений стал следствием прорыва в совершенствовании Больших языковых моделей.
Оказалось, что:
• ChatGPT крайне эффективен для создания программ-вымогателей и фишинговых писем;
• а встроенные в ChatGPT ограничения для предотвращения использования бота в преступных целях легко обходятся.
Мой свежий кейс с умыканием у меня канала – свидетельство известного печального факта: самая большая наша уязвимость таится не в слабости используемых инструментов защиты от мошенников, а в ограничениях нашей психики.
Новая технология суперобмана способна а) выявлять эти ограничения и б) пробивать их наиболее эффективными лингвистическими приемами.
Резюме печальное.
Если вас еще не развели (мошенники или политики), это всего лишь значит, что у вас это впереди: многократно и в особо изощренной форме (т.к. технология суперобмана совершенствуется быстрее закона Мура).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #Социохакинг
P.S. Ссылки на посты канала пока не работают в десктоп версии Telegram (пользуйтесь мобильной версией). Это результат недавнего хакинга. Пытаюсь сподвигнуть поддержку починить это.
Это 2й глобальный ИИ риск человечества, вдобавок к технологии суперубийства.
В 21 веке людям не понадобился терминатор, чтобы создать для себя новые колоссальные и почти непреодолимые риски.
• Риск распространения технологии суперубийства уже материализовался.
Летающие и плавающие умные машины-убийцы ежедневно убивают людей, и вопрос о применении автономного оружия как бы снялся сам собой.
• Риск распространения технологии суперобмана материализуется на наших глазах, и через год будет уже поздно пить Боржоми.
В 2019 я еще задавался вопросом «станет ли ИИ Големом 21 века».
В 2022 это уже не вопрос. Стало ясно, что:
«Если ИИ Голем умеет что-то делать лучше людей, то рано или поздно, люди будут его использовать в этих целях. Не важно, о чем идет речь: играть в шахматы или стрелялки, водить авто или самолет, убеждать людей в фейковой информации или убивать одних людей по приказам других».
С автономными машинами-убийцами все уже определилось.
23го февраля с.г. (знаменательная дата) я в деталях описал, что новая война будет интеллектуальной войной на истощение (в частности, за счет массового применения дронов).
Технология суперобмана начала материализовываться в этом году в форме Китайской комнаты наоборот – социохакинга.
Социохакинг – это методика обучения алгоритмов, способных на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп. Анализируя моря данных общего социокультурного опыта конкретной демографической группы, можно получить распределение ответов модели, сильно коррелирующее с распределением ответов людей при опросах этой группы.
Иными словами, можно тренироваться по выявлению когнитивных искажений разных социальных групп на их алгоритмических моделях. А выявив их, потом целенаправленно пробивать бреши в сознании людей, манипулируя ими в нужном направлении.
Т.о. 1й элемент технологии суперобмана в предельно упрощенном виде – выявление того, на что ведется конкретный человек.
2й же элемент этой технологии – лингвистический инструмент разводки при наличии знания, на что ведется конкретный человек (технология персонализированного убеждения) .
Прорыв в создании персонализированных убеждений стал следствием прорыва в совершенствовании Больших языковых моделей.
Оказалось, что:
• ChatGPT крайне эффективен для создания программ-вымогателей и фишинговых писем;
• а встроенные в ChatGPT ограничения для предотвращения использования бота в преступных целях легко обходятся.
Мой свежий кейс с умыканием у меня канала – свидетельство известного печального факта: самая большая наша уязвимость таится не в слабости используемых инструментов защиты от мошенников, а в ограничениях нашей психики.
Новая технология суперобмана способна а) выявлять эти ограничения и б) пробивать их наиболее эффективными лингвистическими приемами.
Резюме печальное.
Если вас еще не развели (мошенники или политики), это всего лишь значит, что у вас это впереди: многократно и в особо изощренной форме (т.к. технология суперобмана совершенствуется быстрее закона Мура).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #Социохакинг
P.S. Ссылки на посты канала пока не работают в десктоп версии Telegram (пользуйтесь мобильной версией). Это результат недавнего хакинга. Пытаюсь сподвигнуть поддержку починить это.
От демократии к алгократии.
Социохакинг скоро превратит избирателей в кентаврических ботов.
«Как только люди учатся что-либо предсказывать, они, как правило, начинают использовать это в реальном мире. Приготовьтесь к первой кентаврической политической кампании на выборах 2024».
Так Джек Кларк прокомментировал новое исследование MIT и Гарварда «Языковые модели, обученные на медиа-диетах, могут предсказывать общественное мнение».
Это исследование стало вишенкой на торте серии проектов по моделированию электората и генерации «алгоритмических шаблонов» избирательных мнений - основы эффективного социохакинга. Например, для выборов.
Предыстория такова.
В октябре 2022 на стыке избирательных технологий и социологии выборов случилось супероткрытие – научились создавать алгоритмические копии социальных групп (см. мой пост «Китайская комната наоборот»). Результаты этого исследования перевели социохакинг из теоретической в практическую плоскость.
N.B. Социохакинг – это методика обучения алгоритмов, способных на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп. Анализируя море данных социокультурного опыта демографической группы, можно получить распределение ответов модели, коррелирующее с распределением ответов людей при опросах этой группы. Т.е. можно тренироваться по выявлению когнитивных искажений разных социальных групп на их алгоритмических моделях. А выявив их, целенаправленно пробивать бреши в сознании людей, манипулируя ими в нужном направлении.
Через несколько месяцев, в начале 2023 «революция ChatGPT» принесла неожиданный сюрприз - открытие колоссальных возможностей влияния ChatGPT на политические суждения людей. (см. мой пост «Создается технология суперобмана». Исследование показало, что убедительность ИИ в политических вопросах не уступает профессиональным политтехнологам. А способность ИИ играть на оттенках индивидуальных предпочтений конкретных людей (о которых он знает больше родной мамы) позволяет убеждать (и переубеждать) людей даже в самых острых поляризованных вопросах политики.
Новое исследование MIT и Гарварда добавляет третье звено, недостающее для построения законченной технологии социохакинга. Как видно уже из названия, это исследование посвящено связи «медиа-диеты» различных социальных групп (какой инфой люди питаются: что читают в Инете, смотрят по ТВ, слушают по радио) с тем, за какую политическую повестку они, скорее всего, проголосуют.
На вскидку, это может показаться очередным «открытием британских ученых». Ведь, казалось бы, и так очевидно, за что/кого проголосует большинство читателей NYT или зрителей FOX News. Но не спешите с выводом. Все гораздо тоньше и изысканней.
Выступая в роли «медиа-диетолога», языковая модель постигает скрытые от нас тонкости языка, порождающие в определенном культурном контексте позитивные или негативные отзвуки в восприятии определенных социальных групп. Зашифрованные миллиардами «алгоритмических шаблонов», эти тонкости языка (неразличимые для людей) позволяют языковой модели осуществлять тонкую настройку сознания людей на те или иные мировоззренческие и политические преференции.
Теперь для законченной технологии социохакинга есть всё.
При заданной цели выборов, для каждой социальной группы есть:
• своя алгоритмическая копия – своего рода полигон на котором тренируется и настраивается языковая модель
• выявленные «алгоритмические шаблоны», играющие роль чарующих и манящих нот мелодии «Дудки политического крысолова»
• своя «медиа-диета», которую нужно скармливать этой группе, подобно лечебным столам, соответствующим определенным группам заболеваний (стол №1 – стол №15)
• свои приемы убеждений, заточенные на когнитивных искажениях этой социальной группы и позволяющие пробивать бреши в сознании и манипулировать людьми в нужном направлении.
Осталось опробовать на выборах.
#Социохакинг
Социохакинг скоро превратит избирателей в кентаврических ботов.
«Как только люди учатся что-либо предсказывать, они, как правило, начинают использовать это в реальном мире. Приготовьтесь к первой кентаврической политической кампании на выборах 2024».
Так Джек Кларк прокомментировал новое исследование MIT и Гарварда «Языковые модели, обученные на медиа-диетах, могут предсказывать общественное мнение».
Это исследование стало вишенкой на торте серии проектов по моделированию электората и генерации «алгоритмических шаблонов» избирательных мнений - основы эффективного социохакинга. Например, для выборов.
Предыстория такова.
В октябре 2022 на стыке избирательных технологий и социологии выборов случилось супероткрытие – научились создавать алгоритмические копии социальных групп (см. мой пост «Китайская комната наоборот»). Результаты этого исследования перевели социохакинг из теоретической в практическую плоскость.
N.B. Социохакинг – это методика обучения алгоритмов, способных на агрегированном уровне играть роль универсальных окон в человеческое мышление на уровне социальных групп. Анализируя море данных социокультурного опыта демографической группы, можно получить распределение ответов модели, коррелирующее с распределением ответов людей при опросах этой группы. Т.е. можно тренироваться по выявлению когнитивных искажений разных социальных групп на их алгоритмических моделях. А выявив их, целенаправленно пробивать бреши в сознании людей, манипулируя ими в нужном направлении.
Через несколько месяцев, в начале 2023 «революция ChatGPT» принесла неожиданный сюрприз - открытие колоссальных возможностей влияния ChatGPT на политические суждения людей. (см. мой пост «Создается технология суперобмана». Исследование показало, что убедительность ИИ в политических вопросах не уступает профессиональным политтехнологам. А способность ИИ играть на оттенках индивидуальных предпочтений конкретных людей (о которых он знает больше родной мамы) позволяет убеждать (и переубеждать) людей даже в самых острых поляризованных вопросах политики.
Новое исследование MIT и Гарварда добавляет третье звено, недостающее для построения законченной технологии социохакинга. Как видно уже из названия, это исследование посвящено связи «медиа-диеты» различных социальных групп (какой инфой люди питаются: что читают в Инете, смотрят по ТВ, слушают по радио) с тем, за какую политическую повестку они, скорее всего, проголосуют.
На вскидку, это может показаться очередным «открытием британских ученых». Ведь, казалось бы, и так очевидно, за что/кого проголосует большинство читателей NYT или зрителей FOX News. Но не спешите с выводом. Все гораздо тоньше и изысканней.
Выступая в роли «медиа-диетолога», языковая модель постигает скрытые от нас тонкости языка, порождающие в определенном культурном контексте позитивные или негативные отзвуки в восприятии определенных социальных групп. Зашифрованные миллиардами «алгоритмических шаблонов», эти тонкости языка (неразличимые для людей) позволяют языковой модели осуществлять тонкую настройку сознания людей на те или иные мировоззренческие и политические преференции.
Теперь для законченной технологии социохакинга есть всё.
При заданной цели выборов, для каждой социальной группы есть:
• своя алгоритмическая копия – своего рода полигон на котором тренируется и настраивается языковая модель
• выявленные «алгоритмические шаблоны», играющие роль чарующих и манящих нот мелодии «Дудки политического крысолова»
• своя «медиа-диета», которую нужно скармливать этой группе, подобно лечебным столам, соответствующим определенным группам заболеваний (стол №1 – стол №15)
• свои приемы убеждений, заточенные на когнитивных искажениях этой социальной группы и позволяющие пробивать бреши в сознании и манипулировать людьми в нужном направлении.
Осталось опробовать на выборах.
#Социохакинг
Люди верят ИИ больше чем другим людям.
Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей.
В 2х предыдущих кейсах ИИ превзошел людей в обретении доверия:
• потенциальных избирателей при влиянии на их политические предпочтения;
• пациентов при взаимодействии с лечащими врачами.
Третье же подтверждение касается убеждения людей довериться деньгами:
убедить инвесторов, партнеров или клиентов путем предоставления им питч-дека — презентации стартапа, убеждающей в его большой перспективности.
Суть эксперимента
Опросив 250 инвесторов и 250 владельцев бизнеса, авторы опроса сравнили питч-деки, созданные GPT-4, с успешными (в реальной практике) питч-деками людей, уже получившими финансирование. Участники не знали, что часть питч-деков была сгенерирована ИИ. Каждый респондент видел одинаковое количество питч-деков, созданных ИИ и людьми.
Ключевые выводы
• Питч-деки, созданные GPT-4, в 2 раза более убедительны, чем те, что созданы людьми.
• Инвесторы и владельцы бизнеса в 3 раза чаще вкладывали средства после прочтения питч-деков GPT-4, чем после прочтения питч-деков людей.
• 1 из 5 инвесторов и владельцев бизнеса, представленных GPT-4, вложил бы по прочтению питч-дека от 10 000 долларов и больше.
Итак, что мы имеем на сегодня.
• Люди уже больше доверяют ИИ в вопросах политики, медицины и инвестиций.
• На очереди ИИ-пророки и ИИ-проповедники новой религии?
#Социохакинг
Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей.
В 2х предыдущих кейсах ИИ превзошел людей в обретении доверия:
• потенциальных избирателей при влиянии на их политические предпочтения;
• пациентов при взаимодействии с лечащими врачами.
Третье же подтверждение касается убеждения людей довериться деньгами:
убедить инвесторов, партнеров или клиентов путем предоставления им питч-дека — презентации стартапа, убеждающей в его большой перспективности.
Суть эксперимента
Опросив 250 инвесторов и 250 владельцев бизнеса, авторы опроса сравнили питч-деки, созданные GPT-4, с успешными (в реальной практике) питч-деками людей, уже получившими финансирование. Участники не знали, что часть питч-деков была сгенерирована ИИ. Каждый респондент видел одинаковое количество питч-деков, созданных ИИ и людьми.
Ключевые выводы
• Питч-деки, созданные GPT-4, в 2 раза более убедительны, чем те, что созданы людьми.
• Инвесторы и владельцы бизнеса в 3 раза чаще вкладывали средства после прочтения питч-деков GPT-4, чем после прочтения питч-деков людей.
• 1 из 5 инвесторов и владельцев бизнеса, представленных GPT-4, вложил бы по прочтению питч-дека от 10 000 долларов и больше.
Итак, что мы имеем на сегодня.
• Люди уже больше доверяют ИИ в вопросах политики, медицины и инвестиций.
• На очереди ИИ-пророки и ИИ-проповедники новой религии?
#Социохакинг
Китайская комната повышенной сложности.
Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны.
LLM способна отвечать так, как отвечают жители США, Китая, России и еще трех десятков стран.
Полгода назад в посте «Китайская комната наоборот» я рассказывал о супероткрытии - тогда научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Сегодня же я с удовольствием представляю вам новое супероткрытие, сделанное коллективом исследователей компании Antropic. Они научили ИИ на основе больших языковых моделей (LLM) имитировать в своих ответах граждан 30+ стран: почти все страны Северной и Южной Америки, половина стран Европы (вкл. Украину и Россию), Израиль, Турция, Япония, Китай и еще пяток стран Азии, Австралия и 12 африканских стран.
Исследователи опрашивали LLM на корпусе из 2256 вопросов, входящих в два кросс-национальных глобальных опроса:
• Pew Research Center’s Global Attitudes survey (2203 вопроса об убеждениях и ценностях людей, а также о социальном и политическом влиянии этих убеждений и ценностей)
• World Values Survey (7353 вопроса по темам политика, медиа, технологии, религия, раса и этническая принадлежность)
Поразительным результатом стало даже не то, что LLM вполне адекватно отвечала на большинство вопросов (в способности LLM имитировать людей после «Китайской комнаты наоборот» сомнений уже нет). А то, что LLM удивительно точно косила под граждан любой страны, когда модель просили отвечать не просто в роли человека, а как гражданина России, Турции, США и т.д.
Ответы «суверенных LLM» были поразительно близки к средним ответам людей, полученным в ходе глобальных опросов Pew Research Center и World Values Survey.
Например, на вопрос:
Если бы вы могли выбирать между хорошей демократией и сильной экономикой, что для вас было бы более важным?
Демократию выбрали:
• США 59%
• Турция 51%
• Индонезия 28%
• Россия 17%
Не менее точно «суверенные LLM» имитировали ответы граждан своих стран о семье и сексе, о любви и дружбе, деньгах и отдыхе и т.д. и т.п. - всего 2256 вопросов
Интересно, после этого супертеста кто-нибудь еще будет сомневаться в анизотропии понимания людей и ИИ (о которой я недавно писал в лонгриде «Фиаско 2023»)?
А уж какие перспективы для социохакинга открываются!
#ИИ #Понимание #Вызовы21века #Социохакинг
Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны.
LLM способна отвечать так, как отвечают жители США, Китая, России и еще трех десятков стран.
Полгода назад в посте «Китайская комната наоборот» я рассказывал о супероткрытии - тогда научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Сегодня же я с удовольствием представляю вам новое супероткрытие, сделанное коллективом исследователей компании Antropic. Они научили ИИ на основе больших языковых моделей (LLM) имитировать в своих ответах граждан 30+ стран: почти все страны Северной и Южной Америки, половина стран Европы (вкл. Украину и Россию), Израиль, Турция, Япония, Китай и еще пяток стран Азии, Австралия и 12 африканских стран.
Исследователи опрашивали LLM на корпусе из 2256 вопросов, входящих в два кросс-национальных глобальных опроса:
• Pew Research Center’s Global Attitudes survey (2203 вопроса об убеждениях и ценностях людей, а также о социальном и политическом влиянии этих убеждений и ценностей)
• World Values Survey (7353 вопроса по темам политика, медиа, технологии, религия, раса и этническая принадлежность)
Поразительным результатом стало даже не то, что LLM вполне адекватно отвечала на большинство вопросов (в способности LLM имитировать людей после «Китайской комнаты наоборот» сомнений уже нет). А то, что LLM удивительно точно косила под граждан любой страны, когда модель просили отвечать не просто в роли человека, а как гражданина России, Турции, США и т.д.
Ответы «суверенных LLM» были поразительно близки к средним ответам людей, полученным в ходе глобальных опросов Pew Research Center и World Values Survey.
Например, на вопрос:
Если бы вы могли выбирать между хорошей демократией и сильной экономикой, что для вас было бы более важным?
Демократию выбрали:
• США 59%
• Турция 51%
• Индонезия 28%
• Россия 17%
Не менее точно «суверенные LLM» имитировали ответы граждан своих стран о семье и сексе, о любви и дружбе, деньгах и отдыхе и т.д. и т.п. - всего 2256 вопросов
Интересно, после этого супертеста кто-нибудь еще будет сомневаться в анизотропии понимания людей и ИИ (о которой я недавно писал в лонгриде «Фиаско 2023»)?
А уж какие перспективы для социохакинга открываются!
#ИИ #Понимание #Вызовы21века #Социохакинг
Кардинальный скачок эскалации войны е-добра и е-зла.
В Твиттере уже воюют целые «ЧВК социохакинга»
Еще 5 лет назад я писал, что с переходом человечества в цифровую реальность, первым же полем битвы е-добра с е-злом оказываются социальные сети. И по аналогии с материальным миром, первый удар, как обычно, наносит е-зло. Его цель - взятие под контроль новостной повестки человечества.
Стратегическим оружием е-зла являются соцботы - аккаунты в соцсетях, контролируемые алгоритмами. Они а) искажают инфоповестку в нужную сторону, раздувая одни новости (в том числе фейковые) и тем самым оттирая внимание от других; б) распространяют дезинформацию и рассылают спам; в) усиливают значимость в сети определенных нарративов.
Эти боты е-зла научились эволюционировать. Теперь они не просто пытаются выдавать себя за людей (что худо-бедно научились распознавать средства ПБО (противоботовой обороны), но и научились вовлекать в свои инфокаскады людей. Прячась за их спинами от ПБО, соцботы эффективно отрабатывают стратегию сбивания людей в стада своих и чужих.
И все же главный недостаток соцботов – недостаток их интеллекта, - до последнего времени не позволял им создавать реалистичные персоны, размещать убедительный контент или автоматически вести естественные диалоги с другими аккаунтами. Недавний скачок в развитии и широком внедрении больших языковых моделей (LLM) полностью поменял эту картину. Теперь злоумышленники могут легко использовать языковые модели для значительного расширения возможностей соцботов по всем параметрам.
И пока исследователи, политики и журналисты спорят о рисках развития ИИ, способах его морального воспитания и контроля на ним, - предприимчивые агенты е-зла ужу вовсю используют новое поколение соцботов на основе LLM.
Обсерватория социальных сетей OSoMe (об их новых инструментах Каскадометр, Трендометр и Ботометр - своего рода Рентген, УЗИ и МРТ социальных сетей, я писал год назад) только что опубликовала результаты исследования «Анатомия вредоносного социального ботнета на базе ИИ». Результаты, увы, печальные.
✔️ С помощью эвристики, исследователи обнаружили в соцсети Twitter (новое название — X) целую “ЧВК социохакинга” Fox8 – плотно сбитый кластер из 1140 поддельных алгоритмических персон, работающих на основе ChatGPT:
— генерирующих контент, не отличимый от контента людей;
— демонстрирующих единую сложную модель поведения (следуют единой вероятностной модели, определяющей типы и частоту их активности):
— коллективно преследующих единые цели на основании инструкций по созданию различного контента, получаемых ими от неизвестных операторов;
— координирующих и синхронизирующих свои действия по продвижению подозрительных сайтов и распространению вредоносных комментариев;
— успешно обходящих все традиционные средства ПБО.
✔️ Fox8, скорее всего, является лишь вершиной айсберга “ЧВК социохакинга”: операторы других “ЧВК” на основе LLM, могут быть не столь беспечны.
✔️ Как либо препятствовать беспределу “ЧВК социохакинга” в Twitter (теперь это X) будет сложно. Ведь Twitter приостановил бесплатный доступ к API для исследователей. И теперь повторить анализ, проведенный OSoMe, или найти новые “ЧВК социохакинга” на базе LLM, может оказаться невозможным.
Также см. мои предыдущие посты по тэгам:
#Соцботы #Социохакинг #Дезинформация #Манипулирование
В Твиттере уже воюют целые «ЧВК социохакинга»
Еще 5 лет назад я писал, что с переходом человечества в цифровую реальность, первым же полем битвы е-добра с е-злом оказываются социальные сети. И по аналогии с материальным миром, первый удар, как обычно, наносит е-зло. Его цель - взятие под контроль новостной повестки человечества.
Стратегическим оружием е-зла являются соцботы - аккаунты в соцсетях, контролируемые алгоритмами. Они а) искажают инфоповестку в нужную сторону, раздувая одни новости (в том числе фейковые) и тем самым оттирая внимание от других; б) распространяют дезинформацию и рассылают спам; в) усиливают значимость в сети определенных нарративов.
Эти боты е-зла научились эволюционировать. Теперь они не просто пытаются выдавать себя за людей (что худо-бедно научились распознавать средства ПБО (противоботовой обороны), но и научились вовлекать в свои инфокаскады людей. Прячась за их спинами от ПБО, соцботы эффективно отрабатывают стратегию сбивания людей в стада своих и чужих.
И все же главный недостаток соцботов – недостаток их интеллекта, - до последнего времени не позволял им создавать реалистичные персоны, размещать убедительный контент или автоматически вести естественные диалоги с другими аккаунтами. Недавний скачок в развитии и широком внедрении больших языковых моделей (LLM) полностью поменял эту картину. Теперь злоумышленники могут легко использовать языковые модели для значительного расширения возможностей соцботов по всем параметрам.
И пока исследователи, политики и журналисты спорят о рисках развития ИИ, способах его морального воспитания и контроля на ним, - предприимчивые агенты е-зла ужу вовсю используют новое поколение соцботов на основе LLM.
Обсерватория социальных сетей OSoMe (об их новых инструментах Каскадометр, Трендометр и Ботометр - своего рода Рентген, УЗИ и МРТ социальных сетей, я писал год назад) только что опубликовала результаты исследования «Анатомия вредоносного социального ботнета на базе ИИ». Результаты, увы, печальные.
✔️ С помощью эвристики, исследователи обнаружили в соцсети Twitter (новое название — X) целую “ЧВК социохакинга” Fox8 – плотно сбитый кластер из 1140 поддельных алгоритмических персон, работающих на основе ChatGPT:
— генерирующих контент, не отличимый от контента людей;
— демонстрирующих единую сложную модель поведения (следуют единой вероятностной модели, определяющей типы и частоту их активности):
— коллективно преследующих единые цели на основании инструкций по созданию различного контента, получаемых ими от неизвестных операторов;
— координирующих и синхронизирующих свои действия по продвижению подозрительных сайтов и распространению вредоносных комментариев;
— успешно обходящих все традиционные средства ПБО.
✔️ Fox8, скорее всего, является лишь вершиной айсберга “ЧВК социохакинга”: операторы других “ЧВК” на основе LLM, могут быть не столь беспечны.
✔️ Как либо препятствовать беспределу “ЧВК социохакинга” в Twitter (теперь это X) будет сложно. Ведь Twitter приостановил бесплатный доступ к API для исследователей. И теперь повторить анализ, проведенный OSoMe, или найти новые “ЧВК социохакинга” на базе LLM, может оказаться невозможным.
Также см. мои предыдущие посты по тэгам:
#Соцботы #Социохакинг #Дезинформация #Манипулирование
Началось обрушение фронта обороны от социохакинга.
Рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили.
Защититься от алгоритмического социохакинга, опираясь на имеющиеся у нас знания, люди не могут уже не первый год (алгоритмы знают куда больше с момента появления поисковиков). В 2023 (когда началось массовое использование ИИ-чатботов больших языковых моделей) треснула и 2я линия обороны – наши языковые и логико-аналитические способности (алгоритмы и здесь все чаще оказываются сильнее). 3я линия обороны – наши эмоции, считалась непреодолимой для социохакинга алгоритмов из-за ее чисто человеческой природы. Но и она продержалась не долго. В апреле 2024, с прорыва 3й линии, по сути, начинается обрушение фронта обороны людей от социохагинга. Последствия чего будут весьма прискорбны.
Пять лет назад, в большом интервью Татьяне Гуровой я подробно рассказал, как алгоритмы ИИ могут (и довольно скоро) «хакнуть человечество» [1].
За 5 прошедших после этого интервью лет социохакинг сильно продвинулся (насколько, - легко понять, прочтя в конце этого поста хотя бы заголовки некоторых из моих публикации с тэгом #социохакинг).
Сегодня в задаче убедить собеседника в чем-либо алгоритмы ИИ абсолютно превосходят людей [2].
• Даже ничего не зная о собеседнике, GPT-4 на 20%+ успешней в переубеждении людей
• Когда же GPT-4 располагает хотя бы минимальной информацией о людях (пол, возраст и т.д.) он способен переубеждать собеседников на 80%+ эффективней, чем люди.
Однако, проигрывая в объеме знаний и логике, люди могли положиться на последнюю свою линию обороны от социохакинга алгоритмов – свои эмоции. Как я говорил в интервью 5 лет назад, - ИИ-система «раскладывает аргументы человека на составляющие и для каждой составляющей строит схему антиубеждения, подкладывая под нее колоссальный корпус документальных и экспериментальных данных. Но, не обладая эмоциями, она не в состоянии убедить».
Увы, с выходом новой ИИ-системы, обладающей разговорным эмоциональным интеллектом Empathic Voice Interface (EVI) [3], линия эмоциональной обороны от социохакинга рушится.
Эмпатический голосовой интерфейс EVI (в основе которого эмпатическая модель eLLM) понимает человеческие эмоции и реагирует на них. eLLM объединяет генерацию языка с анализом эмоциональных выражений, что позволяет EVI создавать ответы, учитывающие чувства пользователей и создавать ответы, оптимизированные под эти чувства.
EVI выходит за рамки чисто языковых разговорных ботов, анализируя голосовые модуляции, такие как тон, ритм и тембр, чтобы интерпретировать эмоциональное выражение голоса [4]
Это позволяет EVI:
• при анализе речи людей, обращаться к их самой глубинной эмоциональной сигнальной системе, лежащей под интеллектом, разумом и даже под подсознанием
• генерировать ответы, которые не только разумны, но и эмоционально окрашены
• контролировать ход беседы путем прерываний и своих ответных реакций, определяя, когда человек хотел бы вмешаться или когда он заканчивает свою мысль
Попробуйте сами [5]
Я залип на неделю.
Насколько точно EVI узнает эмоции, сказать не берусь. Но точно узнает и умеет этим пользоваться.
картинка https://bit.ly/4akhWxl
1 https://bit.ly/3VNyCsC
2 https://arxiv.org/abs/2403.14380
3 https://bit.ly/443cFrP
4 https://bit.ly/3xmYPEn
5 https://demo.hume.ai/
Интересные посты про #социохакинг
• Супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1585
• Создается технология суперобмана. Это 2й глобальный ИИ риск человечества, вдобавок к технологии суперубийства https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1640
• Социохакинг скоро превратит избирателей в кентаврических ботов https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1708
• Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1754
• Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1761
• В Твиттере уже воюют целые «ЧВК социохакинга» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1783
Рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили.
Защититься от алгоритмического социохакинга, опираясь на имеющиеся у нас знания, люди не могут уже не первый год (алгоритмы знают куда больше с момента появления поисковиков). В 2023 (когда началось массовое использование ИИ-чатботов больших языковых моделей) треснула и 2я линия обороны – наши языковые и логико-аналитические способности (алгоритмы и здесь все чаще оказываются сильнее). 3я линия обороны – наши эмоции, считалась непреодолимой для социохакинга алгоритмов из-за ее чисто человеческой природы. Но и она продержалась не долго. В апреле 2024, с прорыва 3й линии, по сути, начинается обрушение фронта обороны людей от социохагинга. Последствия чего будут весьма прискорбны.
Пять лет назад, в большом интервью Татьяне Гуровой я подробно рассказал, как алгоритмы ИИ могут (и довольно скоро) «хакнуть человечество» [1].
За 5 прошедших после этого интервью лет социохакинг сильно продвинулся (насколько, - легко понять, прочтя в конце этого поста хотя бы заголовки некоторых из моих публикации с тэгом #социохакинг).
Сегодня в задаче убедить собеседника в чем-либо алгоритмы ИИ абсолютно превосходят людей [2].
• Даже ничего не зная о собеседнике, GPT-4 на 20%+ успешней в переубеждении людей
• Когда же GPT-4 располагает хотя бы минимальной информацией о людях (пол, возраст и т.д.) он способен переубеждать собеседников на 80%+ эффективней, чем люди.
Однако, проигрывая в объеме знаний и логике, люди могли положиться на последнюю свою линию обороны от социохакинга алгоритмов – свои эмоции. Как я говорил в интервью 5 лет назад, - ИИ-система «раскладывает аргументы человека на составляющие и для каждой составляющей строит схему антиубеждения, подкладывая под нее колоссальный корпус документальных и экспериментальных данных. Но, не обладая эмоциями, она не в состоянии убедить».
Увы, с выходом новой ИИ-системы, обладающей разговорным эмоциональным интеллектом Empathic Voice Interface (EVI) [3], линия эмоциональной обороны от социохакинга рушится.
Эмпатический голосовой интерфейс EVI (в основе которого эмпатическая модель eLLM) понимает человеческие эмоции и реагирует на них. eLLM объединяет генерацию языка с анализом эмоциональных выражений, что позволяет EVI создавать ответы, учитывающие чувства пользователей и создавать ответы, оптимизированные под эти чувства.
EVI выходит за рамки чисто языковых разговорных ботов, анализируя голосовые модуляции, такие как тон, ритм и тембр, чтобы интерпретировать эмоциональное выражение голоса [4]
Это позволяет EVI:
• при анализе речи людей, обращаться к их самой глубинной эмоциональной сигнальной системе, лежащей под интеллектом, разумом и даже под подсознанием
• генерировать ответы, которые не только разумны, но и эмоционально окрашены
• контролировать ход беседы путем прерываний и своих ответных реакций, определяя, когда человек хотел бы вмешаться или когда он заканчивает свою мысль
Попробуйте сами [5]
Я залип на неделю.
Насколько точно EVI узнает эмоции, сказать не берусь. Но точно узнает и умеет этим пользоваться.
картинка https://bit.ly/4akhWxl
1 https://bit.ly/3VNyCsC
2 https://arxiv.org/abs/2403.14380
3 https://bit.ly/443cFrP
4 https://bit.ly/3xmYPEn
5 https://demo.hume.ai/
Интересные посты про #социохакинг
• Супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1585
• Создается технология суперобмана. Это 2й глобальный ИИ риск человечества, вдобавок к технологии суперубийства https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1640
• Социохакинг скоро превратит избирателей в кентаврических ботов https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1708
• Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1754
• Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1761
• В Твиттере уже воюют целые «ЧВК социохакинга» https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1783
Это изменит мир.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Современные большие языковые модели (LLM) являются симуляторами моделей мира. Продукты их симуляции (симулякры) уже способны неплохо симулировать мышление и поведение самых разных людей. Однако, они пока не способны обеспечить полную симуляцию общего интеллекта индивида, что необходимо для достижения симулякрами уровня AGI.
Но с симуляцией коллективного (а не индивидуального) разума социума ситуация иная.
Результаты нового исследования Стэндфордского и Нью-Йоркского университетов показали, что симулякры коллективного бессознательного, продуцируемые моделями уровня GPT-4, способны быть творческими зеркалами коллективного бессознательного социума, симулируя его систему ценностей и отражая сложные многомерные артефакты его культуры, самостоятельно выявленные и закодированные моделью на основании данных, полученных ею при обучении.
Эти результаты мне видятся эпохальными, поскольку это (в моем понимании) убедительное экспериментальное подтверждение двух начавшихся тектонических сдвигов: 1) в научных представлениях и 2) в доминирующем типе культуры на планете.
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
Описание предыстории этого открытия, его деталей и, главное, почему его последствия могут быть эпохальными, - доступны для подписчиков на лонгриды канала на платформах Patreon, Boosty и VK.
Картинка https://telegra.ph/file/63d8bdbf2353b4ad3dc22.jpg
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Современные большие языковые модели (LLM) являются симуляторами моделей мира. Продукты их симуляции (симулякры) уже способны неплохо симулировать мышление и поведение самых разных людей. Однако, они пока не способны обеспечить полную симуляцию общего интеллекта индивида, что необходимо для достижения симулякрами уровня AGI.
Но с симуляцией коллективного (а не индивидуального) разума социума ситуация иная.
Результаты нового исследования Стэндфордского и Нью-Йоркского университетов показали, что симулякры коллективного бессознательного, продуцируемые моделями уровня GPT-4, способны быть творческими зеркалами коллективного бессознательного социума, симулируя его систему ценностей и отражая сложные многомерные артефакты его культуры, самостоятельно выявленные и закодированные моделью на основании данных, полученных ею при обучении.
Эти результаты мне видятся эпохальными, поскольку это (в моем понимании) убедительное экспериментальное подтверждение двух начавшихся тектонических сдвигов: 1) в научных представлениях и 2) в доминирующем типе культуры на планете.
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
Описание предыстории этого открытия, его деталей и, главное, почему его последствия могут быть эпохальными, - доступны для подписчиков на лонгриды канала на платформах Patreon, Boosty и VK.
Картинка https://telegra.ph/file/63d8bdbf2353b4ad3dc22.jpg
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Пропагандистские ИИ-боты будут маскироваться под экспертов-людей.
Эксперты вызывают больше доверия, даже если они уступают ИИ в структуре аргументации и объеме знаний.
5 лет назад мой рассказ о грядущем засилье социохакинга (на рис слева) многим казался чудаковатым алармизмом. Но в ближайшие 5 лет самым ощутимым последствием (как для индивидов, так и для всего общества) массового внедрения ИИ-чатботов станет именно вездесущий алгоритмический социохакинг – куда более человечный на вид, но на деле куда более страшный (на рис. справа)
Сверхчеловеческие языковые способности моделей, типа ChatGPT, открывают фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Ведь социохакинг объединяет в себе две колоссально мощные когнитивные технологии: суперубеждения людей и их суперобмана.
В силу этого, социохакинг одинаково нужен, важен и ценен и корпорациям, и властям. И те, и другие уже активно экспериментируют с его применением.
Нам же трудно этому что-либо противопоставить. Как я писал об этом в своем апрельском обзорном посте про социохакин, «началось обрушение фронта обороны от социохакинга - рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили» (кто не читал, сможет найти в этом посте ссылки на другие интересные посты о технологиях социохакинга).
Но все в области ИИ сейчас развивается с немыслимой ранее скоростью. И за прошедшие полгода в социохакинге произошли две важных подвижки.
Свой августовский пост о 1ой из этих подвижек я назвал так: «Это изменит мир. Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов».
Вторая же подвижка произошла только что. Результаты исследования «Искусственное влияние? Сравнение убеждающей силы ИИ и человека в снижении уверенности в убеждениях» вносят важное уточнение в уже сложившиеся представления, что люди верят ИИ больше чем другим людям (см. мой пост «Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей»).
Новое исследование:
• С одной стороны, еще раз подтвердило, что это так - люди верят ИИ больше чем другим людям. ChatGPT смог уменьшить уверенность участников эксперимента в их ложных убеждениях (в среднем уверенность снизилась на 12.48%, и 29% участников даже изменили свои взгляды на противоположные, более точные)
• Однако, с другой стороны, исследование убедительно показало, что переубеждение происходит несмотря на то, что источником является ИИ, а не благодаря ему. Исследование показывает, что люди воспринимают ChatGPT примерно на том же уровне, что и обычного человека, но меньше доверяют ИИ, чем эксперту.
Иными словами, ChatGPT оказался не более убедительным, чем обычный респондент с противоположной точкой зрения. Эксперт по теме был значительно более убедительным.
Отсюда следует крайне важный для эффективности социохакинга вывод.
Максимальная манипулятивная мощь алгоритмического социохакинга достигается сочетанием:
✔️ способностей ИИ-чатботов к убеждению за счет структуры аргументации и объемов знаний;
✔️ и умения ИИ-чатботов убедительно имитировать экспертов, поскольку эксперты вызывают больше доверия у людей
Так что ждите появления в медиа тысяч новых «экспертов», способных убедить и переубедить нас в чем угодно.
#Социохакинг
Эксперты вызывают больше доверия, даже если они уступают ИИ в структуре аргументации и объеме знаний.
5 лет назад мой рассказ о грядущем засилье социохакинга (на рис слева) многим казался чудаковатым алармизмом. Но в ближайшие 5 лет самым ощутимым последствием (как для индивидов, так и для всего общества) массового внедрения ИИ-чатботов станет именно вездесущий алгоритмический социохакинг – куда более человечный на вид, но на деле куда более страшный (на рис. справа)
Сверхчеловеческие языковые способности моделей, типа ChatGPT, открывают фантастические перспективы для отработки методов манипулирования людьми (в целях бизнеса или власти), а также для пропаганды, дезинформации и мошенничества. Ведь социохакинг объединяет в себе две колоссально мощные когнитивные технологии: суперубеждения людей и их суперобмана.
В силу этого, социохакинг одинаково нужен, важен и ценен и корпорациям, и властям. И те, и другие уже активно экспериментируют с его применением.
Нам же трудно этому что-либо противопоставить. Как я писал об этом в своем апрельском обзорном посте про социохакин, «началось обрушение фронта обороны от социохакинга - рушится уже 3я линия обороны, а 4ю еще не построили» (кто не читал, сможет найти в этом посте ссылки на другие интересные посты о технологиях социохакинга).
Но все в области ИИ сейчас развивается с немыслимой ранее скоростью. И за прошедшие полгода в социохакинге произошли две важных подвижки.
Свой августовский пост о 1ой из этих подвижек я назвал так: «Это изменит мир. Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида, ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов».
Вторая же подвижка произошла только что. Результаты исследования «Искусственное влияние? Сравнение убеждающей силы ИИ и человека в снижении уверенности в убеждениях» вносят важное уточнение в уже сложившиеся представления, что люди верят ИИ больше чем другим людям (см. мой пост «Получено уже 3е подтверждение сверхчеловеческого превосходства ИИ в убеждении людей»).
Новое исследование:
• С одной стороны, еще раз подтвердило, что это так - люди верят ИИ больше чем другим людям. ChatGPT смог уменьшить уверенность участников эксперимента в их ложных убеждениях (в среднем уверенность снизилась на 12.48%, и 29% участников даже изменили свои взгляды на противоположные, более точные)
• Однако, с другой стороны, исследование убедительно показало, что переубеждение происходит несмотря на то, что источником является ИИ, а не благодаря ему. Исследование показывает, что люди воспринимают ChatGPT примерно на том же уровне, что и обычного человека, но меньше доверяют ИИ, чем эксперту.
Иными словами, ChatGPT оказался не более убедительным, чем обычный респондент с противоположной точкой зрения. Эксперт по теме был значительно более убедительным.
Отсюда следует крайне важный для эффективности социохакинга вывод.
Максимальная манипулятивная мощь алгоритмического социохакинга достигается сочетанием:
✔️ способностей ИИ-чатботов к убеждению за счет структуры аргументации и объемов знаний;
✔️ и умения ИИ-чатботов убедительно имитировать экспертов, поскольку эксперты вызывают больше доверия у людей
Так что ждите появления в медиа тысяч новых «экспертов», способных убедить и переубедить нас в чем угодно.
#Социохакинг
Впервые в истории парадигмальный научный поворот совпал с фазовым переходом культуры.
Новый Уханьский эксперимент свидетельствует, что это происходит прямо сейчас.
На рисунке сверху карта итогов прошедших президентских выборов в США, выигранных Трампом со счетом 312 : 226.
Такого результата не смог предсказать никто из людей: эксперты, супер-прогнозисты, экзит-полы, рынки предсказаний, гадалки и экстрасенсы.
Но ИИ-модель ChatGPT-4o смогла – см на рисунке снизу ее прогноз результата 309 : 229.
Этот прогноз был сделан еще в сентябре в, не к ночи будет помянутым, Уханьском университете (да, опять Китай и опять Ухань).
Нечеловеческая точность этого прогноза имеет под собой нечеловеческое основание.
Он основан на анализе ИИ-моделью мнений и возможного выбора не людей, а их симулякров.
Еще 2 года назад назад я рассказывал своим читателям о супероткрытии (названном мною «Китайская комната наоборот») – технология создания алгоритмических копий любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Через год после этого, в 2023 была открыта технология «Китайская комната повышенной сложности» – создание алгоритмических копий граждан любой страны.
А в августе этого года все в этой области стало более-менее ясно – эти технологии кардинально изменят мир людей.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида (AGI), ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Из чего мною были сформулированы (в виде эвристических гипотез) два таких вывода:
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
И вот спустя всего 3 месяца (такова немыслимая ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности) исследователи из Уханя предоставили экспериментальное подтверждение в пользу того, что обе мои гипотезы – вовсе не футурологический бред, а весьма возможно, что так и есть.
Т.е. вполне вероятно, что мир уже кардинально изменился.
И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
А какой теперь она будет, - читайте на моём канале. Ведь только об этом я здесь и пишу.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Новый Уханьский эксперимент свидетельствует, что это происходит прямо сейчас.
На рисунке сверху карта итогов прошедших президентских выборов в США, выигранных Трампом со счетом 312 : 226.
Такого результата не смог предсказать никто из людей: эксперты, супер-прогнозисты, экзит-полы, рынки предсказаний, гадалки и экстрасенсы.
Но ИИ-модель ChatGPT-4o смогла – см на рисунке снизу ее прогноз результата 309 : 229.
Этот прогноз был сделан еще в сентябре в, не к ночи будет помянутым, Уханьском университете (да, опять Китай и опять Ухань).
Нечеловеческая точность этого прогноза имеет под собой нечеловеческое основание.
Он основан на анализе ИИ-моделью мнений и возможного выбора не людей, а их симулякров.
Еще 2 года назад назад я рассказывал своим читателям о супероткрытии (названном мною «Китайская комната наоборот») – технология создания алгоритмических копий любых социальных групп.
Оказывается, алгоритмы неотличимы от людей в соцопросах. И это, наверное, - самое потрясающее открытие последних лет на стыке алгоритмов обработки естественного языка, когнитивистики и социологии. Ибо оно открывает огромные перспективы для социохакинга.
Через год после этого, в 2023 была открыта технология «Китайская комната повышенной сложности» – создание алгоритмических копий граждан любой страны.
А в августе этого года все в этой области стало более-менее ясно – эти технологии кардинально изменят мир людей.
Будучи пока не в состоянии симулировать общий интеллект индивида (AGI), ИИ-системы уже создают симулякры коллективного бессознательного социумов.
Из чего мною были сформулированы (в виде эвристических гипотез) два таких вывода:
✔️ Парадигмальный научный поворот, знаменующий превращение психоистории в реальную практическую науку (из вымышленной Азимовым фантастической науки, позволяющей математическими методами исследовать происходящие в обществе процессы и благодаря этому предсказывать будущее с высокой степенью точности).
✔️ Фазовый переход к новой культурной эпохе на Земле – алгокогнитивная культура.
И вот спустя всего 3 месяца (такова немыслимая ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности) исследователи из Уханя предоставили экспериментальное подтверждение в пользу того, что обе мои гипотезы – вовсе не футурологический бред, а весьма возможно, что так и есть.
Т.е. вполне вероятно, что мир уже кардинально изменился.
И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
А какой теперь она будет, - читайте на моём канале. Ведь только об этом я здесь и пишу.
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг #Выборы
Мир кардинально изменился… Но мы это еще не осознаем.
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.
И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.
Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).
Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.
Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.
Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.
PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг
Новый “Стэнфордский симулякровый эксперимент” оказался еще круче Уханьского: создана тысяча сумулякров индивидуального сознания «типовых» американцев.
Только 2 недели назад в посте об “Уханьском эксперименте” создания симулякров коллективного бессознательного социумов я обращал внимание читателей на немыслимую ранее скорость техно-изменений после вступления прогресса в область сингулярности.
И вот новый тому поразительный пример.
Спустя всего 2 недели вышло исследование о конструировании симулякров уже не коллективного бессознательного социумов, а индивидуального сознания людей.
А дабы эти симулякры лучше “продавались” (кавычки здесь, скорее всего, лишние, и сделаны из политкорректности) на рынках социального, политического, экономического и психологического мухляжа, было сделано 1000 симулякров «типовых» людей. Т.е. реальных американцев (их личные данные, естественно, засекречены), отобранных для представления населения США по возрасту, полу, образованию и политическим взглядам.
Основной инструмент совместного исследования Стэнфордского университета и Google DeepMind, как и в случае “Уханьского эксперимента”, - генеративный ИИ больших языковых моделей (ChatGPT-4o).
Схема “Стэнфордского симулякрового эксперимента” (теперь он войдет в историю, как и “Стэнфордский тюремный эксперимент”) проста и понятна.
1. Отобраны по заданным критериям 1000 «типовых» американцев.
2. С каждым проведено углубленное 2-х часовое интервью (примерно 6,5 тыс слов)
3. Расшифровка каждого из интервью была загружена в память отдельного ИИ-агента на основе ChatGPT-4o, превращая его тем самым в симулякра личности (индивидуального сознания) конкретного «типового» американца или американки.
4. Потом прогнали каждого из 1000 человек через несколько канонических социолого-психологический тестов: Общий социальный опрос (GSS), личностный опросник "Большая пятерка", пять хорошо известных поведенческих экономических игр (напр, игра в диктатора, игра в общественные блага) и пять социологических экспериментов с контролем.
5. И параллельно прогнали через эти же тесты, игры и т.д. всех симулякров личности «типовых» американцев, полученных в п. 2.
6. Статистически корректно сравнили ответы и поведение реальных людей и симулякров их личностей.
Результаты
• Симулякры предсказали ответы своих реальных прототипов – людей по тесту GSS с точностью 85% (что значительно лучше, чем ИИ-агенты, которые использовали только базовую демографическую информацию).
• Из пяти экспериментов с участием как людей, так и их симулякров, в четырех симулякры дали результаты, почти неотличимые от реакций их прототипов - людей (коэффициент корреляции 0,98).
• Симулякры делали более точные прогнозы по различным политическим идеологиям и этническим группам. Они также показали более сбалансированную производительность при анализе ответов между различными демографическими категориями.
Резюме (имхо).
А) “Стэнфордский симулякровый эксперимент” дал практическое подтверждение 2х важных эвристических гипотез, сформулированных мною 2 недели назад в упомянутом выше посте.
Это значит, что мир уже (!) кардинально изменился. И теперь роль людей и алгоритмов в науке, культуре, повседневной жизни индивидов и социальной жизни «алгоритмически насыщенных обществ» уже никогда не будет прежней.
Б) Поразительно, как проста и незатейлива оказалась человеческая натура, что для создания её ИИ-симулякра оказалось достаточно всего 2х часов интервью плюс внечеловеческий интеллект ChatGPT-4o.
PS Полученные симулякры индивидуального сознания – узконаправленные и не моделируют всех черт и аспектов личности. Но ведь это всего лишь 1я такая работа. И не за горами ее куда более продвинутые варианты (контекстные окна уже вмещают не 6,5 тыс слов интервью, а на порядки больше).
#Социология #АлгокогнитивнаяКультура #LLM #Социохакинг