L'IA è in grado di capire l'opinione pubblica?

L’Intelligenza Artificiale è in grado di comprendere l’opinione pubblica? Tramite dati di input e algoritmi di analisi, è possibile capire cosa pensa una moltitudine di persone, così da poter fornire a chi conduce un dibattito pubblico (o eventualmente in futuro a chi ha in mano potere decisionale) elementi utili a comprendere la posizione della propria audience?

IBM Watson: IA e opinione pubblica

IBM tenterà di dare una risposta a questo interrogativo attraverso “That’s Debatable“, un vero e proprio show con dibattito interattivo che andrà in onda su Bloomberg TV. La formula già suggerisce di porre attenzione all’esperimento, poiché per certi versi ricalca quanto la stessa IBM già fece anni prima per dimostrare la forza del proprio impegno in ottica di intelligenza artificiale. Al centro della scena vi saranno team umani ed un moderatore in carne ed ossa, ma le due squadre saranno supportate da quello stesso Watson che già anni or sono divenne protagonista di un quiz in tv.

In questo caso IBM Watson farà leva sulla nuova funzionalità “Key Point Analysis” che, tramite il Natural Language Processing (NLP) darà corpo alle analisi del Project Debater: “Obiettivo di questo primo dibattito quello di esaminare e trattare con i maggiori esperti le tematiche di attualità più sentite, come le questioni razziali e di giustizia sociale, e l’impatto economico della pandemia“.

Il pubblico avrà un altro ruolo fondamentale: sostenere in diretta, tramite il sito della trasmissione, la propria posizione sul tema. All’intelligenza artificiale di IBM Watson è affidato il compito di analizzare le opinioni ricevute e presentarle ai concorrenti nei diversi round: in questo modo, ogni dibattito sarà animato da molteplici e variegate tesi, utili a indagare nuove prospettive a favore o contro un determinato argomento e a far comprendere agli esperti la percezione dell’opinione pubblica e gli aspetti di maggior interesse.

I temi scelti sono volutamente alti, legati all’attualità e particolarmente polarizzanti: una sfida in tutto e per tutto, affinché l’IA possa mettersi realmente alla prova su campi impervi e su temi scivolosi. L’IA potrebbe fornire alle squadre informazioni mediate e ponderate, misurando la propria sensibilità rispetto a quella umana (spesso affinata, ma al tempo stesso maggiormente vulnerabile).