Inteligența artificială în rețele sociale, motoare de căutare, și piețe online

Mecanisme de recomandare:

• Sugerați cele mai populare alegeri (colegi, conținut, produse) pentru oameni ca dvs. (pe baza profilelor potrivite);
• Aceste mecanisme sunt foarte eficiente pentru ca platformele să crească numărul de clicuri.

Efecte de rețea:

• Apariția hub-urilor și inegalități extreme;
• Colegii, conținutul, produsele populare devin din ce în ce mai populare;
• Ce e bogat devin mai bogat, în detrimentul marii majorități;
• Diversitatea este sărăcită artificial.

Fluxul de informații care ne ajunge prin intermediul platformelor media online este optimizat de inteligența artificială nu prin conținutul sau relevanța informațiilor, ci prin popularitate și apropierea de țintă. Acest lucru se efectuează de obicei pentru a maximiza utilizarea platformei. Algoritmii de recomandare sugerează interlocutorii și conținutul la care suntem expuși, pe baza profilelor potrivite, promovând cele mai populare alegeri pentru oameni similari cu noi.

Drept urmare, observăm apariția fenomenului „ce e bogat devine mai bogat”: colegii, conținutul și produsele populare pentru o persoană devin din ce în ce mai populare pentru acea persoană. După cum se arată în imaginea de mai jos, pe piețele online acest lucru ar însemna că sunt câteva companii care obțin cea mai mare cotă de piață, în timp ce celelalte, multe, trebuie să împartă restul. Aceste companii devin hub-urile rețelei, adunând majoritatea achizițiilor utilizatorilor în detrimentul marii majorități. În media socială, asta ar însemna că anumiți colegi sau conținuturi populare adună toată atenția utilizatorului și ei, la rândul lor, devin centrele rețelei sociale.

(Clasamentul popularității afacerii)

Câteva dintre cele mai importante produse, cele mai populare, profită de mai multe vânzări, în timp ce celelalte, multe, sunt mult mai puțin populare cu mai puține vânzări.

Trebuie să proiectăm noi mecanisme de inteligența artificială sociale pentru piețele online, motoarele de căutare și rețelele sociale, axate pe atenuarea inegalității existente introduse de generația actuală de sisteme de recomandare. Avem nevoie de mecanisme care să ajute indivizii să obțină acces la conținut divers, oameni și opinii diferite, pentru a evita ca diversitatea să fie sărăcită artificial.

Recomandări pentru colegi și conținut asemănătoare

• Eficient pentru platforme pentru a crește numărul de clicuri;
• Eficient pentru agenții de publicitate? Sub semnul întrebării, datorită efectului de selecție mai puternic decât influența reală;
• Periculos pentru utilizatori: consolidarea artificială a propriilor opinii și preferințe, polarizare crescută, radicalizare, bule.

Efecte de rețea:

• Reducerea diversității de opinii;
• Amenințare la dezbateri pluraliste;
• Amenințare la înțelepciunea mulțimii (în cele din urmă, la democrație).

Sursa: Pedreschi, D., Artificial Intelligence (AI): new developments and innovations applied to e-commerce, Study for the committee on the Internal Market and Consumer Protection, Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies, European Parliament, Luxembourg, 2020. © European Union, 2020. Traducere și adaptare independentă: Nicolae Sfetcu

© 2021 MultiMedia Publishing, Introducere în inteligența artificială