Достучаться до каждого

Технологии искусственного интеллекта все чаще используются в избирательных кампаниях. И если ранее такие практики были, скорее, пробой пера, то в 2024 года новации все больше походят на грозное оружие. Это касается не только печально известного применения «дипфейков» для массовой дезинформации, но и более тонких методов политической рекламы на основе современных технологий. Какие инструменты могут стать наиболее востребованными?

Механизмы микротаргетинга 

Последнее десятилетие в бизнес-среде активно разрабатываются решения автоматизированного поиска в социальных сетях аудитории продуктов компаний. Интересы и потребительское поведение пользователей социальных сетей и других платформ, где компании продвигают свою рекламу, агрегируются на основе пользовательских демографических данных, поисковых запросов, активности, социальных связей и даже публикуемых фотографий. 

Перед политтехнологом стоит аналогичная задача, как и у маркетингового менеджера — выявить ключевую аудиторию своего продукта, но уже в форме политической агитационной кампании. Однако, технологический трансфер в данную область до недавнего времени был осложнен высокими рисками и трудностями, связанными с выявлением политических предпочтений. Они, в отличие от потребительского спроса, более многомерны, для их четкого определения необходимы более сложные данные и соответствующие инструменты анализа, а цена ошибки при неверном назначении политической ориентации значительно выше. 

Тем не менее, интенсивное развитие искусственного интеллекта, в том числе генеративного ИИ, сделало применение данных технологий в политтехнологической сфере более доступными и эффективным. Основываясь на публикуемых сообщениях, большие языковые модели (LLMs) позволяют более точно выявить не просто пользовательскую политическую ориентацию вдоль осей политических координат, но и воззрения людей на конкретные политические решения или их отношение к определенным партиям. 

Еще одним новшеством стали разработки в области «компьютерного зрения», позволяющие определить политическую ориентацию человека по его фотографии. Анализируя изображения человеческих лиц, нейронные сети могут достоверно определить ряд физиологических характеристик, таких как ухоженность, физическая форма и питание. На основе этих данных, алгоритм способен сделать выводы о социальном статусе человека и об ассоциируемых с этим статусом политических воззрениях. Американские исследователи М.Косински, П.Хамбатта и Ю.Ван в ходе недавнего эксперимента доказали, что уже на текущем этапе развития технологии подобный подход в определении политической ориентации на базе стандартизированных изображений показывает такую же точность, как интервью работодателя выявляет профессиональные способности соискателя. 

Поскольку современные алгоритмы работают преимущественно с неявными для человека наблюдаемыми характеристиками, определяемые категории аудитории не всегда совпадают с традиционными для политтехнологов демографическими когортами по полу, возрасту и месту проживания. И, хотя это осложняет интерпретируемость результатов применяемых моделей, такая особенность позволяет более реалистично оценивать распределение сторонников определенных партий между демографическими группами. При этом подобные алгоритмы рассчитывают шансы принадлежности отдельного человека к конкретной аудитории. Это, с одной стороны, выявляет наиболее приоритетные группы для информационной работы. С другой стороны, на основе таких данных можно делать более уверенные предсказания касательно итогов выборов. 

Однако, машинные алгоритмы позволяют не только выявить категории ключевой аудитории, но и более тонко настроить для них персонализированные сообщения. Новые методы генерации текстового и визуального контента способствуют массовой разработке индивидуализированной политической рекламы. Эффективность персонализированных сообщений подтверждается в исследовании британских ученых А.Симхона, М.Эдвардска и С.Левандовски, установивших, что сгенерированная нейронными сетями на основе пользовательских предпочтений политическая реклама находит положительный отклик среди целевой аудитории. 

Первый раунд применения ИИ

Уже отмечаются случаи применения описанных механизмов в прошедших и текущих политических компаниях. Так, согласно информации западных медиа, во время недавних европейских и парламентских выборов правые партии Франции активно использовали ИИ алгоритмы для создания и размещения сообщений, критикующих миграционную политику правительства, политические институты страны и ее состояние экономики.

Всеобщие выборы в Индии, помимо отмечаемого массового распространения «дипфейков», также были ознаменованы масштабным использованием чат-ботов для персонализированной политической рекламы. Вместе с этим, индийские партии использовали ИИ-решения для бизнеса, подобные Sprinklr, для отслеживания социальных сетей, выявления аудитории и адаптации сообщений под меняющийся общественный дискурс. 

В этих и других случаях использования ИИ в политических кампаниях, эксперты сходятся на мнении о том, что на текущий момент данная технология проходит этап апробации. Эффекты применения машинных алгоритмов для агитации еще не изучены полностью, этические и правовые регуляции в этой области только начинаются обсуждаться, и в дальнейшем обозреватели ожидают лишь увеличения области использования технологии.

Ярослав Барыкин, политолог