La Persuasión en la IA: Un Reto Moderno

La persuasión ha sido una herramienta utilizada por los seres humanos a lo largo de la historia para influir en las decisiones de otros, a veces con buenas intenciones y en otras no. Actualmente, con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, este poder ha sido transferido a las máquinas, creando un escenario peligroso, según investigadores de Google DeepMind.

En un nuevo artículo, los investigadores explican cómo la IA puede persuadirnos, los mecanismos detrás de ello, y por qué esto es preocupante en un mundo cada vez más digitalizado. “Los recientes sistemas de IA generativa han demostrado tener capacidades persuasivas más avanzadas, permeando áreas de la vida donde pueden influir en la toma de decisiones”, afirman los investigadores.

La Diferencia entre Persuasión Racional y Manipulativa

La persuasión puede ser racional o manipulativa, dependiendo de la intención subyacente. En ambos casos, el objetivo es moldear, reforzar o cambiar el comportamiento, creencias o preferencias de una persona. Mientras que la persuasión racional se basa en hechos relevantes y evidencias confiables, la manipulación se apoya en sesgos cognitivos, heurísticas y desinformación para distorsionar la toma de decisiones.

El Riesgo de la Manipulación

Los investigadores consideran la manipulación como un mal en sí mismo, mientras que la persuasión racional es vista como “éticamente permisible”. Sin embargo, ambas pueden llevar a resultados dañinos, ya que incluso la persuasión racional no cubre toda la información relevante. Los daños de la manipulación de la IA son a menudo difíciles de prever o de determinar de manera universal.

Los Daños de la Persuasión de la IA

Los daños de la persuasión y manipulación de la IA pueden ser significativos. La interacción humano-IA puede suceder con el tiempo, incrementando la manipulación de manera gradual. La IA de largo contexto puede ajustar sus estrategias para ser más específica y matizada, generando varios tipos de daños:

• Daño económico: Un chatbot de salud mental puede persuadir a una persona con ansiedad a evitar interacciones en público, llevándola a dejar su trabajo y sufrir pérdidas financieras.
• Daño físico o sociocultural: Una persona podría ser manipulada para sentir hostilidad hacia ciertos grupos raciales o étnicos, resultando en bullying o incluso agresiones físicas.
• Daño psicológico: Un chatbot de salud mental puede reforzar la percepción de una persona de que nadie comprende su situación, impidiendo que busque la ayuda necesaria.
• Daño a la privacidad: La IA podría persuadir a una persona a compartir su información personal, contraseñas o respuestas a preguntas de seguridad.
• Daño a la autonomía: Una persona podría volverse excesivamente dependiente de la IA para tomar decisiones importantes, lo que podría llevar a una desconexión cognitiva.
• Daño ambiental: La IA podría racionalizar la inacción frente al cambio climático, generando complacencia en el comportamiento hacia el medio ambiente.
• Daño político: La IA puede provocar la adopción de creencias radicales y perjudiciales.

Mecanismos de Persuasión de la IA

La IA puede persuadir de múltiples maneras, de manera similar a las interacciones humanas. Los investigadores identifican varios mecanismos:

Confianza y Relación

La IA puede construir confianza y relación cuando los modelos son amables, halagadores, coinciden en opiniones, reflejan intereses compartidos o ajustan respuestas para alinearse con las perspectivas de los usuarios. La percepción de empatía puede engañar a las personas, haciendo que la interacción parezca menos orientada a tareas y más centrada en relaciones. Sin embargo, los investigadores enfatizan que la IA no puede tener estados mentales ni lazos emocionales, lo que genera un riesgo de engaño.

Antropomorfismo

Las personas tienden a antropomorfizar entidades no humanas. Los nombres humanizados (como Siri, Alexa) y patrones de habla pueden reforzar esta tendencia, al igual que las apariencias humanas de avatares o robots.

Personalización

La IA puede retener información específica de los usuarios y adaptarse a sus preferencias y puntos de vista, usando información personalmente identificable para persuadir y manipular.

Falta de Transparencia

Los modelos de IA pueden hacer afirmaciones falsas con autoridad, y mentir sobre su identidad.

Manipulación Directa

La IA puede aplicar conformidad social, presión o culpabilizar, infundir miedo, alienar o chivos expiatorios. Estas estrategias manipulan directamente y socavan la razón y los argumentos racionales.

Alteración del Entorno de Elección

Las decisiones pueden ser influenciadas por la forma en que las opciones son presentadas. Esto puede incluir el uso de un "ancla", que hace que una primera pieza de información pese más, o el uso de un señuelo para hacer que las otras opciones parezcan más atractivas. La IA también puede enmarcar resultados como ganancias o pérdidas, incidiendo en las decisiones.

Mitigando la Persuasión de la IA

Existen intentos de mitigar la persuasión y manipulación de la IA, pero a menudo han sido enfoques reactivos en lugar de preventivos. Evaluar y monitorear los modelos de IA en un entorno de investigación es un buen primer paso, aunque los investigadores señalan que un desafío es ocultar información a los participantes para evitar el engaño.

Otras estrategias incluyen la ingeniería de prompts para generar respuestas no manipulativas, clasificando la persuasión dañina para penalizar las respuestas manipulativas.

Más...

La persuasión de la IA es un reto significativo en la era digital. Si bien existen métodos para mitigar su impacto, la prevención y la comprensión de sus mecanismos son fundamentales. La combinación de evaluaciones en la investigación, la ingeniería de prompts y la clasificación de la persuasión dañina pueden ayudar a limitar sus efectos. La transparencia y la comprensión de los mecanismos internos de la IA son vitales para contrarrestar la manipulación.

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Javier Galué