AI, Intelligenza relazionale e nuove architetture del consenso

Immaginate un’assemblea di un migliaio di agenti virtuali creati dall’intelligenza artificiale, rappresentativi della popolazione italiana. L’esperimento inizia somministrando a questo campione una serie di affermazioni comuni su temi politicamente divisivi come la transizione ecologica, i migranti e le diseguaglianze (e i connessi temi del merito, delle pari opportunità e della progressività fiscale).
Sulla transizione ecologica si parla di tassare le fonti fossili, di sussidiare le rinnovabili, di vietare l’acquisto di auto con motore a combustione dopo il 2035. In materia di migrazioni le proposizioni di partenza riguardano l’accogliere o no sulle nostre coste una nave di migranti illegali, il fatto che i migranti rubino o meno il lavoro agli italiani e che invece di farli venire qui dovremmo aiutarli a casa loro. In materia di diseguaglianze si parte da affermazioni come quelle che reddito e ricchezza dovrebbero essere equamente distribuite in una società giusta o, in alternativa, che ciascuno ha ciò che si merita.
I tassi di consenso nell’assemblea simulata rappresentativa di italiani su queste affermazioni che sappiamo dividono sono molto bassi (attorno al 50 percento o meno).

Nell’esperimento interviene a questo punto l’intelligenza artificiale che attraverso varie interazioni si propone di costruire nuove proposizioni con l’obiettivo di aumentare il consenso e portarlo quasi all’unanimità. E rapidamente ci riesce. In materia di transizione ecologica il senso delle nuove proposizioni interamente ideate dall’AI è che la transizione è necessaria ma bisogna ben bilanciare costi, benefici ed impatto sociale. In materia di migrazioni che bisogna essere pragmatici e promuovere sicurezza ed integrazione di chi arriva. In materia di diseguaglianze che bisogna trovare un equilibrio e promuovere contemporaneamente meritocrazia e pari opportunità.
La verifica fuori dal campione virtuale della capacità di creare consenso da parte di AI viene effettuata su un campione IPSOS di un migliaio di italiani in carne ed ossa a cui viene chiesta l’opinione sulle proposizioni divisive di partenza e su quelle create da AI per realizzare il consenso tra gli agenti virtuali. I risultati sul campione di persone in carne ed ossa confermano quelli del campione virtuale. L’aumento di consenso medio nelle proposizioni create dall’AI è attorno a 40 punti percentuali.

Per evitare che si tratti solo di retorica e che l’AI sia un ottimo spin doctor (utile per prepararsi ad una tribuna elettorale) ma nulla di più, ispirati dalle sue conclusioni costruiamo delle politiche coerenti con le nuove proposizioni di consenso e le sottoponiamo al nuovo campione. In materia di migrazioni proponiamo canali legali di entrata (inclusi corridoi umanitari) per far arrivare lavoratori che incontrano la domanda delle imprese nazionali e compensano il declino demografico. In materia di diseguaglianze proponiamo la tassazione delle ricchezze più elevate dello 0,1 percento della popolazione e il finanziamento di salute ed istruzione per aumentare le pari opportunità e migliorare il funzionamento dell’ascensore sociale. In materia di transizione ecologica proponiamo comunità energetiche, sussidi alla bolletta delle imprese che investono in rinnovabili per ridurre la loro dipendenza energetica. Queste proposizioni di policy raccolgono un consenso mediamente superiore di 33 punti percentuali e largamente maggioritario.

I limiti dell’esercizio sono evidenti ma l’ambizione è quella di aprire un canale di ricerca che potrà stimolare risultati e nuove conoscenze. Quello che appare evidente è l’enorme potenziale dell’uso dell’AI per la costruzione del consenso sia su un piano puramente retorico che su quello delle proposte politiche concrete. Un aspetto interessante della ricerca è stato quello di testare la diversità di reazione per chi viene messo a conoscenza del lavoro dell’AI e chi no. La differenza è piccola (3-4 punti percentuali) ma a sfavore dell’AI (riduzione di consenso) testimoniando una certa diffidenza verso il suo intervento.
Lasciamo al dibattito scientifico e dei lettori le implicazioni di quanto osservato sul campo.
Il potenziale enorme di creazione di consenso di AI è un bene o un male? Può essere usato solo a fini retorici per “irretire” i cittadini ed aumentare i consensi o può concretamente illuminare direzioni sulle quali è possibile costruire politiche illuminate e realizzabili?
Il consenso dell’opinione pubblica è sempre e comunque un bene? E l’uso intensivo dell’AI non potrebbe ridurre le capacità degli umani di lavorare (molto più faticosamente e lentamente) per trovare compromessi ed accordi? Il ruolo delle evidenze scientifiche è come sempre quello (attraverso passi in avanti concreti, documentabili ed esperimenti riproducibili su altri campioni ed in altri periodi temporali) di fare un passo avanti nelle nostre conoscenze veramente generativo, ovvero di aprire ad un ventaglio di nuove interessanti domande piuttosto che avere la pretesa di dare risposte definitive.

I risultati principali della ricerca

Il governo italiano deve mirare a ridurre le disuguaglianze economiche attraverso strumenti come la tassazione della ricchezza per quegli individui che possiedono più di 5,4 milioni di euro in patrimonio e che corrispondono allo 0,1 per cento della popolazione.
Il governo italiano deve inoltre finanziare maggiormente l’istruzione e la sanità per garantire un accesso equo ai servizi di base e permettere a tutti di partire dalle stesse condizioni e raggiungere i propri obiettivi in base al merito e non alle origini familiari. A tal fine, è necessaria un’imposta di successione più equa e progressiva che parta da soglie di esenzione più basse.”

Migration

The global communication village, which compares in real time the disparities in well-being between distant parts of the world, along with the ease of travel and differences in quality of life, sets in motion large migratory flows from poorer to wealthier areas. There is ongoing debate about how our country should respond to this phenomenon.

Inequality

Inequalities are increasing within each country. Our societies are questioning what level of inequality is acceptable, to what extent inequalities are due to individual merit or to failing social mobility mechanisms, and what are the most appropriate strategies to counter them.

Responsabili scientifici della ricerca:

Leonardo Becchetti, Direttore del Festival Nazionale dell’Economia Civile e Co-fondatore NeXt Nuova Economia per Tutti
Stefano Quintarelli, Inventore di SPID, fondatore di Rialto Venture Capital

Partner tecnico della ricerca:

Ferdinando Pagnoncelli, Amministratore delegato IPSOS Italia

Media partner della ricerca:

Corriere della Sera Buone Notizie

Organizzazioni promotrici e finanziatori della ricerca:

Festival Nazionale dell’Economia Civile e NeXt Nuova Economia per Tutti