Dos formas completamente diferentes de personalización han llevado a resultados significativos, una de ellas ocurriendo en un experimento controlado en un laboratorio impulsado por IA y la otra en el ámbito de la política electoral británica. Un estudio reciente realizado en un entorno de laboratorio demuestra el poder persuasivo de los grandes modelos de lenguaje impulsados por IA (LLMs, por sus siglas en inglés) cuando se trata de personalizar argumentos. Salvi, Ribeiro, Gallotti y West (2024) revelan en un documento de trabajo que un LLM personalizado pudo persuadir a las personas de manera significativa más que los seres humanos en un entorno en línea, con un aumento de más del 80% (p<0, 01). En otras palabras, cuando se enfrentaban a un LLM equipado con información demográfica para personalizar sus argumentos, los seres humanos tenían un 81, 7% más de probabilidades de estar de acuerdo en comparación con cuando debatían con otro ser humano. El estudio se refiere a experimentos anteriores del año pasado que han demostrado que los LLMs son tan efectivos como los participantes humanos e incluso los propagandistas profesionales cuando se trata de elaborar textos persuasivos (Bai et al. , 2023; Palmer y Spirling, 2023; Goldstein et al. , 2023; Karinshak et al. , 2023). Si bien los temas de discusión en el estudio fueron elegidos deliberadamente para ser accesibles, y los participantes fueron asignados a una condición a favor o en contra, esto compromete ligeramente la aplicabilidad del estudio en el mundo real. Sin embargo, temas como la ética en la investigación animal y la raza como factor en la admisión universitaria son sin duda relevantes para los debates en curso. En los debates anónimos, tanto los seres humanos como el LLM tenían acceso a datos demográficos sobre las personas con las que estaban debatiendo. El poder de la personalización en las campañas electorales Pasando de los laboratorios suizos al mundo real, recientemente se demostró la influencia de la personalización en Rochdale, Inglaterra, durante una elección parcial. El ex diputado laborista George Galloway envió cartas a áreas específicas de su nueva circunscripción, centrándose en ciertas posturas de política exterior en algunas cartas y en valores sociales en otras. Esto generó controversia, ya que algunos lo interpretaron como mensajes dirigidos a la comunidad musulmana en un conjunto de cartas y a la comunidad blanca en el otro.

A pesar de la naturaleza rudimentaria de esta "tecnología", Galloway salió victorioso. Si bien el impacto de su estrategia de doble mensajería en su victoria está en debate, este no es un ejemplo aislado de la efectividad de la mensajería adaptada y variada. Otros casos incluyen la infame participación de Cambridge Analytica en las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2016 (aunque vale la pena mencionar que Barack Obama aparentemente utilizó la personalización en su exitosa campaña de reelección en 2012). Estos casos proporcionan aplicaciones del mundo real que pueden ir más allá de lo que se refleja en los documentos de investigación por sí solos. Territorios desconocidos Salvi, Ribeiro, Gallotti y West (2024) expresan preocupaciones sobre el posible uso malicioso de estas herramientas. Con LLMs cada vez más avanzados que tienen acceso a grandes cantidades de datos personales, junto con más interacciones humanas en línea y una escalada de polarización en temas políticos y sociales cruciales, se está gestando una tormenta. Es probable que estos desarrollos sigan dando forma a varios aspectos del comportamiento humano, incluidos los patrones de voto y las elecciones de los consumidores. Sin embargo, el alcance total de su impacto y su potencial transformador sigue siendo desconocido. De hecho, puede ser difícil de medir a medida que la tecnología de IA avanza y se aleja cada vez más de la cognición humana en el futuro.