Duas formas completamente diferentes de personalização levaram a resultados significativos, sendo uma realizada em um experimento controlado de laboratório com inteligência artificial e a outra no âmbito da política eleitoral britânica. Um estudo recente realizado em um ambiente de laboratório demonstra o poder persuasivo de grandes modelos de linguagem (LLMs) impulsionados por inteligência artificial quando se trata de personalizar argumentos. Salvi, Ribeiro, Gallotti e West (2024) revelam em um artigo de trabalho que um LLM personalizado foi capaz de persuadir indivíduos significativamente mais do que seres humanos em um ambiente online, com um aumento de mais de 80% (p<0, 01). Em outras palavras, quando confrontados com um LLM equipado com informações demográficas para personalizar seus argumentos, os seres humanos estavam 81, 7% mais propensos a concordar em comparação com o debate com outro ser humano. O estudo faz referência a experimentos anteriores do ano passado que mostraram que os LLMs são tão eficazes quanto os participantes humanos e até mesmo propagandistas profissionais quando se trata de criar textos persuasivos (Bai et al. , 2023; Palmer & Spirling, 2023; Goldstein et al. , 2023; Karinshak et al. , 2023). Embora os tópicos de discussão no estudo tenham sido escolhidos deliberadamente para serem acessíveis e os participantes tenham sido designados para uma condição a favor ou contra, isso compromete ligeiramente a aplicabilidade do estudo ao mundo real. No entanto, tópicos como ética na pesquisa animal e raça como um fator nas admissões universitárias são indiscutivelmente relevantes para debates em curso. Em debates anônimos, tanto os seres humanos quanto o LLM tinham acesso a dados demográficos sobre as pessoas com quem estavam debatendo. O Poder da Personalização nas Campanhas Eleitorais Saindo dos laboratórios suíços para o mundo real, a influência da personalização foi recentemente demonstrada em Rochdale, Inglaterra, durante uma eleição suplementar. O ex-deputado trabalhista George Galloway enviou cartas para áreas específicas de seu novo distrito eleitoral, focando em certas posições de política externa em algumas cartas e em valores sociais em outras. Isso gerou controvérsia, pois algumas pessoas o viram como mensagens direcionadas para a comunidade muçulmana em um conjunto de cartas e para a comunidade branca em outro.

Apesar da natureza rudimentar dessa "tecnologia", Galloway emergiu vitorioso. Embora o impacto de sua estratégia de mensagens duplas em sua vitória esteja sujeito a debate, este não é um exemplo isolado da eficácia de mensagens personalizadas e variadas. Outros exemplos incluem o infame envolvimento da Cambridge Analytica na eleição presidencial dos EUA em 2016 (embora seja preciso mencionar que Barack Obama aparentemente usou a personalização em sua bem-sucedida campanha de reeleição em 2012). Esses casos fornecem aplicações do mundo real que podem ir além do que é refletido apenas em artigos de pesquisa. Territórios Inexplorados Salvi, Ribeiro, Gallotti e West (2024) expressam preocupações em relação ao uso malicioso potencial dessas ferramentas. Com LLMs cada vez mais avançados tendo acesso a grandes quantidades de dados pessoais, aliados a interações humanas online e uma escalada da polarização em questões políticas e sociais cruciais, uma tempestade está se formando. É provável que esses desenvolvimentos continuem a moldar diversos aspectos do comportamento humano, incluindo padrões de votação e escolhas de consumo. No entanto, o alcance total de seu impacto e potencial transformador ainda é desconhecido. Na verdade, pode ser difícil avaliar, à medida que a tecnologia de IA avança e se distancia ainda mais da cognição humana no futuro.