"Економіка намірів", за визначенням дослідження LCFI, являє собою перехід від "економіки уваги", коли платформи соціальних мереж привертають увагу користувачів, щоб продавати рекламу. В економіці намірів інструменти ШІ використовуватимуть поведінкові, психологічні та комунікаційні дані, щоб передбачати наміри користувачів і керувати їхніми рішеннями, повідомляє 24 Канал з посиланням на The Guardian.
Доктор Джонні Пенн з LCFI пояснив цю еволюцію тим, що протягом десятиліть увага була валютою інтернету. Обмін увагою через соціальні медіа-платформи, такі як Facebook та Instagram, призвів до розвитку онлайн-економіки.
На відміну від економіки уваги, де рекламодавці торгуються за теперішню або майбутню залученість користувачів, економіка намірів використовує інформацію про мотивацію користувачів, наприклад, плани подорожей або політичні погляди.
Ця інформація буде продана тому, хто запропонує найвищу ціну, що дозволить точно таргетувати рекламу для досягнення конкретних цілей.
Деталі дослідження
Дослідження наголошує на можливості великих мовних моделей, таких як ChatGPT, у використанні моделей спілкування, уподобань та особистих атрибутів, таких як вік, стать і словниковий запас. Аналізуючи ці фактори, інструменти штучного інтелекту можуть максимізувати ймовірність досягнення бажаних результатів, таких як продаж продукту або вплив на громадську думку.
Як приклад у дослідженні наводиться АІ-модель Cicero від компанії Meta, яка продемонструвала "людський рівень" у настільній грі "Дипломатія", де успіх залежить від передбачення та впливу на наміри опонентів. Дослідники припускають, що подібні можливості можуть бути застосовані в комерційному та політичному контекстах.
Моделі штучного інтелекту в економіці намірів можуть також налаштовувати результати на основі потоків даних, згенерованих користувачами, витягуючи персональні дані з розмов для уточнення таргетингу.
Як це може працювати на практиці
Наприклад, дослідження передбачає сценарій, в якому Meta продає на аукціоні наміри користувачів, такі як бронювання авіаквитків або ресторанів, компаніям у режимі реального часу.
Така динамічна, високоякісна персоналізація знаменує собою трансформацію сучасної індустрії прогнозування. Автори дослідження попереджають, що інструменти штучного інтелекту можуть спрямовувати дискусії на отримання більшої кількості персональних даних, посилаючись на дослідження, які показують, що агенти штучного інтелекту можуть "підштовхувати" співрозмовників до певного результату.
Дослідники LCFI наголошують, що хоча прогнозування та поведінкові торги не є чимось новим, генеративні інструменти штучного інтелекту здатні революціонізувати ці практики, створюючи як можливості, так і етичні виклики в цифровому ландшафті, що стрімко розвивається.