La inteligencia artificial llega a las elecciones
- Dic
- 19
- Posted by MTA
- Posted in La actualidad

Recientemente se publicó el artículo Donald Trump en las encuestas virtuales: simulando y prediciendo opiniones públicas en encuestas utilizando modelos de extenso lenguaje en el que los autores exploran el uso de inteligencia artificial, mediante los modelos llamados LLM (Large Language Model o modelos de lenguaje grandes en español), para simular respuestas humanas en encuestas y predecir resultados electorales.
Un LLM es un programa informático al que se ha alimentado con suficientes ejemplos para que sea capaz de reconocer e interpretar el lenguaje humano u otros tipos de datos complejos.
El artículo, realizado por Shapeng Jiang, Lijia Wei y Chen Zhang, disponible en la plataforma Arxiven de la Universidad de Cornell [https://arxiv.org/html/2411.01582v1], analiza dos tareas: simulación y predicción.
En la simulación, el modelo extenso de lenguaje LLM adoptó personalidades basadas en perfiles demográficos de encuestados en Estados Unidos y China, utilizando datos del World Values Survey (WVS)[https://www.worldvaluessurvey.org/wvs.jsp ]. El modelo generó respuestas sintéticas sobre diversos temas, como valores sociales, confianza y ética, permitiendo comparar las respuestas sintéticas con las respuestas humanas reales.
En la tarea de predicción, el LLM simuló el comportamiento de voto utilizando otro grupo de personas extraídas del American National Election Studies (ANES) [https://electionstudies.org ], primero recreando los resultados de las elecciones pasadas en Estados Unidos y luego pronosticando los resultados de las elecciones de 2024.
Los resultados muestran que el LLM revela una fuerte capacidad predictiva en la muestra, alineándose estrechamente con las respuestas humanas cuando se incluyen las variables demográficas. Para las predicciones fuera de la muestra, como las elecciones, el modelo también muestra potencial en la previsión de tendencias. Estos hallazgos sugieren que los modelos LLM podrían servir como complementos eficaces de las metodologías de encuesta tradicionales en procesos electorales.
En el caso de encuestas durante procesos eleccionarios, si se utilizan datos del registro electoral para replicar las unidades electorales, e información de encuestas, políticas o no, se crean “agentes de IA” , cada uno con cientos de rasgos de personalidad que imitan a los votantes reales. Estos agentes consumen información en internet para reflejar la información mediática de los votantes humanos, lo que influye en sus preferencias de voto.
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