¿Puede el aprendizaje automático ser un político?

a2a. No cabe duda de que, con el tiempo, una IA basada en el aprendizaje automático podría ser un político consumado. Dicho esto, hay numerosos problemas sociales profundos que tendrían que resolverse antes de que una IA de este tipo actúe como un representante humano.

Una IA adecuadamente capacitada podría encontrar la solución óptima. También funcionaría bien con otras IA en la búsqueda de puntos medios para sus respectivas circunscripciones.

Uno de los muchos problemas es el manejo de grupos de intereses especiales. La dinámica de la financiación sería completamente diferente. Es probable que una IA sea experta en aprovechar Internet para obtener apoyo, reduciendo la necesidad de financiamiento de campaña y la influencia de los cabilderos. Es probable que la IA tampoco tenga intereses autoperpetuantes en el sentido de que le preocupa el legado o la reelección. También, al menos si lo estuviera entrenando, no pesaría el status quo tan alto como lo hacen los humanos.

La analítica prescriptiva ha existido desde hace bastante tiempo, pero hay una cantidad infinita de complicaciones.

Primero, supongamos que creamos una máquina brillante, que realmente sabe qué hacer, cómo detener las guerras y arreglar la economía. ¿Ahora que?
El principal desafío del trabajo de un presidente no es ser responsable de las decisiones importantes. Tampoco está en los requisitos para el trabajo en términos de conocimiento y experiencia. La parte más dolorosa es que no todas sus decisiones se ejecutan de manera adecuada e inmediata. La máquina no puede predecir el factor humano y la psicología de masas junto con muchos otros aspectos importantes de la política está más allá de su alcance.

Como ingeniero, diría que en este momento no es realista. Una máquina bien entrenada con un buen conjunto de datos puede posiblemente ser un gerente para un grupo de trabajadores: puede hacer planes, ajustar los horarios, etc. Es bueno para optimizar el tráfico aéreo. Es malo para gobernar el país. La estrechez de la tarea es lo que marca la diferencia: los humanos son buenos en tareas amplias, porque son algo caóticos. Las máquinas son súper eficientes en tareas estrechas, porque son las autistas perfectas.

No quieres un presidente autista.

Si tiene un conjunto de datos que muestra las respuestas de los políticos a una situación y las respuestas de la misma situación por parte de personas de otras profesiones, sería fácil crear un modelo que pueda identificar las respuestas de los políticos.

La gran pregunta es quién va a crear este conjunto de datos. Tenga en cuenta que incluso en los políticos hay subcategorías. Por lo tanto, crear este conjunto de datos será difícil por decir lo menos.

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