การศึกษาที่ก้าวล้ำโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์จำลองพฤติกรรมโซเชียลมีเดียได้นำเสนอข่าวที่น่าเศร้าสำหรับใครก็ตามที่หวังจะแก้ไขปัญหาความเป็นพิษที่รบกวนแพลตฟอร์มออนไลน์ นักวิจัยจาก University of Amsterdam ได้รวมการสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมเข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อสร้างบุคลิกภาพ AI ที่เลียนแบบผู้ใช้โซเชียลมีเดียจริง และสิ่งที่พวกเขาค้นพบได้ท้าทายทุกสิ่งที่เราคิดว่ารู้เกี่ยวกับความผิดปกติของแพลตฟอร์ม
 |
|---|
| ภาพนี้แสดงให้เห็นการมุ่งเน้นที่เพิ่มขึ้นต่อการบริโภคสื่อดิจิทัล ซึ่งเป็นหัวข้อหลักของการศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมโซเชียลมีเดีย |
ปัญหาหลักลึกกว่าอัลกอริทึม
ชุมชนนักวิจัยได้มีการถกเถียงกันอย่างคึกคักเกี่ยวกับวิธีการและผลการศึกษานี้ แม้ว่าผู้เชี่ยวชาญบางคนจะตั้งคำถามเกี่ยวกับความถูกต้องของการใช้โมเดล AI เพื่อแทนพฤติกรรมมนุษย์ แต่ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่าปัญหาใหญ่ที่สุดของโซเชียลมีเดียไม่ได้เกิดจากอัลกอริทึมที่ชั่วร้ายหรือการจัดการของบริษัท แต่ดูเหมือนจะฝังอยู่ในโครงสร้างของวิธีการทำงานของเครือข่ายเหล่านี้
การจำลอง AI เผยให้เห็นปัญหาหลักสามประการที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ: ห้องก้องเสียงที่ผู้คนพูดคุยเฉพาะกับผู้ที่เห็นด้วยกับพวกเขา ความไม่เท่าเทียมอย่างรุนแรงที่กลุ่มผู้ใช้เล็กๆ ครอบงำการสนทนาทั้งหมด และการขยายเสียงของเสียงที่แบ่งแยกมากที่สุด สิ่งที่ทำให้นักวิจัยตกใจคือปัญหาเหล่านี้ปรากฏขึ้นโดยไม่มีการแทรกแซงของอัลกอริทึมใดๆ - มันเป็นเพียงผลลัพธ์ธรรมชาติของวิธีการทำงานของเครือข่ายสังคม
ผลการศึกษาที่สำคัญ:
- ห้องสะท้อนเสียงเกิดขึ้นตามธรรมชาติโดยไม่ต้องมีการจัดการด้วยอัลกอริทึม
- ผู้ใช้ 1% ครองการสนทนาเนื่องจากการกระจายแบบกฎกำลัง
- ความไม่เท่าเทียมด้านความสนใจสร้างวงจรป้อนกลับที่ทำให้อิทธิพลเข้มข้นขึ้น
- การแทรกแซงส่วนใหญ่แสดงการปรับปรุงเพียงเล็กน้อยแต่สร้างการแลกเปลี่ยน
- ปัญหาเป็นเรื่องโครงสร้าง ไม่ได้เกิดจากอัลกอริทึมหรือการเลือกของผู้ใช้
เหตุใดการแก้ไขที่ได้รับความนิยมจึงไม่ได้ผล
การศึกษาได้ทดสอบวิธีแก้ไขหกแบบที่ผู้เชี่ยวชาญได้เสนอมาหลายปี ตั้งแต่การเปลี่ยนไปใช้ฟีดตามลำดับเวลาไปจนถึงการส่งเสริมมุมมองที่หลากหลาย ผลลัพธ์ที่ได้น่าผิดหวังในทุกด้าน แม้แต่การแทรกแซงที่มีแนวโน้มดีที่สุดก็ให้การปรับปรุงเพียงเล็กน้อยในขณะที่มักจะทำให้ปัญหาอื่นๆ แย่ลง
สมาชิกชุมชนคนหนึ่งได้สะท้อนความหงุดหงิดที่หลายคนรู้สึกต่อแพลตฟอร์มปัจจุบัน โดยสังเกตว่าแม้แต่ทางเลือกใหม่ๆ เช่น Bluesky แม้จะไม่มีอัลกอริทึมการมีส่วนร่วม ก็ยังพัฒนาพลวัตที่เป็นพิษเดียวกัน การสังเกตนี้สอดคล้องกับการค้นพบหลักของการศึกษาอย่างสมบูรณ์แบบ - ปัญหาไม่ได้เกี่ยวกับตัวเลือกแพลตฟอร์มเฉพาะ แต่เกี่ยวกับธรรมชาติพื้นฐานของเครือข่ายสังคมขนาดใหญ่
กลยุทธ์การแทรกแซงหกแบบที่ได้รับการทดสอบ:
- ฟีดแบบเรียงตามลำดับเวลาหรือแบบสุ่ม
- การทำให้อัลกอริทึมการมีส่วนร่วมมีความหลากหลาย
- การลดการมองเห็นเนื้อหาที่ดึงดูดความสนใจแบบเร้าใจ
- การเพิ่มความหลากหลายของมุมมอง
- การใช้ "อัลกอริทึมเชื่อมโยง" เพื่อความเข้าใจร่วมกัน
- การลบสัญญาณอิทธิพลทางสังคมและสัญลักษณ์ประจำตัว
ปัญหากฎกำลัง
ในใจกลางของปัญหาเหล่านี้คือสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่าความไม่เท่าเทียมของความสนใจ ในสถานการณ์ทางสังคมปกติ อิทธิพลมักจะกระจายอย่างเท่าเทียมกันระหว่างผู้เข้าร่วม แต่เครือข่ายสังคมออนไลน์สร้างสิ่งที่เรียกว่าการกระจายตามกฎกำลัง ซึ่งผู้ใช้ 1% สามารถครอบงำการสนทนาทั้งหมดได้
สิ่งนี้เกิดขึ้นเพราะความสนใจดึงดูดความสนใจมากขึ้น เมื่อใครได้รับการสังเกต พวกเขามีแนวโน้มที่จะได้รับการสังเกตอีกครั้ง สร้างเอฟเฟกต์ลูกหิมะที่รวมอิทธิพลไว้ในมือของคนไม่กี่คน การศึกษาพบว่าพลวัตนี้ยากมากที่จะหยุดยั้ง แม้จะมีการแทรกแซงที่รุนแรงซึ่งอาจทำให้แพลตฟอร์มน่าเบื่อในการใช้งาน
เกินกว่าการเลือกของบุคคล
การวิจัยท้าทายความเชื่อทั่วไปที่ว่าปัญหาโซเชียลมีเดียเกิดจากผู้ใช้ที่เลือกผิด แม้ว่าผู้คนจะมีส่วนร่วมกับเนื้อหาที่น่าขุ่นเคือง การศึกษาชี้ให้เห็นว่าพฤติกรรมนี้เกิดจากแรงจูงใจเชิงโครงสร้างที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์มเหล่านี้มากกว่าความล้มเหลวทางศีลธรรมของบุคคล
สมองถูกเชื่อมต่อแบบนั้น การซุบซิบและเหยื่อความโกรธไม่ใช่สิ่งที่ผู้คนตัดสินใจอย่างแข็งขัน มันเป็นจิตใต้สำนึก
มุมมองนี้เปลี่ยนการสนทนาจากการตำหนิผู้ใช้ไปสู่การตรวจสอบว่าการออกแบบแพลตฟอร์มกำหนดพฤติกรรมในวิธีที่คาดเดาได้อย่างไร
มองหาทางเลือก
ข้อสรุปที่น่าเศร้าของการศึกษาได้จุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับสิ่งที่อาจมาแทนที่โมเดลโซเชียลมีเดียปัจจุบัน สมาชิกชุมชนบางคนกำลังสำรวจแนวคิดเช่นการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมตามสถานที่หรือโครงสร้างกลุ่มเล็กที่ใกล้ชิดกันมากขึ้นซึ่งสะท้อนการตั้งค่าทางสังคมแบบดั้งเดิมเช่นร้านกาแฟมากกว่าเครือข่ายการออกอากาศทั่วโลก
คนอื่นๆ ชี้ไปที่แนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของผู้คนที่ละทิ้งแพลตฟอร์มสาธารณะเพื่อไปใช้แชทกลุ่มส่วนตัวและแอปส่งข้อความ แม้ว่าสิ่งนี้จะไม่ได้แก้ไขผลกระทบต่อสังคมในวงกว้างของโซเชียลมีเดีย แต่ก็บ่งชี้ว่าผู้คนกำลังแสวงหาสภาพแวดล้อมทางสังคมที่จัดการได้มากขึ้นโดยสัญชาตญาณ
การวิจัยมาถึงในช่วงเวลาสำคัญเมื่อปัญญาประดิษฐ์ทำให้การสร้างเนื้อหาที่มีขั้วที่เจริญเติบโตบนแพลตฟอร์มปัจจุบันง่ายขึ้น ว่าวิกฤตนี้จะบังคับให้เกิดนวัตกรรมไปสู่พื้นที่ออนไลน์ที่ดีต่อสุขภาพมากขึ้นหรือเพียงแค่เร่งปัญหาที่เราเผชิญอยู่แล้วนั้นยังคงต้องรอดู