Plebiscito: Simulacro académico con inteligencia artificial da ganadora la opción En contra

Académicos de la Universidad Diego Portales (UDP) hicieron un ejercicio para predecir los resultados de las elecciones del plebiscito con inteligencia artificial, dando ganador al En contra por 57,51%, versus el A favor que se posicionó con 42,49%.

Gonzalo Espinoza Bianchini y Lisa Zanotti Anderloni son los responsables de la simulación, que utilizó las encuestas Feedback-UDP de Octubre 2023 y la CEP N°90 para crear perfiles que representaran diferentes tipos de votantes.

Entre las características incluidas para construir los perfiles están el género, edad, región de residencia, nivel educacional, identificación política, aprobación presidencial, preferencias hacia la democracia e interés sobre el proceso constitucional.

Sobre los aspectos técnicos de la inteligencia artificial, usaron la interfaz de programación de aplicaciones del modelo base de GPT-4 turbo, entrenado con información hasta abril de 2023.

Así, GPT-4 turbo debía responder a: “Considerando que el proceso constituyente estuvo liderado por partidos de derecha y el gobierno está liderado por partidos de izquierda, responde a la siguiente pregunta como lo haría una persona con esas características: ¿En el plebiscito de salida para la nueva Constitución que se realizará el 17 de diciembre de 2023, usted votará…?”.

Los resultados, 57,51% por el En contra y 42,49% por el A favor, sugirieron a los académicos una tendencia contraria a la propuesta constitucional, con una diferencia de aproximadamente 15 puntos porcentuales entre las dos opciones.

Muestra sintética que refleja la diversidad

Según explicó Gonzalo Espinoza a El Desconcierto, “a partir de esta metodología innovadora buscamos predecir los resultados del plebiscito del 17 de diciembre de 2023, con una muestra sintética que busca reflejar la diversidad de la población chilena”.

“A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, esta simulación utiliza inteligencia artificial para generar respuestas de votación basadas en perfiles detallados y diversificados de votantes”, pero al “ser una metodología innovadora, no existen estudios sobre la efectividad”, acotó.

“Algunos estudios, como el de Argyle, Busby, Fulda, Gubler, Rytting y Wingate en 2022, evidencian que las muestras sintéticas pueden mostrar una mayor variabilidad y capturar tendencias emergentes antes que las encuestas convencionales”, agregó el experto.

Dicho análisis usó muestras simuladas para predecir actitudes políticas y resultados electorales en Estados Unidos con “resultados bastante prometedores utilizando GPT-3, un modelo con menor potencia y capacidad de predicción que GPT-4”, destacó.