آیا هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی انتخابات ایران است ؟

افزون‌براین، پروژه‌های پژوهشی در برخی دانشگاه‌های سراسر دنیا نیز اکنون به دنبال این هستند با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی ناآرامی‌های اجتماعی و سیاسی را پیش‌بینی کرده و برای مدیریت بحران‌های احتمالی آمادگی بیشتری فراهم آورند. با وجود تمامی این مزایا، استفاده از هوش مصنوعی در سیاست با چالش‌ها و نگرانی‌های اخلاقی و امنیتی نیز همراه است که نیازمند بررسی و توجه جدی هستند.

این درحالیست که با شروع روند ثبت‌نام داوطلبان چهاردهمین انتخابات ریاست جمهوری ایران در خردادماه ۱۴۰۳، بکارگیری این ابزار در امور مختلف مربوطه، بعضاً حتی توسط کاندیداها آغاز شد و حتی چند روز پیش خبر رسید که مرکز ملی فضای مجازی در راستای توانمندسازی کاندیداها و ستادهایشان، دستیار هوش مصنوعی در اختیار هر 6 کاندیدای ریاست جمهوری قرار داده است. حالا در روزهای اخیر که تب و تاب تبلیغات و نظرسنجی‌های این دوره از انتخابات به اوج خود رسیده است و عده‌ای به سراغ استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج می‌روند؛ جا دارد این پرسش طرح شود که: آیا هوش مصنوعی می‌تواند نتیجۀ انتخابات را پیش‌بینی کند؟

قابلیت‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی

استفاده از هوش مصنوعی به ویژه در زمینه‌های سیاسی، می‌تواند به دقت و عمق تحلیل‌ها بیفزاید و نتایج بهتری را در پیش‌بینی روندها و نتایج انتخابات به دست دهد.

در ادامه به برخی از مهم‌ترین قابلیت‌های هوش مصنوعی در این زمینه اشاره می‌شود:

– تحلیل نظرسنجی‌ها و داده‌های تاریخی: در انتخابات ریاست جمهوری ۲۰۱۶ و ۲۰۲۰، شرکت‌هایی مانند Cambridge Analytica از بیگ دیتا و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار رای‌دهندگان و هدف‌گذاری تبلیغات استفاده کردند. این تحلیل‌ها شامل داده‌های تاریخی، نظرسنجی‌ها و اطلاعات دموگرافیکی بودند که به دقت بیشتری در پیش‌بینی نتایج منجر شدند.

– تشخیص اخبار جعلی و مقابله با اطلاعات نادرست: فیسبوک و گوگل، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی و حذف اخبار جعلی و اطلاعات نادرست استفاده می‌کنند. این فناوری به‌ویژه در دوران انتخابات برای جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست و تأثیرگذاری بر نظرات عمومی اهمیت دارد.

– تحلیل شبکه‌های اجتماعی: محققان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های توییتر به منظور شناسایی روندها و نگرش‌های عمومی دربارۀ مسائل سیاسی استفاده می‌کنند. برای مثال، در زمان انتخابات بریتانیا، تحلیل داده‌های توییتر به پیش‌بینی نتایج انتخابات و تحلیل رفتار رای‌دهندگان کمک کرد.

– کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند: حتی در انتخابات ۲۰۰۸ و ۲۰۱۲، تیم اوباما از تحلیل بیگ دیتا برای هدف‌گذاری دقیق‌تر رأی‌دهندگان استفاده کرد. این تحلیل‌ها به کمپین‌ها کمک کرد تا پیام‌های خود را به صورت مؤثرتری به رای‌دهندگان منتقل کنند.

– پیش‌بینی ناآرامی‌های اجتماعی: پروژه‌های دانشگاهی مانند ICEWS از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ناآرامی‌های اجتماعی و سیاسی استفاده کردند.

نقاط ضعف و قوت هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج انتخابات

هوش مصنوعی قادر است حجم وسیعی از داده‌های نظرسنجی‌ها، شبکه‌های اجتماعی، داده‌های دموگرافیک، و تاریخی را به سرعت و دقت تحلیل کند. این قابلیت می‌تواند به ارائه تحلیل‌های جامع و دقیق‌تری منجر شود.

همانطور که پیش‌تر نیز اشاره شد، در انتخابات ریاست جمهوری ۲۰۲۰ امریکا، الگوریتم‌های هوش مصنوعی توسط شرکت‌هایی مانند Cambridge Analytica برای پردازش بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و نظرسنجی‌ها استفاده شدند.

پس هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و روندهای نهان در داده‌ها را که ممکن است برای تحلیل‌گران انسانی چندان واضح نباشند، شناسایی کند. این توانایی می‌تواند به پیش‌بینی دقیق‌تر نتایج انتخابات کمک کند. همچنین، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نظرات و نگرش‌های رای‌دهندگان را از پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر و فیسبوک استخراج و تحلیل کنند.

در عین حال، برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها و عواملی که می‌توانند بر نتایج انتخابات تأثیر بگذارند، می توانیم از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مختلف استفاده کنیم. اما باید یک مجموعه داده جامع جمع‌آوری شود که شامل داده‌های تاریخی انتخابات همراه با عوامل مختلفی است که ممکن است بر نتایج انتخابات تأثیر بگذارد. این عوامل ممکن است شامل شاخص های اقتصادی، رویدادهای سیاسی، گرایش‌های رسانه‌های اجتماعی، اطلاعات نامزدها و… باشد. سپس می‌توانیم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون لجستیک، درخت‌های تصمیم و غیره برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها استفاده کنیم. این الگوریتم‌ها می‌توانند کمک کنند تا بفهمیم کدام عوامل در تعیین نتایج انتخابات بیشترین تأثیر را دارند.

علاوه بر این، می‌توانیم از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی و احساسات عمومی نسبت به نامزدها استفاده کنیم. تحلیل احساسات می‌تواند بینش‌هایی را در مورد اینکه چگونه افکار عمومی ممکن است بر نتایج انتخابات تأثیر بگذارد ارائه دهد. مدل‌های یادگیری عمیق، مانند RNN یا شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، می‌توانند برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار مانند مقالات خبری، سخنرانی‌ها یا بحث‌ها استفاده شوند. این مدل‌ها می‌توانند اطلاعات مرتبط را استخراج کرده و الگوهای پنهانی را که روش‌های تحلیل سنتی ممکن است از دست بدهند، کشف کنند.

برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌ها، باید مدل‌ها را با استفاده از داده‌های انتخابات گذشته تأیید کرد.

توجه به این نکته مهم است که اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌ها و پیش‌بینی‌های ارزشمندی را ارائه دهد، اما نمی‌تواند رویدادهای پیش‌بینی نشده یا تغییرات ناگهانی در احساسات عمومی را توضیح دهد. بنابراین، پیش‌بینی‌ها را باید بیشتر به‌عنوان احتمالات در نظر گرفت تا قطعیت.

در نتیجه، با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، NLP و یادگیری عمیق، می‌توانیم داده‌ها را برای شناسایی الگوها و عواملی که می‌توانند بر نتایج انتخابات ریاست‌جمهوری تأثیر بگذارند، تحلیل کنیم.

این درحالیست که در برخی کشورها، دسترسی به داده‌های دقیق و قابل اعتماد می‌تواند محدود باشد، که این امر به دقت پیش‌بینی‌ها آسیب می‌زند. افزون‌براین، رفتار رای‌دهندگان ممکن است به سرعت و به دلایل مختلف تغییر کند، و الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است قادر به تطبیق سریع با این تغییرات نباشند. دیگر اینکه داده‌های مورد استفاده توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است شامل تعصبات و اشتباهاتی باشند که به نتایج نادرست منجر شوند.

چالش‌های اخلاقی و امنیتی

استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی نتایج انتخابات همچنین می‌تواند چالش‌های اخلاقی و امنیتی ایجاد کند، از جمله مسائل مربوط به حریم خصوصی و استفاده نادرست از داده‌ها.

جان کلام اینکه به‌کارگیری هوش مصنوعی در پیش‌بینی نتایج انتخابات ریاست جمهوری می‌تواند مزایای قابل توجهی داشته باشد، از جمله تحلیل دقیق‌تر و سریع‌تر داده‌ها و شناسایی الگوها و روندهای مخفی. با این حال، این فناوری با چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز همراه است که نیازمند توجه و مدیریت دقیق هستند.