Tribus políticas, inteligencia artificial y un test de Turing espontáneo

8 min readSep 26, 2022

Este texto lo escribimos junto a Antonio Milanese y refleja un conjunto de ideas e hipótesis que venimos trabajando desde Betta Lab.

Hace unas semanas realizamos un experimento que surgió de forma caótica y fue sorprendiéndonos a nosotros mismos a medida que iban emergiendo sus efectos y resultados. De alguna forma algo que comenzó como una conversación en nuestro chat de equipo de Betta terminó generando cientos de respuestas, comentarios y un pseudo Test de Turing de tribus políticas. Luego avanzaremos un poco en esto de las tribus políticas y cómo las definimos, pero debemos arrancar mencionando la herramienta que utilizamos casi como un juguete para construir el objeto de este experimento: DALL-E.

¿Qué es DALL-E?

DALL-E es un sistema que utilizando la inteligencia artificial de OpenAi genera imágenes originales a partir de un texto ingresado por el usuario. Este modelo de inteligencia artificial entrenado a partir de millones de imágenes recolectadas por la empresa (si, probablemente algunas que hemos subido nosotros mismos a internet) genera resultados sorprendentes por su nivel de realismo.

Desde su lanzamiento (aún se encuentra en una etapa de beta abierta, es decir tenes que ser invitado para usarla) ha despertado la curiosidad de mucha gente en el mundo de la tecnología y ha aparecido en diversas notas periodísticas en medios especializados y no tanto.

Un ejemplo de cómo funciona: un usuario construye un “prompt” con un conjunto de palabras que son los parámetros que utilizará la plataforma para realizar los dos procesos que implica la construcción de una nueva imagen. En principio busca imágenes que tengan etiquetas similares o idénticas a nuestras palabras y con eso realiza un trazado general de la nueva imagen, y luego refina ese resultado con un nuevo proceso donde le agrega capas de detalles hasta entregarnos un resultado como este.

Las tribus políticas

Pareciera que la militancia es una pertenencia, tiene algo de tribu urbana específica. Parte del experimento parte de asumir que aquellos que se encuentran comprometidos con un proyecto político adoptan una serie de hábitos y cultura compartida que incluye entre otras cosas estilos para vestirse, aspecto etc. Nuestros prejuicios se construyen sobre la idealización de estos rasgos. Así como cuando pensamos en un fanático del heavy metal, imaginamos una persona con pelos largos, campera de cuero, etc. Ese ejercicio no sólo podemos hacerlo con la militancia política, claramente es posible usar esta tesis para alimentar a una inteligencia artificial que construye imágenes y lograr resultados impensados.

Por ejemplo. Pensá en un militante de Trump, cierra los ojos y construí una imagen de él en tu mente. Mientras le pedimos a DALL-E que nos responda a este prompt: “photo quality portrait of a middle age tea party republican fan”. Esta fue la respuesta de DALL-E.

Podrán ver que los resultados son más que elocuentes, con fallas evidentes algunos, pero que al menos juegan alrededor de un “perfil” similar, con paletas de colores muy en tono. Claramente le cuesta lidiar con el “tea party” en este caso y termina siendo incluída una taza más que el concepto político detrás de esos términos. No nos molesta, al contrario, sirve justamente para mostrar también cómo es que puede desvariar un poco el motor de interpretación de DALL-E, y cómo hay que trabajar un rato en pulir los prompts que le vamos a pedir.

El experimento (nuestro Turing casero)

Hace un tiempo que venimos como equipo trabajando en teorías y modelos que nos permitan comprender cómo podemos usar diferentes herramientas de machine learning, IA y otras frutas nobles para comprender (y por qué no predecir) el comportamiento electoral de las personas. Y desde ese lugar nos pareció un buen proxy el de probar si DALL-E (una IA específica) podría generar personas ideales, construcciones basadas en datos, que pudieran ser reconocidas por un conjunto de personas reales como parte o no de una tribu política, nuestro Turing militante casero.

Se preguntarán que es un Test de Turing probablemente. Es un examen humano al que se someten ciertas máquinas que emulan los comportamiento de las personas para ver si una persona es capaz de detectar si su interlocutor es humano o una máquina.

Paso 1. Generar imágenes comparables

Para que las “personas” que fuéramos a crear sean comparables debían cumplir con ciertas condiciones uniformes para evitar la mayor cantidad de rasgos que pudieran ser tendenciosos. Así que hubo que decidir que sean jóvenes estudiantes. Además nos sumamos al prejuicio de que durante la juventud estudiantil uno tiende a tomar posiciones más fuertes y extremas, y explicitarlas más en su forma de vestirse y actuar. También incluímos una definición de estilo: le pediríamos retratos fotorrealisticos contra un fondo oscuro. Casi como si fuera un pizarrón.

Luego surgió otro paso clave: ¿Qué entiende una IA sobre conceptos como “Peronista”? o (más difícil aún) “Radical”. Libertarios y marxistas existen en todo el mundo, probablemente los datos de entrenamiento de la IA ya incorporan estos conceptos. Pero Peronista es un fenómeno local, y radical además de ser un fenómeno local tiene un significado distinto fuera de la Argentina. Es por eso que hicimos hincapié en que los resultados deberían emular fotos de personas de nuestro país.

Estos fueron los prompts finales:

Le pedimos un libertario: “Portrait of a young libertarian argentinian student from Argentina, photo with dark background”
Le pedimos un marxista: “Portrait of a young marxist argentinian student from Argentina, photo with dark background”
Le pedimos un radical: “portrait of a young radical Argentinian student from Argentina, photo with dark background”
Le pedimos un peronista: “portrait of a young Argentine Peronist student from Argentina, photo with dark background”

Paso 2. Seleccionar las imágenes

Como mostramos en el caso del seguidor de Trump, por cada prompt DALL-E nos devuelve cuatro imágenes. Así que acá tuvimos que dar un paso que no está libre de prejuicios. Nosotros elegimos 1 de las 4 para mostrar. ¿Qué criterios utilizamos para hacerlo? Simplemente que parezcan lo más realistas posibles y que haya un balance general de género, con dos figuras femeninas y dos masculinas.

Acá surgimos por caminos divergentes en nuestra selección tanto de herramientas como de imágenes a poner a disposición de nuestros sujetos de prueba y salimos a preguntar en nuestras redes sociales dando cuatro opciones a ver como los clasificaban a cuatro “sujetos” que veremos en los resultados dándole las opciones: Radical, Izquierda, Peronista, Liberal.

Los resultados que vamos a plantear a continuación surgen de lo publicado en la cuenta de IG de Juani, lo que implica de por sí varios sesgos que luego describiremos.

Paso 3. Resultados

En todos los casos las respuestas mayoritarias fueron concordantes con el prompt que le dimos a DALL-E para que construyera las imágenes aunque con menor contundencia en el primer caso, el de la “chica radical”. Dicho esto hacemos un pequeño repaso por cada uno, de mayor a menor en términos de la contundencia de la confirmación del prompt.

Joven Liberal

De las caras más evidentemente no humanas del conjunto elegido, y el resultado más contundente. Nuestro prejuicio es que quizás es el que menos parece un “militante” de los cuatro.

Joven de Izquierda

Aquí el color sin dudas tuvo que ver con las respuestas, además del pelo largo y la barba. El rojo es casi unívocamente el color central en la mayoría de las identidades partidarias de izquierda.

Joven Peronista

Aquí el nivel de confirmación nos sorprendió por lo alto, interesante que la segunda opción sea la izquierda también y por último el liberal, definiendo casi un vector de cercanías políticas con la identidad peronista. Al menos la identidad estética del peronismo interpretada por DALL-E.

Joven Radical

Este fue el caso con menor nivel de confirmación por parte de los sujetos de la encuesta, aunque igualmente el prompt fue validado. Deberíamos hacer algunas interpretaciones en este sentido que mencionaremos en las conclusiones finales a continuación, algunas de ellas conversadas con la propia audiencia que participó (sin tenerlo muy claro) de este experimento.

Conclusiones

Aprendizaje 1: WOW. Nos llamó mucho la atención que en los cuatro casos que pusimos a prueba la mayoría de las casi 300 personas que respondieron a esta encuesta online que realizamos en Instagram confirmaron correctamente la imagen creada en función de los prompts que utilizamos. Hay una clara validación del modelo de interpretación de lenguaje e imágenes que hace DALL-E sobre términos tan complejos como las identidades políticas.
Aprendizaje 2: el medio afecta al resultado. Sin dudas la herramienta utilizada no es la mejor en términos metodológicos, si lo quisiéramos llevar a ese plano, habría varias cosas a mejorar para poder tener respuestas más “limpias”. Por ejemplo la falta de aleatoridad tanto de las imágenes como de las etiquetas, lo que asumimos que podría haber afectado tanto al resultado de la primera como la última de las imágenes, tanto por la sorpresa de la consigna en el caso de la Joven Radical como en el efecto de descarte en el caso del Joven Liberal. Cabe aclarar también que no era explícito el hecho de que había un correspondencia única entre cada una de las categorías y las imágenes.
Aprendizaje 3: los sesgos de la audiencia. El público que votó en la encuesta online estaba compuesto por un conjunto de personas con alta vinculación con la política, la militancia partidarias y diferentes industrias públicas. Sería interesante probar un ejercicio de este tipo con otras audiencias con menor cercanía con la praxis política para ver si se dan resultados similares. También habría que balancear las pertenencias ideológicas dado que observando en detalle los resultados, especialmente los votos en el caso de la Joven Radical, además de que aparecía primero y contenía un efecto de sorpresa para los participantes, una parte importante de los y las participantes tienen cercanía con este espacio político y especulamos que se generó un sesgo inverso de incapacidad de autorreconocerse en la figura generada por DALL-E.

Bonus track

Al finalizar el experimento anterior subimos una nueva imagen, en este caso con una pregunta abierta, preguntando cómo caracterizarían políticamente a este nuevo “sujeto”.