I computer possono scrivere recensioni di prodotti con un tocco umano?
La ricerca utilizza l’intelligenza artificiale per redigere recensioni di vino e birra.
Ma come fanno ad assaggiare ?
I sistemi di intelligenza artificiale possono essere addestrati per scrivere recensioni di prodotti simili a quelle umane che assistono consumatori, esperti di marketing e revisori professionisti, secondo uno studio del Dartmouth College, della Tuck School of Business di Dartmouth e dell’Università dell’Indiana.
La ricerca, pubblicata sull’International Journal of Research in Marketing , identifica anche le sfide etiche sollevate dall’uso dei contenuti generati dal computer.
“La scrittura di recensioni è una sfida per esseri umani e computer, in parte, a causa del numero schiacciante di prodotti distinti”, ha affermato Keith Carlson, un ricercatore di dottorato presso la Tuck School of Business. “Volevamo vedere come l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per aiutare le persone che producono e utilizzano queste recensioni”.
Per la ricerca, il team di Dartmouth ha fissato due sfide. Il primo è stato determinare se una macchina può essere insegnata a scrivere recensioni originali di qualità umana utilizzando solo un piccolo numero di caratteristiche del prodotto dopo essere stata addestrata su una serie di contenuti esistenti. In secondo luogo, il team ha deciso di vedere se gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per scrivere sintesi di recensioni di prodotti per i quali esistono già molte recensioni.
“L’uso dell’intelligenza artificiale per scrivere e sintetizzare recensioni può creare efficienze su entrambi i lati del mercato”, ha affermato Prasad Vana , assistente professore di amministrazione aziendale presso la Tuck School of Business. “La speranza è che l’IA possa avvantaggiare i revisori che devono affrontare carichi di lavoro di scrittura più grandi e i consumatori che devono ordinare così tanti contenuti sui prodotti”.
I ricercatori si sono concentrati sulle recensioni di vino e birra a causa dell’ampia disponibilità di materiale per addestrare gli algoritmi del computer. Le revisioni di questi prodotti presentano anche vocabolari relativamente mirati, un vantaggio quando si lavora con i sistemi di intelligenza artificiale.
Per determinare se una macchina potrebbe scrivere recensioni utili da zero, i ricercatori hanno addestrato un algoritmo su circa 180.000 recensioni di vini esistenti. Per addestrare il sistema di apprendimento automatico sono stati utilizzati anche i tag di metadati per fattori quali l’origine del prodotto, il vitigno, la classificazione e il prezzo.
Confrontando le recensioni generate dalla macchina con le recensioni umane per gli stessi vini, il team di ricerca ha trovato un accordo tra le due versioni. I risultati sono rimasti coerenti anche se il team ha sfidato gli algoritmi modificando la quantità di dati di input disponibili per riferimento.
Il materiale scritto a macchina è stato quindi valutato da partecipanti allo studio non esperti per verificare se potevano determinare se le recensioni erano state scritte da esseri umani o da una macchina. Secondo il documento di ricerca, i partecipanti non sono stati in grado di distinguere tra le recensioni umane e generate dall’intelligenza artificiale con alcun significato statistico. Inoltre, la loro intenzione di acquistare un vino era simile tra le recensioni del vino generate dall’uomo rispetto a quelle generate dalla macchina.
Avendo scoperto che l’intelligenza artificiale può scrivere recensioni credibili sui vini, il team di ricerca si è rivolto alle recensioni sulla birra per determinare l’efficacia dell’utilizzo dell’IA per scrivere “sintesi di recensioni”. Invece di essere addestrato a scrivere nuove recensioni, all’algoritmo è stato assegnato il compito di aggregare elementi dalle recensioni esistenti dello stesso prodotto. Ciò ha messo alla prova la capacità dell’IA di identificare e fornire informazioni limitate ma pertinenti sui prodotti sulla base di un ampio volume di opinioni diverse.
“Scrivere una recensione originale mette alla prova le capacità espressive del computer sulla base di un insieme di dati relativamente ristretto. Scrivere una recensione di sintesi è un compito correlato ma distinto in cui ci si aspetta che il sistema produca una recensione che catturi alcune delle idee chiave presenti in una serie esistente di recensioni per un prodotto”, ha affermato Carlson, che ha condotto la ricerca mentre era un dottorando in informatica a Dartmouth.
Per testare la capacità dell’algoritmo di scrivere sintesi di recensioni, i ricercatori lo hanno addestrato su 143.000 recensioni esistenti di oltre 14.000 birre. Come per il set di dati del vino, il testo di ogni recensione è stato abbinato a metadati tra cui il nome del prodotto, la gradazione alcolica, lo stile e i punteggi forniti dai revisori originali.
Come per le recensioni sui vini, la ricerca ha utilizzato partecipanti allo studio indipendenti per giudicare se i riepiloghi scritti a macchina hanno catturato e riassunto le opinioni di numerose recensioni in modo utile e simile a quello umano.
Secondo il documento, il modello è riuscito a prendere le recensioni di un prodotto come input e generare una revisione di sintesi per quel prodotto come output.
“Il nostro framework di modellazione potrebbe essere utile in qualsiasi situazione in cui sono disponibili attributi dettagliati di un prodotto ed è richiesto un riepilogo scritto del prodotto”, ha affermato Vana. “È interessante immaginare come ciò potrebbe avvantaggiare ristoranti che non possono permettersi sommelier o venditori indipendenti su piattaforme online che possono vendere centinaia di prodotti”.
Entrambe le sfide hanno utilizzato una rete neurale di deep learning basata sull’architettura del trasformatore per ingerire, elaborare e produrre un linguaggio di revisione.
Secondo il team di ricerca, i sistemi informatici non sono destinati a sostituire scrittori professionisti e marketer, ma piuttosto ad assisterli nel loro lavoro. Una revisione scritta a macchina, ad esempio, potrebbe servire come prima bozza di una revisione che fa risparmiare tempo, che un revisore umano potrebbe poi rivedere.
La ricerca può anche aiutare i consumatori. Le recensioni di sintesi, come quelle sulla birra nello studio, possono essere estese alla costellazione di prodotti e servizi nei mercati online per assistere le persone che hanno poco tempo per leggere molte recensioni di prodotti.
Oltre ai vantaggi delle revisioni scritte a macchina, il team di ricerca mette in evidenza alcune delle sfide etiche presentate dall’uso di algoritmi informatici per influenzare il comportamento dei consumatori umani.
Notando che gli esperti di marketing potrebbero ottenere una migliore accettazione delle recensioni generate da macchine attribuendole erroneamente a esseri umani, il team sostiene la trasparenza quando vengono offerte recensioni generate al computer.
“Come con altre tecnologie, dobbiamo essere cauti su come viene utilizzato questo progresso”, ha affermato Carlson. “Se utilizzate in modo responsabile, le recensioni generate dall’intelligenza artificiale possono essere sia uno strumento di produttività che supportare la disponibilità di informazioni utili per i consumatori”.
