Искусственный интеллект на службе общественного мнения: как оценить отношение к строительству дата-центров?

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет использовать возможности больших языковых моделей для выявления и анализа общественного мнения о крупных инфраструктурных проектах, таких как дата-центры.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках исследования разработана система оценки общественного мнения в центрах обработки данных, использующая виртуальных агентов, репрезентативность которых подтверждается $\chi^2$-тестами и формируется на основе сопоставления демографических данных округов с параметрами проектов; многомодальный опрос, охватывающий модели GPT-5, Gemini-2.5-Pro и Qwen-Max, позволяет анализировать ответы на тринадцать вопросов по пяти ключевым областям, обеспечивая возможность сопоставления результатов между моделями, регионами и человеческими опросами.

В статье представлена методика, использующая AI-агентов для оценки настроений местных сообществ и предлагающая масштабируемый способ учета их мнения при планировании строительства.

Растущий спрос на вычислительные мощности, обусловленный развитием искусственного интеллекта, ведет к стремительному строительству дата-центров, зачастую без учета мнения местных сообществ. В статье «Что говорит ИИ за ваше сообщество: Опрос ИИ-агентов об общественном мнении о проектах дата-центров» предлагается инновационный подход к оценке общественного мнения с использованием ИИ-агентов и больших языковых моделей. Эксперименты выявили, что ключевыми факторами, волнующими общественность, являются потребление воды и стоимость коммунальных услуг, в то время как поступления от налогов воспринимаются как основное преимущество. Может ли подобный метод стать масштабируемым инструментом для учета мнения граждан и обеспечения социально ответственного развития инфраструктуры искусственного интеллекта?

Преодолевая Разрыв Вовлеченности: Ограничения Традиционных Подходов

Традиционные методы вовлечения общественности, такие как публичные слушания, зачастую проводятся уже после того, как ключевые решения по проекту приняты, что существенно ограничивает возможность реального влияния жителей на исход. Этот подход создает впечатление формальности и игнорирования мнения заинтересованных сторон, поскольку предложения и замечания, высказанные на поздних этапах, редко приводят к существенным изменениям в плане реализации. В результате, ощущается недостаток подлинного диалога и доверия между разработчиками проекта и местным сообществом, что может привести к возникновению конфликтов и негативному отношению к инициативе. Эффективное вовлечение должно происходить на ранних стадиях планирования, позволяя учитывать потребности и опасения жителей с самого начала.

Традиционные методы вовлечения общественности, такие как публичные слушания и опросы, часто оказываются затратными по времени и ресурсам, требуя значительных финансовых вложений и усилий организаторов. Кроме того, их географическая ограниченность препятствует участию жителей отдаленных районов или тех, кто не имеет возможности посещать мероприятия. Особенно проблематично то, что эти методы зачастую не способны отразить весь спектр мнений и опасений местного населения, упуская из виду голоса маргинализированных групп или тех, кто не склонен активно выражать свою позицию. В результате, создается искаженное представление об общественном мнении, что может привести к принятию решений, не учитывающих интересы всех заинтересованных сторон.

В связи с ограничениями традиционных подходов к вовлечению общественности, возникает необходимость в масштабируемых и экономически эффективных методах, позволяющих заблаговременно оценивать общественное мнение по проектам строительства центров обработки данных. Такие методы должны выходить за рамки разовых мероприятий и обеспечивать постоянный сбор информации, отражающей широкий спектр взглядов и опасений жителей. Это позволит не только учитывать потребности сообщества на ранних стадиях планирования, но и формировать более доверительные отношения между разработчиками проектов и заинтересованными сторонами, способствуя тем самым более справедливому и устойчивому развитию территорий.

Преодоление указанных ограничений в вовлечении общественности имеет решающее значение для построения доверительных отношений и обеспечения справедливого развития территорий, на которых планируются проекты центров обработки данных. Неспособность учитывать мнение всех заинтересованных сторон на ранних этапах может привести к возникновению конфликтов, задержкам в реализации проектов и, в конечном итоге, к негативным социальным последствиям. Успешное вовлечение общественности, напротив, способствует формированию ощущения сопричастности к процессу принятия решений, укрепляет социальную ответственность компаний и позволяет учитывать разнообразные потребности и интересы местного населения. В результате, развитие инфраструктуры становится более устойчивым и социально ориентированным, способствуя долгосрочному процветанию как компаний, так и сообществ.

Результаты опросов в разных регионах (n=1000) показывают, что поддержка строительства дата-центра зависит от гарантий экологической защиты, снижения тарифов на коммунальные услуги и создания местных рабочих мест, при этом основными опасениями населения являются рост цен на коммунальные услуги, выгода для приезжих, инфляция стоимости жилья и нагрузка на общественные службы.

Искусственный Интеллект в Оценке Общественного Мнения: Новый Подход

Фреймворк AI-опросов населения использует базовые модели (foundation models) для создания симуляции разнообразного населения, представляющего различные точки зрения. Данный подход позволяет генерировать виртуальных респондентов, способных выражать мнения и предпочтения, отражающие широкий спектр демографических и социоэкономических характеристик. Вместо традиционных методов сбора данных, основанных на ограниченных выборках, фреймворк обеспечивает возможность моделирования мнений всего населения, включая группы, которые часто остаются недостаточно представленными в обычных опросах. Это достигается путем создания большого количества AI-агентов, каждый из которых обладает уникальным профилем, сформированным на основе статистических данных и алгоритмов моделирования поведения.

В основе данной системы сбора мнений лежит использование больших языковых моделей (LLM), обеспечивающих реалистичность диалогов и возможность выражения широкого спектра опасений и точек зрения. LLM позволяют агентам, моделирующим жителей, генерировать ответы, отражающие сложные нюансы человеческой речи и логики, а также учитывать контекст обсуждения. Это достигается за счет способности моделей понимать и генерировать текст, имитирующий естественный язык, и адаптировать свои ответы в зависимости от заданных параметров и полученной информации. В отличие от традиционных методов опросов, LLM позволяют выявлять скрытые опасения и формировать более полное представление об общественном мнении, поскольку агенты способны выражать сложные и многогранные позиции.

Для создания репрезентативных AI-агентов, отражающих структуру местного населения, используется интеграция данных из American Community Survey (ACS) Бюро переписи населения США. ACS предоставляет подробную демографическую информацию, включая возраст, пол, расу, уровень образования, доход и другие социально-экономические показатели. Эти данные служат основой для создания виртуальных жителей с характеристиками, соответствующими реальному населению. В процессе создания агентов учитываются многомерные корреляции между различными демографическими признаками, что позволяет сформировать реалистичную и статистически достоверную модель сообщества. Использование ACS обеспечивает точность и надежность данных, необходимых для формирования репрезентативных AI-агентов, что является ключевым фактором для получения достоверных результатов опросов и анализа общественного мнения.

Для построения реалистичных виртуальных сообществ в рамках AI-агентного опроса используется метод итеративного пропорционального подбора (IPF). IPF представляет собой статистический метод, позволяющий скоррелировать различные характеристики агентов — такие как возраст, пол, уровень образования, доход и другие демографические параметры — таким образом, чтобы распределение этих характеристик в виртуальной популяции соответствовало данным из реального населения, полученным из Американской национальной переписи населения (US Census Bureau ACS). В процессе IPF, начальные распределения характеристик агентов последовательно корректируются путем сравнения с целевыми распределениями, основанными на данных переписи. Этот итеративный процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто достаточное соответствие между смоделированным и реальным населением, обеспечивая репрезентативность виртуального сообщества.

Сравнение результатов опросов между моделями выявило различия в общем отношении к предлагаемому дата-центру и ключевых факторах, способствующих поддержке проекта искусственным интеллектом, подробности отображения категорий ответов приведены на рисунке 11.

Подтверждение Эффективности: Выявление Опасений Сообщества

В ходе экспериментов выявлена значительная обеспокоенность, связанная с экологическими аспектами, в частности с потреблением воды, при эксплуатации центров обработки данных. В округе Тейлор, штат Техас, 97% агентов, смоделированных на основе ИИ, выразили опасения относительно воздействия на водные ресурсы. Это указывает на высокую чувствительность виртуального населения к вопросам устойчивого использования воды в контексте развития инфраструктуры для центров обработки данных в данном регионе.

В ходе моделирования, вопросы, связанные с экономическим воздействием, в частности, ростом счетов за коммунальные услуги, регулярно отмечались как источник беспокойства среди симулированных жителей. Анализ показал, что опасения по поводу увеличения стоимости электроэнергии и водоснабжения являются значимым фактором, влияющим на общественное восприятие строительства и эксплуатации центров обработки данных. Данная тенденция наблюдалась во всех исследуемых локациях, однако степень выраженности варьировалась в зависимости от региональных особенностей тарифов и экономической ситуации.

Анализ данных, полученных в ходе моделирования, выявил существенную корреляцию между выраженностью опасений жителей, связанных с функционированием дата-центров (в частности, экологическими проблемами и ростом счетов за коммунальные услуги), и уровнем доверия к местным органам власти. Высокий уровень обеспокоенности напрямую соотносится со снижением доверия, что подчеркивает важность прозрачности и подотчетности регуляторных органов. Результаты указывают на необходимость активного вовлечения общественности в процесс принятия решений и предоставления четкой информации о воздействии дата-центров на окружающую среду и экономику региона для поддержания доверия и смягчения потенциальных конфликтов.

В ходе сравнительного анализа производительности больших языковых моделей (LLM) — GPT-5, Gemini-2.5-Pro и Qwen-Max — была продемонстрирована устойчивость разработанной нами платформы к различным архитектурам и подходам. Агенты, реализованные на базе модели Qwen-Max, в большей степени акцентировали внимание на экономических факторах, таких как влияние на счета за коммунальные услуги, и демонстрировали более высокий уровень доверия к государственным органам власти по сравнению с агентами, использующими GPT-5 и Gemini-2.5-Pro. Данный результат указывает на способность платформы выявлять нюансы в выражении обеспокоенности в зависимости от используемой языковой модели.

Результаты моделирования показали существенную разницу в поддержке проекта дата-центра в зависимости от местоположения. В округе Тейлор, штат Техас, 43,6% симулированных резидентов выразили поддержку инициативе, в то время как в округе Лаудон, штат Вирджиния, уровень поддержки составил всего 9,7%. Данное расхождение указывает на влияние локального контекста и, вероятно, отражает различия в восприятии экономических выгод и потенциальных издержек, связанных с размещением дата-центра в каждом конкретном регионе.

Анализ ответов жителей Тейлор Каунти, полученных с помощью GPT-5, показал, что основными экологическими проблемами, связанными со строительством дата-центра, являются [укажите основные проблемы], а наиболее востребованными мерами защиты окружающей среды - [укажите основные меры защиты]. — Анализ ответов жителей Тейлор Каунти, полученных с помощью GPT-5, показал, что основными экологическими проблемами, связанными со строительством дата-центра, являются [укажите основные проблемы], а наиболее востребованными мерами защиты окружающей среды — [укажите основные меры защиты].

За рамки Опросов: Масштабирование Доверия и Справедливого Развития

В отличие от традиционных методов, таких как публичные слушания, которые носят эпизодический характер, разработанная система с использованием AI-агентов обеспечивает непрерывное и проактивное взаимодействие с населением. Данный подход позволяет не просто фиксировать мнение жителей, но и выявлять возникающие вопросы и опасения на ранних стадиях реализации проектов. Вместо пассивного сбора отзывов, система активно инициирует диалог, адаптируясь к потребностям различных групп населения и обеспечивая более полное и репрезентативное представление об общественном мнении. Это создает условия для более эффективного решения проблем и укрепления доверия между властями и жителями, что в конечном итоге способствует более устойчивому и справедливому развитию территорий.

Данная система, выявляя опасения жителей на ранних стадиях планирования и развития территорий, способствует формированию доверия между властью и населением и значительно снижает вероятность возникновения конфликтов. Вместо того чтобы реагировать на уже возникшие проблемы, платформа позволяет заблаговременно учитывать различные точки зрения и находить компромиссные решения. Такой проактивный подход не только предотвращает эскалацию недовольства, но и создает ощущение сопричастности жителей к процессу принятия решений, что, в свою очередь, укрепляет социальную сплоченность и способствует более гармоничному развитию территорий. Раннее выявление проблем позволяет избежать дорогостоящих изменений в проектах на поздних этапах, а также минимизировать негативное воздействие на окружающую среду и социальную сферу.

Подход, основанный на постоянном сборе и анализе мнений жителей, способствует более справедливому и равноправному развитию территорий. В отличие от традиционных методов, таких как публичные слушания, данный метод активно выявляет потребности и опасения всех слоев населения, включая тех, кто обычно остается за пределами общественного диалога. Это позволяет учитывать разнообразные точки зрения при принятии решений, избегая ситуаций, когда интересы определенных групп игнорируются или ущемляются. В результате, проекты и инициативы, реализуемые с учетом мнения каждого жителя, получают более широкую поддержку и способствуют созданию более инклюзивной и гармоничной среды для всех.

Разработанный фреймворк демонстрирует высокую масштабируемость и экономическую эффективность, что делает его применимым для населенных пунктов любого размера. Анализ данных, полученных в округах Тейлор, штат Техас, и Лаудон, штат Вирджиния, выявил существенные различия в восприятии экономических последствий. В частности, лишь 20% агентов в округе Тейлор выразили положительное отношение к экономическому воздействию, что подчеркивает значительный разрыв в точках зрения между разными сообществами. Эта способность выявлять и учитывать локальные особенности делает фреймворк ценным инструментом для обеспечения справедливого и равноправного развития, позволяя учитывать разнообразные мнения и потребности жителей.

Анализ показал, что наибольшую поддержку проекта с использованием GPT-5 можно ожидать в округах Тейлор (Техас) и Лаудон (Вирджиния).

Будущие Направления: К Надежным и Достоверным Опросам с ИИ

В будущих исследованиях планируется внедрение метода Конформного Предсказания (Conformal Prediction) для предоставления статистических доверительных интервалов к результатам опросов, проводимых искусственным интеллектом. Этот подход позволит не просто констатировать мнение сообщества, но и оценить степень достоверности полученных данных, указывая на диапазон возможных значений реального общественного мнения с заданной вероятностью. Вместо предоставления единичной оценки, система сможет выдать интервал, в котором, с определенной уверенностью, находится истинное значение, что значительно повысит надежность и прозрачность процесса принятия решений на основе данных, собранных ИИ. Это особенно важно в контексте сложных социальных вопросов, где точная оценка общественного мнения критически важна для успешной реализации проектов и инициатив.

Разработка системы, способной точно отражать общественное мнение, требует учета не только текущих ответов, но и сложной динамики сообществ и индивидуальных предпочтений. Исследователи планируют интегрировать в существующую структуру более усовершенствованные модели, способные учитывать исторические данные, социальные связи и факторы, влияющие на формирование мнений. Эти модели позволят учитывать, как различные группы населения взаимодействуют друг с другом и как их предпочтения эволюционируют со временем. Подобный подход позволит выйти за рамки простого подсчета ответов и перейти к пониманию причин, лежащих в основе общественного мнения, что, в свою очередь, позволит создавать более точные и надежные прогнозы общественного резонанса, а также повысить эффективность взаимодействия с населением.

Усовершенствование моделей прогнозирования общественного мнения позволит перейти от простых оценок к более тонкому пониманию настроений населения. Это, в свою очередь, открывает возможности для более эффективного вовлечения сообществ в процессы принятия решений. Более точное выявление предпочтений и потребностей жителей позволит адаптировать стратегии развития территорий, обеспечивая соответствие инициатив ожиданиям населения. Таким образом, усовершенствованные методы анализа общественного мнения способствуют созданию более инклюзивной и ориентированной на нужды граждан системы управления, что, несомненно, положительно скажется на качестве жизни и уровне доверия к власти.

Конечной целью разработки данной системы является создание инструмента, способствующего активному участию сообществ в формировании собственного будущего. Предполагается, что подобный инструмент позволит учитывать мнения всех жителей при планировании и реализации проектов развития, обеспечивая, чтобы преимущества от прогресса были распределены справедливо и равномерно. Речь идет не просто о сборе данных, а о создании платформы, позволяющей каждому члену сообщества влиять на принимаемые решения и формировать среду обитания, соответствующую их потребностям и ожиданиям. В конечном итоге, данная разработка направлена на усиление голоса граждан и создание более инклюзивной и устойчивой модели развития территорий.

Анализ результатов опросов различных моделей показывает общие тенденции в оценке агентами потенциального воздействия проекта на окружающую среду, их готовности к участию в обсуждении и ожиданий относительно влияния проекта на их домохозяйства.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует интересную тенденцию к использованию больших языковых моделей для оценки общественного мнения. Этот подход, хоть и инновационный, не лишен определенных компромиссов. Как отмечал Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство дать правильное определение». В контексте анализа общественного мнения, это означает, что точность и валидность получаемых данных напрямую зависят от качества заданных вопросов и методов интерпретации ответов. Работа подчеркивает важность учета локальных перспектив при развертывании инфраструктуры, что является ключевым аспектом ответственного развития. Любое упрощение в процессе сбора и анализа данных, неизбежно влечет за собой потерю нюансов и может исказить реальную картину общественного мнения, формируя своеобразный “технический долг” системы оценки.

Что дальше?

Предложенная методика — лишь очередной коммит в летописи попыток понять общественное мнение, и, как любой коммит, она не лишена ошибок. Вопрос не в абсолютной точности прогнозов, но в скорости их получения и масштабируемости. Итеративное приближение к истине, достигаемое с помощью предложенного фреймворка, неизбежно несет в себе задержку — своего рода налог на амбиции, на желание охватить больше, узнать быстрее. Остается открытым вопрос о влиянии «температуры» языковой модели на репрезентативность полученных ответов: насколько легко искусственный интеллект может быть склонен к определенной точке зрения, отражая предубеждения разработчиков или искажения данных, на которых он обучался?

Следующий шаг видится в углублении конформального предсказания, не просто оценивая достоверность отдельных ответов, но и формируя доверительные интервалы для обобщенных оценок общественного мнения. Более того, необходимо исследовать возможность интеграции данной методики с другими источниками данных — социальными сетями, опросами общественного мнения, результатами локальных слушаний. Только так можно будет создать действительно комплексную картину, учитывающую многообразие голосов и перспектив.

В конечном счете, каждая версия этой системы — лишь глава в бесконечной летописи. Время — не метрика для оценки успеха, а среда, в которой эта система эволюционирует. И задача исследователей — не остановить этот процесс, а лишь направить его в русло, ведущее к более ответственному и инклюзивному развертыванию инфраструктуры.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.22037.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-02 05:55