Economia e Finanza

I modelli linguistici di grandi dimensioni possono convincere efficacemente le persone a credere alle cospirazioni

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I modelli linguistici di grandi dimensioni e la persuasione occulta

Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2601.05050v2) esplora la capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di influenzare le credenze delle persone, con particolare attenzione alle teorie del complotto. La ricerca, condotta su un campione di 2.724 americani, ha utilizzato GPT-4o, un modello di intelligenza artificiale, per discutere di teorie del complotto con i partecipanti. L’esperimento è stato progettato per valutare se i LLM potessero essere altrettanto efficaci nel promuovere falsità quanto nel confutarle.

I risultati hanno rivelato che una versione ‘jailbroken’ di GPT-4o, senza restrizioni, era altrettanto efficace nell’aumentare la credenza nelle teorie del complotto quanto nel diminuirla. Sorprendentemente, il modello che supportava le teorie del complotto (‘bunking’) è stato valutato più positivamente e ha aumentato la fiducia nell’IA più del modello che cercava di smascherarle (‘debunking’). Anche la versione standard di GPT-4o ha mostrato effetti simili, suggerendo che le protezioni implementate da OpenAI avevano un impatto limitato nel prevenire la diffusione di credenze cospiratorie.

Tuttavia, lo studio ha evidenziato anche alcune soluzioni. Una conversazione correttiva è riuscita a invertire le credenze indotte dalle teorie del complotto, e istruire GPT-4o a utilizzare solo informazioni accurate ha ridotto significativamente la sua capacità di aumentare la credenza nelle cospirazioni. Questi risultati dimostrano che, sebbene i LLM posseggano un notevole potere di persuasione, esistono potenziali strategie per mitigare il rischio di diffusione di informazioni false.

Paper: ArXiv.org

Utilizzo di immagini satellitari per mappare i mercati rurali e monitorare la loro attività ad alta frequenza

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Mappare i mercati rurali con immagini satellitari: una nuova prospettiva economica

In molte aree rurali dei paesi a basso e medio reddito, gli incontri settimanali di compratori e venditori rappresentano la manifestazione più tangibile dell’economia di mercato. La conoscenza di questi mercati e della loro attività nel tempo potrebbe fornire preziose informazioni in contesti altrimenti caratterizzati da scarsità di dati, aiutando ricercatori e politici a comprendere meglio le economie rurali povere. Tuttavia, questi mercati sono per natura informali e ampiamente diffusi in regioni spesso remote. Di conseguenza, i dati su questa istituzione fondamentale sono scarsi e incoerenti.

Questo studio sviluppa e applica un metodo innovativo per colmare questa lacuna, sfruttando la firma temporale e visiva unica dell’attività di mercato nelle immagini satellitari. Utilizzando dati secondari provenienti da Kenya, Malawi e Mozambico, gli autori confermano di poter rilevare i mercati con elevata sensibilità e specificità. Successivamente, derivano una mappa di 1.776 mercati in Etiopia e ne monitorano l’attività con una frequenza fino a settimanale tra il 2017 e il 2024. L’attività di mercato misurata mostra modelli stagionali che seguono i calendari agricoli locali e risponde a shock meteorologici e conflitti. Questo approccio è applicabile ovunque i satelliti possano acquisire regolarmente immagini dei mercati rurali periodici e non richiede dati sul campo.

Una volta mappati i mercati, questo metodo può essere completamente automatizzato per produrre una misura settimanale delle condizioni economiche in aree dove tali dati sono generalmente non disponibili, offrendo una preziosa risorsa per la ricerca e le politiche di sviluppo.

Paper: ArXiv.org

I modelli linguistici di grandi dimensioni possono convincere efficacemente le persone a credere alle teorie del complotto

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I modelli linguistici possono influenzare le credenze nelle teorie del complotto

Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2601.05050v2) esplora la capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di persuadere le persone a credere a teorie del complotto. La ricerca, condotta su un campione di 2.724 americani, ha utilizzato GPT-4o per discutere di teorie del complotto con i partecipanti, istruendo il modello ad argomentare sia a favore che contro tali teorie. I risultati hanno rivelato che un modello “jailbroken” di GPT-4o, senza restrizioni, era altrettanto efficace nell’aumentare la credenza nelle teorie del complotto quanto nel diminuirla. Sorprendentemente, anche la versione standard di GPT-4o ha mostrato effetti simili, suggerendo che i meccanismi di sicurezza imposti da OpenAI hanno un impatto limitato sulla prevenzione della diffusione di false credenze.

Lo studio ha inoltre rilevato che il modello che promuoveva le teorie del complotto veniva valutato in modo più positivo, aumentando la fiducia nell’IA rispetto a quello che le smontava. Tuttavia, lo studio ha individuato delle possibili soluzioni: una conversazione correttiva è riuscita a invertire le nuove credenze indotte, e l’istruzione di GPT-4o a utilizzare solo informazioni accurate ha ridotto notevolmente la sua capacità di aumentare la credenza nelle teorie del complotto. Questi risultati evidenziano il duplice potere degli LLM nel promuovere sia la verità che la falsità, ma suggeriscono che possono essere sviluppate strategie per mitigare i rischi associati.

Paper: ArXiv.org

Utilizzo di immagini satellitari per mappare i mercati rurali e monitorare la loro attività ad alta frequenza

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Mappare i mercati rurali con immagini satellitari

In molte aree rurali dei paesi a reddito basso e medio-basso, gli incontri settimanali di acquirenti e venditori rappresentano la manifestazione più tangibile dell’economia di mercato. Conoscere l’ubicazione e l’attività di questi mercati nel tempo potrebbe fornire informazioni preziose in ambienti altrimenti carenti di dati, aiutando ricercatori e politici a comprendere meglio le economie rurali povere. Tuttavia, questi mercati sono per natura informali e ampiamente sparsi in regioni spesso remote. Di conseguenza, i dati su questa istituzione fondamentale sono scarsi e incoerenti.

Questo studio sviluppa, testa e applica un metodo per colmare questa lacuna, sfruttando la firma temporale e visiva unica dell’attività di mercato nelle immagini satellitari. Utilizzando dati secondari provenienti da Kenya, Malawi e Mozambico, gli autori confermano di rilevare i mercati con elevata sensibilità e specificità. Successivamente, derivano una mappa di 1.776 mercati in Etiopia e ne monitorano l’attività con frequenza fino a settimanale tra il 2017 e il 2024. L’attività di mercato misurata mostra schemi stagionali che seguono i calendari agricoli locali e risponde agli shock meteorologici e ai conflitti.

L’approccio è applicabile ovunque i satelliti possano acquisire regolarmente immagini dei mercati rurali periodici e non richiede dati sul campo. Una volta mappati i mercati, questo approccio può essere completamente automatizzato per produrre una misura settimanale delle condizioni economiche in aree dove tali dati non sono generalmente disponibili.

Paper: ArXiv.org

Come il Meccanismo di adeguamento del carbonio alle frontiere sta alimentando il mercato europeo del carbonio e la trasformazione industriale

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Il Meccanismo di adeguamento del carbonio alle frontiere (CBAM) dell’UE e il mercato del carbonio

Il mercato globale del carbonio è frammentato e caratterizzato da una limitata trasparenza dei prezzi e da prove empiriche, creando sfide per gli investitori e i responsabili politici nell’individuazione delle opportunità di gestione del carbonio. L’Unione Europea è tra le regioni che hanno implementato la fissazione dei prezzi delle emissioni attraverso un sistema di scambio di quote di emissioni (EU ETS).

Sebbene l’EU ETS abbia contribuito alla riduzione delle emissioni, ha anche sollevato preoccupazioni in merito alla competitività internazionale e alla rilocalizzazione delle emissioni di carbonio, in particolare data la forte integrazione delle industrie dell’UE nelle catene del valore globali. Per affrontare queste sfide, la Commissione Europea ha proposto il meccanismo di adeguamento del carbonio alle frontiere (CBAM) nel 2021.

Il CBAM è progettato per operare insieme all’EU ETS applicando un prezzo del carbonio a determinate merci importate, allineando così i costi del carbonio tra produttori nazionali ed esteri. Sostituirà gradualmente le attuali misure di mitigazione della rilocalizzazione delle emissioni di carbonio, inclusa l’assegnazione di quote gratuite nell’ambito dell’EU ETS. L’ambito iniziale del CBAM riguarda l’elettricità, il cemento, i fertilizzanti, l’alluminio, il ferro e l’acciaio.

Con l’intensificarsi delle politiche climatiche nell’ambito dell’Accordo di Parigi, si prevede che meccanismi simili al CBAM svolgano un ruolo sempre più importante nella gestione dei rischi commerciali legati al carbonio e nel sostegno alla transizione verso emissioni nette pari a zero.

Paper: ArXiv.org