Veštačka inteligencija je od alata za prepoznavanje slika evoluirala u sofisticiran sistem za analizu ljudskog ponašanja. Analizom digitalnih tragova algoritmi mogu rekonstruisati brojne psihološke karakteristike, obrasce ponašanja i potencijalne ranjivosti korisnika, čime je otvorena era psihografskog profilisanja koja je značajno promenila marketing, političku komunikaciju i odnos institucija prema pojedincu.
Evropska unija ove rizike nastoji da ograniči kroz AI Act i Opštu uredbu o zaštiti podataka (General Data Protection Regulation – GDPR), koji propisuju strože zahteve u pogledu transparentnosti, nadzora i zaštite osnovnih prava. Nasuprot tome, Sjedinjene Američke Države nemaju jedinstven savezni zakon o privatnosti podataka, već se oslanjaju na regulativu saveznih država i u većoj meri na samoregulaciju tehnoloških kompanija.
Međutim, ni najstroža zakonska regulativa ne može u potpunosti sprečiti razvoj i zloupotrebu ovakvih sistema. Savremeni modeli otvorenog koda (open-source LLMs) dostupni su velikom broju korisnika i mogu se pokretati na lokalnim računarima, bez oslanjanja na komercijalne servise. To znači da pojedinci, kompanije ili različite organizacije mogu razvijati sisteme za psihološko profilisanje, analizu ponašanja ili personalizovano ubeđivanje izvan okvira koji regulatorna tela mogu neposredno da nadziru.
Kako naš digitalni trag postaje psihološka mapa ličnosti
U središtu modernog psihološkog profilisanja nalazi se model poznat kao „Velikih pet” osobina ličnosti (Big Five personality traits – OCEAN). Ovaj naučni koncept kategorizuje ljudski karakter kroz pet ključnih dimenzija, a to su otvorenost prema novim iskustvima, savesnost, ekstraverzija, saradljivost i neuroticizam. Nekada su za utvrđivanje ovih osobina bili potrebni opširni psihološki upitnici sa stotinama pitanja koja su ispitanici popunjavali. Danas veštačka inteligencija radi isto to, ali bez postavljanja ijednog direktnog pitanja.
Srž ovog procesa leži u unakrsnoj analizi velikih baza podataka: algoritmi pronalaze skrivene korelacije tako što ispituju dodirne tačke između rezultata standardnih psiholoških upitnika i našeg autentičnog, svakodnevnog ponašanja na mreži. Kroz procese mašinskog učenja, obradu prirodnog jezika i napredne velike jezičke modele (Large Language Models – LLM), veštačka inteligencija analizira naš stil pisanja, izbor reči, učestalost korišćenja emotikona i na osnovu toga može da predvidi i naše trenutno raspoloženje, kao i našu našu ličnost i karakter. Pionirski rad naučnika poput Mihaela Kosinskog i Dejvida Stilvela pokazao je još pre više godina dramatične razmere ove tehnologije. Njihova istraživanja su otkrila da je na osnovu svega desetak Fejsbuk lajkova algoritam mogao da proceni osobine ličnosti korisnika bolje nego njegov kolega sa posla. Sa stotinu i pedeset lajkova, sistem je poznavao čoveka bolje od članova njegove najuže porodice, dok je sa nekoliko stotina prevazilazio čak i procenu bračnog partnera. Danas, u vreme kada veliki jezički modeli omogućavaju analizu ogromnih količina sirovog teksta, ovi alati su postali još sofisticiraniji, pristupačniji i brži.
Između naučne preciznosti i statističke iluzije
Jedno od ključnih pitanja koje se postavlja je koliko su ove analize precizne. Da li nas veštačka inteligencija zaista poznaje ili se radi o iluziji iza koje stoji brojevi i statistika?
Stručnjaci su saglasni da ovi sistemi postižu visoku tačnost kada se koriste za analizu na nivou populacije i identifikovanje obrazaca na nivou grupa. Algoritmi mogu nepogrešivo da identifikuju grupe ljudi koje su podložne anksioznosti, sklone impulsivnoj kupovini ili otvorene za radikalne društvene promene.
Međutim, na individualnom nivou stvari su daleko kompleksnije. Ljudska priroda je dinamična, podložna trenutnim emocionalnim stanjima i uticaju neposrednog okruženja, a na društvenim mrežama korisnici često kreiraju idealizovane slike o sebi.
Pored toga, algoritmi pokazuju izražene kulturne i demografske pristrasnosti, budući da su modeli pretežno razvijani, obučavani i testirani na podacima prikupljenim u zapadnim, industrijalizovanim i ekonomski razvijenim društvima.
Iz tog razloga, mehanička primena ovih alata na pojedinca bez stručnog nadzora može dovesti do pogrešnih procena, dok u masovnim kampanjama oni pokazuju zastrašujuću efikasnost.
Od komercijalne eksploatacije do političke manipulacije
Najveći izazov leži u tome što korisnici digitalnih platformi dobrovoljno, svakodnevno i potpuno nesvesno ostavljaju tragove koji otkrivaju njihove najveće intimne tajne, seksualnu orijentaciju, verska uverenja, političke sklonosti i mentalno zdravlje. Slučaj kompanije Kembridž Analitika (Cambridge Analytica) ostao je upisan u istoriju kao prekretnica koja je ogolila kako se psihografsko profilisanje može iskoristiti bez ikakvog informisanog pristanka miliona građana. Digitalni otisci su iskorišćeni kako bi se kreirale personalizovane političke poruke koje direktno ciljaju strahove i predrasude konkretnih glasača, čime je duboko uticano na demokratske procese širom sveta.
Najveća opasnost ove tehnologije nije u tome što nas ona poznaje, već u tome što razume naše ranjivosti i može da ih eksploatiše u realnom vremenu, prilagođavajući narativ tako da utiče na proces donošenja odluka.
Danas je komercijalna upotreba ove tehnologije postala standard u digitalnom marketingu. Umesto tradicionalnog oglašavanja koje se zasnivalo na polu ili starosnoj dobi, moderne kompanije praktikuju hiperpersonalizaciju. Ukoliko algoritam detektuje da je određeni korisnik visoko neurotičan i sklon brizi, oglas za osiguranje ili bezbednosni sistem biće formulisan tako da potencira sigurnost i zaštitu od pretnji. Nasuprot tome, za ekstrovertne korisnike oglas menja fokus: njima se isti proizvod prodaje kao nešto što donosi uzbuđenje i pažnju u društvu. Ovakav pristup se sve češće primenjuje i u sektoru ljudskih resursa prilikom zapošljavanja. Velike korporacije koriste automatizovane sisteme za analizu propratnih pisama, govora tela i stila komunikacije kandidata kako bi utvrdile da li se oni uklapaju u korporativnu kulturu.
Vojska, bezbednost i mentalno zdravlje
Domet ove tehnologije već davno je probio granice društvenih mreža i digitalnog marketinga, zakoračivši u zone daleko većeg društvenog i geopolitičkog uticaja. U vojnom sektoru i domenu nacionalne bezbednosti, psihološko profilisanje je postalo jedno od ključnih oruđa za vođenje psiholoških operacija (Psychological Operations – PSYOPS). Analizom digitalnog prostora neprijateljskih država ili ciljanih populacija, vojni stratezi mogu tačno mapirati tačke društvenog razdora, nezadovoljstva i polarizacije, te sistematski plasirati informacije koje destabilizuju protivnika iznutra.
Paralelno sa tim, ova tehnologija pronalazi primenu i u oblastima poput kliničke psihologije i mentalnog zdravlja. Analizom jezičkih obrazaca na društvenim mrežama, veštačka inteligencija može veoma rano detektovati prve znake kliničke depresije, suicidalnih misli ili drugih kognitivnih poremećaja, pre nego što sam korisnik ili njegova okolina postanu svesni problema. Međutim, i ovde se javlja etička dilema: ko ima pravo da pristupi ovim podacima i kako sprečiti da farmaceutske kompanije ili osiguravajuća društva iskoriste ove informacije za podizanje cena svojih usluga ili diskriminaciju pacijenata?
Kako sačuvati sopstveni integritet u digitalnom svetu
Pitanje više nije da li će se tehnologija psihološkog profilisanja koristiti, već kako ćemo kao društvo uspeti da je kanališemo kako ona ne bi postala oruđe za totalnu kontrolu i manipulaciju.
Potpuno povlačenje iz digitalnog prostora za većinu ljudi danas nije opcija, ali je razvijanje digitalne higijene i svesti o digitalnim tragovima koje ostavljamo postalo važan preduslov za zaštitu od psihološkog profilisanja i manipulativnog uticaja algoritama.
Milena Šović, AI Implementation Specialist & Content Trainer
Ilustracija: Gemini