El uso de modelos de lenguaje a corto plazo que más me entusiasma son las interfaces especializadas para realizar simulaciones de impacto de políticas, con formas agradables de visualizar los efectos de segundo y tercer orden. Imagino que los responsables de políticas, por supuesto, tendrán malos incentivos al usar estas herramientas: "¿cuál es la política más popular que también me enriquecerá más sin que sea demasiado obvio?" Pero por eso estas mismas herramientas deberán estar disponibles y ser utilizadas por los ciudadanos/la sociedad civil: "¿cuáles son los impactos de esta política propuesta, hay mejores permutaciones?" Lo que será interesante es que la gente no estará de acuerdo con las suposiciones detrás de algunos de los razonamientos. Así que los mensajes del sistema y el ajuste fino serán una parte importante de la ecuación, al igual que el debate a través de agentes. Y gran parte de esto ya refleja cómo hacemos las cosas (en democracias); la diferencia es que el nivel de calidad se eleva, y la verificación de la motivación (instrucciones) puede ser mucho más transparente. En este momento, el análisis de políticas de los think tanks o empresas de consultoría a menudo es una caja negra: obtienes conclusiones, tal vez algunos datos, pero toda la cadena de razonamiento y los valores incrustados están oscurecidos. Además, a menudo son de baja calidad. Con los sistemas de IA podrías obtener algo más cercano a "muestra tu trabajo" a nivel fundamental. No resuelve el conflicto y el desacuerdo, pero creo que mejora significativamente nuestros mecanismos de resolución.