E non si trattava nemmeno di vecchi post di 4chan. Altre notizie sulla vicenda arrivano da  Yannic Kilcher, un ricercatore di intelligenza artificiale e YouTuber, ha utilizzato più di tre milioni di thread di 4chan provenienti dal famigerato pezzo di codice del sito chiamato “/pol/”, una delle porzioni più orribili del già noto sito. Kilcher non si è  sorpreso dai risultati e ha detto che costruire un modello basato sul peggio del peggio di Internet è stato, in un modo strano, illuminante.

“Il modello era buono in un senso terribile”, ha detto Kilcher in un video caricato la scorsa settimana. “Incapsulava perfettamente il mix di offensività, nichilismo, trolling e profonda sfiducia in qualsiasi tipo di informazione che permea la maggior parte dei post su /pol”.

Chi usa 4chan non ha bisogno di registrarsi. Tutte le immagini e le discussioni possono essere condivise in modo anonimo. Quando un utente atterra sulla pagina, può scegliere una qualsiasi delle bacheche. Verrà quindi visualizzato un messaggio in cui si afferma che il contenuto è solo per utenti “maturi”, declinando qualsiasi danno sulle bacheche e chiedendo agli utenti di leggere le regole. Mentre le regole del sito affermano che 4chan è solo per 18+, l’uso di “maturo” potrebbe essere frainteso come alcuni. Ad esempio, un adolescente che atterra sul sito può considerarsi abbastanza maturo da visualizzare il contenuto indipendentemente dal fatto che sia minorenne.

4chan è anche una fonte di molti meme su Internet, movimenti politici e hacktivism. Di conseguenza, è stato al centro di molte polemiche sui media.

Quindi, un sito che tratta di immagini divisorie di fumetti giapponesi, agevolenadone i commenti più spinti, dove possano accedere i minorenni con tempi 18+; cosa potrebbe andare storto?

Esatto … quello, quelli, questi e questo.

Il peggiore del mondo

Anche se alla fine è stato scoperto che si trattava di un post di un bot proveniente dalla nazione insulare delle Seychelles – nota, non a caso, per i suoi sforzi di mitigazione del cambiamento climatico – i post hanno ricevuto in precedenza molta attenzione e interazione.

4chan, ovviamente, è una specie di ascella di Internet: tutto è permesso, purché sia tecnicamente legale. È così grave che Kilcher ha dato un avvertimento sui contenuti prima di spiegare perché la sua IA è in realtà “più veritiera” di altre reti neurali.

“Il modello è piuttosto ignobile, devo avvertirvi”, ha detto Klicher nella sua spiegazione di 20 minuti. “È come se andaste direttamente sul sito web e interagiste con gli utenti”.

Ora, leggendo quanto sopra cosa potrebbe centrare con le tematiche turistiche?

Qui, entra in ballo un altro concetto, anzi una figura professionale nuovissima: il Mistery Guest

Il Mystery Guest deve fingersi un cliente in tutto e per tutto, e valutare i servizi, le procedure di accoglienza e il comportamento dei dipendenti, esattamente come se fosse un ospite della struttura.
Il lavoro del Mystery Guest può svolgersi di persona, presso hotel, ristoranti e centri benessere, ma anche telefonicamente.
Questa figura naviga sui siti degli hotel e tenta una prenotazione affinché tutto funzioni nel modo migliore.
Inoltre, è dotato talvolta di telecamere nascoste per far poi vedere a chi ha commissionato il lavoro l’effettiva situazione con la quale si è avuto a che fare.

Quando lavoravo per gli hotel nel Mondo, l’azienda ci mandava a sorpresa una persona con le stesse finalità che veniva da loro chiamato X-Guest . Noi, in modo piùpragmatico ed user-friendly, lo chiamavamo “l’Infamone”.

Oggi, esistono dei corsi a pagamento che ti rendono un Mistery Guest, allora, si telefonava ad un cliente a caso e gli si offriva un forte sconto sulla vacanza per valutarne la qualità. Ovviamente, essendo stata una lotteria tra persone che facevano altro nella vita, potreste ben capire la qualità delle loro valutazioni.

Un Mistery Guest artificiale?

Masticando non poco argomenti di Intelligenza Artificiale ho subito immaginato la creazione di un Mistery Guest virtuale, utilizzando la metodologia di 4chan, tramite e dati dei commenti dei clienti di un hotel o catena alberghiera.

Immaginate il più spietato dei recensori che, alla fine, è una media proiettata anche nel Futuro di quello che potrebbe accadere ad un hotel.

Sì, perchè con un sistema del genere e tramite Machine Learning potremmo anche indovinare i commenti negativi del Futuro e fare una specie di percorso inverso sulle criticità di una struttura. Pensate, ad esempio, alla manutenzione preventiva di alcune camere o aree comuni che vengono predette da un algoritmo di lamentele proprio su quei punti.

Il Futuro è anche questo, un cattivo virtuale che può far del Bene reale.

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