Se l'IA può capire i cicli storici

Ho provato a predire le fasi del ciclo storico con l'Intelligenza Artificiale. Ecco come è andata (presenterò il paper a Pisa il 5 Dicembre)

1. Avevo fatto una promessa

In un post di Luglio scorso avevo annunciato che stavo lavorando con L’Università di Torino per provare a predire le fasi un ciclo storico con l’Intelligenza Artificiale. Avevo promesso che avrei condiviso i risultati e.. ci siamo.

Ma riavvolgiamo il nastro e partiamo dall’inizio. Non mi stancherò mai di ripetere le fasi dei cicli storici delle società (tutte le società) secondo la Structural Demographic Theory, perché quello è il punto da cui sono partito. Riprendiamo lo schema proposto da Turchin e Hoyer:

Ci sono tre attori nella società, in tutte le società della storia, ovvero un popolo, che produce ricchezza seguendo l’esempio di una o più élite, le quali si sono arricchite ma sono in competizione tra loro con il fine di “cristallizzare“ la propria soluzione per produrre ricchezza in una cultura condivisa, di cui lo stato è arbitro e garante. L’interazione tra questi tre attori nel tempo produce diverse fasi, che si manifestano con eventi e passaggi diversi, ma il cui effetto è più o meno sempre lo stesso:

La fase 1 è la crescita, in cui viene diffusa una cultura nuova ed efficace che crea coesione sociale, crescita demografica e, a volte, distribuzione della ricchezza.

La fase 2 è di impoverimento della popolazione, in cui la ricchezza inizia a concentrarsi nelle mani delle élite per vari motivi, tra cui che la rendita del capitale investito, nel tempo cresce molto di più della rendita da lavoro, come dimostra Piketty.

La fase 3 è quella di sovrapproduzione d’élite in cui la popolazione cerca di prendere l’ascensore sociale per diventare élite, ma in gran parte ne resta fuori e la coesione sociale si rompe, insieme ai meccanismi di ascensore sociale, mettendo in crisi lo Stato.

La fase 4 è lo stress dello stato in cui gran parte della ricchezza viene sprecata per la lotta delle élite che vogliono riprendere il timone dello Stato.

La fase 5 è di crisi, collasso o ripresa. Qualsiasi evento scatenante che lo Stato non è in grado di gestire porta a potenziali collassi o riforme profonde, alla fine in ogni caso una élite vince sulle altre oppure le élite si mettono d’accordo tra di loro.

2. I risultati

Possiamo utilizzare l’Intelligenza Artificiale per riconoscere la fase del ciclo storico in cui siamo? Abbiamo provato a farlo partendo da delle brevi descrizioni di ogni decennio per cui abbiamo dati dal 12000 a.C. fino al 2010 in 18 punti del globo. I dati li avevo già introdotti in un post precedente. Le fasi del ciclo storico le ho fatte annotare a tre annotatori distinti, e alla fine ho ottenuto  un punteggio di accordo tra loro del 45,5% superiore al caso. Una volta valutata la robustezza dell’annotazione ho provato a fare modelli con versioni di BERT per l’Inglese e per l’Italiano e algoritmi di classificazione basati su reti neurali. I risultati sono riportati nella figura che segue:

Quello che emerge è la capacità dell’algoritmo di riconoscere le fasi 1 e 4, ma solo con la lingua inglese, mentre in italiano c’è più incertezza. Abbiamo anche provato a usare dei Large Language Model generativi, in particolare LlaMa3, descrivendo le cinque fasi come abbiamo fatto in questo post e chiedendo di riconoscerle a partire dal testo, anch’esso fornito come input. I risultati però sono al momento peggiori di quelli mostrati nelle tabelle, segno che c’è ancora molto lavoro da fare.

La mia spiegazione è che le fasi 1 e 4 hanno simili tipi di eventi nella maggior parte delle società (ad esempio riforme o guerre vinte nella fase 1, carestie o problemi finanziari nella fase 4) mentre c'è molta più variabilità per le fasi 2, 3 e 5. Per il futuro voglio quindi aggiungere una classificazione dei tipi di eventi, e capire che impatto hanno sulle fasi del ciclo storico.

Dal prossimo post inizieremo a parlare di evoluzione dell’informazione.