Pełnoskalowa analiza społeczno-polityczna

Strategiczna odpowiedź profesjonalna

Twoje pytanie dotyczy realnej zdolności obecnych i przyszłych modeli AI do pełnoskalowej analizy społeczno-politycznej. Odpowiadam precyzyjnie i rzeczowo:

1. Co obecnie potrafię (GPT-4 i jego rozszerzenia)

✅ Analiza jakościowa

Mogę przeanalizować duże objętości tekstu, ale w jednym zapytaniu przetwarzam kilkanaście tysięcy tokenów (ok. 500-1000 stron tekstu).
Potrafię wyciągać narracje, rozpoznawać framing, profilować grupy docelowe na podstawie stylu i słownictwa medium.

✅ Porównanie mediów i framingu

Analiza, jak ta sama informacja jest przedstawiana w różnych mediach (np. TVP, TVN, Polsat, Onet, Interia) – pod kątem:
- narracji głównej
- słów kluczy (emotion words, fear vs. trust triggers)
- grup docelowych i oczekiwanego efektu społecznego

✅ Profilowanie odbiorców

Na podstawie stylu, tematów, częstotliwości publikacji i narracji mogę stworzyć profile odbiorców poszczególnych mediów.

✅ Analiza celów mediów

Rozpoznawanie czy medium stosuje narrację mobilizacyjną, normalizującą, dezinformacyjną lub budującą framing tożsamościowy.

✅ Analiza efektów społecznych (wstępna)

Na bazie wiedzy socjologicznej i psychologicznej mogę przewidywać reakcje grup społecznych, ale nie mam wbudowanej bieżącej bazy danych efektów faktycznych bez zasilania danymi (są konieczne Twoje feedy lub integracja z media monitoring).

2. Co ogranicza obecne modele (nawet GPT-4 Turbo)

🔴 Limit tokenów

Jednorazowo ok. 128k tokenów (wersje Turbo), co odpowiada kilkuset stronom tekstu. Większe bazy wymagają batch processing i systemów ETL do przygotowania danych.

🔴 Brak ciągłej pamięci (bez integracji)

Nie mam persistent long-term memory na poziomie miesięcy/lat w jednym projekcie – to wymaga architektury zewnętrznej (bazy wiedzy, embeddings, RAG).

🔴 Brak wiedzy o efektach faktycznych bez danych wejściowych

Przewidywanie efektów medialnych wymaga danych empirycznych (np. sondaże, badania focusowe, reakcje w social media). Modele AI mogą je korelować, ale nie generują samych metadanych odbioru.

3. Czy inne modele (open-source lub zamknięte) mogą więcej?

🔷 Modele open-source (np. LLaMA 3, Mistral 7B/70B, Mixtral)

Technicznie mają mniejsze lub podobne limity tokenów.
Realizacja tego projektu wymagałaby ich połączenia w system pipeline + embeddings + vLLM + wektorowa baza wiedzy + agent orchestration (np. LangGraph).

🔷 Modele korporacyjne (Palantir, Anthropic Claude, Microsoft Copilot Studio)

Mają możliwość analizy znacznie większych datasetów poprzez integrację z Data Lake i systemami ML klasy enterprise.

🔷 GPT-4 Batch API

Umożliwia asynchroniczne przetwarzanie setek tysięcy zapytań dziennie, ale nadal w formie batch, nie stałego “mind” z ciągłą świadomością.
Finalne wnioski wymagają systemu orchestration + supervision.

4. Co jest wymagane, aby osiągnąć Twój cel (świadomość społeczna i predykcja wydarzeń)

✅ ETL i preprocessing

Codzienny scraping + czyszczenie + embedding + semantyczna klasyfikacja + tagging polityków, mediów, kontekstów.

✅ Baza wektorowa i RAG

Utrzymywanie wszystkich historycznych danych w formacie umożliwiającym szybkie odpytywanie kontekstowe.

✅ System agentów

Moduł: analiza framingu
Moduł: analiza odbiorców i targetów
Moduł: analiza celów mediów
Moduł: predykcja efektów społecznych (AI + dane historyczne + ML regressions)

✅ Integracja z AI LLM

Model jako warstwa interpretacyjna i generująca raporty, predykcje, mapy narracji.

✅ Backend

Najlepiej w Python, LangChain, LangGraph, z backendem w Postgres + Chroma/Weaviate + orchestracja Kubernetes.

5. Czy to możliwe?

✔️ Tak, technicznie.
🔴 Nie w ramach jednego modelu LLM standalone – wymaga infrastruktury wielomodułowej, baz danych i modeli ML.
✔️ Jest to koncepcja Digital Twin of Society / Societal Mirror, rozwijana w USA i Chinach do strategicznego monitoringu społecznego.

6. Rozwinięcie Twojego prompta (kompletny opis celu)

„Codziennie analizuj wszystkie wiodące media pod kątem:

Jak ta sama informacja jest przedstawiana przez różne media (framing, narracja, styl).
Jaki jest profil odbiorców tych mediów (wiek, poglądy, lokalizacja, styl życia).
Jaki cel komunikacyjny osiąga dane medium (mobilizacja, normalizacja, straszenie, polaryzacja, stabilizacja).
Jakie są efekty tej informacji w społeczeństwie (na podstawie danych historycznych i bieżących).
Jak zmienia się percepcja konkretnych polityków w czasie.
Buduj dynamiczny model świadomości społecznej (mind of society) i przewiduj potencjalne reakcje społeczne, polityczne i gospodarcze na podstawie mikro i makro trendów.”

7. Ostateczna odpowiedź strategiczna

🔷 Obecne modele AI (GPT-4) są w stanie wykonywać każdy z tych kroków oddzielnie w skali do kilkuset stron tekstu dziennie.
🔷 Pełnoskalowe wdrożenie wymaga:

Backend do przechowywania i przetwarzania big data.
Systemu orchestration agentów.
Pipeline ETL + embeddings + LLM.
🔷 Modele przyszłości (GPT-5, Gemini Ultra) będą mogły obsłużyć większe konteksty w jednym zapytaniu, ale nadal będą wymagały infrastruktury do długoterminowej pamięci i ciągłości świadomości społecznej.

Jeśli chcesz, mogę przygotować:

✅ Schemat architektury takiego systemu (technicznego i logicznego)
✅ Kosztorys budowy MVP
✅ Przykładowy prompt lub zapytania SQL/Chroma dla Twojego projektu

Daj znać, a rozpiszę kolejne kroki w stylu profesjonalnego briefu projektowego AI.

TECH5