Discorso Politico e Large Language Models: Un’Analisi Data-Driven

Artificial intelligence is rapidly transforming the landscape of political communication, raising crucial questions about credibility, influence and accountability in public discourse. This thesis aims to analyse how advanced language models (LLMs) generate political discourses, exploring their ability to reflect and potentially shape contemporary political narratives. Through a detailed analysis of two separate corpora, the AI Total Corpus (ATC) and the AI General Vision Corpus (AGVC), the research focuses on issues relevant in the US bipartisan context, known as hard issues. The ATC corpus consists of 672 discourses generated by four different LLMs: GPT 3.5, GPT 4, Meta-Llama-3 and Mixtral-8x7B. Each model produced 168 speeches on 14 topics, including climate change, immigration and gun control. Using twelve specific prompts designed to vary narrative style and target audience, the research analyses the linguistic and rhetorical differences between progressive and conservative versions of the speeches, revealing how AI can not only reflect human ideological inclinations, but also amplify them. The AGVC, although more contained, includes 96 discourses and focuses on progressive and conservative worldviews, allowing us to assess how political ideologies are synthesised and presented. The work adopts Critical Discourse Analysis as a central methodological approach to study the dynamics between language, power and ideology in the context of AI-generated political discourse. This approach, complemented by the use of corpus linguistics tools, such as WordSmith Tools 8.0 for quantitative analysis and LIWC-22 for semantic analysis, allows us to investigate the linguistic and rhetorical features of the discourses produced. The combined use of quantitative and qualitative techniques provides a robust basis for examining how AIs synthesise and present political narratives, identifying frequencies, lexical collocations and emerging ideological biases. A central theme of this research is accountability and transparency in the use of AI in political communication. AI technologies, while powerful tools for content generation, operate without a true understanding of meaning, which raises questions about the credibility and reliability of the political messages produced. AIs can influence political perceptions, appearing credible and persuasive, despite their lack of consciousness and intentionality. Through an integrated approach combining quantitative and qualitative methodologies, this thesis aims to make a contribution to the understanding of the interactions between technology, language and politics. In conclusion, the work stimulates a debate on the implications of AI technologies in shaping public opinion and political discourse, emphasising the need for an ongoing and in-depth analysis of these evolving dynamics. The findings suggest that although AI can facilitate political communication and broaden public debate, there is a significant risk of bias and manipulation. Therefore, it is crucial to develop mitigation strategies that ensure the responsible and inclusive use of these technologies in the political sphere.

L'intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il panorama della comunicazione politica, sollevando interrogativi cruciali sulla credibilità, l'influenza e la responsabilità nel discorso pubblico. Questa tesi si propone di analizzare come i modelli di linguaggio avanzati (LLMs) generino discorsi politici, esplorando le loro capacità di riflettere e, potenzialmente, plasmare le narrazioni politiche contemporanee. Attraverso un'analisi dettagliata di due corpora distinti, l'AI Total Corpus (ATC) e l'AI General Vision Corpus (AGVC), la ricerca si concentra su questioni rilevanti nel contesto bipartitico statunitense, note come hard issues. Il corpus ATC è composto da 672 discorsi generati da quattro diversi LLMs: GPT 3.5, GPT 4, Meta-Llama-3 e Mixtral-8x7B. Ogni modello ha prodotto 168 discorsi su 14 argomenti, tra cui il cambiamento climatico, l'immigrazione e il controllo delle armi. Utilizzando dodici prompt specifici, progettati per variare lo stile narrativo e il pubblico di riferimento, la ricerca analizza le differenze linguistiche e retoriche tra le versioni progressiste e conservatrici dei discorsi, rivelando come le AI possano non solo riflettere le inclinazioni ideologiche umane, ma anche amplificarle. L'AGVC, sebbene più contenuto, include 96 discorsi e si concentra sulle visioni del mondo progressiste e conservatrici, permettendo di valutare come le ideologie politiche vengano sintetizzate e presentate. Il lavoro adotta l'Analisi Critica del Discorso come approccio metodologico centrale per studiare le dinamiche tra linguaggio, potere e ideologia nel contesto del discorso politico generato dalle AI. Questo approccio, affiancato dall’uso di strumenti di linguistica dei corpora, come WordSmith Tools 8.0 per l'analisi quantitativa e LIWC-22 per l'analisi semantica, permette di investigare le caratteristiche linguistiche e retoriche dei discorsi prodotti. L’uso combinato di tecniche quantitative e qualitative offre una base robusta per esaminare come le AI sintetizzano e presentano le narrazioni politiche, identificando frequenze, collocazioni lessicali e bias ideologici emergenti. Un tema centrale di questa ricerca è la responsabilità e la trasparenza nell'uso delle AI nella comunicazione politica. Le tecnologie AI, pur essendo strumenti potenti per la generazione di contenuti, operano senza una vera comprensione del significato, il che solleva interrogativi sulla credibilità e sull'affidabilità dei messaggi politici prodotti. Le AI possono influenzare le percezioni politiche, apparendo credibili e persuasive, nonostante la loro mancanza di coscienza e intenzionalità. Attraverso un approccio integrato che combina metodologie quantitative e qualitative, questa tesi intende fornire un contributo alla comprensione delle interazioni tra tecnologia, linguaggio e politica. In conclusione, il lavoro stimola un dibattito sulle implicazioni delle tecnologie AI nella formazione dell'opinione pubblica e nel discorso politico, sottolineando la necessità di un'analisi continua e approfondita di queste dinamiche in evoluzione. I risultati ottenuti suggeriscono che, nonostante le AI possano facilitare la comunicazione politica e ampliare il dibattito pubblico, esiste un rischio significativo di bias e manipolazione. Pertanto, è cruciale sviluppare strategie di mitigazione che garantiscano l'uso responsabile e inclusivo di queste tecnologie nella sfera politica.