ChatGPT可能說服選民改變立場嗎？

◎王宏恩／內華達大學拉斯維加斯分校政治系副教授

自從2022年ChatGPT正式上線以來，人類的生活已經產生極大的改變。現在AI工具已經是工程師撰寫程式碼以及學生撰寫報告的必備工具，相關的AI應用也越來越頻繁出現在各個領域之中。過去許多AI生成的影片與文字，都有明顯的機器人痕跡（還記得AI製圖的六根手指以及不會吃麵嗎? https://en.wikipedia.org/wiki/Will_Smith_Eating_Spaghetti_test ），但這些問題隨著AI模型不斷進化，都已經慢慢消失了，現在我們已經愈來愈難區分AI製圖與真實的照片。

一群跨國的政治學、心理學、管理學研究團隊就決定研究這個政治科學領域裡面最重要的問題：AI是否可能成功地說服選民改變政治立場？這個重要的問題，讓這個研究團隊的兩篇文章同時刊登在頂尖期刊Nature以及Science:

Lin, H., Czarnek, G., Lewis, B., White, J. P., Berinsky, A. J., Costello, T., … & Rand, D. G. (2025). Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues. Nature, 1-8.

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09771-9

 

Hackenburg, K., Tappin, B. M., Hewitt, L., Saunders, E., Black, S., Lin, H., … & Summerfield, C. (2025). The levers of political persuasion with conversational artificial intelligence. Science, 390(6777), eaea3884.

https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.aea3884

過去的政治科學研究大多顯示，人們要改變立場並不容易。人們對於政策偏好會改變立場，往往是因為(1)他支持的政治人物也對該議題改變立場¹ (2) 他周遭有過半的人持有反面立場 ² (3) 他有一些特別重視、不容妥協的議題立場正好跟他支持的政黨不同 ³ (4) 經過長時間的審議 ⁴。

然而， ChatGPT等AI工具因為可以快速、大量的製造針對個人化的特定訊息、而且可以即時回饋給使用者，加上不是真人而沒有社交壓力，所以假如這樣的AI工具可以有效地大規模說服民眾支持或反對特定政策，對於未來民主發展會有可觀的影響。

同時，要去驗證這樣的平台傳遞的資訊是否影響民意並不容易，因為許多使用者可能上去只想聽自己想聽的話、或是誘導AI平台只支持自己的觀點等。換言之，假如要建立因果關係『原有態度–>AI平台提供資訊–>改變態度』，從實驗法的角度來看，必須要

(1)測量民眾原有的政治態度

(2)給予不同民眾不同的刺激，一些給予跟民眾既有態度同方向的AI生成說帖，一些給AI生成反方向的說帖

(3) 再次測量民眾的態度，是否會隨著說帖方向改變

而這也是這研究團隊第一篇在Nature的文章的主要研究方法。他們分別在三個實驗中，用AI說服民眾改變對於政治人物以及議題的看法，包括(1) 2300位美國總統大選選民、(2) 501位麻州公投迷幻蘑菇合法化選民、以及(3) 1500加拿大跟2000波蘭大選選民。

在三個實驗中，受訪者都先填寫前測問卷，表達對候選人以及議題的看法。它們接著被要求與訓練過的AI互動（平均6分鐘），而AI被隨機指示要拿到受訪者的前測態度後客製化生成說服選民的內容，而內容則是被隨機分派要支持特定方向、以及含有多少事實層面的說詞(與之對應的是強調個人特質或心理技巧策略)。互動之後，受訪者再填後測問卷重新評估對候選人或議題的看法。（AI模型分別為作者設計、GPT4.1、DeepSeekV3、Llama4Mav等）。

結果發現，在三個實驗中，受訪者在跟AI互動之後，態度都更顯著地往AI支持的方向移動。例如在下圖中（原文圖二），第一欄代表原本極度反對迷幻蘑菇合法化的選民，當跟支持該法案的AI互動後（vote-yes AI），顯著地開始支持法案合法化（往虛線右邊移動）。相較之下，最下面第三欄代表本來極度支持合法化的選民，當跟反對該法案的AI互動後（vote-no AI），顯著地開始反對法案合法化（往虛線左邊移動）。簡單來說，AI的確具有說服選民改變政治態度的效果！

然而，大家一定也有想到，AI說服的效果可能因人而異。而在前面的實驗中，AI跟每個受試者互動了六分鐘，到底裡面講了什麼，也許才是關鍵。可能某些類型的說詞對於選民特別有效、另一些說服策略則可能毫無效果。

因此，在另一篇發上Science的文章，這個研究團隊共邀請了將近80000位英國的受訪者，測試19種不同的LLM模型（包括通義千問、Llama、ChatGPT、Grok）在700個政治議題上的說服效果，一共測試了將近46萬次。每次都要受訪者跟AI對話2到10次，並且同樣紀錄受訪者的態度改變。最後，研究人員平均不同的跟不同AI模型互動的受訪者的態度平均的改變程度，就可以用來測量並比較不同AI模型的『說服人』的程度高低。

除此之外，這個研究團隊也有針對AI進行實驗設計，有許多受試者不是單純被分配到一個AI模型對話，而是研究人員有先跟這個AI說要怎麼對話，例如『用說故事的方式』、『多提供事實』、『多道德勸說』等，用來觀察哪一種說法會更有效。

結果如下圖（原圖3A)。平均而言，當AI使用『多提供事實』這個策略，包括多提供數字、新聞連結等，其說服效果是最大的。相較之下，使用道德勸說的方式，結果反而比沒有特別訓練給予指示的AI（None)還要更差。

另外，研究人員也發現，至少在研究人員測試的19種模型中，越大的模型（參數越多、計算越多)平均而言說服效果還是比較好。

從結果看來，讓AI多用事實跟數字來說服人看起來最有效果，但研究人員也馬上發現一個大問題：當研究人員特別叫AI要『多提供事實』來說服受試者時，AI為了要說服，反而可能會『特別編造事實』！研究人員整理了AI跟受試者的對話紀錄，並額外使用事實查核機構提供的資料來驗證AI講的每句話的真假。結果發現（如下圖，原文圖4B），當AI模型特別被先要求要多提供事實時，雖然在說服內容的篇幅上的確會給更多數字跟新聞，但是裡面真實性也大幅下降，代表AI會偷偷編造數字或假資訊來源來說服受試者，只為了讓讀者會改變政治立場，達到AI被告知的工作目標。

這兩篇文章都是使用超級大規模的實驗法，而且做得非常及時（用2025年5月底出爐的最新AI模型），也橫跨不同的政治議題與領域，並且也有巧思（設計不同的說服方法等），因此被學術界最頂尖的期刊Nature以及Science接受。讀者看到這裡，也可以知道這是兩篇非常重要的文章。

這裡值得注意的是，這篇文章的實驗強度是很強的，因為受試者被要求跟AI互動六分鐘，這時間內受試者是全神貫注的接收AI的資訊，而且受試者事前就知道要跟AI互動，這些可能誇大了AI的說服效果。但反過來說，假如各位讀者日常在網路上跟不知名網友唇槍舌戰，但假如這名網友背後其實是AI，是否各位讀者可能就在不知情的情況下被這個套皮AI給說服改變立場了呢？

如同本文一開始所說，AI的優勢就是可以大規模的個人化與工作自動化，假如今天有政治人物或政黨或其他國家的勢力，控制兩千三百萬個AI說客，每個模型都特別先收集你的社群網站資料以及過往發言、然後針對每個人都專門制定一個個人化說帖、開始隨時在網路上追蹤你、跟你互動來說服你改變立場，這樣對於整個民主制度的發展是否是一種危機呢？這些都是接下來人類跟民主制度需要去重視並探討的問題。