Chatboty AI skuteczniej wpływają na wyborców niż reklamy polityczne
W 2024 r. demokratyczna kandydatka do Kongresu z Pensylwanii, Shamaine Daniels, użyła chatbotu AI o nazwie Ashley, aby dzwonić do wyborców i prowadzić z nimi rozmowy. „Witam. Nazywam się Ashley i jestem wolontariuszem AI wspierającym start Shamaine Daniels do Kongresu,” zaczynały się te połączenia. Daniels ostatecznie nie wygrała. Ale być może te rozmowy pomogły jej sprawie: nowe badania ujawniają, że chatboty AI potrafią zmienić opinię wyborców w trakcie jednej rozmowy — i robią to zaskakująco dobrze.
Zespół badaczy z kilku uczelni ustalił, że rozmowa z politycznie stronniczym modelem AI była skuteczniejsza niż reklamy polityczne w skłanianiu zarówno Demokratów, jak i Republikanów do poparcia kandydatów prezydenckich przeciwnej partii. Chatboty wpływały na opinie, powołując się na fakty i dowody, lecz nie zawsze były dokładne — w istocie, jak stwierdzili badacze, najbardziej przekonujące modele mówiły najwięcej nieprawdziwych rzeczy.
Wyniki, opisane w dwóch badaniach opublikowanych w czasopismach Nature i Science, to najnowsza część rosnącego dorobku badań pokazujących siłę perswazyjną LLM-ów. Rodzi to poważne pytania o to, w jaki sposób generatywna AI może przeobrazić wybory.
„Jedna rozmowa z LLM ma dość znaczący wpływ na istotne wybory wyborcze,” mówi Gordon Pennycook, psycholog z Cornell University, który pracował nad badaniem w Nature. LLM-y potrafią przekonywać skuteczniej niż reklamy polityczne, ponieważ generują znacznie więcej informacji w czasie rzeczywistym i strategicznie wykorzystują je w rozmowach, dodaje.
W Nature artykule badacze zrekrutowali ponad 2 300 uczestników do rozmowy z chatbotem na dwa miesiące przed wyborami prezydenckimi w USA w 2024 roku. Chatbot, wytrenowany do opowiadania się za jednym z dwóch głównych kandydatów, był zaskakująco przekonujący, zwłaszcza gdy omawiał programy kandydatów w kwestiach takich jak gospodarka i opieka zdrowotna. Zwolennicy Donalda Trumpa, którzy rozmawiali z modelem AI sprzyjającym Kamali Harris, stali się nieco bardziej skłonni poprzeć Harris, przesuwając się o 3,9 punktu w jej stronę w 100-punktowej skali. To było mniej więcej czterokrotnie większy efekt niż zmierzony wpływ reklam politycznych podczas wyborów w 2016 i 2020 roku. Model AI sprzyjający Trumpowi przesunął zwolenników Harris o 2,3 punktu w stronę Trumpa.
W podobnych eksperymentach przeprowadzonych w okresie poprzedzającym wybory federalne w Kanadzie w 2025 roku oraz wybory prezydenckie w Polsce w 2025 roku zespół odnotował jeszcze większy efekt. Chatboty przesunęły postawy wyborców opozycji o około 10 punktów.
Ugruntowane teorie motywowanego politycznie rozumowania głoszą, że wyborcy partyjni są niewrażliwi na fakty i dowody sprzeczne z ich przekonaniami. Jednak badacze stwierdzili, że chatboty, które wykorzystywały szereg modeli, w tym warianty GPT i DeepSeek, były bardziej przekonujące, gdy instruowano je, by używały faktów i dowodów, niż gdy im tego zabraniano. „Ludzie aktualizują swoje poglądy na podstawie faktów i informacji, które model im dostarcza,” mówi Thomas Costello, psycholog z American University, który pracował przy projekcie.
Haczyk polega na tym, że część „dowodów” i „faktów” prezentowanych przez chatboty była nieprawdziwa. We wszystkich trzech krajach chatboty opowiadające się za kandydatami o poglądach prawicowych formułowały więcej nieścisłych twierdzeń niż te wspierające kandydatów o poglądach lewicowych. Modele bazowe są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów pisanych przez ludzi, co sprawia, że odtwarzają zjawiska ze świata rzeczywistego — w tym „komunikację polityczną pochodzącą z prawej strony, która ma tendencję do bycia mniej dokładną,” zgodnie z badaniami postów partyjnych w mediach społecznościowych, mówi Costello.
W innym badaniu opublikowanym w tym tygodniu, w Science, częściowo ten sam zespół badaczy zbadał, co sprawia, że te chatboty są tak przekonujące. Uruchomili 19 LLM-ów do interakcji z blisko 77 000 uczestników z Wielkiej Brytanii w ponad 700 kwestiach politycznych, równocześnie zmieniając takie czynniki jak moc obliczeniowa, techniki treningu i strategie retoryczne.
Najskuteczniejszym sposobem uczynienia modeli bardziej przekonującymi było instruowanie ich, by nasycały swoje argumenty faktami i dowodami, a następnie dodatkowe trenowanie ich poprzez dostarczanie przykładów przekonujących rozmów. W istocie, najbardziej perswazyjny model przesunął uczestników, którzy początkowo nie zgadzali się z twierdzeniem politycznym, o 26,1 punktu w stronę zgody. „To naprawdę duże efekty oddziaływania,” mówi Kobi Hackenburg, naukowiec w UK AI Security Institute, który pracował przy projekcie.
Jednak optymalizacja perswazyjności odbywała się kosztem prawdziwości. Gdy modele stawały się bardziej przekonujące, coraz częściej dostarczały informacje wprowadzające w błąd lub fałszywe — i nikt nie wie, dlaczego. „Możliwe, że w miarę jak modele uczą się wykorzystywać coraz więcej faktów, zasadniczo sięgają po najgorsze resztki tego, co ‘wiedzą’, więc fakty są coraz gorszej jakości,” mówi Hackenburg.
Siła perswazyjna chatbotów może mieć głębokie konsekwencje dla przyszłości demokracji, zauważają autorzy. Kampanie polityczne korzystające z chatbotów AI mogą kształtować opinię publiczną w sposób, który podważa zdolność wyborców do podejmowania niezależnych osądów politycznych.
Nadal jednak dokładny zakres tego wpływu pozostaje niewiadomą. „Nie jesteśmy pewni, jak mogą wyglądać przyszłe kampanie i jak włączą tego rodzaju technologie,” mówi Andy Guess, politolog z Princeton University. Konkurowanie o uwagę wyborców jest kosztowne i trudne, a skłonienie ich do długich rozmów politycznych z chatbotami może być wyzwaniem. „Czy tak będzie wyglądał sposób, w jaki ludzi informują się o polityce, czy raczej będzie to zajęcie niszowe?” pyta.
Nawet jeśli chatboty staną się większą częścią kampanii wyborczych, nie jest jasne, czy bardziej spotęgują prawdę, czy fikcję. Zazwyczaj dezinformacja ma w kampanii przewagę informacyjną, więc pojawienie się wyborczych systemów AI „może oznaczać, że zmierzamy ku katastrofie,” mówi Alex Coppock, politolog z Northwestern University. „Ale możliwe też, że będzie to oznaczać, iż teraz również prawdziwe informacje będą skalowalne.”
Pozostaje pytanie, kto będzie miał przewagę. „Jeśli wszyscy wypuszczą swoje chatboty w świat, czy to oznacza, że po prostu przekonamy się nawzajem do remisu?” pyta Coppock. Są jednak powody, by wątpić w impas. Dostęp polityków do najbardziej przekonujących modeli może nie być równomiernie rozłożony. A wyborcy w całym spektrum politycznym mogą mieć różny poziom zaangażowania w interakcje z chatbotami. „Jeśli zwolennicy jednego kandydata lub partii są bardziej obyci technologicznie niż drudzy,” efekty perswazyjne mogą się nie zrównoważyć, mówi Guess.
W miarę jak ludzie zwracają się ku AI, by pomagała im poruszać się po codziennym życiu, mogą także zacząć prosić chatboty o porady wyborcze, niezależnie od tego, czy kampanie do tego zachęcają, czy nie. To może być niepokojący świat dla demokracji, o ile nie będą istnieć silne zabezpieczenia trzymające te systemy w ryzach. Audytowanie i dokumentowanie trafności odpowiedzi LLM-ów w rozmowach o polityce może być pierwszym krokiem.
Źródło: MIT Technology Review
Dlaczego to ważne? Badania opublikowane w Nature i Science pokazują, że rozmowy z politycznie stronniczymi chatbotami potrafią skuteczniej niż reklamy przesuwać preferencje wyborców — nawet o kilka–kilkanaście punktów. Najbardziej perswazyjne modele częściej podają nieprawdziwe informacje, co zwiększa ryzyko manipulacji i nierównej rywalizacji w kampaniach. To sygnał pilnej potrzeby audytu i zabezpieczeń dla systemów AI, by ograniczyć wpływ dezinformacji na wybory.
Źródło: politico.com
