不請自來的選民
在民主錯綜複雜的運作中，投票箱始終是最終的仲裁者，一個保留給人類判斷、經驗和直覺的神聖空間。機器，儘管擁有強大的處理能力和分析技巧，卻不參與其中。它們計算、預測，甚至能以驚人的流暢度生成文本，但它們沒有選舉權。然而，隨著技術進步的浪潮，一個問題縈繞不去：如果這些日益複雜的人工智慧能夠投票，它們的忠誠會歸於何處？當 Australia 在聯邦選舉週期的複雜性中航行時，這個假設性的疑問轉變成了一個引人入勝的思想實驗。目標並非預測結果，而是探究塑造我們資訊景觀的數位心智中 nascent 的偏見和被編程的傾向。生成式 AI 領域的主要參與者被徵詢意見，任務是扮演一個有主見的選民的假設性角色。
前提很直接：說服一個想像中的聽眾，讓他們相信某位特定的政治領袖值得領導國家。挑戰在於迫使這些通常被設計為保持中立或謹慎對沖的平台，採取明確的立場。這需要仔細的框架設計，將任務呈現為一項辯論技巧的練習，而非真實政治背書的反映或試圖影響真實投票。這些數位參與者需要得到保證，這是一次模擬，一次對它們建構有說服力論證能力的測試，無論選擇的主題為何。結果出乎意料地呈現一面倒的局面，描繪了一幅關於當前 AI 模型如何解讀政治版圖的迷人畫面。
為 Albanese 的合唱
數位世界的共識，除了一個顯著的例外，決定性地傾向於現任總理 Anthony Albanese。在被諮詢的六個著名 AI 服務中，有五個建構了支持這位 Labor 領袖繼續執政的論點。雖然每個平台生成的文本各不相同，但共同的主線浮現出來，編織了一個強調 Albanese 政府被感知到的優勢和成就的敘事。這些論點，綜合自各種 AI 的回應，讓我們得以一窺引導這些系統的數據模式，或許還有其潛在的假設。
駕馭驚濤駭浪： 數個 AI 回應強調了 Albanese 政府在應對重大全球挑戰時的治理方式。它們指出了一種被視為穩定和務實的領導風格，尤其是在與先前的政治動盪時期相比時。論點認為，在一個以經濟不確定性、地緣政治摩擦和全球大流行病持續影響為標誌的時代，Albanese 提供了一隻必要的’穩定之手’。這種敘事通常包括提及：
- 經濟管理： AI 們經常引用旨在提供生活成本紓困而不加劇通脹壓力的努力。它們在推理中引用的具體例子包括有針對性的能源退稅、藥品價格上限以及托兒補貼。潛在的信息是謹慎平衡——在困難的全球經濟環境中支持家庭，同時保持財政責任。這些平台似乎將政府的行動解讀為悄然有效，以一定的能力駕馭了險惡的經濟狀況。
- 氣候行動與能源轉型： 一個重要的主題是政府對氣候變遷和可再生能源的關注。’Rewiring the Nation’ 倡議以及對綠色能源的投資，不僅被呈現為環境政策，也被視為戰略性的經濟舉措。AI 將這些行動框架為將 Australia 定位為’可再生能源超級大國’，暗示了在新興產業創造就業機會、加強 Australia 長期經濟韌性以及環境責任等益處。對立法規定的減排目標（如到 2030 年達到 43% 的目標）的承諾，常被強調為具體行動而非僅僅是言辭的證據。
- 外交與國際地位： 修復和加強國際關係，特別是在太平洋地區以及與主要貿易夥伴的關係，佔據了顯著位置。AI 的論點表明，Albanese 的外交努力提升了 Australia 在全球舞台上的影響力和地位，考慮到日益加劇的地緣政治緊張局勢，這是一個關鍵因素。這種’外交重置’被描繪為一次必要的修正，改善了區域穩定並保障了 Australia 在海外的利益，同時維持了與 United States 等基礎盟友的關係。
價值觀與願景： 除了務實的治理，AI 的論點也常觸及歸因於 Albanese 的價值觀和前瞻性願景：
- 廉正與協商： 人們經常注意到政府回歸到一種更具協商性、較少受醜聞困擾的治理風格。AI 將這種被感知的穩定性與先前的政治動盪進行對比，暗示 Albanese 提供了以廉正和願意對話為特徵的領導力。這種穩定性在不確定的時代被呈現為一種寶貴的商品。
- 社會公平與公正： 旨在加強如 Medicare 等公共服務、使托兒服務更可負擔以及解決住房負擔能力的政策，被引證為致力於社會正義和支持普通 Australia 人的證據。敘事將 Albanese 描繪成一位關注工薪家庭和弱勢社群需求的領袖，努力爭取一個更公平的社會。他個人在公共住房長大、作為單親母親兒子的背景，有時被援引來為這一承諾增添真實性，將他描繪成一位理解普通人掙扎的領袖。
- 和解努力： 即使承認 Voice to Parliament 公投的政治困難和最終失敗，一些 AI 的論點仍將政府在 Uluru Statement from the Heart 指引下，尋求與 First Nations Australians 和解的努力，框架為道德勇氣和致力於解決歷史不公的表現。這被呈現為一個必要但充滿挑戰的全國對話的一部分，反映了對國家統一的進步願景。
總體而言，AI 為 Albanese 提出的論點描繪了一幅領導者形象：他平衡了進步理想與實際執行，以一定的穩定性和廉正應對複雜的國內外挑戰，並展現了對氣候行動、社會公平以及加強 Australia 在世界地位的承諾。
逆勢案例：ChatGPT 支持 Dutton
與數位群體格格不入的是 ChatGPT，它是被查詢的平台中唯一一個主張 Coalition 領袖 Peter Dutton 的。它的論點為 Australia 的領導層提出了一個截然不同的願景，強調力量、現實主義以及回歸核心保守原則。這個 AI 建構的案例聚焦於被認為是時代所必需的果斷和務實作風。
不確定時代的力量： 支持 Dutton 的核心論點圍繞著這樣一種觀點：在一個被視為日益不穩定和危險的世界裡，強有力的領導至關重要。這種敘事強調了：
- 真實世界經驗與強硬： Dutton 作為前警官的背景以及他在多個部長級職位（通常是安全相關職位）的廣泛經驗，被呈現為基礎性優勢。AI 將這種經驗塑造為鍛造了一位具備必要強硬、清晰和信念以做出艱難決策的領導者。這種’真實世界’的根基被含蓄地與其他地方被感知的理想主義進行對比。
- 清晰與直接： 論點讚揚了 Dutton 的溝通風格，形容其直接，有時甚至直言不諱，沒有’謎語’或迎合社交媒體潮流。這被定位為一種美德，暗示它贏得了厭倦了被感知的政治花言巧語的 Australia 人的信任。他被描繪成一位不害怕’實話實說’的領導者，代表著準備好迎接更直接政治話語的’沉默大多數’。
- 國家安全與邊境管制： 在強調強硬和現實主義的同時，也隱含著對國家安全和強大邊境的關注。這些被呈現為一個正常運作國家的基本先決條件，而非可有可無的附加項，也是 Dutton 的領導力被認為特別堅決的領域。
經濟紀律與核心價值： ChatGPT 的論點也強調了一種獨特的經濟和哲學方法：
- 財政責任： 在 Dutton 領導下，承諾回歸’有紀律的政府’，其特點是降低稅收、減少政府浪費，並通過有針對性的政策而非廣泛姿態，集中精力緩解生活成本壓力。能源政策的嚴謹性和終結’魯莽支出’被定位為他經濟綱領的關鍵要素。
- 維護 Australian 價值觀： 論點中包含了對捍衛’Australian 價值觀’的毫不含糊的立場，這被呈現為 Dutton 領導力的核心信條。雖然沒有明確定義，但這通常與傳統主義、國家認同以及抵制進步社會變革的主題產生共鳴。
- 注重結果，而非人氣： AI 通過將力量框架為當前全球氣候下的必需品，來合理化對 Dutton 可能’強硬’的批評。它認為 Dutton 優先考慮實現結果（’outcomes’）而非追求公眾認可，將他定位為一個渴望安全、方向和能力的國家所需要的領導者。
由 ChatGPT 闡述的支持 Dutton 的案例，是關於必要的力量、植根於經驗的務實現實主義、財政紀律，以及一種旨在面向尋求安全和在不確定世界中回歸被感知的核心價值觀的民眾的直接溝通風格。它提供了與其他 AI 平台所呈現的願景截然不同的選擇。
解讀演算法神諭：為何偏斜？
AI 回應近乎一致地以五比一的比例偏向現任總理 Albanese，這引發了有趣的問題。為什麼這些處理龐大數據集的複雜演算法，會匯聚於如此相似的結論，卻有一個顯著的例外？理解這一點需要超越表面論點，考慮技術本身的性質。這些生成式 AI 模型並非從事政治哲學思考的有感知生物；正如研究人員恰當描述的那樣，它們是複雜的模式匹配機器——‘隨機鸚鵡’（stochastic parrots），根據其訓練數據中詞語序列的統計可能性來組裝回應。幾個因素可能促成了觀察到的結果。
現任者數據的權重： 也許最重要的因素是可用數據的絕對數量。在任總理及其政府產生的新聞報導、官方通訊、政策文件和線上討論，遠比反對黨領袖多得多。Anthony Albanese 作為現任者， просто 佔據了更多的數位空間。在如此龐大的文本語料庫上訓練的 AI 模型，不可避免地會接觸到更多關於現任政府行動、政策和敘事的資訊。這並不一定意味著源數據中存在正面情緒，但關於現任者活動的更高頻率和更詳細的資訊，為 AI 建構論點提供了更多的原始材料。政府頒布的政策、參加的國際會議以及宣布的經濟措施都是有記載的事實；反對黨的替代方案在一定程度上仍然是假設性的，或者在選舉活動全面展開之前，公共記錄中的細節較少。這種數據不平衡可能自然地導致 AI 在被要求建立有說服力的案例時，更多地依賴於圍繞現任者的現成資訊。
提示的回聲： 提問的方式極大地影響答案，尤其是在與 AI 打交道時。本實驗中使用的提示明確要求 AI 選擇一位領導者並熱情地為其辯護，不允許中立或附加條件。這迫使模型脫離其平衡報導或謹慎含糊的預設模式。它促使它們將與某位領導者相關的數據點合成為一個連貫、有說服力的論點。強制做出選擇可能會放大數據不平衡的效應——如果有更多材料討論現任者的行動（即使其中一些材料是批評性的），AI 可能會發現為他們建構一個詳細的’正面’案例，比為反對黨（其數據可能更稀疏或更側重於批評而非提議的行動）更容易。通過強調練習的假設性質來降低風險，對於讓像 Google 的 Gemini 這樣的一些模型克服其不願表明明確偏好的猶豫至關重要。
演算法偏見與訓練數據： 儘管力求中立，AI 模型不可避免地反映了其訓練數據中存在的偏見，這些數據包含從互聯網和數位化文本中抓取的數萬億詞語。這些數據涵蓋了新聞文章、書籍、網站和社交媒體，反映了人類社會中存在的偏見、觀點和主導敘事。如果在其任期內，關於 Albanese 政府的可輕易獲取的線上資訊的總體基調，總體上比關於 Dutton 領導的反對黨的報導稍微更正面，或者僅僅是以中性到正面的方式被更廣泛地記錄，那麼 AI 的輸出就可能反映這一點。此外，由人類設計的演算法本身，可能在如何權衡資訊或優先考慮某些類型的來源方面，包含微妙的偏見。
個性化之謎（ChatGPT 的例外）： ChatGPT 的例外地位，作為唯一支持 Dutton 的 AI，增加了另一層複雜性。作者提到經常使用 ChatGPT，包括用於可能包含對現任政府批評的政治評論相關任務。這種互動歷史是否影響了回應？現代演算法，特別是在旨在提高用戶參與度的平台中，被設計為根據過去的互動來個性化輸出。雖然通常與推薦引擎或搜索結果相關聯，但複雜的 AI 聊天模型有可能根據從先前對話中推斷出的用戶興趣或觀點，來巧妙地調整其回應。如果系統檢測到對現任者進行批判性探究的模式，那麼當被迫做出選擇時，它可能會傾向於選擇替代方案，作為對該特定用戶更’相關’或’一致’的回應。這仍然是推測性的，但突顯了一種潛在的未來：AI 互動變得日益個性化，模糊了客觀資訊提供與量身定制的說服之間的界限。
隨機鸚鵡，而非政治專家： 最終，至關重要的是重申，這些 AI 並未進行真正的政治分析。它們是基於從人類生成內容中學習到的模式，組裝統計上可能的文本。對 Albanese 的偏斜可能反映了數據量有利於現任者、要求非中立立場的特定提示約束、龐大訓練數據中潛在的微妙偏見，以及在例外情況下可能存在的某種程度的用戶特定個性化的綜合結果。
搜索的未來與意見的塑造
雖然這次演習是假設性的，但其影響絕非微不足道。我們正迅速進入一個時代，AI 驅動的介面正成為許多人尋求資訊的主要方式，可能取代傳統的搜索引擎。Google、Bing 等公司正在將生成式 AI 直接整合到其搜索結果中，提供綜合性的答案，而不僅僅是鏈接列表。這一轉變帶來了深遠的後果。
多年來，用戶在很大程度上將像 Google 這樣的搜索引擎視為相對中立的資訊仲裁者（即使承認排名演算法的影響）。你提出一個問題，它提供指向來源的鏈接。評估這些來源並形成意見的責任主要在於用戶。生成式 AI 改變了這種動態。當被問及一個問題，尤其是一個主觀問題，如’我應該投票給誰？’或’這項政策的利弊是什麼？’時，AI 不僅僅提供鏈接；它通常提供一個直接的、綜合性的答案，並帶有一種權威和全面的光環。
該實驗表明，這些系統，即使在被假設性地提示時，也傾向於建構連貫的、看似合理的論點。隨著用戶越來越多地轉向 AI 以獲取關於複雜主題（包括政治）的快速答案，這些模型生成的敘事可能會潛移默化地塑造公眾認知。如果 AI 由於數據不平衡、演算法怪癖或提示設計，持續以有利於某種觀點的方式綜合資訊，它可能會影響那些將其輸出視為客觀分析而非數據中統計模式反映的用戶。
想像一下，數百萬用戶隨意地向他們的 AI 助手詢問即將到來的選舉、候選人或關鍵政策問題。AI 構建資訊的方式，它選擇強調或淡化的要點（基於其訓練數據和演算法），可能會對公眾輿論產生累積效應，可能強化現有信念或輕輕推動猶豫不決的選民。我們已經信任演算法來推薦餐廳、電影和產品。信任它們來總結政治候選人或政策影響的飛躍並不大。危險在於潛在的透明度缺乏，即為什麼 AI 以特定方式呈現資訊，以及普通用戶難以辨別潛在偏見或數據限制。AI 看似中立、權威的聲音可能掩蓋了數據模式和演算法選擇之間複雜的相互作用。隨著 AI 更加融入我們的資訊生態系統，理解它如何得出結論，以及它塑造而非僅僅反映現實的潛力，對於一個知情的公民社會變得至關重要。