随着人工智能技术的迅猛发展,尤其是大型语言模型(如ChatGPT)的广泛应用,许多人开始构想是否可以利用AI来替代传统的民意调查,以节省成本并获得更快速的结果。然而,尽管这种"AI民调"看似具备便利性和高效性的优势,但深入研究表明,人工智能无法真正代替由真实受访者构成的民意样本,也难以承担起民意调查所肩负的民主职责。民意调查不仅仅是一种数据采集工具,它是民主社会中彰显公民声音、促进决策透明和追求政治公正的重要手段。因此,探讨人工智能在民调领域的实际能力与局限,对保障民主制度的健康运行具有重大意义。 AI生成的"合成样本"准确性不足是其面临的首要挑战。来自美国Verasight公司与研究人员的合作数据显示,基于大型语言模型所制造的人物"数字双胞胎"在模拟真实选民群体的观点时产生了显著偏差。
具体来说,这些模型在回应涉及特朗普支持率、国会选举倾向等关键问题时,统计误差范围在4至23个百分点之间浮动。这种误差不仅影响整体样本的准确性,还对具体群体,尤其是少数族裔和小众交叉群体产生了更为严重的失真,举例而言,某些族裔对特朗普的支持态度在模型预测中偏差达到惊人的30个百分点。这种高幅度的误差使得基于AI生成数据的分析难以可信,更无法为公共政策制定或者选举预测提供扎实依据。 除了总体误差之外,人工智能生成的回答还缺失了人类在政治认知中的重要特征 - - 不确定性。真实受访者在面对复杂或新兴政治议题时,经常表现出"我不知道"或"视情况而定"的态度,这种犹豫和模糊反映了人类政治心理的复杂性和多样性。但AI模型通常会给出流畅而确定的回应,从不表达模糊或犹豫状态,导致民意的极化和片面化。
这种消除不确定性的倾向不仅扭曲了公众真实的态度结构,还掩盖了政治议题的复杂动态,进而危及对社会整体意见格局的准确把握。 人工智能无法胜任关键的一点是对新兴议题的认识和反应能力。基于训练数据集截止到2024年中期,AI模型对此后的公共议题缺乏实际经验和分析能力。举例而言,当被问及2025年由公众关注的新型地方分区改革政策时,多款大型语言模型不仅未能准确反映多数意见,甚至误判支持主流,严重偏离真实调查结果。相较之下,真实人类受访者可以基于自身经验和思考,表达对新话题的多元看法,这对于捕捉公众态度的演变极为关键。 在民主作用层面,完全用AI替代真实受访者的民调存在更深刻的伦理和制度隐患。
民调的核心价值在于"每个人一票一声"的平等参与原则。通过科学设计和严格抽样,调查确保每个公民都有机会被倾听,实现代表性和公平性。反观由AI根据统计相关性拼凑出的"合成样本",其实质是对过去数据和语言模式的机械拼接,缺乏个体生命体验和主观判断,容易扁平化少数声音,忽略交叉多样性,从而破坏代表公平。 此外,对政治不确定性的掩盖不仅有失真效应,也削弱了调查对公众"犹豫"或"摇摆"态度的捕捉能力。正是这种含糊与反复使得政治生态丰富和动态。AI民调的过度确定性倾向,容易制造极化分裂的假象,加剧社会对立,丧失民意调查作为社会整合和桥梁搭建工具的功能。
面对真实民意样本所具备的可溯源性和问责机制,AI模拟的黑箱性质更令人担忧。传统民调从招募流程、回应率、加权方案到问卷设计及潜在偏差,都能公开审查与修正,确保透明和专业。AI模型的推断过程和参数调整大多封闭不透明,结果受到模型训练语料和提示词设计的深度影响,公民、研究者甚至政策制定者难以追本溯源、监督纠错,导致信任缺失,影响民主合法性。 人工智能技术无疑是一把双刃剑。在民意调查中,合理利用AI辅助数据整理、文本分析和受访者反馈解读等环节,可以节省人力、提升效率。例如,将AI用于处理受访者的开放式回答,将海量文本转化为可量化信息,确实带来了便利。
然而,替代整个民调样本本质却大错特错,忽视了民调作为一种社会契约的凝聚意义和民主参与的独特价值。 面对民调成本上涨和传统媒介调查反应率降低的现状,我们应积极探索创新策略,而非转向"虚拟投票人"的快速捷径。建设稳定且具有代表性的在线调查面板,持之以恒地追踪硬触达群体,联合多家机构共享调查资源和数据,都可有效降低开销,同时保障科学性和公平性。这不仅尊重了调查原理,也避免了"数据之假"的风险。 最终,民意调查的价值不仅体现在统计准确,它蕴含了公民对社会决策的真实参与和表达。AI替代方案若失去人类主体的声音,只是冰冷算法的结果,背离了民主的初衷和公共舆论的本质。
在技术日益主导信息环境的时代,守护民调的真实性和社会正义尤显重要。只有倾听真实人民的心声,民主才能更具活力,更接近其理想。 人工智能的发展催生了许多技术妙想,但迎接未来的正确道路,绝不是忘却受访民众的存在。阿西莫夫小说中的"电子民主"固然令人警醒,其警示在于,剥夺人的参与权利带来的是社会的异化与信任崩解。民意调查作为民主的基石,必须保持其作为"人心测量仪"的人文精神。保持对现实民意的敬畏,才能让数据服务于人民,而非反过来塑造虚假的公众形象。
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