ИИ ломает политагитацию

Новые исследования переворачивают представления о том, как работают политические убеждения, и делают это при помощи генеративного искусственного интеллекта. Учёные выяснили, что даже самый простой аргумент, созданный ИИ, способен умерить политические взгляды человека. Однако более «умные» варианты — вроде персонализированных сообщений или длительного общения с ботом — не работают лучше. Эти неожиданные выводы опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Изменение мнений — ключевой элемент любой демократии. Политики, общественные движения и даже медики тратят огромные деньги на попытки повлиять на общественное мнение. И всё это время ответ на базовый вопрос — почему одни аргументы действуют, а другие нет — оставался туманным. Учитывая сложности изучения живой коммуникации между людьми, учёные годами опирались на две главные теории политического влияния.

Первая — микротаргетинг. Это когда сообщение подстраивается под особенности человека: его возраст, ценности, пол, профессию. Логика здесь простая: хочешь повлиять — говори на языке аудитории.

Вторая — модель вероятности переработки информации. Согласно ей, устойчивое изменение взглядов требует умственных усилий. Если человек задаёт вопросы, спорит, размышляет, он якобы меняет мнение глубже и надёжнее.

Проблема была в том, что тестировать всё это в реальности невероятно трудно. Люди — не роботы: тон голоса, мимика, личные симпатии — всё это вмешивается в эксперимент. Политолог Лиза Аргайл из Brigham Young University решила обойти человеческий фактор, используя генеративный ИИ. Вместе с командой она создала экспериментального «дебат-партнёра», который разговаривал одинаково со всеми — никаких человеческих настроений и случайных жестов.

Используя большие языковые модели, учёные создали тысячи вариантов сообщений с идентичным содержанием, но разной подачей. Так они смогли проверить, действительно ли персонализация и глубокие дискуссии дают преимущество.

Для этого провели два онлайн-исследования с участием почти 3 700 взрослых американцев. Людей набрали по принципу национальной репрезентативности: возраст, раса, пол, политические предпочтения. Темы выбрали горячие — иммиграция и школьные программы. Сначала участники высказали свои мнения, затем их случайным образом распределили по группам.

Все экспериментальные группы получили попытку убеждения, но в разных форматах:

• Первая — один общий, не персонализированный текст, максимально сильный аргумент противоположной позиции.
• Вторая — микротаргетированный текст, созданный на основе личных данных участника.
• Третья — полноценная дискуссия на шесть реплик с ботом, который задавал вопросы и подталкивал к размышлению.
• Четвёртая — «мотивационное интервью», где бот не спорил, а задавал вопросы, стимулирующие переосмысление.

Отдельный машинный анализ убедился: факты и аргументы везде одни и те же, отличается только форма подачи.

Итоги оказались ошеломляющими для политологов. Все участники, увидев аргументы другой стороны, действительно немного смягчили свои взгляды — в среднем на 2,5–4 процентных пункта. Но — и вот главное — персонализация, дебаты и мотивационные беседы НЕ дали преимуществ. Обычный универсальный аргумент оказался таким же эффективным. Более того, мотивационное интервью — метод, который психологи используют годами — часто было самым слабым.

Это ставит под сомнение фундаментальные представления о силе микротаргетинга и «глубокой переработки информации». Если преимущество и есть — оно минимальное. Простая, хорошо сформулированная мысль работает не хуже.

Учёные также измеряли «демократическую взаимность» — готовность считать оппонентов в политике разумными людьми, достойными уважения. Многие смягчили взгляды, но вот уважения к оппонентам у них не прибавилось. Исключение — обсуждение школьной программы: здесь участники стали терпимее, вероятно потому, что бот специально подчёркивал ценность социальной толерантности.

Авторы предупреждают: эти результаты не догма. В реальной жизни люди общаются годами, под давлением социальных связей, чего ИИ не может имитировать. Аргумент друга может воздействовать иначе, чем текст от безымянной нейросети. Это предмет будущих исследований.

Но главное открытие — ИИ отлично подходит для изучения социальных процессов. Он позволяет моделировать тысячи диалогов, что вживую стоило бы миллионы долларов и годы работы.

Исследование под названием «Testing theories of political persuasion using AI» провели Lisa P. Argyle, Ethan C. Busby, Joshua R. Gubler, Alex Lyman, Justin Olcott, Jackson Pond и David Wingate.