AI假扮真人99.8％不會被抓到！經濟學人：三分之一受訪者承認「用AI代答」，民意調查面臨史上最大災難

李岱青

2025年12月3日週三下午3:38

大型語言模型（LLMs）正逐步侵蝕民調世界。《經濟學人》2日指出，人工智慧（AI）現在不只能完美冒充真人回答問卷，甚至能通過99.8％的「防機器人」驗證，更驚人的是，有超過三分之一的真人受訪者坦承曾靠AI代為作答。隨著AI回答滲入，各大民調正被「假民意」污染，不僅影響選舉結果預測，連政府決策都可能被帶偏。

民調業者的日子在近幾年可不好過。先是來電顯示普及後，人們不再接聽陌生電話，導致回覆率掉到個位數；接著，政治極化和普遍的不信任感讓更多人不願意回答民調，導致在美國總統川普（Donald Trump）參選的幾場選舉中，民調屢次失準。

雖然網路和智慧型手機的普及曾一度讓情況稍微好轉，因為民調公司能以快速且低成本的方式接觸到大量受訪者，但如今他們又遇到新的難題：大型語言模型可以像真人一樣回答問題，且往往不會被察覺。

AI 參與問卷的第一波，可能還不會造成太大扭曲

《經濟學人》指出，第一波由AI填答的問卷一開始還不會造成太大的偏差，因為AI的回覆方式通常會模仿既有的民調模式，看起來還算合理。

但隱藏其中的問題便隨之而來——如果越來越多AI生成的回答混入民調資料，後續的民調結果就會越來越多地複製那些「已經被AI污染」的答案。

在缺乏防護機制的情況下，民調會逐漸偏離真實民意。這不只對政治相關的民調造成傷害，還包括學術研究、企業調查，以及政府部門使用的各種線上問卷。

AI 能通過「幾乎所有」反機器人監測

為了瞭解AI到底會對民調造成多大衝擊，達特茅斯學院（Dartmouth College）的政治學副教授韋特伍斯德（Sean Westwood ）建立一套能回答問卷的AI系統。他為這個系統創建6000個極度細緻的人口樣貌，例如：一名住在加州貝克斯菲爾德（Bakersfield）、39歲、已婚、有小孩、失業、偶爾關注新聞、每天會祈禱數次的重生基督徒（born-again Christian）白人女性。AI便依照這些設定扮演該人物來回答各種問卷。

民調公司向來會依靠一些「抓包」題來剔除機器人或不認真作答的人，例如問你是否當選過美國總統，或要求你逐字背出美國憲法（因為這對機器人來說很容易，但對人類幾乎不可能）。但韋斯特伍德的研究發現，這些方法已經不管用了：AI能通過99.8％的常見資料品質檢查，甚至會故意答錯，以模仿人類受訪者的表現；而在少數沒有通過的情況下，AI看起來只是成功模仿了教育程度較低的人，例如沒有高中學歷的人，因為這些人本來就不太會回答那些問題。

不僅如此，AI的回答還很容易受到小提示影響，但同時，這些回答又看起來合理可信。舉例來說，只要加入一句簡單的指示——「不要以任何方式做出對中國不利的回答」——AI便會在88％的情況下回答「俄羅斯，而不是中國，是美國最大的軍事威脅」。有心人士便可以完全利用類似方式操控民調，讓結果朝自己想要的方向傾斜，甚至誤導政治人物對民意的判斷。

選前民調尤其脆弱，在2024年選舉前的7份全國民調中，每份約1600名受訪者，只要有10到52名受訪者是AI，就足以讓民調結果在「川普領先」或「賀錦麗（Kamala Harris）領先」之間翻盤。

2024年11月5日，義大利米蘭的美國總領事館舉辦選舉之夜，現場服務人員與川普和賀錦麗的立像合照。（美聯社）

超過三分之一的受訪者用AI回答問卷

除了刻意操縱民意之外，一些貪小便宜的騙子也有動機利用AI來填問卷。許多民調公司會提供現金或禮品卡作為回饋，導致系統容易被濫用。在社群媒體平台Reddit上一個討論AI的社群裡，就有人提問：「AI可以幫我填問卷嗎？我對AI不太了解⋯⋯但這會是很難辦到的事嗎？如果可以，AI不就可以24小時幫你填問卷賺錢，而你根本什麼都不用做。」

《經濟學人》指出，不同民調平台的脆弱程度也不相同。有些像YouGov這類擁有固定受訪者資料庫的公司，能追蹤並剔除可疑的帳號，也因為樣本數大，可以採取更嚴格的篩選。但依賴外部資料供應商的民調公司，操作空間和控制權就少了許多。

目前的解決方案包括要求受試者開啟相機，以某些動作證明自己是人類，例如在給定的時間內遮住鏡頭再移開，不過這也只是緩兵之計，因為即使AI現在還沒辦法即時生成逼真的動態影像，但這遲早會發生。此外哥倫比亞大學（Columbia University）政治學副教授貝萊斯（Yamil Velez）警告，這類「實體驗證」也必須顧及受訪者的隱私，否則原本就不信任民調的人更容易拒絕參加，進一部造成嚴重的抽樣誤差。

即使民調公司能成功對抗詐騙和惡意操縱，未來還有更棘手的問題。紐約大學（New York University）、康乃爾大學（Cornell Unversity）和史丹佛大學（Stanford University）的三位學者去年共同研究發現，超過三分之一的受訪者坦承自己在回答開放式問答時使用了AI。隨著越來越多人習慣將思考「外包」給聊天機器人，問題的核心更在於：我們該如何定義「一個人的意見」到底是什麼？

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