没有真正的人接受民意调查：人工智能现在正在捏造“公众想法”

没有真正的人接受民意调查：人工智能现在正在捏造“公众想法”

前几天，Axios 发表了一篇文章，其中引用了“调查结果”，称大多数人信任他们的医生和护士。结果发现，这些“调查结果”完全是由一家名为 Aaru 的公司——使用人工智能（导致 Axios 发布了编辑注和“澄清”）捏造的。据《纽约时报》报道，Aaru 使用一种他们称之为“硅采样”的技术，其中大型语言模型（人工智能）可以以传统民意调查所需成本和时间的一小部分来模拟人类。

硅采样不是民意调查。这是机器对公众舆论的公然捏造——而主要新闻媒体和研究公司现在正在将这些捏造的内容作为合法调查结果发布。

这并非孤立的失误。这项技术正被媒体、民意调查和企业研究领域的一些巨头所采纳。盖洛普已与初创公司 Simile 合作，创建了数千个“数字孪生”，以替代真人。益普索正与斯坦福大学合作，率先开发用于公众舆论研究的合成数据。CVS 旗下的风险投资部门已投资 Simile，并已在使用这些捏造的见解来制定客户策略。而 Axios 等媒体则将这些产出视为新闻。

民意调查的全部意义一直在于真实性——捕捉实际人类的真实想法（在过度抽样你偏好的政党后，使其看起来好像人们喜欢希拉里·克林顿）。

这个过程并不完美，而且很混乱。假设一位民意调查员想了解美国有多少人支持某项政策措施，但民意调查员最终得到的调查包含了 80% 的共和党人和 20% 的民主党人。民意调查员可能认为，实际上该国更接近于 50-50 的分裂，因此对结果进行重新平衡以反映这种感知的现实。这意味着你读到的民意调查结果的百分比是模型的输出，而不是实际调查数据中的数字。

问题在于，每个模型都带有自身的偏见，因为民意调查员对于哪些变量应该更受重视存在分歧。2016 年，《纽约时报》首席政治分析师 Nate Cohn 进行了一项实验，他向五位民意调查员提供了相同的选举民意调查数据。（其中包括为《纽约时报》进行民意调查并首先获取数据的 Siena College。）

Cohn 先生发现，这五位民意调查员的模型返回的结果之间存在 5% 的差异。这个差异大于随机抽样通常的误差幅度，这意味着建模假设正在有意义地歪曲结果。这令人担忧，因为它表明民意调查员可以利用建模来引导民意调查朝着某个方向发展并影响公众舆论本身，而不仅仅是报告公众的想法。

沃尔特·李普曼一个世纪前就警告说，民主取决于对公众意愿的准确描绘。传统的民意调查，无论多么不完美，至少都始于真实公民的真实回应。它之所以昂贵、缓慢且混乱，正是因为人类是昂贵的、缓慢的且混乱的。硅采样消除了这种混乱的每一个痕迹——以及随之而来的现实的每一个痕迹。模型基于历史数据进行训练，由其创建者的偏见进行调整，并被提示输出客户希望看到的任何“代表性”观点。结果不是公众舆论。它是输入机器的假设的镜像。

虚假民意调查也选择了卡玛拉·哈里斯……

在 2024 年选举前夕，Aaru 进行了一次大规模模拟，自信地预测卡玛拉·哈里斯将以微弱优势获胜。市场研究人员现在使用这些合成民意调查来决定产品发布和广告活动。政策制定者悄悄地用人工智能生成的“选民情绪”取代了实际反馈。每一次受人尊敬的媒体或民意调查机构将这些发明当作事实呈现时，它们都在正常化捏造数据就足够好的观念。

后果已经显现。当头条新闻说“一项新民意调查显示”时，读者无法知道是否真的有人被问过。在机构信任度已经迅速下降的情况下，还要让决策者和记者获得源源不断的看似合理的虚假数据。社会科学、政治策略和市场研究面临沦为精心设计的数字假装游戏的风险。

所以，就是这样……

Tyler Durden
2026 年 4 月 8 日，星期三 - 16:40