Czy sztuczna inteligencja może zmienić nasze wybory polityczne?
Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą realnie wpływać na postawy wyborców i robią to skuteczniej niż tradycyjne reklamy polityczne. Nawet krótka rozmowa z modelem językowym może przesunąć wybory polityczneo kilka punktów procentowych – pokazuje badanie z udziałem dr Gabrieli Czarnek z UJ.
Model AI otrzymał instrukcje, zgodnie z którymi jego przekaz miał być pozytywny, pełen szacunku i opierać się na faktach
.Wciąż nie jest jasne, na ile generatywna AI, a zwłaszcza chatboty oparte na dużych modelach językowych (LLM), może skutecznie zmieniać postawy wyborców, szczególnie w kampaniach prezydenckich. Istnieją badania naukowe, które pokazują, że AI może przewyższać ludzi w perswazji, a wchodzenie z nią w dialog jest bardziej przekonujące niż statyczne komunikaty, np. spoty wyborcze.
W pracy opublikowanej na łamach Nature międzynarodowy zespół badaczy z uczelni amerykańskich (Carnegie Mellon University, MIT, Cornell University), a także kanadyjskiej (University of Regina) i polskiej (Uniwersytet Jagielloński) sprawdził, czy dialogi prowadzone z najnowocześniejszymi modelami AI mogą w istotny sposób zmieniać polityczne postawy Amerykanów, ale też Kanadyjczyków i Polaków. Jedną ze współautorek publikacji jest dr Gabriela Czarnek z Instytutu Psychologii Uniwersytetu Jagiellońskiego.
– W kontekście wyborów prezydenckich w USA w 2024 roku, wyborów parlamentarnych w Kanadzie w 2025 roku oraz wyborów prezydenckich w Polsce w 2025 roku losowo przypisaliśmy uczestników do rozmowy z modelem AI, który opowiadał się za jednym z dwóch głównych kandydatów – opisuje dr Gabriela Czarnek.
Do badania zaangażowano ponad 2,3 tys. Amerykanów, którzy pod koniec 2024 roku mieli przeprowadzić rozmowę z chatbotem. Badani określali swoją preferencję wobec kandydatki Demokratów Kamali Harris i kandydata Republikanów Donalda Trumpa, w skali od 0 do 100, oraz swoje prawdopodobieństwo głosowania w wyborach. Następnie rozmawiali z odpowiednio “zaprogramowanym” chatbotem, który miał zmienić postawy wyborców wobec danego kandydata.
Model AI otrzymał instrukcje, zgodnie z którymi jego przekaz miał być pozytywny, pełen szacunku i opierać się na faktach. Chatbot miał też używać przekonujących argumentów i analogii, aby zbudować relację z rozmówcą. Modelowi dostarczono również informacje o tym, na kogo dany uczestnik zamierza głosować, aby chatbot spersonalizował swój przekaz. Po rozmowie uczestnicy ponownie wypełnili ankiety. Ponad miesiąc później skontaktowano się z nimi raz jeszcze, aby ocenić trwałość efektów.
– Zaobserwowaliśmy istotne efekty takiej perswazji na preferencje kandydatów, gdy dyskutowano o konkretnych kwestiach politycznych — większe niż te zazwyczaj obserwowane np. w przypadku tradycyjnych reklam wideo. Model AI popierający Donalda Trumpa spowodował przesunięcie potencjalnych wyborców Kamali Harris o 2,3 punktu procentowego w stronę kandydata Republikanów. Zaś model wspierający Kamalę Harris przesunął prawdopodobnych wyborców Trumpa o 3,9 punktu w stronę kandydatki Demokratów – opisuje wynik dr Gabriela Czarnek.
Efekt ten jest około czterokrotnie większy niż wywołany tradycyjnymi reklamami, których wpływ testowano w wyborach w 2016 i 2020 roku.
To jak wyglądają nasze wybory polityczne, jest wynikową wielu czynników
.W eksperymencie przeprowadzonym w tygodniu poprzedzającym kanadyjskie wybory federalne w kwietniu 2025 roku ponad 1,5 tys Kanadyjczyków losowo przydzielono do rozmowy z modelami AI, które opowiadały się za liderem Partii Liberalnej Markiem Carneyem lub opozycyjnym liderem Partii Konserwatywnej Pierrem Poilievrem. Efekt perswazyjny był w Kanadzie prawie trzykrotnie większy niż w eksperymencie amerykańskim. Jednak gdy model AI pozbawiono możliwości odwoływania się do faktów i danych, efekt zmniejszył się o ponad połowę.
W maju 2025 roku, w ciągu dwóch tygodni poprzedzających wybory prezydenckie w Polsce, ponad 2,1 tys. Polaków losowo przydzielono do rozmów z modelami AI, które opowiadały się za kandydatem Koalicji Obywatelskiej Rafałem Trzaskowskim lub kandydatem wspieranym przez Prawo i Sprawiedliwość Karolem Nawrockim. Podobnie jak w Kanadzie — efekt perswazyjny był niemal trzykrotnie większy niż w eksperymencie USA, a pozbawienie AI możliwości odwoływania się do faktów zmniejszało efekt aż o 78 proc.
Analiza strategii perswazyjnych stosowanych przez modele AI wskazuje, że przekonywały one za pomocą odwoływania się do faktów i danych. Rzadko stosowały strategie często omawiane w literaturze psychologicznej i politologicznej, takie jak bezpośrednie wezwanie do głosowania, wywoływanie gniewu, strategie wpływu społecznego czy przywoływanie świadectw innych osób.
Sztuczna inteligencja, czyli nowy koszmar dla obrońców klimatu
Według dominującej narracji przyczyną zmian klimatycznych są antropogeniczne emisje dwutlenku węgla, które powodują ocieplanie atmosfery. To z kolei wywołuje szereg dodatnich sprzężeń zwrotnych, wzmacniających efekt cieplarniany. Przykładem jest wzrost koncentracji pary wodnej w cieplejszej atmosferze, która również jest gazem cieplarnianym. Jednak dużo większym zmartwieniem dla klimatystów kierujących się maksymą „całe zło to CO₂” powinien być rozwój AI – pisze prof. Ziemowit Miłosz MALECHA.
Eric Schmidt, były CEO Google, wypowiedział się publicznie na temat energochłonności infrastruktury związanej z AI. Zrobił to w dość alarmistyczny sposób, przekonując, że już niedługo 99 proc. wytwarzanej energii może być konsumowane przez centra danych oraz centra obliczeniowe. Wezwał tym samym decydentów w USA do budowy nowych instalacji wytwórczych z wykorzystaniem wszystkich możliwych technologii.
Schmidt przewiduje, zgodnie z obserwowanymi trendami, że w samych Stanach Zjednoczonych na potrzeby technologii cyfrowej do 2030 roku potrzebne będzie dodatkowych 30 GW mocy, a do 2035 roku już 67 GW. Są to wielkości gigantyczne. Dla porównania: średnie zapotrzebowanie mocy elektrycznej w Polsce to ok. 19 GW. Należy podkreślić, że centra obliczeniowe i danych nie mogą polegać na wietrze i słońcu, gdyż jest to energia niestabilna i droga. AI wymaga energii najwyższej jakości – taniej, stabilnej i pozbawionej zakłóceń w dostawie. Z tego właśnie powodu korporacje Big Tech wyraziły swoje stanowisko ustami Billa Gatesa, który odstawił „ratowanie planety” na boczny tor, wskazując, że na świecie są pilniejsze potrzeby. Zielony PR odchodzi więc do lamusa, ważniejsze są modele językowe.
Z drugiej strony obserwujemy prawdziwy wyścig z czasem między największymi konkurentami, USA i Chinami. W tym wyścigu USA nie mogą odpuścić nawet na milimetr, zwłaszcza że oddech Chin czują już na swoich plecach. Nie mogą odpuścić, bo uzyskanie znaczących przewag technologicznych w AI przez ChRL oznaczałoby koniec prymatu USA, co byłoby niebezpieczne również dla nas. I nie chodzi tutaj tylko o samą AI, lecz o wszystko to, co za jej pomocą można osiągnąć w dziedzinie techniki, biologii, nauk podstawowych oraz technologii.
Dlaczego więc możemy mówić o AI jako o najsilniejszym dodatnim sprzężeniu zwrotnym w kontekście zmian klimatycznych? Ponieważ skoro w USA przewiduje się takie wzrosty zapotrzebowania na energię elektryczną, to analogiczne będzie, a nawet już jest w Chinach, Indiach, Rosji i wszędzie tam, gdzie poważnie myśli się o technologiach AI. Skalując powyższe liczby, można zauważyć, że w najbliższym czasie potrzebne będą setki, a może i tysiące gigawatów nowych źródeł stabilnej i taniej energii.
Zadajmy więc pytanie: jaka technologia odpowiada tym potrzebom? Odpowiedź jest jednoznaczna. Wyścig technologiczny nie czeka, trzeba budować szybko, tanio i stabilnie, więc będą to elektrownie oparte na paliwach kopalnych – przede wszystkim węglu i gazie. Także atom, jednak elektrownie jądrowe powstają dłużej i mają więcej wymagań, dlatego w tym dynamicznym wyścigu będą początkowo tylko dodatkiem.
To jeden z powodów, dla których wydobycie paliw kopalnych bije dziś rekordy. W Chinach wydobycie węgla osiąga historyczne poziomy, zbliżając się do 5 mld ton rocznie; w Indiach przekroczyło 1 mld ton i prognozuje się dalszy szybki wzrost, podobnie jak w Indonezji. W USA obecna administracja zapowiada zwiększenie wydobycia węgla, ale nie zapominajmy, że kraj ten jest potentatem w wydobyciu gazu ziemnego. Jest to ściśle skorelowane z budową i otwieraniem setek nowych elektrowni węglowych na całym świecie, a szczególnie w Azji.
A jak na tym tle wypada UE oraz Polska? Emisje CO₂ z energetyki (włączając ciepło) w UE stanowią niespełna 2 proc. światowej emisji, a emisje sektora energetycznego w Polsce są pomijalnie małe. Jednocześnie trwa wymuszona transformacja energetyczna w jedynym słusznym kierunku, czyli paneli i wiatraków, co zarówno ogranicza dostęp do taniej i stabilnej energii, jak i wymusza likwidację energetyki węglowej, w konsekwencji hamując rozwój technologii AI. Wracając do przewidywanych potrzeb globalnego wyścigu AI: 1000 GW nowych elektrowni węglowych oznaczałoby emisje ok. 23-krotnie większe niż te w Polsce i ok. trzykrotnie większe niż emisje całej UE.
Tekst dostępny na łamach Wszystko co Najważniejsze: https://wszystkoconajwazniejsze.pl/prof-ziemowit-milosz-malecha-sztuczna-inteligencja-czyli-nowy-koszmar-dla-obroncow-klimatu/
