似是而非、充滿滑坡謬誤的千奇百怪陰謀論，充斥著我們賴以為伴的社群網路。
1969年阿波羅11號的登月其實是庫柏力克拍的、美國科技領先的原因其實是51區外星科技的逆向工程，或近幾年比較流行的地平說、深層政府與QAnon等等，陰謀論不勝枚舉。說網路是陰謀論和假消息的溫床，我想大家都不會反對。而日新月異、迭代速度越來越快的AI技術，更加劇了這個發展，聲音和影像等以假亂真的深偽技術，正帶著人類一去不返，種種科技發展的隱憂，都尚待我們面對和解決。
在這樣對未來充滿恐懼的氛圍下，最近的這個〈透過與AI對話，能夠長效削弱陰謀論〉（Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI）研究就更顯清流了。光看論文名稱，是不是聽起來挺反直覺的呢？
論文在講什麼？
首先，我們先來看看這篇論文在講什麼。
論文的三位作者Thomas H. Costello、Gordon Pennycook、David G. Rand分別來自麻省理工學院的斯隆管理學院，和康乃爾大學心理學系，有著社會心理學、行為科學、管理學、行為經濟學等學術背景。論文的切入點頗有趣——究竟與AI對話，能不能持久性的削弱陰謀論者的信念呢？答案是可以的。
在這項研究中，研究者找來2190名參與者，並請他們自述一項他們所相信的陰謀論，並詳細說明支持他們信念的證據或經歷。接著，讓參與者與GPT-4進行三輪對話，並根據參與者自己提供的證據生成回應，看AI是否能降低他們對陰謀論的信念。
首先，參與者得先描述一個他所相信的陰謀論，接著開始與AI展開辯論。
研究人員分別在與AI對話的前後，請參與者自行評估他們對該陰謀論的信任程度，以測量AI對他們的影響。除此之外，研究人員還在實驗後10天以及兩個月後進行後續追蹤，以評估影響的持久效力。
研究發現，在經過與AI對話之後，參與者對陰謀論的信念平均降低約20%，況且效果在實驗之後兩個月後仍然維持著；更厲害的是，連原先相信川普2020年選輸是因為做票的陰謀論堅定信仰者，也都有顯著的影響，甚至讓他們退追蹤了相關社群帳號，也不再分享那些與陰謀論有關的內容。
為何人類更願意相信AI？
「在具備超智慧的能力之前，AI會先擁有超級說服力。」——Sam Altman，2023年10月25日
我們都知，陰謀論的成因，靠的是社群平台演算法的推波助瀾，加上平台本身通常不願為未經證實的錯誤訊息負責，甚至還會讓此類消息擴散得更快更遠，進而強化陰謀論者的既有觀點。可是，憑什麼由同樣網路數據訓練出來的大型語言模型，卻能有效削弱陰謀論者的信念呢？
第一個關鍵，在於「對話」這個形式。和社群網路上由人類撰寫的貼文相比，與大型語言模型進行對話，更能提供使用者針對性的回應或反駁，是一種個性化的內容生成形式。論文認為，經過量身定製的證據，更有機會改變陰謀論者的信念。也有其他的研究論文發現，大型語言模型所生成的內容，比人類撰寫的資訊更具說服力，更證明GPT-4在辯論的表現是優於人類的，也更能與對手達成共識。
不過，雖說AI能讓陰謀論者開始自我懷疑，但也沒辦法做到徹底消除他們的陰謀論信仰。
第二個關鍵，就在於AI特有的「說服策略」了。
大型語言模型除了具備龐大的訓練數據資料，能提供豐富、基於事實的數據來反駁陰謀論，增強論證的說服力之外，還有另一個可能，在作者David G. Rand的X討論串也有類似的討論，那就是AI特有的說服策略。
人與人之間的對話，特別是針對爭議性公眾議題的討論，說好聽點是喜歡「動之以情」，難聽點就是會有各種情緒勒索、道德綁架、運用群體壓力和集體出征，說服不了對方也罷，反倒還容易加劇意見分歧的狀況。畢竟，當我們感受到自己的觀點受到挑戰時，多少會激起自我防衛心理，從而更維護和加深自己的信念。相反的，缺乏情緒反應的AI，會提供更客觀、更專注於事實的交流方式，有助於讓對話更加聚焦於證據和理性的討論。
另一方面，AI或許並沒有被參與者「擬人化」。就如同@noobestjohn在討論串中發表的看法：「我想，這可能是因為人們在使用Google或ChatGPT時，他們覺得是在『自己研究』，是自己改變了自己的想法，而不是別人說服了他們。」
無論如何，AI的「個性」說明了實驗結果——比起立場相異的其他人類，我們更願意相信AI。畢竟，AI缺乏個人利益和動機，也不帶情緒和偏見，反倒讓AI顯得中立客觀了。比起社群上各種帶風向，AI基於事實和數據的回答，能增加人們對AI的信任感，反倒讓大型語言模型被視為一個有用和中立的資訊來源。
講到最後，你是不是感到了某種違和感呢？沒想到，社群同溫層的泡泡和迴聲室效應，以及難解的極化問題，或許都能靠AI來解決？轉念又想，AI比人更有說服力，是否也暗示著AI的「洗腦力」更勝一籌呢？若是如此，誰掌握了大型語言模型，似乎也變成一件政治問題了。
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