生成式AI如何悄然影响政治？以2024年美国总统大选为例

2024年美国总统大选可以被视为人工智能爆发式发展后首次深度介入的重大政治事件。在这一过程中，生成式AI等技术不仅改变了信息的生产和传播方式，也在一定程度上重塑了美国选民的认知模式，影响了公共舆论的质量，甚至在更深层次上冲击了民主的核心理念。

“事实”的幻象

本次大选期间，生成式人工智能技术的广泛使用极大地提高了虚假信息的生产效率与真实感。虚假信息的生产者利用深度学习模型生成图像、音频和视频，以逼真的细节伪造候选人的发言或行为，形成所谓“深度伪造”（deepfake）。这种技术不仅可以轻松创建候选人的虚假视频，而且可以制造出真实感极强的“证据”，使得虚假信息具备更强的冲击力，进而误导选民。例如，此次大选期间，AI生成的候选人演讲或谈话的视频内容大肆传播，说明AI工具的普及使得生成虚假内容的门槛显著降低，虚假信息的规模化生产与分发成为趋势。

不仅如此，AI的应用还让虚假信息生产高度精准化。本次大选的虚假信息生产策略越来越多地运用了大数据分析与社交平台的用户画像，形成信息的“微定位”与“精准传播”。虚假信息的生产者通过分析用户的浏览行为、兴趣偏好、社交关系等数据，针对特定的选民群体设计和推送信息，设计符合该群体认同的内容，以激发特定反应。这种精准传播策略强化了虚假信息的“个性化”效果，使得虚假信息的生产更具目的性与针对性。因此，在此次大选中，针对特定族群或社区的虚假信息明显增多，特别是在拉丁裔、非裔及其他少数群体中。这些信息多通过操控情感议题和身份认同，意图分化社会群体，激化族群间的矛盾。例如，在拉丁裔社区传播有关哈里斯“共产党员”身份的虚假消息，结合了文化特征、语言习惯等因素，表明操控者试图在目标群体中引发“内部分裂”效应。

生成式AI不仅能生成内容，还能精细化调整信息的情感基调，以增强虚假信息的情绪操控效果。例如，AI可以分析目标群体的情绪反应模式，并在虚假信息中添加不同的情感符号，以激发目标群体的特定情绪。这种情绪操控使得虚假信息的传播不再局限于事实层面，而是通过情感影响来更深入地左右选民的态度和行为。例如，关于选举舞弊和投票系统可靠性的虚假信息是2024年选举虚假信息的核心主题之一。这类内容通常围绕投票机故障、选票统计不公、非法移民参与投票等展开，意图在选民中制造普遍的不信任感。传播者通过夸大单一事件或凭空捏造故障事件的方式，在社交媒体上迅速放大信息，进而形成“事实”的幻象。生成式AI在情感个性化方面的作用，使得虚假信息的生产成为一个逐步引导用户、增强其情绪共鸣的定制化过程。

此外，为了增强虚假信息的可信度，虚假信息的生产者还往往采用“真实-虚假”混合编排策略。通过将部分真实事件与虚假信息相结合，使其具有较强的合理性和可信性。例如，在涉及投票系统故障的虚假信息中，生产者会引用真实的选举技术问题，并在此基础上夸大或捏造出所谓的系统性舞弊。此类编排策略不仅增加了信息的“新闻性”特征，还利用了受众对新闻事件的关注，使得虚假信息更易于被误认为真实报道。

多平台分层次精准传播

AI不仅能够优化信息的内容生产，还可以自动化控制信息的分发和扩散过程。从虚假信息传播策略的角度来看，2024年美国总统大选期间的虚假信息传播展现出更加复杂与精细的特征，传播者在多平台布局、社交验证与关键节点的精准调控等方面的策略尤其值得关注。

在此次大选中，多平台分层次的分发特征表现明显，即通过跨平台的协同布局实现信息的高效扩散，不同平台的特性被巧妙地整合应用。例如，短视频平台用于引发初步关注，随后在主流社交平台（如Facebook和X）上进一步放大，然后在私密通讯平台（如Telegram和WhatsApp）中形成封闭讨论圈。这种跨平台协同策略在信息传播初期迅速引发公众关注，并在传播中后期通过封闭性的平台讨论增强虚假信息的信任度，使受众难以接触到真实的澄清信息。特别值得注意的是，本次大选期间，匿名社交平台（如4chan、8kun等）成为虚假信息传播的温床。在这些平台上，用户利用匿名平台的自由度，不受约束地发布极端言论和阴谋论，将这些信息注入主流社交平台，进而逐步引流至公众视野，形成极具扩散力的“匿名性传播链”。这种策略使虚假信息在最初阶段有效规避了监管，使其得以在小范围内先行发酵，再扩展至更大范围，形成层次化的传播链条。

本次大选期间，虚假信息的传播者特别重视利用社交媒体用户生成内容的特性，诱导用户自发创作、传播虚假信息，最终形成由普通用户推动的“次生传播”链。具体而言，这一策略开始会通过制造噱头或炒作话题来激发用户参与。在这一过程中一般会大量调用社交机器人，在多个平台上同时分发虚假信息，从而快速制造舆论热点。这种自动化分发手段不仅提升了信息传播的速度，也使得虚假信息在多个平台上形成一种“存在感”与“可见性”，即便是较少关注选举的用户也会通过平台的特点内容推荐接触到这些信息。在此基础上，则会调用真实用户的社交验证机制，通过用户的社交关系网将信息进一步扩散，不仅让受众误以为信息来源广泛、真实可信，而且使虚假信息的传播更加隐蔽，并让受众在多次验证中增加了信任感，发挥了真实性增值的效果。例如，关于选举舞弊的指控通过高频传播形成了一种“事实错觉”，使部分受众产生“既然大家都在说，就可能是事实”的心理。可以说，AI的自动化分发能力，赋予了虚假信息“无缝衔接”的传播链条，极大地增强了其传播效能。

本次大选中的虚假信息传播策略中，舆论引导的关键节点被精确把控的趋势同样突出。从传统来看，在选举辩论、初选和投票日等关键节点，虚假信息传播者会抓住公众关注度高涨的时机，集中发布虚假内容，引导舆论倾向。此次大选中，传播者在关键事件发生或舆论敏感时期集中传播虚假信息能力更加凸显。因为AI可以迅速分析社交平台上的讨论趋势，识别出潜在的热点话题和情绪波动，为虚假信息的生产与传播提供数据支持。此外，AI还可以模拟不同场景下的舆情发展路径，帮助传播者在不同阶段调整策略。

通过对时间节点的把握，传播者不仅实现了信息的高效扩散，还在舆论导向上发挥了潜移默化的影响。相较于此前，这种在关键节点的集中传播进一步加深了虚假信息的传播效果，使其更易产生广泛而持久的影响。例如，在飓风“海伦妮”登陆美国并造成巨大损坏后，一些反映灾民与灾区惨状的AI 照片被极右翼政客、共和党 KOL（编注：即关键意见领袖，Key Opinion Leader）在X平台转发，配文则是“我们的政府又让我们失望了”、“执政者抛弃了他们”等，且相关内容的传播量均过百万。这说明AI不仅可以在真实事件基础上“借力打力”增强虚假信息的可信度，还揭示了AI如何通过实时监测和精准投放来助推虚假信息在选民中获得高度扩散并产生情绪影响。这种多层次、多环节的虚假信息传播模式是否代表了未来政治选举中虚假信息传播的典型方式，值得进一步观察。

综合上述分析可以看出，2024年的美国总统大选是生成式AI爆发式发展后首次深度介入的大选，其对选举过程和民主制度的影响深远且复杂。从舆论分化、情绪操控和信息真实性的危机，生成式AI都带来了信息生态和政治生态的多重改变。因此，这次大选为全球提供了一个重要的观察窗口，揭示了生成式AI对现代政治的潜在影响，也提醒我们在未来需更加重视信息治理、技术监管和政治制度的创新，以有效应对AI时代下的政治挑战。

（汤景泰，复旦大学新闻学院教授）