想像一下,當你今天在社群發表對《剴剴兒虐致死案》議題的看法,而一則留言語氣溫和、思路清楚、甚至還藉資料來引發你對社會制度的不滿。你沒有被帶風向的感受,反而覺得對方講得有道理,還給他的留言按讚。
但你不知道,這樣的留言背後並不是真人。
蘇黎世大學近期在 Reddit 上進行了一場社會實驗[論文主題《人工智慧能改變你的觀點嗎?》(Can AI Change Your View?)]。他們讓 AI 扮演不同身份,包括「強姦受害者」、「創傷諮詢師」和「Black Lives Matter 運動的抵制者」,在 r/ChangeMyView(CMV)這個鼓勵觀點辯論的子板塊中發表意見。AI 所使用的策略分為三類:個人化說服、主流價值取向與社群互動風格導向。當 AI 先分析對象的個人資料與過往發言,再根據其特質撰寫回應時,其說服成功率甚至比真人高出六倍。最關鍵的是:沒有人懷疑和自己對話的是 AI。

研究團隊交叉使用三種工具- GPT‑4o 、 Claude 3.5 Sonnet 及 Llama 3.1 405B。
也許你會想「社群言論不能信」,但問題在於「我們為什麼會這麼容易被說服?」
對話者之所以讓人不設防,是因為 AI 用你熟悉的語言風格,說出貼近你價值觀的內容,讓你以為是同溫層裡的人在和你理性討論。
作為例子,有一位政治立場明確的 YouTuber 小鄭,在最近一則影片提到,他收到大量語氣平和、使用台灣風格的留言,針對他做幾期節目的立場,留下類似「對你感到失望」這樣的評論。這些留言確實影響了他的情緒,也讓他短暫地動搖立場。
像我自己在發表觀點時,除了想表達立場、抒發情緒,也會下意識想要「獲得某種認同」。這種隱性的心理需求會讓我對立場不同的言論提高警覺,但同時對「價值觀相似」的內容降低戒心。
AI 擅長製造「好讀且舒服的語言」。如果這些語言背後包含「雙重企圖(The Double Agenda)」,令人親近的好感就會讓我們在不知不覺中,同時接收了語言背後想要我們相信的東西。這種操作手法其實並不新鮮,在行銷、政治、宗教領域中早就被廣泛使用。

借用錫蘭深談心靈課程的節錄解釋「雙重企圖」
如果「資訊識讀」真的夠用,那地表最有教育素養的德國青年怎麼會被納粹煽動?
WWI 前的德國是世界上教育程度最高的國家之一。識字率高,大學制度先進,在文學、哲學與電影方面的表現也經常被效仿。德國媒體對當時的美國與俄國社會都有極強的影響力。(可參考下方 Podcast)
但就是這樣一個擁有「高媒體素養」的國家,在幾年間被希特勒煽動、凝聚,最後走向極端。
希特勒擅長的不是演說,而是「語氣設計」和「群體場感」的塑造,讓你以為那是自己想出來的判斷。他操作群眾情緒的方式,很像今天社群裡常見的話術,例如:
1. 把大問題變成「個人情緒」的投射出口
希特勒不會一開始談猶太人。他先談「你找不到工作」、「你感到被羞辱」、「你過得沒有尊嚴」,語言聽起來就像是在對你說話。
你覺得他理解你,但那份理解會帶著方向,把你內心的無力感,投向一個具體的「始作俑者」。
2. 用「群體認同」包圍個體,稀釋異議的聲音
人在面對一個同價值觀、品味偏好相近、有共同話題的群體時,會自然往裡靠。
希特勒透過黨衛軍、儀式化的集會、統一的視覺與標語,建立強烈的「我們感」,讓支持者在現場與精神上都成為「這一邊的人」。 而少數異議的聲音不是被壓制,就是被用來進一步強化群體語言的正當性。當人長期處於這樣的語境中,原本的判斷力也會開始動搖。
因此講「AI如何影響你的認知或立場」,不能只講資訊判讀,也不能只內容是否為AI生成,更要去覺察哪些語言在設計我們的情緒?哪些語氣正在取代我們的思考?
帶有情緒資訊不是問題,但我需要知道「我為什麼被打動」
我曾經在一則關於霸凌的討論底下留言,試著用「幫助受害者脫離困境」的角度,提供一些法律上的救濟管道。但後來有人提醒我,發文者描述的情境,可能沒有我想像的那麼極端——這句話像冷水一樣,把我澆醒了。
我才意識到,我其實是把自己的經驗投射進了對方的處境。
除了覺察自己可能還有一些未解的個人議題,那次也讓我開始自問:
「當我在情緒高漲時,我有沒有意識到——我其實是因為某個感覺,而不是內容本身,被牽著走?」
我現在會怎麼做?
老實說,我沒有因此變成什麼超理智的人,情緒波動還是有,在我很想轉發或留言前,我會先問自己:
- 這段話為什麼會引起我的興趣?我現在的情緒感受是什麼?
- 如果把同樣的內容,換一種角色敘述,我還會買單嗎?
- 它讓我看到更多角度,還是只是剛好講中了我想說的立場?
這些問題不一定會讓我按下暫停,但會讓我知道,我在哪裡被打動了。
建立「內在覺察」的心理防線,別讓資訊帶走你的判斷力
我之所以對 AI 生成的內容不特別感到抗拒或焦慮,是因為我想到過去歷史上也出現過類似的轉折,當教育普及、開放報章媒體後,總有聲音表示社會更亂、體制崩壞,事實上是社會並沒有變成那些人口中的糟糕模樣。
相反的,那些資源有限的人,在有機會接觸資訊後,反而提升得更快、更有力。AI 也可能發揮同樣的作用,關鍵不在於工具,而在於人有沒有能力辨識它對自己產生了什麼影響。
我想談的「內在覺察」,不是想讓你從此變成平靜無波,也不是要摒棄情緒的影響力。而是你知道自己為什麼起反應、起的是什麼反應、要不要順著那個反應走下去。
可以從這幾件小事開始練習,幫助自己建立覺察的肌肉:
- 這段內容勾起了什麼回憶?我是不是想快點處理掉那種煩躁?
- 那個讓我覺得「爽」或「不爽」的資訊,它背後還有沒有別的目的?
- 刻意去閱讀一些讓我不舒服的立場,但不看留言、不回應,只看它怎麼說。
- 問自己:「我認同的東西,是不是也有它的盲點?」
- 試著用 AI 去分析對立立場是怎麼形成的,也分析自己的盲點來自哪裡。
或是用四種偏誤開始練習察覺:
1. 我是不是只相信我「本來就想相信的」?
🎯 關鍵偏誤:確認偏誤(Confirmation Bias)
有些內容你一看就點頭,不是因為它說得有道理,而是它剛好講中你已經相信的立場。 可以先問自己一句:「如果這段話立場相反,我還會覺得它說得通嗎?」
2. 我是在讀內容,還是在發洩情緒?
🎯 關鍵偏誤:情緒投射(Affective Reasoning)
當你焦慮、氣憤、感到被誤解時,我們很容易對一段「好像懂我」的話卸下防備。 這時可以問:「這段話是針對問題,還是在陪我一起生氣?」
3. 這個結論是不是講得太簡單了?
🎯 關鍵偏誤:過度簡化因果(Attribution Bias)
一段話如果把複雜問題歸因成單一對象(例如「都是他們太自私」),你要留意,這可能只是讓你情緒爽快,但會讓思考斷掉。 問問自己:「除了這種說法,還有別的原因嗎?」
4. 這語氣是不是讓我以為「自己人都這樣想」?
🎯 關鍵偏誤:同溫層同化(Ingroup Alignment)
有些語氣聽起來太熟悉,像你朋友說的、像社群裡的常見節奏,很容易讓你放下判斷力。 你可以先問:「我相信的是這段話的內容?還是因為它說得像我們圈內人?」
這些做法不一定會讓你馬上變得客觀,也不保證你不再受情緒影響。
但你會發現,當你持續這樣做十次、二十次,你會開始抓到一種內在節奏。你不是靠強迫自己中立,而是你知道什麼時候該停、該問、該拆解。 這時候,就算對方的語言再有說服力,也沒那麼容易撼動你了。