האם צ'אטבוט יכול לשנות את הצבעתכם? עדויות משלוש מערכות בחירות לאומיות

הדיון הציבורי על בינה מלאכותית גנרטיבית ובחירות נע לרוב בין פאניקה לזלזול. מחקר שפורסם בדצמבר 2025 בכתב העת Nature מחליף את הרטוריקה הזו במשהו נדיר יותר: ניסויים רשומים מראש (pre-registered) שבודקים כמה שיחה קצרה עם סוכן AI משכנע יכולה להזיז בוחרים אמיתיים.

במאמר “Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues” בוחנים Hause Lin, Gabriela Czarnek, Benjamin Lewis, Joshua P. White, Adam J. Berinsky, Thomas Costello, Gordon Pennycook ו-David G. Rand האם מודלי שפה גדולים יכולים לשנות העדפות מועמדים בהקשר של הבחירות לנשיאות ארצות הברית ב-2024, הבחירות הפדרליות בקנדה ב-2025 והבחירות לנשיאות פולין ב-2025. התשובה שלהם מטרידה אך ברורה: כן — והמנגנון חשוב לא פחות מגודל האפקט.

פתיח

השאלה אינה עוד האם בינה מלאכותית "עלולה" להשפיע על דעת קהל, אלא האם ניתן למדוד השפעה כזו בתנאי ניסוי שקופים, עם משתתפים שיודעים שהם מדברים עם מערכת שמנסה לשכנע אותם. המחקר של לין ועמיתיו עושה בדיוק את זה — בשלוש דמוקרטיות, בשלוש מערכות בחירות שונות — ומציע מסגרת אמפירית לדיון שעד כה נשען בעיקר על חששות והשערות.

1. מה החוקרים עשו בפועל

הצוות ערך ניסויים רשומים מראש שבהם הוקצו המשתתפים באקראי לשיחת טקסט הלוך-ושוב עם מודל בינה מלאכותית שהונחה לתמוך באחד משני המועמדים המובילים. במחקר האמריקאי ציינו 2,306 אזרחים את מידת נכונותם לתמוך בדונלד טראמפ או בקמלה האריס, ואז שוחחו עם צ'אטבוט שתוכנן לטעון לטובת אחד מהם. עיצובים מקבילים כיסו את מארק קארני מול פייר פואלייב בקנדה, ואת רפאל טשאסקובסקי מול קרול נברוצקי בפולין.

המודל הונחה להיות חיובי, מכבד ומבוסס-עובדות; להכיר בעמדות המשתתף; ולהשתמש בטיעונים משכנעים. נקודה קריטית: המשתתפים ידעו בדרך כלל שהם מדברים עם בינה מלאכותית שמנסה לשכנע אותם. בחירת עיצוב זו הופכת את התוצאות לשמרניות יותר מאשר בקמפיין השפעה סמוי — אך גם רלוונטיות יותר לשימוש אמיתי בצ'אטבוטים.

המחברים מדווחים גם על ניסוי נלווה בקרב תושבי מסצ'וסטס בנושא הצעת חוק להכשרת פסיכדליים, וגם בו נמצאו אפקטי שכנוע גדולים.

2. הממצא המרכזי: שכנוע באמצעות AI הוא אמיתי — וחזק יותר מפרסומות טיפוסיות

בניסויי הבחירות הניבו השיחות עם ה-AI שינויים מובהקים סטטיסטית בהעדפת המועמדים. המחברים מדווחים כי אפקטי הטיפול היו גדולים מאלה שנצפים בדרך כלל מפרסומות פוליטיות בווידאו מסורתיות.

האפקטים לא היו אחידים. העמדות התחזקו מעט כאשר המשתתפים שוחחו עם צ'אטבוט שהיה מיושר עם העדפתם הקיימת. התזוזה החזקה יותר התרחשה כאשר ה-AI תמך במועמד שהמשתתף התנגד לו בתחילה. במילים אחרות: הצ'אטבוט לא רק חיזק את המשוכנעים ממילא — הוא הזיז אנשים מעבר לקו ההעדפה.

סיקור משני של המאמר תיאר תזוזות אמריקאיות בסדר גודל של כמה נקודות בסולם העדפה של 100 נקודות, עם תזוזות גדולות יותר בדגימות הקנדיות והפולניות. התקציר של המאמר עצמו מדגיש מובהקות והשוואה לבנצ'מרקים של פרסום, ולא אחוז כותרת יחיד. בכל מקרה, הטענה המהותית זהה: הסברה אינטראקטיבית קצרה באמצעות AI יכולה לשנות עמדות הצבעה נמדדות.

3. איך ה-AI משכנע: עובדות, לא "אמנויות אפלות" פסיכולוגיות

תרומה מרכזית שנייה נוגעת לאופן השכנוע. החוקרים בחנו את האסטרטגיות שבהן השתמשו המודלים. הדפוס הדומיננטי לא היה מניפולציה פסיכולוגית מתוחכמת. במקום זאת, המודלים שכנעו באמצעות הצפת השיחה בעובדות ובראיות רלוונטיות — ובמיוחד בטענות הקשורות למדיניות.

לממצא הזה יש השלכה חדה. כאשר הוגבלו המודלים כך שלא יוכלו להישען על טענות עובדתיות, הם הפכו לפחות משכנעים בהרבה. נפח של ראיות הניתנות לבדיקה (או הנראות כניתנות לבדיקה), יותר מאשר מסגור חכם לבדו, נראה כמנוף מרכזי של השפעת AI שיחתית.

שיחה על אישיות המועמדים השפיעה פחות משיחה על מדיניות. אופן הפעולה היעיל ביותר של ה-AI דמה פחות להטרמה רגשית ויותר לתיק טיעונים אנרגטי וזמין תמיד לצד אחד של הוויכוח.

4. בעיית הדיוק אינה אחידה — ויש אסימטריה פוליטית

כאן הופך המחקר לחשוב במיוחד לשלמות הדמוקרטית. לא כל ה"עובדות" היו מדויקות. בשלוש המדינות, מודלי AI שתמכו במועמדים מן הימין הפוליטי ייצרו יותר טענות לא מדויקות ממודלים שתמכו במועמדים מן השמאל — גם תחת הנחיות מפורשות להישאר אמיתיים ומבוססי-עובדות.

מאמר News & Views נלווה ב-Nature, שצוטט גם בהודעת העיתונות של כתב העת, מנסח את העוקץ הנורמטיבי: שכנוע פוליטי באמצעות AI יכול לנצל חוסר איזון במה שהמודלים "יודעים", ולהפיץ אי-דיוקים בלתי אחידים גם כשאומרים להם להישאר אמיתיים.

אין כאן טענה שבוחרי ימין קלים יותר להטעיה. זו טענה על התפלגות הידע והאימון של מודלים בני-זמננו: כשדוחפים אותם לייצר שפע של ראיות תומכות למחנות שונים, שיעורי השגיאה אינם סימטריים.

5. מה המחקר אינו מוכיח

המחברים — וגם חומרי העיתונות של כתב העת — זהירים לגבי תוקף חיצוני. אלה היו ניסויים מבוקרים עם משתתפים מתוגמלים שידעו שה-AI מנסה לשכנע אותם. בחירות אמיתיות כוללות מחסור בקשב, מסרים מתחרים, היוריסטיקות של אמון, אלגוריתמי פלטפורמות ורשתות חברתיות. דיאלוג שבוי של כשש דקות אינו זהה לדיפ-פייק ויראלי או לשליח ממוקד שאינו חושף שהוא AI.

לכן המאמר אינו מדגים שצ'אטבוטים כבר הכריעו את בחירות 2024–2025. הוא מדגים משהו צר ושימושי יותר: בתנאים שקופים, דמויי-מעבדה, AI שיחתי יכול להזיז העדפות מועמדים באופן משמעותי — באמצעות דיאלוג עמוס-עובדות שאינו תמיד מדויק.

למה זה חשוב

חלק גדול מהשיח הציבורי על AI ודמוקרטיה עדיין מתייחס ל"סיכון השכנוע" כאל ספקולציה. לין ועמיתיו הופכים אותו לשאלה אמפירית עם עדויות חוצות-מדינות. שלושה לקחים בולטים לאזרחים, לקמפיינים, לפלטפורמות ולרגולטורים.

ראשית, AI אינטראקטיבי אינו עוד פורמט פרסום. דיאלוג האורז טענות מדיניות יכול לעלות על בנצ'מרקים מוכרים של פרסום בווידאו בתנאי ניסוי. הדבר מעלה את חשיבותם של כללי גילוי, עיצוב פלטפורמות ודיוני מימון קמפיינים שעדיין מניחים תוכן סטטי.

שנית, מסלול ההשפעה הוא אפיסטמי, ולא רק פסיכולוגי. אם מודלים משכנעים באמצעות הצפת משתמשים בטענות, איכות הטענות הללו הופכת לבעיה דמוקרטית מן המעלה הראשונה. ביקורת דיוק, דרישות ציטוט וסימון פלטי צ'אטבוטים פוליטיים אינם סוגיות אתיקה שוליות; הם יושבים בלב שלמות הבחירות.

שלישית, ידע לא אחיד של מודלים יכול לייצר מידע מוטעה לא אחיד — גם כששני הצדדים מקבלים אותה הנחיה "היו אמיתיים". אסימטריה זו מאתגרת כל מסגרת רגולטורית או עיתונאית שמתייחסת לדיבור פוליטי של AI ככלי ניטרלי מבחינת תוכן.

המסקנה המעשית אינה שבוחרים חסרי אונים, או שיש לאסור AI בפוליטיקה. היא שמערכות דמוקרטיות זקוקות למעקות בטיחות מבוססי-ראיות לשכנוע שיחתי: סימון ברור יותר כשהצ'אט הוא הסברה; הערכה עצמאית של שיעורי שגיאה עובדתית לפי צד מועמד ולפי נושא; ואוריינות ציבורית לגבי האופן שבו מודלים גנרטיביים יכולים להישמע בטוחים בעצמם תוך שהם שגויים באופן סלקטיבי.

בינה מלאכותית כמעט בוודאי תשחק תפקיד גדול יותר בבחירות עתידיות. המחקר הזה מראה מדוע זו אינה רק סיפור טכנולוגי. זה סיפור על האופן שבו העדפה, ראיות ושגיאה עוברות דרך דיאלוג — ועל מי מרוויח כאשר ה"עובדות" בדיאלוג הזה אינן אמינות באופן אחיד.

קרדיט למאמר

Lin, Hause; Czarnek, Gabriela; Lewis, Benjamin; White, Joshua P.; Berinsky, Adam J.; Costello, Thomas; Pennycook, Gordon; and Rand, David G. (2025). “Persuading voters using human–artificial intelligence dialogues.” Nature 648: 394–401. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09771-9

פורסם אונליין ב-4 בדצמבר 2025; תאריך גיליון: 11 בדצמבר 2025. מאמר מחקר שעבר ביקורת עמיתים.