在乔·拜登总统宣布不再寻求连任并支持副总统卡玛拉·哈里斯几天后，锡耶纳学院研究所等民意调查组织试图了解“可说服”选民对哈里斯的看法。
在调查中，一位37岁的共和党人解释说，他们通常支持特朗普，因为他有“把事情做成的能力”。民意调查人员询问：“你认为谁关心像你这样的人？他们在关心像你这样的人方面如何比较？”这位37岁的选民表示：“我认为这方面哈里斯胜出，特朗普在其集会中一名支持者去世时甚至没有联系其家人，这让我对他失去了很多信心。”
民意调查人员促使这位参与者和其他不同政治立场的人进一步解释他们的立场，并研究选择候选人背后的细微差别。研究人员实时观察选民如何根据问题改变立场，并询问有关他们信仰体系的后续问题。但“可说服”选民并非与人类民意调查人员交谈，而是与名为Engage的人工智能聊天机器人交流。
选举周期的快速推进，加上参与常规电话或上门民意调查的人数急剧下降，促使民意调查人员转向人工智能以获取见解，有时甚至让人工智能回答问题。
为何要进行民意调查？
总统选举中对选民进行民意调查的历史可以追溯到200年前的1824年选举，最终约翰·昆西·亚当斯入主白宫。当时白人男性在选举前的活动中互相进行民意调查，报纸开始报道结果，但并未将其视为对选举结果的预测。
在现代，民意调查已成为一项业务。研究中心、学术机构和新闻集团在选举季进行民意调查已有数十年。尽管其准确性有限，但这是在投票前衡量美国人想法的唯一途径之一。萨福克大学政治学和法律研究助理教授瑞秋·科布表示，民意调查对不同群体起着不同的作用。对于竞选工作人员来说，对选民群体进行民意调查有助于深入了解人们当前最关心的问题，并为候选人如何谈论这些问题提供信息。这就是为什么总统辩论中的问题对候选人来说通常并不意外——主持人倾向于询问当周民意调查中排名最高的话题。
对于新闻媒体来说，民意调查有助于为时事提供背景，并为主播提供数据以说明一个故事。持续的民意调查也有助于维持24小时的新闻周期。对于普通美国人来说，民意调查结果有助于他们了解竞选的情况，并根据其候选人的民意调查情况或兴奋或平静。
但科布表示，她和许多政治学同事都观察到对更传统民意调查方式的回应有所下降。民意调查人员开展工作变得更加困难和昂贵，因为人们不接电话或不开门。她说：“为了确定准确性而获取所需的适当人群平衡所投入的时间越来越长，因此他们不得不想出更有创意的方法来获取回应。同时，我们的技术能力也有所提高。”
人工智能如何协助民意调查？
随着社交媒体和24小时新闻周期的发展，信息传播速度呈指数级增长，民意调查也必须跟上步伐。科布表示，尽管民意调查在为特定群体提供见解方面具有价值，但其有效性由于速度原因而转瞬即逝。结果仅代表特定时刻，因为一则突发新闻可能迅速改变公众舆论。
这意味着民意调查人员必须迅速工作，或者训练人工智能跟上节奏。CloudResearch的联合首席执行官兼首席研究官莱布·利特曼表示，人工智能使他们能够比以前更快地收集答案。他说：“我们能够在几个小时内采访数千人，然后对获取的所有数据和对话进行分析，并非常迅速地得出见解。”
Engage大约在一年前开发出来，可用于任何需要通过访谈进行市场研究的行业。但在本选举周期中，随着竞选活动试图随时了解美国人的感受，它变得特别有用。利特曼说，目标不是用人工智能取代人类回应，而是利用人工智能接触更多人。
但一些民意调查公司跳过采访，而是依靠所谓的“情绪分析人工智能”来分析公开可用的数据和意见。智库Heartland Forward最近与人工智能驱动的民意调查小组Aaru合作，以确定公众对人工智能的看法。
该预测人工智能公司使用一个地区的地理和人口数据，并抓取公开可用的信息，如推文或投票记录，以模拟民意调查的受访者。该算法使用所有这些信息来断言某个特定人口群体可能如何投票或如何回答有关政治问题。
这是Heartland Forward首次进行此类民意调查，其执行副总裁安吉·库珀表示，他们将人工智能进行的民意调查与面对面的集会相结合，在集会上进行了更传统的民意调查。她说：“当我们委托进行民意调查时，我们不知道结果会怎样。我们在现场听到的与民意调查结果非常相似。”
情绪分析
Aaru民意调查是情绪分析人工智能的一个例子，它使用机器学习和大型语言模型来分析文本背后的含义和语气。它包括训练一种算法，不仅要从字面上理解文本中的内容，还要像人类在对话中那样寻找隐藏的信息或背景。
Resemble AI的创始人佐海布·艾哈迈德表示，公众大约在2010年开始与这种类型的人工智能互动。情绪分析人工智能是能够读取请求并提出建议的搜索引擎或让你的Alexa设备执行命令的基础。
然而，在2010年至2020年期间，互联网上收集的信息量呈指数级增长。人工智能模型有更多的数据来处理和学习，技术人员已经教会它处理上下文的“言外之意”信息。
哈佛大学肯尼迪学院的安全技术专家和讲师布鲁斯·施奈尔表示，民意调查人员已经很好地理解了情绪分析背后的概念。今年6月，施奈尔和其他研究人员发表了一篇关于人工智能在政治民意调查中所起作用的研究。
施奈尔说，大多数人认为民意调查只是问人们问题并记录他们的答案，但在人们回答的问题和民意调查结果之间有很多“数学”。他说：“民意调查中的所有工作都是将人们给出的答案转化为可用的数据。”
你必须考虑到一些事情：人们对民意调查人员撒谎，某些群体可能被排除在民意调查之外，而且回应率总体较低。你还需要将民意调查统计数据应用于答案以得出可消费的数据。在技术和计算帮助加快这一进程之前，所有这些都是人类必须自己完成的工作。
在哈佛的研究中，施奈尔和其他作者表示，他们相信人工智能将在预测人类反应方面做得更好，并知道何时需要人类干预以获得更准确的背景。目前，他们说，人类是民意调查的主要回应者，计算机填补空白。然而，在未来，我们可能会看到人工智能填写调查问卷，人类填补空白。施奈尔说：“我认为人工智能应该是民意调查人员数学工具箱中的另一个工具，在过去的几十年里，这个工具箱已经变得越来越复杂。”
人工智能辅助民意调查的优缺点
人工智能民意调查方法为民意调查人员提供了更多获取和评估公众反应的途径和机会。那些在其方法中开始使用它的人表示，他们很难自然地从人类那里获得回应，或者他们没有时间和资源进行面对面或电话民意调查。
利特曼说，接受匿名聊天机器人的采访也可能为有争议的政治话题提供更透明的答案。在医疗保健或堕胎权等个人、私人问题上，他们的聊天机器人“表现出色”。他说，特别是女性报告说，与聊天机器人交谈时，她们更愿意分享对这些话题的真实感受。
但是，与所有民意调查方法一样，人工智能辅助民意调查也可能存在缺陷。
哈佛研究人员进行了自己的实验，向ChatGPT 3.5询问有关政治气候的问题，发现当询问美国对乌克兰战争的干预时存在缺陷。因为该人工智能模型只能访问到2021年的数据，所以答案错过了2022年俄罗斯入侵以来的所有当前背景。
艾哈迈德说，情绪分析人工智能也可能难以处理模糊的文本，而且不能依靠它来审查不断发展的信息。例如，特朗普两次暗杀企图中的一次之后的X时间线可能包括来自不同党派政治家的有利或支持性信息。一个人工智能算法可能会解读这种情况，并得出所有这些人都非常支持特朗普的结论。
科布说，就像电话民意调查一样，人工智能辅助民意调查也可能将整个人群排除在调查之外。那些不喜欢使用聊天机器人或不太活跃于网络的人，如果民意调查人员将大部分方法转移到网上，将被排除在民意调查之外。
艾哈迈德谈到人工智能民意调查时说：“这非常微妙。我认为它可以让你对正在发生的事情有一个相当不错的、高层次的了解，我保证选举团队正在使用它来了解他们在竞选中的位置，但我们必须记住我们存在于泡沫中，它可能会产生误导。”
政治和技术专家都认为，与我们生活中的大多数其他方面一样，人工智能已经进入民意调查领域，我们可能不会回头。他们说，技术人员应该致力于进一步训练人工智能模型以理解人类情绪，民意调查人员应该继续将其与人类回应相结合，以获得更全面的公众意见。
施奈尔说：“民意调查的科学是巨大而复杂的。在其中加入人工智能是我们长期以来所走道路上的又一小步，你知道，就是将花哨的数学与人类数据相结合。”
