陳朝平/資深媒體人
前一天，才在臉書上寫下「假如民調這麼準，何必還要投票?」一文；隔天，便有TPOC發表AI模擬台北市長選舉蔣萬安V.S.沈柏洋的民調。
調查結果，洋洋灑灑。不細看，和一般傳統隨機抽樣的電話民調沒兩樣。比較讓人不解的是，根據這項AI虛擬民調，蔣萬安的施政不滿意度高達62.8%，竟然還能以33.9%的支持度，贏過對手沈柏洋的30.1%！
假如這項AI虛擬民調無誤，直覺上，台北市選民對蔣萬安的不滿意，並沒有轉化成對沈柏洋的支持，也就說，選民對蔣萬安，「「雖不滿意，但比起沈柏洋，蔣萬安還是比較可接受的候選人！」只不過，TPOC的分析卻是，選民不滿蔣萬安，但更不滿中央執政，因而祭出「教訓票」。
支持蔣萬安，或是不支持沈柏洋，真能教訓中央？台北市選民，綠色鐵票本就有30%，沈柏洋得到的支持率(30.1%)，不過就是拿到了他該拿的支持罷了！藍白軍選民不支持沈柏洋，或是暫時不表態支持蔣萬安，就是教訓中央？AI的邏輯還真奇怪！或者，AI虛擬民調，原本就是調查者的心理，假AI之名，投射給社會大眾？
主辦單位《TPOC台灣議題研究中心》很誠實地說明了此項調查的「研究方法與調查說明」。
TPOC說，抽樣與樣本規模，並非傳統隨機抽樣。而是採用獨家「Silicon Sampling 矽基樣本技術」，透過大型語言模型（LLM）依台北市人口之性別、年齡、12 行政區及教育程度按比例生成 AI 虛擬受眾代理人（AI Agent），有效模擬樣本為 17,550 個代理人進行全受眾普查模擬。
這段說明，透露了三個重要訊息。
第一， 虛擬受訪者是用獨家「Silicon Sampling 矽基樣本技術」，透過大型語言模型（LLM）生成的，換言之，運用不同的「X基樣本技術」、不同的「大型語言模型 」，就會生成另一批不同的虛擬受訪者。
第二， 受訪者是所謂AI虛擬受眾代理人(AI Agent)。那麼，原始餵食給AI的資訊不同，AI生成的虛擬受眾代理人就會不同，調查結果自然就會不同了。這就等同於調查者（機構），依個人主觀的意識形態和政黨傾向，主導問卷內容、扭曲解釋問卷結果。
第三， 有效模擬樣本17,550個代理人，大大超過傳統民調隨機抽樣所得的樣本。AI虛擬受眾代理人的民調（或可稱之為仿真民調），無異於「虛擬普查」，關鍵不在於樣本數多寡，而在於用甚麼樣的大型語言模型。
主辦單位在《誤差說明》欄中也表明：本調查…..不適用常態分配之機率隨機抽樣誤差計算；僅存在【模型演算法、情境設定及代理人模擬之系統性偏差】。模型不同、演算法不同、情境設定不同、代理人模擬系統性偏差也有差別，這麼多的不同和差異，會「演算」出多少「排列組合」呢？
那麼，今天蔣萬安贏了沈柏洋3.8%，換個模型、換個情境、換些AI虛擬受眾，明天，沈柏洋不就可能贏了蔣萬安3.8%了嗎？這樣AI民調，真能反映民意？還是用AI民調操縱民意？
假如，有那麼一天，台灣的媒體記者都不到「現場」，閱聽大眾也都「迴避新聞」、不看、不聽、不讀，也搞不清楚何者為真實新聞，只看社群網絡內容；搞不好，台灣會出現真實候選人和AI虛擬候選人同場競選的場面！搞不好，民調業者還會正經八百地公布AI虛擬候選人贏過真實候選人的百分比呢！
TPOC很聰明。神來一筆，最後加上一段特別聲明：本結果係由 AI 虛擬受眾模擬產生，旨在反映……與政情兵推預測，非針對真實選民之電話或實體抽樣民調。
少有選民會關注小小的特別聲明。因此，選舉結果，蔣萬安真贏了沈柏洋3.8%，證明咱家民調準確！萬一，沈柏洋贏了蔣萬安，咱家免責聲明在先。千錯萬錯，都是AI的錯！
更何況，AI虛擬仿真民調，分分秒秒就能完成，咱會持續針對AI虛擬受眾，進行虛擬預測，做它個一、兩百次，「動態調整」加上「校正回歸」，總有一次會「矇」對吧！
民調氾濫、AI濫用，總有那麼一天，AI民調操縱民意，操縱了選舉，操縱了民政政治，人類奮鬥了幾百年才贏來的民主政治，又淪為少數人把持的AI專制民主！
