本文系对该报告的中文学术编译，不代表编译者或发布平台的立场。如需追溯完整研究背景与细节，请参阅ORF官方原文。

生成式人工智能的快速发展与广泛可及性，尤其是大型语言模型（LLMs），正深度重塑选举活动。其在选民沟通中可起草个性化内容、提供多语言翻译、开发聊天机器人，降低竞选成本并提升传播精准度，部分场景能提高选民投票率，但也存在隐私侵犯、叙事失控等风险。作为说服工具，其多平台多语言生成能力与精准共鸣特质，助力竞选规模化推广。同时催生僵尸网络、虚假账号等问题，扭曲公共辩论，威胁民主诚信。尽管生成式人工智能有望突破传统竞选的规模与人力限制，但监管监督已成核心挑战。需通过多方协作建立生成式人工智能伦理标准，完善动态法律框架，借助技术手段强化检测，普及公众认知，以守护选举诚信与民主本质。

生成式人工智能（Gen AI）融入选举竞选后，正在重塑政治传播与说服的整体架构。随着AI与竞选流程深度交织，它的作用已不再局限于制定策略，而是进一步延伸到塑造选民认知。在竞选团队与选民的互动环节，以及对公众舆论的引导过程中，AI更带来了前所未有的精准度、覆盖规模与个性化体验，彻底革新了传统竞选模式的边界。

生成式人工智能的出现，正在引发当代选举政治中竞选团队与选民沟通方式的深刻变化。正如弗洛里安·福斯（Florian Foos）在《The Use of AI by Election Campaigns》中所述，生成式人工智能能够通过协助起草竞选沟通内容（如邮件与短信）显著降低现代竞选成本。推动这种变化的关键用例之一，是多语言AI系统能够跨越语言与文化边界，与选民实现直接、动态的交流。印度于 2023年12月18日首次推出的“Bhashini”计划就是典型案例。当天，印度总理纳伦德拉·莫迪在瓦拉纳西出席“Kashi Tamil Sangamam”（卡西-泰米尔文化交流节）时，借助该平台将自己的演讲实时翻译成泰米尔语，从而大幅拓展了受众范围。

印度总理在发表演讲时使用人工智能工具Bhashini

图片来源：IndiaAI

随着人工智能驱动的沟通工具不断融入竞选实践，竞选活动正在从面向大众的广泛传播，转向更个人化、更具创新性、也更高度定向的数字化触达方式。当竞选团队能够获取选民层面的个人联系方式及相关数据时，生成式人工智能的颠覆性潜力被进一步放大。AI驱动的通讯工具能够大规模生成并传递个性化内容，既提升了选民积极参与选举的可能性，也带来了令人担忧的选民隐私侵犯风险。近期选举实践中已有诸多典型案例：美国竞选活动中广泛使用AI生成的筹款邮件，以及印度选举中利用AI生成候选人视频，向议会选民发出高度定制化的政治呼吁。这些实例充分凸显了竞选团队与目标选民之间，动态数字对话正朝着日益普及、日益复杂的方向发展。

在竞选语境下，生成式人工智能的一个突出特征是其作为竞选助手的多功能性：它既能提供信息、撰写脚本，也能支持面对面与线上沟通。无论是文本还是音频形式的竞选材料，经AI翻译后，对多元背景、多语言群体选民的覆盖度达到了前所未有的水平，为更具包容性的竞选推广提供了有力支持。此外，竞选团队也将AI用于训练场景，例如英国开发的“敲门机器人”，便凸显了AI突破传统媒体与数字平台边界的多元应用价值。包括美国随机对照试验在内的实证研究表明，使用简单的AI聊天机器人与选民对话，能够有效提高投票率，尤其是当这些对话具备信息价值，且直接围绕投票流程、重大政治议题等实际问题展开时，效果更为明显。

2025人工智能开发者大会与博览会在印度班加罗尔举行

图片来源：新浪财经网

不过，将生成式人工智能融入竞选领域并非没有短期障碍。其中最突出的挑战之一，便是选民与媒体对AI媒介沟通的合法性、透明度存在担忧。这种疑虑在微观层面进一步加剧：一方面，竞选方可能会失去对叙事的绝对控制权；另一方面，AI幻觉的风险不容忽视，即生成模型可能会偏离官方既定信息，甚至引入错误内容。

但从长远来看，生成式人工智能有望重塑定制化信息传递的可扩展性。尽管目前关于AI对选民动员与说服的最终影响，实证证据仍存在分歧，但可以明确的是，自动化技术有潜力缓解大规模跟进选民以及持续性竞选互动面临的规模瓶颈与人力短缺问题。随着AI系统的不断成熟，生成式人工智能在支持、补充乃至重塑竞选与选民沟通模式中的作用将持续增强，并由此引发关于民主的本质、数字伦理以及多元社会中的选举监督等根本性问题。

生成式人工智能的发展，尤其是大型语言模型（LLMs），正在重新定义选举场景中的说服性竞选模式。新兴研究证据表明，LLMs 在起草说服性竞选信息方面的能力已与人类不相上下，部分研究更强调，它们能够在多平台、多语言环境中生成具有吸引力的内容。这些技术进展，与志愿者直接对接选民的倡议中所积累的最佳实践策略形成了呼应，即通过多语言沟通能力，竞选团队可以跨越社区隔阂，触达更多背景多元的选民群体。

这一优势在美国的实践中得到了充分印证。母语水平的西班牙语说服信息，在推动西语裔选民支持西语裔候选人方面，被发现明显优于英文信息或由非母语者撰写的西班牙语信息。这一现象凸显了AI驱动内容在捕捉文化与语言细腻差异上的独特优势，使其能够与目标群体产生深度共鸣，进而大幅提升了针对性说服的覆盖范围与实际影响力。

此外，生成式人工智能系统对定制化音视频内容的自动化生产能力，也促进了通过社交媒体与点对点消息平台传播高度个性化竞选材料的扩张。如今，主流竞选团队正借助这些技术能力，形成可扩展、数据驱动的触达策略，进一步扩大说服性传播的覆盖面。更重要的是，AI具备大规模持续跟进选民的核心优势，这一特性有助于竞选方与选民建立持久且基于信任的互动关系，进而培育出植根于亲密感与真实性的深层社会联结，充分发挥了人工智能技术在精准度与适应性上的突出价值。随着生成式人工智能的进一步发展，其在选举体系中的说服作用势必持续扩大，为民主参与与选举公正带来新的机遇与复杂挑战。

图片来源：ORF官网

生成式人工智能的普及，从根本上重塑了政治交流的格局，尤其是通过僵尸网络的运作与社交媒体平台上合成身份的创建，这种变革更为显著。

深刻改变了政治传播的生态，尤其体现在僵尸网络和社交媒体“合成身份”的广泛应用上。僵尸网络由大量自动化账号构成，这些账号能够在社交平台上以极高效率执行发帖、点赞、转发和评论等操作。这些AI驱动的网络功能多元且影响深远：它们不仅传播虚假信息、放大分裂性或极化内容、压制合法话语，还会制造出对特定观点的广泛支持或反对的虚假表象，这类行为严重扭曲了公共辩论的公正性，威胁到民主审议的核心完整性。

随着AI技术迭代，僵尸账号的行为越来越接近人类，这也使其更难被网络平台检测和清除。生成式模型的高度复杂性，使其能够精准模仿人类的对话模式与情感线索，从而成功绕过诸多传统检测机制。

与之相关的另一现象，是合成身份（即虚假账号）的批量创建。这些账号由生成式AI精心打造，往往配备完整且逼真的个人档案，涵盖照片、传记细节等信息。它们能够渗透各类数字社区，既传播虚假信息、搜集政治对手的情报，又能在选举政治中同时发挥进攻与防御作用。识别并应对这类活动，需要更先进的检测方法与更强的反制措施，也凸显了在AI生成操纵不断升级的背景下，维持真实数字话语空间的复杂性正在显著上升。这些技术的持续演变，对当代民主国家的诚信体系与包容性发展构成了紧迫挑战。

2016年美国总统选举便是典型例证，当时大量模仿合法社交媒体账号的社交机器人被广泛使用，以影响网络政治讨论。这些自动化账号一边放大极化内容、操纵热门话题走向，一边制造出广泛支持或反对某一立场的虚假氛围。通过融入真实用户群体，它们扭曲了原本真实的公共辩论，左右了选民的认知判断，且借助嵌入数字对话中的协调式秘密行动，对选举结果可能产生了潜在影响。

图片来源：abcNEWS

对竞选活动中生成式AI的监管与监督，已成为当代民主社会面临的核心挑战。这一领域需要政策制定者、技术专家与公民社会的协同合作，通过多方参与的机制形成最佳实践，并就AI的伦理使用建立共识性标准。国际层面的合作同样不可或缺，需要通过信息共享、协同应对与集体努力，化解AI驱动的操控行为带来的新兴威胁。

首先，伦理导向的人工智能开发，必须将公平、问责与透明度作为系统设计的核心优先级。这包括开展全面的风险评估、制定偏见缓解策略、采用包容性设计实践，这些举措既是构建信任的基础，也能为有效的监管监督提供支撑。具备可解释性的人工智能系统，能够进一步提升过程透明度，增强公众对选举流程的信心。法律与政策框架需随技术发展动态迭代，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），便为数据保护、网络安全及人工智能特定用途的规范提供了重要参考。

其次，各国政府与国际机构必须明确制定政治场景中人工智能部署的指导方针与标准，重点围绕能动性、技术稳健性、隐私保护与问责制等核心原则展开。例如，欧盟《可信赖AI伦理指南》已经为这些核心属性提供了基准，但如何精准区分真实内容与合成内容，仍是亟待攻克的技术难题。而数字水印、取证分析技术、AI驱动的检测系统等技术解决方案，在识别并减轻僵尸网络、虚假账户等自动化违规行为的影响方面，正发挥着关键作用。

最后，公众意识的提升与相关教育的普及同样至关重要。公民需熟练掌握识别深度伪造内容、辨别机器人活动、评估新闻来源可信度的能力，才能有效应对AI操控带来的风险。归根结底，唯有建立健全的问责机制与具备适应性的法律框架，才能跟上快速迭代的人工智能发展步伐，最终守护选举活动的诚信底线。

https://www.orfonline.org/expert-speak/how-generative-ai-is-redefining-election-campaigns