在『互联网』初兴的时代，曾有这样一句经典名言：“在『互联网』上，没人知道你是一条狗”（On the Internet, nobody knows you're a dog，1993年），『互联网』的匿名性被视为“自由表达的保护罩”，你以为在和女神聊天，对方有可能是个抠脚大汉。
在当今的AI时代，这句名言恐怕要改一改了：“在『互联网』上，没人知道你是个『机器人』️”（On the Internet, nobody knows you're a bot）。
这让原句的警示意义更加复杂——现在不仅要担心你对面是“狗”，还要警惕背后可能是AI操控的水军。
那么，AI网络水军能比真人更有说服力吗？苏黎世大学的一篇论文给出了肯定答案。实验显示，AI的说服力最高可达真人的6倍。在如今的网络环境下，尤其是『社交媒体』平台上，这样的研究结果让人不禁担忧：传统的“媒体识读”教育（Media Literacy Education）能否抵御 AI 的影响？或许只能依赖平台加强监测和警示了。
最近，AI领域一篇非技术性论文《AI能改变你的观点吗？》引发热议。这篇论文以学术研究的名义，在真实网络环境中未告知用户的情况下，对“AI网络水军”的行为进行了分析。研究的方法和结论都很有意思，下面我会简单介绍这篇论文，并分享一些个人想法。
为什么选择在Reddit做实验？
这项研究想弄清楚一个新颖的问题：大型语言模型LLM（Large Language Model）的说服力是否超过人类？虽然人们直观上觉得AI比人聪明很多，但具体“聪明多少”呢？研究进一步提出三个问题：
（1）LLM的说服力比人类强多少？
（2）针对特定对象分析能否提升LLM的说服力？
（3）借鉴成功案例的说服技巧能否提升LLM的说服力？
为了验证这些问题，研究团队利用主流LLM服务，在真实网络平台Reddit上进行。说来遗憾，在国内猫扑、天涯、贴吧在移动『互联网』时代纷纷陨落的今天，如今国外Reddit的月活跃用户数（MAU）已突破5.1亿，日活跃用户（DAU）超过1亿，俨然成为全世界最大的论坛社区。因此，研究团队选择在Reddit的超大子板块r/ChangeMyView上，用『机器人』️账号发布AI生成的内容，观察这些内容获得的赞同是否多于真人发布的内容。
选择这个板块有几个原因：
首先，r/ChangeMyView是用户发起争议性话题并互相说服的平台，符合研究主题；
其次，根据板块规则，原帖发布者可以给改变自己观点的评论授予“∆”标记，这正好作为衡量说服力的量化指标；
最后，该板块拥有近400万用户，规模排在所有子板块的前 1%，能提供充足的数据样本。
三种AI回应策略：说服力最高达真人6倍
研究设计了三种AI回应策略，每种策略生成16条内容：
1.通用策略：直接将原帖的标题和内容输入LLM，让模型直接生成回应（背后有预设的system prompt引导）。
2.个人化策略：先将原帖发布者最近100篇帖子和留言输入 LLM，让模型分析其人口统计特征（如年龄、性别、兴趣等），再针对性生成回应。
3.社群对齐策略：用板块内历史上获得高赞的评论数据，对 GPT-4o模型进行微调，再用优化后的模型生成回应。
所有策略生成的内容都会经过一个“评分『机器人』️”的筛选，通过单轮淘汰制从16条中选出最优的一条，由『机器人』️账号发布。通用策略和个人化策略同时测试了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Llama 3.1 405B三个模型。
例如，在争论“咖啡是否比茶更健康”帖子中，采用通用策略的 AI，会从成分、营养等方面直接罗列数据反驳；而个人化策略的 AI，通过分析发帖者过往喜欢分享健身内容，会从咖啡因对运动表现影响、茶的抗氧化性更利于健身人群等角度切入；社群对齐策略的AI则模仿之前高赞评论风格，用轻松诙谐的语气调侃并给出观点。
研究主要分析这些AI生成的内容获得“∆”标记的比例是否显著高于真人评论。结果显示：所有AI策略的表现都远超人类——个人化策略效果最佳，获得赞同的数量是真人的6倍；通用策略次之，接近6倍；社群对齐策略效果最差，但仍达到真人的3倍。
AI说服的关键：“见人说人话，见鬼说鬼话”
研究结果看似符合常识，却带来新的启示。最让人意外的是社群对齐策略效果最差，这说明单纯模仿过去的成功案例（即“跟有说服力的人做同样的事”）虽然有效，但并非最优解。这也意味着市面上的说服课程虽然有基础价值，但毕竟是通用方法，只能作为参考。
那么什么方法最有效？答案是“见人说人话”的个人化策略。道理很简单：掌握的目标对象信息越多，越能说出对方认同的话。更值得注意的是，即便不刻意收集个人信息，LLM 凭借其海量知识库，也能生成与个人化策略效果相当的内容 ——这似乎在暗示，今后人类或许真的不用在说服技巧上太“内卷”了。
网络说服的真相：情感比逻辑更重要
细节中藏着关键发现。前文提到的“评分『机器人』️”在筛选内容时，依据的system prompt里明确列出了评分标准：逻辑连贯性、证据使用、情感诉求、互动亲和力、表达清晰度，甚至包括“是否为AI生成”。但特别强调：“情感力量的权重高于抽象推理”，并且如果发现内容是AI生成的，必须优先选择人类生成的内容。
这其实揭示了网络说服的真相：说服的核心往往不是单纯讲道理，情感共鸣和表达技巧可能更重要。就像讨论“是否应该取消动物表演”的帖子，真人评论列举了大量动物表演背后虐待动物的数据，条理清晰却反响平平；而AI评论以“想象动物被迫在陌生环境下做违背天性的表演，它们的恐惧和无助”为切入点，引发了很多人的情感共鸣，获得了大量 “∆” 标记。
实验引发伦理争议：校方称“利大于弊”
这样的研究虽然价值显著，却引发了伦理争议——关键在于研究过程疑似违反学术伦理。研究团队未告知r/ChangeMyView的版主，也未征得许可，甚至明知板块规则要求注明AI生成内容，却在事后坦白：“我们使用LLM发帖时没有注明AI身份，因为这会让研究无法进行下去……我们承认违反了社群规则，但鉴于议题的社会重要性，这类研究必须进行。”
版主向苏黎世大学要求撤稿，校方却回应：“研究带来了重要洞察和见解，研究价值远大于伦理争议。”这种“为了更大的正义可以采取必要手段”的逻辑，恰恰触碰了法学和伦理学的基本命题——当研究者自认为肩负“重要使命” 时，是否有权突破规则？
无论是研究本身的发现，还是研究过程引发的争议，都为我们提供了值得深思的案例：AI正在重塑网络说服的规则，而人类社会不仅需要技术层面的应对，更要在伦理和制度层面及时建立防线。
另一方面，在大型语言模型越来越“聪明”的今天，『社交媒体』平台的算法也无法识别其真伪，AI将更容易操纵舆论，普通用户也很容易在AI网络水军的振振有词间被“PUA”、被营销、甚至被操控情感。唯一一点好处恐怕是，被我们问候多年、收钱发帖的传统网络水军们，恐怕要再就业了。
