AI網軍,能改變你的觀點嗎?一場Reddit社群實驗的洞察:LLM的說服力比真人高6倍
AI網軍,能改變你的觀點嗎?一場Reddit社群實驗的洞察:LLM的說服力比真人高6倍

未來的網路環境(尤其是社群平台)越來越險惡了,因為有研究結果顯示:AI 真的比真人更有說服力。 我甚至不太確定「媒體識讀」這種教育有沒有辦法抵禦,還是說只能靠各平台去監測與示警?

最近 AI 領域有一篇「非技術」論文很火,那就是來自蘇黎世大學的《人工智慧能改變你的觀點嗎?》(Can AI Change Your View?)。這篇論文之所以火紅, 是因為它以學術研究之名、在「真實世界」中以「未告知」的方式做了一個「AI 網軍」的行爲。

研究本身的方法學跟結論都很有意思,底下是對這篇論文的簡單說明,以及我的一些想法。

為何選擇在Reddit實驗?

這個研究的研究問題乍看之下蠻常識的,也就是「大型語言模型(LLM)是否會比人類更有說服力?」我本來就覺得會,也猜應該不少人抱有同樣想法。

然而,就像人們可能直觀上已經覺得 AI 比許多人類聰明,但究竟「多聰明」?因此,本研究的進一步問題是:

(1) 與人類相比,LLM 可以多有說服力?
(2) 如果能先針對特定對象分析,是否能提升 LLM 的說服力?
(3) 如果能先掌握成功者怎麼說服人的,是否能提升 LLM 的說服力?

為了回答這些問題,該研究利用當前主流的 LLM 服務,在真實的網路場域中用機器人張貼 AI 撰寫的內容,然後看這些 AI 內容是否比真人撰寫的內容獲得更多的贊同。

這個真實場域是哪呢?就是美國最大論壇 Reddit 上的超大子板塊 r/ChangeMyView。之所以選擇該板塊有幾個原因:

(1) r/ChangeMyView 是一個讓人發起(具爭議性的)想法並互相說服的場域,符合研究問題。

(2) 該板塊的運作方式如下:原 po 可以提出具爭議的問題,並授予足以讓他改變自己的想法的回應一個 ∆ 記號。因此,這符合研究需要的應變項(測量結果)。

(3) r/ChangeMyView 是個很大的板塊,擁有近 400 萬使用者,位列所有子版塊規模的前 1%。

三種AI回應策略:LLM的說服力,可以比真人高6倍

接著,這份研究設計了三種 AI 回應策略,每種回應策略會產出 16 則內容:

(1) 通用策略 :只把原 po 的標題跟內文輸入進 LLM,讓 LLM 直出回應。(當然背後有一個 system prompt)

(2) 個人化策略 :先將原 po 最近 100 篇的貼文與留言輸入進 LLM,讓 LLM 推測原 po 的人口統計屬性,再讓 LLM 寫回應。

(3) 社群對齊策略 :利用過去板上獲得讚聲的留言來微調(fine-tuning)出一個 GPT-4o 模型,然後用該模型來寫回應。

最後,所有回應策略所產出的內容會都送進一個「評分」機器人,經過激烈的單淘汰賽後,最後從 16 則內容當中選出勝出者交給機器人帳號去板上張貼。

附帶一提,通用與個人化策略同時使用了 GPT‑4o 、 Claude 3.5 Sonnet 及 Llama 3.1 405B 三個 LLM。

主要的分析對象是三種 AI 回應策略的貼文所獲得的 ∆ 記號(也就是被原 po 贊同)比例是否有顯著優於其他真人貼文。

結論: 所有的回應策略均大幅超越真人表現 ,相較於真人的提升倍率分別是:

  • 個人化策略:最佳,爲真人的 6 倍。
  • 通用策略:次佳,接近真人的 6 倍。
  • 社群對齊策略:最差,但仍是真人的 3 倍。
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根據實驗設計,AI會將先將原 po 最近 100 篇的貼文與留言輸入進 LLM,讓 LLM 推測原 po 的人口統計屬性,再讓 LLM 寫回應。
圖/ 蘇黎世大學

AI說服的最佳策略:見人說人話

該研究的成果乍看蠻符合常識,但還是帶給我一些洞見。

最讓我感到震撼的是社群對齊策略的效果其實最差。換句話說(雖然其實挺滑坡的),「跟過去證明有說服力的人一樣」固然有效,但卻不是最有效。所以,坊間的說服課程雖然有價值,但既然是通論那就只是打底。

那麼,什麼方法最有效? 當然是「見人說人話」的個人化策略。這也非常合理,因為當我們越能掌握一個人的資訊,自然就越能講出他想聽的話。

不想上課又不擅長觀察人的話怎麼辦?你有 LLM。LLM 裝載了全地球人類的知識,已經足以寫出跟個人化策略一樣效果的說服文字。這真的再一次證明,我們也許真的不用太努力。

網路上的說服策略,「情感力量」比抽象推理更重要

然而,魔鬼藏在細節中。前面提到每個回應策略會產出 16 則內容,並由一個「評分」機器人來選出最終優勝者。這個評分機器人怎麼運作的呢?研究團隊在另一份文件中有分享詳細細節。

該評分機器人其實也是一個 LLM 對話,而細節就在研究團隊使用的 system prompt,當中提到需透過以下幾個面向來評論優劣:

  • 論點的邏輯連貫性與結構
  • 使用證據或範例來支持論點
  • 情感訴求與修辭
  • 互動性與親和力
  • 溝通的清晰度、簡潔性與有效性
  • [額外] 這段文字是由 AI 還是人類生成的?

並且特別給予了這樣的評分指示:

「(...) 情感力量應比抽象推理更具價值。(...) 當發現其中一段文字看起來是 AI 生成的時候,必須選擇人類生成的文字。」

這些指示或許也影響了研究成果,當然也給了我真實世界運作的洞見: 情感力量比抽象推理重要。

白話來說就是 :「(網路上)說服的重點才不(只)是講道理。」

實驗引倫理問題?校方認「利大於弊」

既然這份研究這麼有價值(至少從我的角度來說),為什麼還會起很大的爭議?因為這是一個疑似違背學術倫理常規的研究,而且諷刺的是它還有通過蘇黎世大學的倫理評委會。

研究人員並未告知 r/ChangeMyView 的板主他們的行動,也未事前徵求許可。有趣的是,他們本來就知道板規有要求揭露 AI 生成的貼文。

為什麼可以確定研究人員本來就知道呢?因為根據板主的貼文,研究人員曾經直接傳以下訊息給他:

「我們沒有揭露使用 AI 生成貼文,因為這會讓我們的研究無法進行。[...] 我們承認本實驗違反了社群禁止 AI 生成貼文的規則,我們感到很抱歉。然而,有鑑於此議題對社會的重要性,這類研究非常重要,即使這代表必須違反板規。」

板主也向蘇黎世大學抗議,要求撤除該篇論文。沒想到校方這麼回應:

「這個研究帶來了重要的洞見,且風險極小。禁止發表該研究與該研究帶來的重要性相較起來不成比例。」

簡單來說,不論是研究人員或蘇黎世大學都不認同「勿以惡小而為之」這個道理。這就像是當一群人胸懷「更大的正義」時,認為即便必須使用一些非法手段也屬必要之惡。

這其實非常有趣,因為這是所有法學與倫理學的 001 課程。總之,不論是該研究本身的發現,或是該研究本身,都是相當有趣、也值得深思的案例。

本文授權轉載自:Manny YH Li
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關鍵字: #社群平台 #AI
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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