专栏作家称人工智能或影响美国两极分化——《台北时报》
在美国，大型语言模型和聊天机器人可能有助于缓和政治两极分化，因为它们根据海量数据中最可能得出的结论生成回答。佐治亚大学副院长兼历史学教授斯蒂芬·米姆在彭博观点的一篇专栏中作出了这一评价，该专栏由《台北时报》刊登。
米姆写道，越来越多的人不是通过搜索和点击链接获取信息，而是从简短的人工智能摘要或聊天机器人的回答中获取信息。在他看来，这类系统通常倾向于平均的、最普遍的判断，并可能向用户提供对政治议题更温和的解释。
从电视网络到数字社群
作者将美国两极分化的加剧与媒体环境的变化联系起来。20世纪50年代和60年代，广播和电视通过数量有限的网络向大众提供大致相同的信息。同时，米姆认为，这种模式简化了现实，并将不同意见的声音推向边缘。
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随着有线电视的普及，频道数量急剧增加。1984年《有线电视法》通过后，建立有线电视网络的门槛降低：1998年，美国有174个全国性有线电视网络，而六年前为82个，此外还有数千个地方电视台运营。米姆写道，互联网和社交媒体进一步加剧了受众向具有不同信息现实的数字社群的分化。
新群体思维的风险
这名专栏作家提到布伦南司法中心关于选举虚假信息的一份报告。据他的叙述，聊天机器人没有放大有关选举舞弊的边缘理论，反而驳斥了这类说法。他还援引《计算机媒介传播期刊》的一项研究，该研究显示，与聊天机器人讨论政治问题的人倾向于持有更温和的观点。
不过，米姆警告称，人工智能具有内在的倾向，即偏向普遍接受的立场，并可能排挤少数群体的观点或非传统思想。在他看来，通过更广泛使用人工智能来减少两极分化，可能要付出形成对民主有害的新群体思维的代价。
