Sztuczna inteligencja może zmienić wyniki wyborów?

Ryzyko stwarzają m.in. fałszywe reklamy i nagrania, zautomatyzowane procesy ich rozpowszechniania oraz prób wyłudzania danych. Za najbardziej prawdopodobny scenariusz autorka uznaje szerzenie przekonania o masowym oszustwie niż bezpośrednią zmianę oddanych głosów.

Rozróżnienie między bezpośrednią manipulacją głosami a pośrednim podważaniem zaufania do wyborów pomaga uchwycić tezę Marty Peirano. W artykule na łamach El País autorka opisuje ryzyko połączenia kilku narzędzi i metod.

Modele generatywne mogą tworzyć fałszywe dokumenty i nagrania, agenci AI — czyli systemy wykonujące na polecenie człowieka wieloetapowe zadania — automatyzować część działań, a sieci botów zwiększać zasięg takich materiałów.

Peirano wskazuje, że wybory śródokresowe w USA mogą stać się poligonem do testowania operacji łączących fałszywe treści, cyberataki, teorie spiskowe i zautomatyzowaną dystrybucję przekazu. Ich celem może być podważenie wiary w uczciwość głosowania przed kampanią w 2028 roku.

Pierwszym mechanizmem wpływu jest perswazja. AI może tworzyć reklamy, wiadomości i nagrania wymierzone w konkretne grupy wyborców. Nie musi przekonać milionów ludzi. W ciasnym wyścigu wystarczyłoby, by niewielka liczba osób zmieniła decyzję, nie poszła do urn albo zagłosowała na inną listę.

Wpływ mogłaby mieć zarówno sfabrykowana wypowiedź kandydata, jak i zmyślona informacja o jego postępowaniu, poglądach lub stanie zdrowia. Nie jest to wyłącznie hipotetyczny mechanizm. W badaniu opublikowanym w 2025 roku w czasopiśmie Nature uczestnicy rozmawiali z modelem AI, który argumentował na rzecz jednego z głównych kandydatów.

Eksperyment przeprowadzono w kontekście wyborów prezydenckich w USA w 2024 roku oraz wyborów w Kanadzie i Polsce w 2025 roku. Wyniki wskazują, że rozmowy z AI mogą zmieniać poparcie dla kandydatów w warunkach eksperymentalnych.

To dowód, że takie narzędzie może perswadować; nie dowodzi jednak, że podobny efekt wystąpił w rzeczywistej kampanii na masową skalę albo przesądził o wyniku. Badanie obejmujące 15 państw, opublikowane w tym roku w Social Media + Society, pokazało bardziej ograniczony obraz.

Wiadomości dopasowane do preferencji politycznych odbiorców nieco poprawiały ocenę przekazu i zwiększały znaczenie przypisywane poruszanej kwestii. Efekty były jednak małe; dopasowanie według wieku i cech osobowości nie przyniosło istotnych rezultatów.

Badanie wspiera więc tezę, że precyzyjne targetowanie może coś zmienić, ale nie potwierdza wizji nieodpartej, indywidualnej perswazji AI.

Drugi mechanizm to frekwencja i dostęp do informacji wyborczej. Fałszywa wiadomość o miejscu głosowania, terminie rejestracji lub wymaganych dokumentach może zniechęcić część osób albo utrudnić im oddanie głosu. AI może też udzielić błędnej odpowiedzi, nawet jeśli nikt celowo jej nie wykorzystuje do dezinformacji.

Institute for Strategic Dialogue (ISD) sprawdził sześć modeli. Z raportu wynika, że chatboty coraz silniej wpływają na obieg informacji: korzysta z nich codziennie około 25% dorosłych Amerykanów, a 60% czyta podsumowania wyszukiwania generowane przez AI.

Choć niewielu głosujących używa chatbotów bezpośrednio do zdobywania informacji o wyborach, ich znaczenie prawdopodobnie wzrośnie. Jak już wspomnieliśmy, ISD zbadał sześć modeli, analizując 2400 odpowiedzi na pytania wyborcze dotyczące dziesięciu stanów.

Oceniano ich aktualność i dokładność, reakcje na niezweryfikowane twierdzenia, jakość źródeł oraz różnice między odpowiedziami po angielsku i hiszpańsku. Wyniki mają znaczenie, ponieważ pokazują, że chatboty mogą wpływać na wiedzę wyborców i ich zaufanie do procedur, które różnią się między stanami i hrabstwami.

Natomiast States United Democracy Center w swoim raporcie stwierdziła z kolei, że odpowiedzi ChataGPT i Google AI poprawiły się pod względem sprawdzalnych błędów, ale często pozostawały niepełne i nie zawsze kierowały użytkowników do oficjalnych stron stanowych.

To ryzyko nie musi wynikać z wrogiej operacji: wystarczy, że wyborca oprze się na niepełnej lub nieaktualnej odpowiedzi. Wpływ chatbotów na wiedzę wyborców nie jest z definicji negatywny.

Badanie brytyjskiego AI Security Institute wskazuje, że chatboty stały się dla części wyborców źródłem informacji politycznych. W reprezentatywnej ankiecie po wyborach w 2024 roku 13% uprawnionych do głosowania zadeklarowało, że korzystało z nich w związku z decyzją wyborczą.

Wśród samych użytkowników chatbotów odsetek ten wyniósł 32%. W dwóch eksperymentach z udziałem 2858 osób badacze porównali korzystanie z chatbotów GPT-4o, Claude i Mistral z samodzielnym wyszukiwaniem w Google.

Uczestnicy sprawdzali informacje dotyczące klimatu, imigracji, wymiaru sprawiedliwości i polityki wobec COVID-19. Korzystanie z AI zwiększało wiarę w prawdziwe informacje i zmniejszało wiarę w fałszywe twierdzenia w stopniu podobnym do wyszukiwarki.

Nie wykazano też, by chatboty systematycznie zmieniały zaufanie do instytucji, prywatne poglądy polityczne lub ich skrajność. Podobne wyniki uzyskano, gdy model instruowano, by przekonywał użytkownika albo potwierdzał jego wcześniejsze przekonania.

Z tym, że autorzy zastrzegają, iż badanie obejmowało jeden kraj, jeden cykl wyborczy, cztery tematy i krótkie, ukierunkowane sesje z ograniczoną grupą modeli. Nie pokazuje więc, jak AI wpływa na wyborców podczas długotrwałej kampanii ani czy zdobyta wiedza zmienia ich późniejsze decyzje.

Wyniki wskazują jednak, że samo korzystanie z chatbotów do wyszukiwania informacji politycznych nie musi zwiększać podatności na dezinformację.

Podważanie wiarygodności wyniku – to trzeci mechanizm. W tym miejscu szczególnie ważna jest teza Marty Peirano: operacja wpływu nie musi przekonać wyborców do konkretnego kandydata. Może dążyć do tego, by po głosowaniu jak najwięcej osób uznało wynik za niewiarygodny.

Wystarczy zasypać sieć materiałami, które wyglądają na dowody oszustwa: spreparowanymi dokumentami urzędowymi, nagraniami rzekomego dorzucania kart do urn, fałszywymi komunikatami władz lub filmami podszywającymi się pod relacje renomowanych mediów.

AI ułatwia przygotowanie takich treści i ich wariantów; sieci kont oraz boty mogą następnie szybko zwiększyć ich widoczność. Znaczenie ma nie tylko sam materiał, lecz także sposób jego obiegu.

Fałszywy klip może najpierw pojawić się na anonimowym koncie, później zostać podany dalej przez profile udające lokalnych mieszkańców, a następnie trafić do szerszej dyskusji jako „nagranie, które trzeba wyjaśnić”. Podobny schemat opisała Graphika.

W analizie możemy przeczytać, że konta na X rozpowszechniały niezweryfikowane oskarżenia o korupcję i manipulowanie wyborami, a część klipów podszywała się pod znane redakcje. W ten sposób odbiorca może zetknąć się z przekazem wiele razy, nie widząc, że kolejne publikacje wywodzą się z jednej kampanii.

Moment publikacji decyduje o możliwym skutku. Przed głosowaniem fałszywa informacja o zamkniętym lokalu, nieprawidłowych kartach czy rzekomym śledztwie może zniechęcać do udziału lub wywoływać zamieszanie. W dniu wyborów pogłoski o „przyłapanych sprawcach” mogą skierować uwagę na lokale i urzędników.

Po ogłoszeniu wyniku spreparowane „dowody” mogą służyć do podważania jego legalności, podsycania protestów i utrudniania uznania rezultatu. Nie trzeba więc zmienić ani jednej karty, by utrudnić społeczeństwu zaakceptowanie wyniku.

To właśnie taki skutek — erozję zaufania, a niekoniecznie zmianę liczenia głosów — Peirano przedstawia jako główne zagrożenie i poligon przed wyborami w 2028 roku.

Wytworzenie fałszywego materiału nie dowodzi jednak, że odbiorcy w niego uwierzą ani że zmieni on ich zachowanie. Operacja staje się politycznie skuteczna dopiero wtedy, gdy treść zyskuje zasięg, trafia do już istniejących sporów i zostaje podjęta przez osoby lub instytucje, którym odbiorcy ufają.

W tym sensie celem może być nie tyle stworzenie powszechnej wiary w jedną wersję wydarzeń, ile utrwalenie wrażenia, że prawdy nie da się już ustalić, a każdy wynik można ogłosić oszustwem.