AI och politisk mobilisering

Sju minuter. Så länge samtalade nästan femtontusen britter med en språkmodell i två experiment som publicerades i PNAS i förra veckan. Modellen hade ett enda uppdrag: att få deltagarna att skriva under en verklig namninsamling. Modellen lyckades i vad som kanske är överraskande grad. Bland dem som fick ett övertalande samtal skrev 13 till 20 procentenheter fler under än i kontrollgruppen. Det är en effekt i nivå med faktiskt dörrknackning, eller till och med ännu större än denna ganska beprövade strategi.

Att språkmodeller kan ändra åsikter visste vi redan. Det nya är att åsikter och handlingar inte följs åt. De samtal som flyttade flest uppfattningar var späckade med fakta, men de fick inte fler att skriva under. Det som tycks ha fått människor att agera var enklare: att modellen bad dem om det. Åsikterna ändrades hos dem som tvivlade, men de som redan höll med kunde mobiliseras och aktiveras för politiska frågor av olika slag ( det handlade om allt från motstånd mot kärnvapen, klimatfrågor, valsystem, djurvälfärd, ansiktsigenkänning, asylsökandes rätt att arbeta, skydd av träd, barnfattigdom, vård för barn med funktionsnedsättning och ekonomisk ojämlikhet).

För oss som arbetar med samhällskommunikation är det en delvis obekväm iakttagelse. Vi förtestar budskap, mäter attityder och utgår från att det som flyttar en åsikt också flyttar en människa. Studien antyder att det antagandet kanske inte stämmer — att ändra en åsikt är en sak, att få någon att handla i enlighet med denna ändrade åsikt är en helt annan - annorlunda uttryckt: åsiktsförändringar översätts bara mycket långsamt till nya beteenden.

Bäst fungerade den strategi som forskarna kallar ”Mega”. Modellen fick en beskrivning av alla sju enskilda grepp: känslomässig aktivering, konkreta om–så-planer för när och hur man ska agera, identitet, stegvisa åtaganden, föregripen ånger, fakta om frågan och belägg för att den enskilda handlingen gör skillnad. Sedan valde modellen själv, medan samtalet pågick, vilka grepp den skulle använda. Strategin ökade andelen underskrifter med 23,7 procentenheter jämfört med kontrollgruppen. Närmast kom om–så-planerna med 21,2 och de stegvisa åtagandena med 20,6. Försprånget var alltså litet, eftersom alla åtta strategier hamnade inom ett spann på 7,5 procentenheter. Forskarna tolkar det så att valet av retoriskt grepp betyder mindre än man trott när målet är handling. Det som gör ett samtal verkningsfullt tycks vara att det engagerar och att ena parten uttryckligen ber om en underskrift. Det skedde i 62 till 94 procent av de övertalande samtalen, men nästan aldrig i kontrollgruppen.

Allt detta påminner oss också om något annat: vi övervärderar ofta tänkandets roll i kommunikation, och vi övervärderar nog också sanningen som drivkraft. Varefter modellerna blir allt bättre på att använda språket som verktyg blir de inte automatiskt bättre på att tänka eller upptäcka sanningar - de blir bättre på det språket utvecklades för att göra: att hålla samman den egna gruppen och övertyga.

Språket är ett verktyg för sammanhållning och övertygelse.

Det finns gott stöd för den tanken i evolutionsforskningen. Antropologen Robin Dunbar har föreslagit att språket växte fram som ett slags social pälsvård. När grupperna blev för stora för att alla skulle kunna putsa varandra tog samtalet och skvallret över uppgiften att hålla samman flocken. Kognitionsforskarna Hugo Mercier och Dan Sperber går längre. Enligt deras argumentativa teori utvecklades förnuftet för att övertyga andra och pröva deras argument, inte för att söka sanningen på egen hand. Det kastar ljus över studiens resultat. Ett faktaspäckat samtal är just den sortens argument som vårt förnuft är byggt för att väga, och därför flyttas åsikten. Men att väga ett argument är något annat än att bestämma sig för att handla i enlighet med den nya åsikten.

Handlingen styrs av något äldre. Mercier visar i Not Born Yesterday att vi är svårare att lura än vi tror. Vi har en inbyggd vaksamhet mot budskap som strider mot det vi redan anser. Den vaksamheten har däremot liten anledning att slå larm när någon ber oss göra det vi redan tycker är rätt. Det kan förklara varför modellen främst mobiliserade dem som redan höll med. Att be om något är dessutom en av våra mest grundläggande sociala handlingar. Michael Tomasello och Felix Warneken har visat att barn redan vid arton månaders ålder hjälper en vuxen som behöver det, utan att få något tillbaka. Socialpsykologerna Francis Flynn och Vanessa Bohns har visat att vi kraftigt underskattar hur ofta andra faktiskt säger ja när vi ber dem direkt.

Modellen bad vänligt, och människorna svarade som människor alltid har gjort.

Varför fungerar det så väl när det är en maskin som frågar? Vår vaksamhet är kalibrerad för människor. Under hela vår historia har flytande språk varit ett säkert tecken på att någon fanns där, en person med känslor, en egen historia och begränsad tid. Sju minuters odelad och tålmodig uppmärksamhet har hitintills varit en ganska kostsam signal! Kostsamma signaler är, som biologen Amotz Zahavi föreslog, de vi har lärt oss att lita på. Uppmärksamheten väcker också vår vilja att återgälda, den ömsesidighet som Robert Trivers beskrev som en grund för samarbete. Maskinen ger oss signalen utan egen kostnad alls.

För oss som arbetar med kommunikation är det en påminnelse om två saker. Den som inte ber får sällan något. Och de signaler vi länge litat på för att avgöra vem vi ska lyssna på kan nu tillverkas nästan kostnadsfritt.

Lästips!

Hugo Mercier, Not Born Yesterday: The Science of Who We Trust and What We Believe (Princeton University Press, 2020) Det är lätt att tro att människor är godtrogna. Propaganda, reklam och desinformation tycks forma vad massorna tänker. Kognitionsforskaren Hugo Mercier hävdar motsatsen. Vi har utvecklat en öppen vaksamhet. Vi prövar budskap mot det vi redan vet, väger argument och frågar oss om avsändaren är kunnig och har intressen som sammanfaller med våra. Därför misslyckas den mesta masspåverkan. Valkampanjer flyttar få röster, och propaganda fungerar främst där den möter fördomar som redan finns.

Boken gör en distinktion som är särskilt användbar för den som arbetar med kommunikation. Många av de felaktiga föreställningar som sprids är sådana vi bär utan att handla efter. Vi tror på dem för att de är bekväma eller passar gruppen, inte för att de styr vad vi gör. Mellan åsikt och handling finns alltså ett avstånd, och vaksamheten skärps när det vi tror börjar kosta något.

Det gör boken till en bra följeslagare till PNAS-studien. Mercier skulle känna igen mönstret. Maskinen flyttade åsikter hos de tvekande, men den fick främst dem som redan höll med att agera. Boken skrevs före språkmodellerna. Läs den med en fråga i bakhuvudet: kan en maskin efterlikna de signaler som vår vaksamhet förlitar sig på?