用「AI虛擬市民」做民調準嗎？「矽基民調」模擬民意　學者：既期待又怕受傷害

AI時代來臨，當傳統電話民調面臨拒答率高達90%、成本高昂且無法即時反應突發事件等瓶頸時，AI技術能否讓民意調查更加精準。TPOC台灣議題研究中心7日於集思台大會議中心盛大舉辦「矽基民調－秒級模擬民意」台灣矽樣本實驗研究發表研討會，首度公開結合大型語言模型（LLM）、社會科學與大數據的「台灣矽樣本（AI Agent）」實驗成果。文化大學新聞學系教授莊伯仲以「像戀愛般既期待又怕受傷害」形容，指出當傳統問卷回答率不到10%時，隨機抽樣已受挑戰，調查TPOC 3000矽樣本所得即母體真值，但莊伯仲提醒，AI代理人較適用於理論模擬而非直接替代抽樣調查所做測量，且須留意若僅投餵特定社群媒體資訊，恐導致同溫層偏誤與外部效度考驗。

本次活動匯聚多位重量級政治學、傳播學與統計學教授，共同檢視矽基民調於選舉預測與公共政策決策的實證應用。TPOC台灣議題研究中心研發總監趙玉娟指出，矽基民調（Silicon-based）將民調從「碳基」帶入新範式，具備邊際成本極低、能於分鐘級別完成數萬組樣本模擬等優勢。為確保研究方法的學術嚴謹性，TPOC建構了3000名AI虛擬市民，寫入涵蓋人口基本結構、社會經歷、媒體訊息接收習慣，甚至是「分裂投票傾向」與「拒答傾向」等28項細緻屬性，確保樣本充分代表母體特徵。

同時，TPOC整合長期社群聆聽（Social Listening）與輿情資訊系統，針對不同特徵的代理人餵養即時新聞與話題，精準模擬民眾接觸資訊後的真實立場變化。為避免AI產生的隨機性與偏誤，團隊更制定了嚴格的「6大驗證法則」檢核框架，包含母體結構、Persona內部效度、外部人類資料、刺激反應與因果效度、偏誤與失真專項（如檢驗AI過度理性或社會贊許偏誤），以及穩定性與敏感度驗證，確保模擬結果具備高度穩定性。

TPOC數據分析暨專案總監林育呈，進一步展示了矽基民調的3大決策情境應用，包含以極低成本即時掌握民意脈動，與議題風向的「每日選情動態Tracking」；突破傳統民調「只能問一次」限制的「競選攻防情境測試」，例如透過4個平行宇宙的模擬，測試「教育局道歉」或「市長親自道歉」對選情的止血幅度差異，以精準制定危機溝通策略；以及應用於「公共政策審議式民主」，例如透過資訊介入與AI深度對話，測試民眾在「居民安全」與「生態保護」等不同價值觀下的政策取捨，提前找出民意最大公約數。

美國德州大學奧斯汀分校政府系副教授林澤民，特別點出AI代理人容易產生的「生態學謬誤」及「AI鄉愿特性」風險，但也高度肯定TPOC將地理、時間與政黨得票交叉資訊納入模型並結合即時輿情訓練，是降低推論風險並提升模擬能力的關鍵優勢。

此外，政大選舉研究中心研究員暨政治學系教授俞振華，與文化大學新聞學系教授莊伯仲以「像戀愛般既期待又怕受傷害」形容。莊伯仲指出，當傳統問卷回答率不到10%時，隨機抽樣已受挑戰，調查TPOC 3000矽樣本所得即母體真值，但莊伯仲提醒，AI代理人較適用於理論模擬，而非直接替代抽樣調查所做測量，且須留意若僅投餵特定社群媒體資訊，恐導致同溫層偏誤與外部效度考驗。

輔仁大學學術特聘講座教授謝邦昌則強調，調查研究正經歷典範轉移，未來結合真人管道與AI代理人的「混合調查」將成為產業必然標配，並需結合貝氏模型等統計技術進行人機協作校準，民調技術將從宏觀的群體矽樣本，邁向高顆粒度的「數位孿生（Digital Twin）」個體認知代理，但他亦提醒，真實人類樣本在道德判斷與真實情緒把關上，仍是無法被取代的最終黃金標準。

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