這次選舉，民進黨一些候選人打造新形象、激起洋流頗有法術，一個憑藉是運用AI為助力。
選舉已隨著AI時代來臨而發生改變。政治人物爭取選民支持的戰場，正在從電視廣告、社交媒體和街頭造勢，延伸到一個新的領域：人工智慧。
過去，候選人要思考如何讓自己的名字出現在報紙頭條、電視新聞和搜尋引擎的前列；如今，他們還得關心，當選民向ChatGPT、Gemini、DeepSeek或Claude詢問「這個選區其他候選人有哪些弱點」、「誰支持加強社會福利」或「哪位候選人的政策比較切合實際」時，人工智慧會如何介紹自己？
這不只是競選宣傳方式的改變，更意味著政治傳播的遊戲規則正在重新改寫。候選人不僅要向選民拉票，也開始設法讓人工智慧認識自己、理解自己的政綱，甚至在回答相關問題時，把自己列入選民的考慮範圍。
AI「介選」的精準度非凡。但它並不是一位全知全能、完全中立的政治評論員。它所提供的答案，取決於訓練資料、網路搜尋結果、資訊來源的可信程度，以及模型本身的判斷方式。當政治人物開始爭奪AI的「回答權」，選舉競爭也就從爭取人的注意力，進一步延伸到爭取演算法的青睞。
選民找資訊，開始繞過傳統媒體
在傳統選舉中，候選人通常透過政黨組織、新聞報導、競選網站、電視辯論和社交媒體向公眾介紹自己。選民則需要自行蒐集資料、比較政見，再決定支持誰。生成式AI正在改變這個過程。
過去，選民搜尋候選人資料，往往會看到一連串新聞報導、官方網站和競選廣告；現在，他們可以直接向聊天機器人提問，要求它整理候選人的經歷、政策立場、過往表現，以及不同政治主張的利弊。原本需要花費數小時搜尋的資料，如今可能被濃縮成幾段文字。
美國皮尤研究中心2026年10月公布的調查顯示，在10月12日至18日接受調查的美國成年人中，8%表示曾使用AI聊天機器人查詢2026年期中選舉相關資訊。在使用聊天機器人了解選舉的受訪者當中，76%曾查詢候選人的議題立場，71%曾用AI核實自己在其他地方看到或聽到的政治資訊，65%則查詢候選人的生平與職業經歷。
這些數字說明，AI目前還不是大多數美國選民獲取選舉資訊的主要管道，但它已經成為部分選民理解候選人和核實政治消息的新入口。隨著使用習慣普及，這個入口的重要性可能進一步上升。
對候選人而言，這種轉變尤其值得注意。選民未必會逐一瀏覽每位候選人的競選網站，也未必有時間閱讀冗長的政見表述。他們可能只問AI幾個問題，便形成初步印象。如果某位候選人的經歷、政策主張和公共紀錄被清楚整理，並經常出現在可靠的資訊來源中，他就比較有機會進入AI的回答。
相反的，一位候選人即使有完整政綱，如果網路上缺乏清晰、準確而容易查證的資料，AI也可能無法完整介紹他的主張，甚至忽略他的存在。
候選人為何要向AI「拉票」？
這種新型競爭，與傳統的「搜尋引擎優化」有相似之處。
過去，企業希望自己的網站出現在Google搜尋結果的前列，於是研究關鍵字、網站架構和內容更新方式。政治人物也會利用類似方法，讓自己的姓名、政綱和競選活動更容易被搜尋到。
如今，隨著AI直接生成答案，而不只是列出網頁連結，競選團隊開始關注另一種技術：生成式引擎優化。
其基本思路，是讓網站內容更容易被生成式AI檢索、理解和引用。例如，候選人可以在官方網站上清楚列出自己對經濟、教育、醫療、移民及治安等議題的立場，公開過往投票紀錄、政策文件和公開演說，並確保不同頁面的資訊前後一致。候選人也可以完善媒體選舉資訊平台上的個人資料。這類網站未必是一般選民每天瀏覽的地方，卻可能成為AI了解候選人背景的重要資訊來源。
一些過去被競選團隊視為次要的工作，如今可能變得更有戰略價值。資料是否完整、政見是否容易辨識、公共紀錄是否方便查證，都可能影響AI如何介紹一名候選人。
路透社2026年10月26日的一篇報導，便揭示了美國政治顧問如何開始把這套方法引入競選活動。報導指出，部分顧問提出建立大量方便AI檢索的政策頁面、爭取在AI經常引用的網站刊登內容，以及持續監測聊天機器人如何介紹候選人等做法。換言之，候選人不再只問：「選民在網路上看到了什麼？」他們還會問：「當選民把問題交給AI時，AI會怎樣回答？」
這並不等於候選人只要增加網站內容，就一定能改變AI的回答。不同模型使用的資料、搜尋方式和引用機制各有差異，資訊能否被檢索，也不代表它一定會被採納。這場競爭尚未形成一套保證有效的公式，卻已經成為政治傳播的新課題。
從資訊優化到操縱敘事有差別
讓候選人的政策資料更完整，本身並沒有問題。真正值得警惕的，是當競選團隊不再滿足於提供事實，而是試圖透過大量內容，讓AI反覆接受某種特定敘事。這正是民進黨人的拿手好戲。
例如，一個競選團隊可能不斷發布內容，強調候選人支持公共安全、重視貧富差距、主張改善教育；這些主張如果有公開紀錄支持，當然可以成為正常的競選宣傳。但如果有人建立大量看似獨立、實際上卻彼此配合的網站，重複發布相似的問答，並把競選口號包裝成新聞分析或客觀比較，情況便完全不同。
這種做法的問題在於AI可能把內容出現的頻率、網站表面的可信度，誤當成某種立場獲得廣泛支持的證據。
傳統搜尋引擎通常會呈現多個結果，讓使用者自行判斷；聊天機器人則可能把不同來源的資訊整合成一段流暢、完整、語氣肯定的回答。使用者未必知道哪些內容來自可靠新聞機構，哪些出自競選網站，又有哪些可能是刻意製造的政治宣傳。一旦虛假資訊被AI重新整理，它便可能失去原本容易辨識的宣傳痕跡，轉而以看似客觀的解說形式出現。
因此，真正的問題不只是AI會不會犯錯，而是有人是否能有系統地利用它的資訊處理機制，影響政治敘事的形成。
AI說得愈流暢，選民愈要保持警覺
AI介入選舉資訊傳播，另一個值得關注的風險，是錯誤答案往往不會顯得像錯誤答案。
聊天機器人可以用完整的句子、清晰的結構和冷靜的語氣，解釋一項政策或整理一位候選人的政治立場。然而，語言表達流暢，並不等於內容準確；答案看似有條理，也不代表背後的證據充分。
AI可以幫助選民快速整理複雜資訊、理解陌生議題，也可以協助查核在社交媒體流傳的說法。關鍵是，使用者不能把AI當成最終裁判，而應把它視為進一步查證的起點。
科技公司不能只靠承諾維護中立
面對這些問題，科技公司已開始採取措施。美國AI公司已意識到，選舉資訊與一般生活問答不同，錯誤答案可能帶來直接的公共後果。但要維持資訊品質，不能只依靠科技公司自我宣告，也不能把所有責任都推給選民。
首先，AI平台應盡可能清楚標示答案的資訊來源，區分官方紀錄、新聞報導、候選人自行發布的內容，以及尚未獲得獨立證實的說法。當資料不足或來源互相矛盾時，系統應坦白指出不確定之處，而不是為了提供完整答案而自行拼湊結論。
其次，平台需要建立更有效的機制，識別大量重複、互相引用或刻意偽裝成獨立新聞的網站。不能單憑網站數量或內容出現的頻率，就認定某種政治觀點獲得廣泛支持。
第三，選舉機關、新聞機構與非營利組織應繼續提供清楚、最新、方便查證的公共資訊，讓AI有機會優先引用可靠來源。
社交媒體時代已經證明，平台若只在問題引發公眾關注後才被動處理，往往難以完全消除資訊污染帶來的影響。AI公司應當從過去的經驗中吸取教訓，而不是等到下一場重大選舉爭議爆發後，才開始補救。
未來的競選，既要爭取選民，也要接受查證
候選人向AI「拉票」，未必意味著政治人物真的能夠直接命令聊天機器人支持自己。更準確地說，這是政治傳播正在適應新的資訊環境：當選民愈來愈依賴AI理解公共議題，候選人自然會希望自己的政策和經歷能夠被系統正確呈現。
這種變化也可能帶來正面效果。過去，一些地方候選人缺乏大型媒體曝光，選民很難找到完整資料。若AI能夠有效整理官方紀錄、公開政綱和可信新聞，即使知名度不高的候選人，也有機會讓更多人了解自己的主張。
但如果資訊曝光取決於誰最懂得迎合演算法、誰能夠大量生產看似可信的內容，競選便可能逐漸偏離政策與公共紀錄的比較，轉向一場爭奪AI注意力的技術競賽。
民主選舉原本就存在資源不均、宣傳失實和資訊不對稱等問題。AI不會自動消除這些問題，反而可能在新的技術環境中放大它們。因此，候選人的競選團隊除了研究如何讓AI正確理解自己的政見，更應該確保公開資訊真實、完整且可以查證。科技公司則必須避免讓流暢的語言掩蓋薄弱的證據，選民也需要養成查看來源、比較不同說法的習慣。
歸根究柢，AI可以幫助選民理解政治，卻不應代替選民作出政治判斷；它可以整理候選人的主張，卻不應在缺乏充分證據的情況下，替任何人建立優勢。
當候選人開始向AI拉票，真正值得關注的，並不是哪位政治人物更懂得討好演算法，而是這場新的資訊競爭，能否讓選民得到更完整、更準確的事實。
畢竟，選舉的核心仍然是選民的自主判斷。無論政治宣傳如何進化，民主社會都不能把判斷公共事務的權力，交給一個可能出錯、可能受到操縱，而且未必能清楚解釋答案從何而來的黑箱。
