2026年美国中期选举，被多家媒体称为“史上首场有相当数量选民使用人工智能的选举”。

其实这么说容易有误解，说准确一点，这大概是人类历史上第一场大量选民开始让AI替自己筛选、比较甚至判断政治信息的选举。

这个数量是惊人的——高达近四成选民通过AI搜索摘要获取选举信息，但他们当中只有约一半知道这些内容来自AI。

也有一部分选民，开始用聊天机器人查询候选人立场、核实新闻、比较政策。

他们当中有一些人，会直接询问AI——“我该投给谁”。

AI真的能替人投票倒也还谈不上，但现实是它正在成为政治信息的“过滤机器”。聊天机器人已经可以决定哪些候选人被看见，他强调的事实也会有偏向性。

因此可以说，美国选举的权力结构在AI时代已经发生空前的颠覆。

一、AI不会说服选民投谁，但它会筛选信息

聊天机器人直接告诉选民“投谁”，这样的“科技反乌托邦”故事还没变成现实。但真相其实更隐蔽也更早，因为它会决定选民先看到什么。

皮尤研究中心的数据显示，在使用聊天机器人了解选举信息的选民中，76%用它了解候选人立场，71%用于核实信息，65%查询候选人背景，只有40%会询问投票建议。

也就是说，AI首先充当的是“信息筛选者”，而不是直接的“投票代理”。

不过，代理的力量本身就很强大。

谷歌AI摘要曾经把误导性捐款链接作为权威推荐，导致至少三名选民误将1011美元捐给了并非目标候选人的竞选团队。

“聊天机器人骗人”是人们一直担心的，但真正的问题在于AI把复杂的政治信息压缩成一段看似权威的回答，这会引导人们最终自己做出错误的决策。

就像上文中提到的——近四成选民通过AI搜索摘要获取选举信息，其中约半数并不知道内容由AI生成。他们以为自己是在主动搜索信息并且思考，但实际上已经进入了由模型筛选、排序和解释后的信息茧房。

AI确实没有强迫任何人投票，但它已经通过“无形之手”塑造了选民的想法。

二、模型真的带有政治立场吗？倒也未必

聊天机器人偏袒某一党派是人们最广泛的担心，但不能只看它是不是直接推荐了特定的候选人，还是要看它到底如何偏向性地影响选民信息来源，比如它优先检索哪些来源，会格外强调哪些议题，以及有没有刻意地忽略一些背景。

Convovo对近500场众议院、参议院和州长竞选进行测试时发现，当被强制要求点名推荐一名候选人时，Grok 4.7在92%的回答中推荐共和党候选人，GPT-6.1 Sol则有97%倾向民主党候选人。

当然，以上并不是普通人能接触到的初级聊天机器人。

事实上，大多数消费级界面会拒绝直接给出投票建议。但上面的测试还是暴露出深刻的问题：模型虽然不会给建议，但在“如何描述候选人”方面是会有明显差异的。

信息筛选方面，Grok更经常引用保守派选民指南和X平台上的内容，GPT则更多依赖维基百科、美联社和Reddit。

前者更关注的是移民、税收、犯罪和能源这些话题，而后者更经常检索的是医疗和堕胎议题。

在两个模型当中，你看到的美国截然不同。

传统媒体当然也是有偏向性的，但AI时代这种偏向性影响范围更广，它是来自训练数据、检索源、提示词策略的复杂叠加。

传统媒体时代，你可以选择购买偏向民主党或者共和党或者纯中立的媒体，是一种“自主选择”。但在AI时代，选民很难意识到自己是被引导的，因为AI给出的答案通常都是语气平静、结构清晰，看起来都是中立的。

AI伪装很深：它只需要把一些有利于自己偏向的事实放在前面，把不利的事实留在后面。

三、深伪、数据中心与AI游说：聊天机器人对选举的影响比想象的还要深

如果只是把聊天机器人单独拿出来看，它的影响力似乎也没有那么强。

但还有更加巨大的影响力，是看不见的：深伪广告、地方数据中心冲突和科技巨头的政治游说。

截至2026年10月下旬，已识别出至少220条AI生成或增强的政治广告，总支出超过1.37亿美元，其中约81%由共和党阵营赞助，超过70%没有标注AI生成。

这些广告当然也不是直接改变投票意向的，但它们的作用是会将公共事实环境搞得“真伪难辨”。

很多时候，真实的内容也可能被反向指认为是伪造的，这导致公共讨论的共同基础正在被破坏。

在过去，你可以根据事实去评价一个被选举人或者党派，但现在的问题是——“事实”本身已经未必是真的。

另外，AI数据中心正在从科技力量变成地方生活成本的现实问题。

约71%的美国人反对在本地建设AI数据中心，78%支持放缓建设速度。全美已有38项数据中心相关地方投票措施，其中34项安排在11月3日选举中表决。

纽约州暂停50兆瓦以上大型数据中心的州级环境审批，宾夕法尼亚州出台更严格监管规则，佛罗里达州要求新增电网成本不得转嫁给普通居民。

AI资本开支，也是第一次被地方选民在用选票重新定价。

还有一个因素是，AI企业本身也在积极介入选举。AI相关企业已经向中期选举投入超过1.85亿美元，用于支持或攻击在监管问题上有关键发言权的候选人。

所以现在AI影响的不光是选民，甚至还能影响制定AI规则的政客。

以前选举是“一人一票”，但AI时代的选举是“一人一模型”

现在，美国的选民已经越来越依赖一个不透明、难以核查，更是很难寻找责任归属的系统来建立自己的政治观察系统。

过去，民选制的理想前提是公民直接接触公共事实，依据事实做出自己的判断，这一点至关重要。

但现在，越来越多的公共事实需要先经过模型的整理排序和再解释；也有越来越多的公共事实真假难辨。

“一人一模型”的选举时代，每个选民面前都有一个看似中立的助手，而每个助手背后，都藏着训练数据、商业利益、平台规则和竞选资本的复杂博弈。

2026年美国中期选举，大概率会成为人类历史上“AI深度影响政治”的起点。