假设机器：个性化反事实让遥远的政策风险变得切近

arXiv:2610.33301v1 公告类型：新摘要：生活经历可以塑造政策态度，但我们只能经历一次人生。因此，公民可能无法支持那些针对他们从未亲身经历过的风险的政策。叙事可以让这类风险变得切身而个人化，但个性化故事仍难以大规模生产。在此，我们探究 AI 能否通过模拟参与者的人生——仿佛该情景已经发生——让遥远的情景变得具体可感。我们提出 As-If Machine（AIM），一个多智能体系统，人们通过它共同撰写个性化的反事实叙事——关于自己在不同政策未来下的生活的故事。在两项关于科学资助（N=1,007）和卫星网络安全（N=894）的预注册且配额匹配的实验中，我们将 AIM 与两个对照组进行比较：阅读同一主题下由专家撰写的短文，以及与 AIM 共同撰写一个无关主题。AIM 提升了心理亲近感——即某种风险让人感觉与自身有多接近——在两个领域中的提升幅度几乎相同（相对于短文分别为 0.36 和 0.38 个标准差（SD），相对于无关写作分别为 0.80 和 0.90）。即便在对 AI 持不利看法的参与者中，AIM 也提升了心理亲近感。对于政策态度，在科学资助方面，AIM 相对于短文的效果为 0.16 个 SD，相对于无关写作的效果为 0.10 个 SD（不显著）；卫星网络安全的相应效果分别为 0.54 和 0.67 个 SD。在 23,496 次人机自动补全交互中，参与者与系统扮演了不同角色：AIM 提供具体细节以支撑情景，参与者提供第一人称视角与情感。与 As-If Machine 共同撰写，让遥远的政策风险变得切近。

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