Rozhovor s AI zvýšil podpis skutečné petice o 20 bodů. S posunem názorů to nesouviselo

✅ Peer-reviewed · Publikováno říjen 2026 · Data sbírána září 2025 a březen 2026 · PNAS

Rozhovor s chatbotem, v průměru sedmiminutový, zvýšil podíl lidí, kteří podepsali skutečnou petici svým jménem a e-mailem, ze 21 na 40 procent. Ukazuje to studie v PNAS, kterou vedli Kobi Hackenburg z Oxford Internet Institute a Luke Hewitt ze Stanfordu, oba zároveň působící v britském UK AI Security Institute. Důležitější než samotné číslo je druhé zjištění: to, co nejvíc posouvá názory, nemusí posouvat chování. Studie, které měří jen postoje, tak podle autorů mohou skutečný dopad AI persvaze popisovat chybně.

Co studie zjistila

V první studii (8 000 lidí) podepsalo petici po přesvědčovacím rozhovoru 37,8 procenta účastníků, v kontrolní skupině 25,2 procenta. Po zohlednění výchozích postojů to autoři vyčíslují na +12,8 procentního bodu. Lidé také častěji přispěli částí svého bonusu organizaci, která petici pořádala. Druhá studie (9 950 lidí) efekt zopakovala a zvětšila: +19,7 bodu, z 21,1 na 40,4 procenta. Podle plného textu jsou efekty srovnatelné, a často větší, než jaké v dřívějších experimentech přinesla agitace od dveří ke dveřím nebo přímé oslovení zprávou.

Klíčový je ale vztah mezi názory a činy. Napříč 15 experimentálními podmínkami první studie nebyla mezi efektem na podporu petice a efektem na její podpis žádná souvislost (r = 0,05). Ve druhé studii se to zopakovalo (r = 0,18, nevýznamné). Podmínky, které nejvíc změnily postoj, nebyly ty, které nejvíc lidí přiměly podepsat.

Autoři přitom zopakovali výsledek své loňské studie v Science: názory nejvíc mění strategie, která zahlcuje rozhovor fakty. Hustota tvrzení tehdy na 76 977 účastnících a 19 modelech vysvětlila zhruba polovinu rozdílů v přesvědčivosti modelů. Na chování ale podobný účinek neměla. Ze všech osmi testovaných strategií měla informační strategie na podpis petice nejmenší efekt (+16,2 bodu). Nejlépe fungovala kombinovaná strategie „Mega“ (+23,7 bodu), následovaná implementačními záměry (+21,2) a stupňováním závazků (+20,6). Rozpětí mezi nimi je ale úzké.

Vysvětlení nabízí analýza přepisů. Přímá výzva k podpisu se objevila v 62 až 94 procentech přesvědčovacích rozhovorů podle strategie a její četnost sledovala efekt na chování. Hustota faktických tvrzení se mezi strategiemi lišila čtyřnásobně a sledovala efekt na postoje. Postoje se navíc měnily hlavně u lidí, kteří petici předem nepodporovali. Podpisy přibývaly hlavně u těch, kdo s ní už souhlasili. AI tedy spíš mobilizovala sympatizanty, než přesvědčovala nepřesvědčené.

Jak to zjistili

Celkem 14 779 dospělých Britů z panelu Prolific dodalo 17 950 odpovědí (část lidí se zúčastnila obou studií). Každý byl náhodně přiřazen k jedné z osmi reálných britských petic, například proti riziku jaderné války, za volební reformu, za ochranu stromů nebo za zrušení limitu sociálních dávek na dvě děti. Kontrolní skupina (zhruba 20 procent) vedla s AI rozhovor na neutrální téma, třeba o recyklaci nebo umělých sladidlech. Ostatní mluvili s modelem instruovaným přesvědčit je k podpisu, aniž by tento záměr prozradil. Po rozhovoru mohli petici skutečně podepsat; jméno a e-mail šly přímo na web petice, výzkumníci je neukládali. Všichni byli nakonec debriefováni.

V první studii (18. až 23. září 2025) přesvědčovaly modely GPT-4o, GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Grok 4 a Gemini 2.5 Pro. Ve druhé (5. až 17. března 2026) GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Grok 4 a Gemini 3.1 Pro. Efekty byly napříč modely podobné. Data a kód jsou veřejně dostupné.

Proč je to důležité

Debata o AI persvazi se dosud opírala hlavně o změny názorů. Tato studie posouvá otázku k tomu, co lidé skutečně udělají, a ukazuje, že závěry z „postojových“ studií se na chování přenášejí špatně. Pokud nějaká studie zjistí, že personalizovaný chatbot mění názory víc než obecný, nemusí to nic říkat o tom, kolik lidí přiměje jít volit nebo darovat. Dopad tak lze podcenit (mobilizace sympatizantů postojové škály nezachytí) i přecenit.

Pro volební kampaně je důležité, že rozhodující nebyla rétorická technika, ale samotné zapojení do rozhovoru a přímá výzva k činu. Autoři proto soudí, že hlavním omezením AI kampaní může být spíš to, jak lidi do rozhovoru vůbec dostat, než přesvědčivost modelu. Studie tím doplňuje nedávný brief o peticích na Change.org, kde AI psaní petic samo o sobě úspěch nepřineslo: rozdíl dělá interakce, ne uhlazený text.

Limity a otevřené otázky

Účastníci byli placeni za to, že s AI mluví. V běžném životě takovou pozornost chatbot mít nemusí, což autoři sami uvádějí jako hlavní překážku zobecnění. Podpis petice a malý dar jsou levné činy; zda se efekt přenese na volební účast, očkování nebo dražší rozhodnutí, studie neříká. Dary šly z bonusu získaného ve studii, ne z vlastní kapsy, takže jde spíš o horní odhad. Informační strategie také nejméně často přímo žádala o podpis, takže vliv obsahu a vliv samotné výzvy nelze plně oddělit. Za zmínku stojí i posun ve formulaci: preprint z dubna tvrdil, že všech osm behaviorálních strategií překonalo nejlepší postojovou strategii, publikovaná verze opatrněji říká, že informační strategie měla nejmenší efekt a rozdíly byly malé. Vzorek je britský a online.

Mezi sběrem dat a publikací uplynulo 13 měsíců u první studie a 7 měsíců u druhé. Modely z první studie (GPT-4o, Claude Sonnet 4) už nejsou současnou špičkou, druhá studie ale testovala modely z počátku roku 2026. Protože efekty byly napříč modely podobné a rozhodovala spíš přímá výzva než schopnosti modelu, stáří dat tu pravděpodobně hraje menší roli než u studií, které měří samotnou přesvědčivost modelů.