上個月，美國新聞網站《Axios》被迫對一篇關於美國孕產婦健康危機的部落格文章發布更正聲明。這篇文章引用的民意調查結果，來自一間名為 Aaru 的公司，並將其呈現為美國成年人的回饋研究。然而，《Axios》的編輯筆記揭露，Aaru 其實是一家人工智慧（AI）模擬研究公司，其聲稱的民調數據並非來自真人受訪者，而是由大型語言模型（LLM）生成的。
這種使用AI生成問卷回覆，而非真人受訪者的做法，被稱為「矽擬取樣」（silicon sampling）。其背後的理念在於，由於大型語言模型能夠模擬人類回答，民調公司看到了利用AI代理來生成調查回覆的機會，僅需傳統民調所需成本與時間的一小部分。
然而，專家對此表達嚴重擔憂。數位理論實驗室（Digital Theory Lab）主任雷夫·韋瑟比（Leif Weatherby）與加州大學柏克萊分校（University of California, Berkeley）電腦科學教授班傑明·萊希特（Benjamin Recht）指出，民調數據的價值在於它能總結真實人類的信念與意見；若以AI模擬人類意見取代真人，只會惡化我們破碎的資訊生態系統並播下不信任的種子。他們也警告，AI生成的民調甚至可能「影響公眾輿論本身，而非僅僅報導公眾的想法」。
美國東北大學（Northeastern University）的研究人員在 2025 年發表一篇論文指出，「矽擬取樣」通常無法可靠地替代真人受訪者，尤其是在政策制定情境中。研究發現，AI模型難以捕捉細微的意見差異，且由於訓練數據的偏差及內建安全過濾器，常會對特定群體形成刻板印象。因此，他們認為最審慎的做法是採用混合模式，即利用AI改進研究設計，但仍將真人樣本視為數據的黃金標準。
伯恩大學（University of Bern）心理學博士後傑米·康明斯（Jamie Cummins）在一篇尚未經同儕審查的論文中也發現，「矽擬取樣」過程中的許多分析選擇，會顯著影響樣本品質。他表示，少數幾個決策就能大幅改變AI樣本與人類數據之間的符合程度。
儘管相關爭議不斷，Aaru 等公司仍在積極募資，並與史丹佛大學（Stanford University）及蓋洛普（Gallup）等知名機構建立合作關係。這種趨勢凸顯了AI工具如何透過將虛構資訊包裝成事實，進而侵蝕公眾對資訊的信任。韋瑟比與萊希特總結道：「純粹的虛構內容正瀕臨被視為科學和政治知識的邊緣。若不懸崖勒馬，我們對社會的理解也可能變得人工化。」
