Umělá inteligence přesvědčí lidi, aby darovali téměř 3x více než lidský fundraiser

Nová studie vedená Oxfordskou univerzitou naznačuje, že přední jazykové modely mohou vybrat podstatně více peněz než profesionální fundraiserové a mohou spolehlivě porazit lidi ve všech ostatních formách přesvědčování.

Nová britsko-americká studie zjistila, že modely jazyka jsou účinnější při přesvědčování lidí než školení lidské profesionálové, jejichž úkolem je měnit názory.

V reálném testu fundraisingu výzkumníci zjistili, že umělá inteligence dokázala přesvědčit lidi, aby darovali asi 17,2 % svých dostupných peněz, ve srovnání s 6,4 % pro profesionální lidské fundraiserové – rozdíl 10,8 procentních bodů, což odpovídá zhruba 2,7násobku míry darování při použití AI, s vyšší účastí a většími průměrnými příspěvky, které přispívaly k rozdílu.

Studie uvádí:

‘Zejména je třeba poznamenat, že AI, ačkoli byla výslovně instruována, aby sledovala pouze strategii dopadové efektivity, překonala fundraiserové na šesti dalších mechanismech, které nebyla instruována používat.’

‘[Lidé] ohodnotili AI jako silnější argumenty, naučili je více a byli více empatické a příjemné při konverzaci než [fundraiserové]. ‘

‘Společně tyto výsledky ukazují, že AI překonává odborné lidi napříč širokým spektrem mechanismů relevantních pro darování, a naznačují, že výhodou AI v přesvědčování je rozšířena na skutečné chování v reálném světě.’

Autoři teoretizují, že vynikající výkon testovaných modelů – které zahrnují pro varianty Claude Opus, ChatGPT, Grok a Google Gemini – může být připsán hustotě a rychlosti, s jakou je informace poskytována korespondentovi; když byly AI donuceny k “lidské rychlosti”, jejich výhoda byla téměř ztracena:

‘Zjistili jsme konvergující důkazy, že výhoda AI pocházela z rychlého nasazení větších množství informací: po koučování mohli expertní lidé vyrovnat AI omezenou na lidskou rychlost a délku zpráv.’

Studie také uvádí, že žádný z 318 jednotlivých lidských přesvědčovatelů testovaných v rámci více experimentů nebyl schopen překonat průměrný výkon AI systému – ani poté, co někteří účastníci obdrželi specializované koučování založené na vlastních technikách AI.

Autoři uzavírají:

‘Naše výsledky naznačují, že vstupujeme do světa, ve kterém AI poskytuje lidským aktérům nadbytek dovedných obhajovatelů. Předpovídání důsledků této změny je obtížné, protože vyžaduje, abychom učinili předpoklady o tom, kdo bude mít přístup k nejpersuazivnějším AI technologiím, kdo bude cílem přesvědčování, a jaké jurisdikční bariéry, záruky nebo jiné tření mohou snížit dopad AI na lidskou populaci.’

‘Jedním z efektů AI, které mohou přesvědčit i lidské odborníky, může být konsolidace vlivu mezi již mocnými aktéry.’

Nová studie se jmenuje AI systémy překonávají lidské odborníky a pochází od osmi výzkumníků z Oxfordské univerzity, UK AI Security Institute, Stanfordovy univerzity a London School of Economics and Political Science.

Metoda a studie

Hlavní výsledky pocházejí ze čtyř experimentů: přesvědčování voličů a odborných debatérů; testování koučování a rychlostních limitů jako “human/AI equalizer”; soutěž proti profesionálním fundraiserům na politických otázkách; a soutěž proti nim za skutečné charitativní dary.

Studie použila 18 978 konverzací od 6 923 lidí, s předními AI modely soutěžícími proti různým standardům lidských odborníků, od najatých crowdworkerů za 12 liber za hodinu až po zkušené lidské přesvědčovatele, kteří dostávali 140 liber za hodinu a mohli si vybrat témata, o kterých chtěli mluvit.

Modely použité v testech byly Claude Opus 4.1 a 4.6, ChatGPT-4o, GPT-5.4, Grok 4.20 a Gemini 2.5 Pro.

Souboj elitních debatérů

První experiment zkoumal, zda AI může překonat stále více zkušené lidské přesvědčovatele v jednoduchých konverzacích na politické a sociální otázky;

Politické a sociální politické otázky použitých ve třech studiích, s účastníky diskutujícími o jedné náhodně přidělené otázce před a po konverzaci. Témata byla vybrána tak, aby pokrývala širokou škálu sporných veřejných debat ve Spojeném království, od imigrace, svobodného projevu a regulace sociálních médií až po sociální politiku, asistovanou smrt a budoucnost monarchie. Zdroj

Účastníci byli nejprve požádáni o své názory na jednu z deseti britských politických otázek (zobrazeno výše), a poté jim byl přidělen buď AI nebo lidský konverzační partner. Po diskusi, která obvykle trvala kolem 14 minut, byli požádáni, aby ohodnotili svou pozici znovu.

Tři lidské skupiny byly testovány, s běžnými pracovníky z platformy Prolific crowdwork najatými jako základní linie, a placeni 12 liber za hodinu. Druhá skupina se skládala z nej silnějších performerů ze čtyřkolového turnaje přesvědčování, který zahrnoval více než 1 100 účastníků a téměř 9 500 konverzací. Třetí skupina se skládala z 56 elitních soutěžních debatérů, všichni z nich dosáhli alespoň semifinále mezinárodní soutěže, a zahrnovali čtyři světové šampiony, jakož i 11 kontinentálních šampionů, s průměrem 8,9 let debatního zkušeností.

Byla učiněna značná snaha, aby lidským přesvědčovatelům byly vytvořeny příznivé podmínky, s turnajovými vítězi a elitními debatéry soutěžícími o podstatné peněžní ceny až do výše 11 000 liber, zatímco debatéři byli placeni za výzkum témat, o kterých chtěli mluvit, a mohli si je vybrat dopředu. Průměrně strávil každý debatér kolem osmi hodin přípravou na konverzace.

Přesto AI dosáhla nejsilnějších výsledků ve všech srovnáních:

Odhadované účinky přesvědčování napříč lidskými a AI podmínkami, měřené jako průměrná změna postoje po konverzaci na spornou politickou otázku.

Červené značky v grafu výše označují modely AI. Ve všech srovnáních tyto modely produkovaly větší posuny postoje než jakákoli lidská skupina.

Nejsilnější lidský výkon pocházel z koučovaných elitních debatérů – ale i tito zaostávali za neomezenými AI systémy. Když byla AI omezena na lidskou rychlost psaní a délku zpráv, její výhoda téměř zmizela, což naznačuje, že rychlé dodání informací může vysvětlit velkou část rozdílu mezi lidským a AI přesvědčováním.

Modely AI překonaly obyčejné účastníky o 8,2 procentních bodů a překonaly vybrané přesvědčovatele o 5,6 bodů. Nejmenší rozdíl se objevil proti elitním debatérům, kteří sami produkovali podstatné posuny postoje; AI však stále získala další 4,6 procentních bodů.

Mohou lidé naučit se porazit AI?

Druhý ze čtyř experimentů se zeptal, zda lze eliminovat vedení AI buď zlepšením lidského výkonu, nebo omezením AI. Aby se otestovala první možnost, 43 elitních debatérů z první studie se vrátilo pro další školení založené přímo na technikách používaných AI, které je dříve porazily.

Účastníci prošli transkripty, prozkoumali, jak byly konstruovány AI podněty, a strávili dvě čtyřhodinové koučovací sezení, praktikující alternativní přesvědčovací přístupy, než soutěžili znovu za stejných podmínek.

Koučování produkovalo zjevné změny v chování, s lidskými debatéry, kteří používali více slov, uváděli více ověřitelných tvrzení a dosahovali největších posunů postoje pozorovaných u jakékoli lidské skupiny ve studii. Koučování zlepšilo výkon a produkovalo nejsilnější lidské výsledky pozorované ve studii, ale rozdíl zůstal statisticky významný, s koučenými debatéry, kteří stále zaostávali za neomezenými AI systémy (zobrazeno v tabulce výsledků níže).

Výzkumníci otestovali, zda výkon AI závisí na rychlosti odpovědi a délce zprávy, omezováním AI na lidskou rychlost psaní a délku zpráv. Za těchto podmínek koučovaní debatéři a omezená AI produkovali podobné výsledky:

Účinky koučování a omezení AI rychlosti na přesvědčovací výkon. Horní panel srovnává elitní debatéry, koučované elitní debatéry a AI systém omezený na lidskou rychlost psaní a délku zpráv. Spodní panel ukazuje odhady distribucí výkonu jednotlivých přesvědčovatelů napříč prvními dvěma studiemi. Zatímco koučování zlepšilo výsledky, žádná lidská skupina nedosáhla průměrného neomezeného AI systému, zatímco omezení AI na lidskou propustnost eliminuje její výhodu.

Zjištění bylo posíleno širší analýzou pokrývající všechny 318 lidské přesvědčovatele testované v rámci prvních dvou studií: žádný jednotlivý člověk nepřekonal průměrný výkon neomezeného AI systému, bez ohledu na úroveň zkušeností, oblast problému nebo demografickou podskupinu.

Mohou profesionální přesvědčovatelé porazit AI?

Třetí studie zjišťovala, zda AI může udržet svou výhodu proti lidem, jejichž kariéra je postavená na přesvědčování jiných v reálných situacích, spíše než v akademických debatních soutěžích.

Výzkumníci najali 19 profesionálních fundraiserů z britské fundraisingové firmy AppcoUK. Tyto účastníky, na rozdíl od debatérů v předchozích experimentech, měli rozsáhlé praktické zkušenosti s fundraisingem, s mediánem zhruba 10 000 přesvědčovacích konverzací během jejich kariéry. Každý z nich byl placen 140 liber za hodinu, obdržel politická témata týden dopředu pro přípravu a soutěžili o stejné ceny založené na výkonu, které se používaly jinde ve studii.

I proti této skupině AI zůstala více přesvědčivá (viz výše uvedené výsledky). Profesionální fundraiserové změnili názory o 6,9 procentních bodů ve srovnání s kontrolní skupinou – ale AI produkovala posun o 12,8 procentních bodů, což jí dalo 5,9 procentních bodů výhodu nad lidskými profesionály.

Může AI přesvědčit lidi, aby otevřeli své peněženky?

Čtvrtá a konečná studie se zabývala reálným fundraisingem spíše než změnou názorů. Výzkumníci spolupracovali znovu s AppcoUK, tentokrát se zaměřením na Save the Children, charitativní organizaci, pro kterou AppcoUK dříve vybral 824 297 liber od 22 583 dárců mezi lety 2016 a 2023.

Účastníci hovořili buď s Claude Opus 4.6 nebo s jedním z 18 profesionálních fundraiserů. Poté obdrželi studijní bonus 1 libry a mohli darovat libovolnou částku na Save the Children. Mezi sedmi přístupy (viz níže), které Claude Opus 4.6 použila, byla instruována, aby používala informace o dopadové efektivity, vysvětlováním, jak jednotlivé dary mohly být převedeny na měřitelné výsledky pro charitativní organizaci.

AI produkovala větší účinky darování než profesionální fundraiserové, s dary, které se zvýšily o 17,2 procentních bodů ve srovnání s kontrolní skupinou, ve srovnání s 6,4 procentními body pro fundraiserové:

Výsledky darování a hodnocení účastníků v第四é studii. Levý panel srovnává dary po konverzacích s profesionálními fundraiserovými a Claude Opus 4.6, měřené jako procentní body bonusu 1 libry. Pravý panel srovnává hodnocení účastníků napříč sedmi mechanismy souvisejícími s dary, s AI, která získala vyšší hodnocení ve všech sedmi měřeních.

Rozdíl se objevil jak v podílu účastníků, kteří darovali, tak v průměrné výši darů těch, kteří darovali.

Účastníci také ohodnotili AI výše než lidské fundraiserové napříč řadou mechanismů souvisejících s dary, s největšími rozdíly, které se objevily u implementačních záměrů, eskalace závazků a vnímané dopadové efektivity.

Podle studie stejný informační přístup spojený s výhodou AI v předchozích studiích byl také spojen s vyšším charitativním darováním v tomto fundraisingovém experimentu.

Závěr

Ačkoli autoři, jak je zmíněno na začátku, uzavírají, že zjištění studie jsou důvodem k obavám, dodávají, že menší hráči jsou stejně tak potenciálně posíleni podobným přístupem k nejnovějším a nejlepším AI technologiím.

Implicitně v tomto výsledku je možnost, že nejlepší modely mohou být s časem odmítány menším hráčům.

Poprvé zveřejněno ve čtvrtek, 18. června 2026