政治极化已经变得如此极端，以至于当民主党人和共和党人在某个议题上找到共同点时——比如他们都憎恨人工智能数据中心——这都会成为重大新闻。

但同样是这些数据中心，也可能正在弥合这个国家的政治分歧。人们越来越依赖大语言模型来理解世界，这些模型绝非无害，但它们正在悄然——即便并非有意——在公众如何了解世界以及了解到什么这两方面促成共识。无论好坏。

似乎很难想象这样的事会发生。致力于分析当今碎片化媒体生态的研究和评论，有时让人觉得我们已经到了无法回头的地步。回顾我们极端政治极化的根源，便会凸显出为何我们可能已经具备扭转这一趋势的成熟条件。

两大主要政党之间不断缩小的交集始于20世纪70年代，但在20世纪90年代及以后进一步加剧。为何会发生这种情况，一直是长期争论的话题，但一种尤其令人信服的解释将这一转变追溯到同一时期媒体格局的演变。

20世纪50年代和60年代，广播和电视的兴起造就了少数面向大众受众的电台和电视网。这意味着普通人获得的信息大多相同，即便不同媒体之间可能存在细微差异。

我们这些年纪足够大、还记得那个时代的人，都能想起沃尔特·克朗凯特这样的传奇主播，他主持节目，凭借公开的中立立场树立起个人品牌。人们对这类媒体人物的信任如此之深，以至于克朗凯特通常以一句意味深长的“事实就是如此”结束播报——仿佛真相别无其他版本。这样做的问题在于，它往往把现实过度简化，将异见声音放逐到边缘。不过，作为对抗两极分化的解药，它确实相当有效。

那个精心构建的共享现实在20世纪70年代末随着有线电视的兴起而瓦解。随后，国会于1984年通过《有线电视法》，实际上消除了准入门槛，使有线电视网络的数量急剧膨胀。美国人不再只能收看三四个广播电视网，而可以寻找符合自身特定政治与文化取向的频道。到1998年，美国已有174个不同的全国性有线电视网——而仅仅六年前还只有82个——以及数千家地方有线电视台。

互联网的兴起只是加速了这些趋势，让每个能用上电脑的人都能掉进各种兔子洞。由此放大的阴谋论和其他边缘思想已经够糟了——接着社交媒体说了句“啤酒给我拿好”，实则抹去了全国性共同基础的最后痕迹。不同平台催生出一群彼此敌对的数字部落，各自生活在不同的现实之中。

当公民依赖高度集中且同质的媒体机构时，共识与温和立场曾占据上风。当这一体系被众多媒体渠道和信息来源取代后，两极分化加剧到危险的程度。

人工智能登场。批评者预测，这项技术的聊天机器人和模型将散播虚假信息，进一步助长两极分化。然而，已有一些早期证据表明想想人们如何依赖互联网获取信息。过去，有人可能会就某个话题“谷歌”一下，然后花大量时间点击链接，寻找自己感兴趣的结果，或者那些可能与自己偏见相契合的结果。又或者，他们可能求助于自己的社交媒体人脉，实际上是在放大自己的偏见。

人工智能已颠覆了这一体系。我们正日益走向一种被称为“零点击”的未来：人们提出查询后，接受的是一份AI摘要，而不是去探索互联网上嘈杂纷乱的信息。或者，人们更直接地依赖AI，比如向聊天机器人提问，而许多人往往像信任其他人一样信任它们，甚至更信任。

这些进展代表着向广播网络和调和声音的精神（若非现实）的回归。鉴于人工智能的运作方式，这是不可避免的。

模型在庞大的信息集合上接受训练，以生成词语和短语。因此，它们是概率机器，根据训练数据产生最可能的答案。这意味着聊天机器人和人工智能生成的搜索结果倾向于走向中间立场，提炼出关于任何给定问题的原本不可见的共识。答案给人的印象是一种令人安心、中立且可信的总结，看起来像是客观真理。有点像数字版的沃尔特·克朗凯特。难怪，即使美国人告诉民调机构他们不信任“媒体”，他们却越来越多地求助于人工智能获取信息。

关于我们未来走向的一些线索，体现在布伦南司法中心最近一份有关选举虚假信息的报告中。该报告发现，人工智能聊天机器人远非放大那些边缘的选举舞弊理论，反而做了相反的事：温和地反驳这些说法，让它们销声匿迹。发表在《计算机中介传播杂志》上的一项研究发现，就政治议题与聊天机器人互动的人，往往会使自己的观点趋于温和。

这固然很好，但我们不应忘记，人工智能模型有一种固有倾向：偏向主流观念，而不是少数或边缘观点。公众已经被熏染得把“边缘”与坏联系在一起，以至于我们可能会忘记，这些观点也可能带来一个更公平的社会。我们今天认为不可或缺的许多公民权利，最初都始于远在主流之外的理念。

随着我们对人工智能的依赖不断加深，数十年来朝向极化的漂移可能会逆转。但由此形成的共识可能带来一种新的群体思维，而它对民主的危害，并不亚于它所取代的极化。如需联系本文作者，请发送邮件至 smihm1@