論文の概要: The persuasive power of large language models does not depend on their perceived national origin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29334v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 12:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.700352
• Title: The persuasive power of large language models does not depend on their perceived national origin
• Title（参考訳）: 大きな言語モデルの説得力は、その認識された民族的起源に依存しない
• Authors: Ningzhi Liu, Yannic Hinrichs, Jonas R. Kunst,
• Abstract要約: 我々は、AIの認識する国家的起源がその説得力を形作るかどうかを研究する。 事前登録されたランダム化実験では、米国代表の403人の成人が3回にわたる議論を行った。 政治的トピックはAIの立場に対するスタンスの動きを遅くし、集団ナルシシズムは起源に関係なく態度の変化を減らすことを予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational AI developed by geopolitical rivals reaches citizens worldwide, raising concerns that it could sway public opinion or be rejected as foreign propaganda, with consequences for democratic discourse and information sovereignty. Yet, whether an AI's perceived national origin shapes its persuasive power is unknown. In a preregistered randomized experiment, 403 adults from a nationally representative United States sample held a three-round debate with a chatbot introduced as either American ("DiscoveryAI") or Chinese ("ZhengheAI"), discussing a political or non-political topic. In all conditions, participants actually conversed with the same model (GPT-4o), instructed to argue against their initial position. We combined pre- and post-conversation self-reports of attitudes, trust, and collective narcissism with computational analyses of 1,209 participant turns, including LLM-coded stance and argumentative conduct, stance-sensitive embeddings, and keyword-masked emotion and toxicity classifiers. The conversations produced substantial attitude changes in every condition. Critically, the nationality label affected neither self-reported attitude change nor expressed stance, concessions, counterarguing, or affect, and equivalence tests and Bayes factors largely supported these null effects. The label's only reliable footprint was lower pre-conversation human-like trust in the Chinese model, whereas functionality trust was unaffected. Political topics slowed stance movement toward the AI's position, and collective narcissism predicted less attitude change regardless of origin, acting as a general barrier rather than an out-group filter. Users thus initially withhold social trust from a rival's AI yet still assimilate its arguments; origin labeling and transparency requirements alone may offer weak protection against foreign influence operations conducted through conversational AI.
• Abstract（参考訳）: 地政学的ライバルによって開発された会話型AIは、世界中の市民にリーチし、世論を妨げたり、外国のプロパガンダとして拒絶される恐れを持ち、民主的な言論や情報主権に影響を及ぼす。 しかし、AIの国家的起源がその説得力を形作っているかどうかは不明である。 事前登録されたランダム化実験では、米国代表の403人の成人が、アメリカ人(DiscoveryAI)または中国人(ZhengheAI)として紹介されたチャットボット(ZhengheAI)で3回にわたる議論を行い、政治的または非政治的な話題について議論した。 すべての条件において、参加者は実際に同じモデル(GPT-4o)と会話し、最初のポジションに反対するように指示された。 我々は, 姿勢, 信頼, 集団ナルシシズムの事前報告と, LLM符号化された姿勢, 議論的行動, 姿勢に敏感な埋め込み, キーワードメイドの感情と有毒度分類器を含む1,209回の参加者ターンの計算分析を併用した。 会話はあらゆる状況に実質的な態度の変化をもたらした。 批判的に、国籍ラベルは自己申告された態度の変化や、姿勢、譲歩、反論、影響に影響を与えず、同値試験とベイズ因子はこれらの無効効果をほとんど支持した。 レーベルの唯一の信頼性の高いフットプリントは、中国のモデルに対する事前会話のような信頼の低下であり、機能信頼は影響を受けなかった。 政治的トピックはAIの立場に対するスタンスの動きを遅らせ、集団ナルシシズムは起源に関係なく態度の変化を減らし、外集団フィルターよりも一般的な障壁として機能した。 したがって、ユーザーは当初、ライバルのAIからの社会的信頼を保ちながら、その主張を同化している。

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