新書搶先看》駭入人心！運用AI打造超強銷售策略

人類的弱點在康納曼所說的「定錨效應」（anchoring effect）現象中可以說展露無遺。很懂得買賣策略的業務員都知道怎麼運用定錨技巧。以典型的跳蚤市場買賣為例，假設現在有一款古董沙發，我們想要詢價。賣方說沙發要價4000美元，我們迅速估算了一下後（並催眠自己這是一個理性的決定）便立刻拒絕。我們正打算離開攤子，賣方又說他可以給我們特別優惠，算我們900美元就好。

結果這款沙發馬上就變成一樁絕對不容錯過的好買賣，雖然它明明還是很貴。有了另一個看似更合理的估價，我們就覺得這個「僅此一次優惠」（onetime offer）的買賣非拿下不可，不然什麼時候還會再出現這麼好康的機會呢？

從上述例子可以明顯看出，這種銷售手法是以定錨效應為基柱。我們所做的評估看起來合理又客觀，但其實第二次聽到的報價已經使這種評估有了嚴重偏差。1974 年，康納曼與科學家阿莫斯・特維斯基（Amos Tversky）合作一個實驗，他們要求受試者旋轉標有彩色數字0 到100 的「命運輪盤」。實驗對象不知道輪盤已經事先動過手腳，只會落在10 或65 這二個數字上。箭頭停止轉動後，他們就請參與者估算非洲有多少個國家是聯合國會員國。要特別強調的一點是，這個問題就像漂亮的古董沙發賣多少錢一樣，「大部分」的人都不會知道答案。當輪盤停在10 或65 的時候，他們就會問受試者認為屬於聯合國會員國的非洲國家數目是高於還是低於輪盤上的數字，接著再請受試者估算實際數目。由於受試者根本不知道該怎麼回答這個問題，因為會記得這種數目、隨時想說就說得出來的人其實少之又少，所以轉到10 這個數字的人，猜的都是有25個左右的非洲國家加入聯合國，轉到65 的人則猜有45 個左右的非洲會員國。在這些受試者看來，輪盤會落在哪個數字上完全是隨機_的，而他們基本上也在不知不覺中參考了輪盤上的數字來給答案。然而他們並不知道，輪盤上的數字產生了「定錨」作用，讓他們有具體的數字作為猜測的基礎。除非你本來就知道聯合國非洲會員國有幾個，否則在特定時機出現在你身邊的錨點，必然會左右你的選擇。

心理學家羅伯特・艾普斯坦（Robert Epstein） 在2014 年的印度選舉當中，利用定錨效應的相關研究，測試線上搜尋結果會對一群選民產生何種影響。艾普斯坦發現，他和共同作者只要把正面或負面連結放在搜尋結果的前幾名，就能鼓動中間選民最後投票給某位候選人。他們的實驗顯示，偏頗的搜尋結果可以提升中間選民的投票率達12%或以上。

但這種無形的操弄手法不只存在於政治界，簡單如最新的A/B測試技術，都看得到現在稱為「點擊釣餌」（click bait）的東西。Google 的反覆式廣告模型（iterated advertising model）用了十多年後，可以說把人腦的漏洞善用到一種極致的境界。時至今日，即便是頗具名望又高水準的網站所做的廣告，現在都演變成一張張詭異的影像，一如A/B 測試的結果，這是因為人的視覺皮質（visual cortex）被訓練成會聚焦在景物當中最怪異的地方。遠古以前，這樣的技能能讓草原上的人類注意到老虎或獅子的動靜；如今，假如使用者停在某個網站上，看到一張讓人完全摸不著頭緒的影像時，比方說奇形異狀的水果或是人體某個部位的一小部分，那鐵定就是駭入人心的手法無誤。人的「快速思考」系統（出於習慣又不由自主的機制）絕對會點擊那張影像，而我們甚至連自己的動作都沒意識到。

AI驅動的自然語言生成系統甚至可以造出自動語句，標榜優惠、請託和其他聳動的東西，專門用來觸發特定動作，更進一步發揮點擊釣餌模式。現今的技術專家也利用AI 鑽探線上行為模式，也就是所謂的「現實探勘」（reality mining），設法透過使用者走過的軌跡來推估其接下來會發生的行為。不過，未來的AI除了可推估真實行為之外，還能夠「寫入」真實行為。以AI為基底的策略時代來臨之後，各團體和組織不再侷限於預測選舉，他們甚至可以「翻轉」選舉結果。不過就在短短幾年前，「阿拉伯之春」（Arab Spring）在中東掀起革命浪潮，莫不叫人驚嘆，而未來的AI將有助於我們「創造」阿拉伯之春。

這裡所指的可不是有感知力的「強」人工智慧，其實只要運用當前既有的技術，也就是「弱」人工智慧，再加上人類操作者賦予意圖，駭入人心真的不是難事。(本文摘錄自《AI創世紀： 即將來臨的超級人工智慧時代》寶鼎出版）