淘喵先生/獨家猛料！中共正在用AI大規模建模美國選民，測試政治信息，直接準備認知戰和干預選舉！
復旦大學團隊用1.71億條X推文，構建了百萬級「美國選民池」。他們從公開歷史推斷年齡、性別、種族、意識形態、黨派，再結合人口普查和ANES數據，模擬全美各州選舉，聲稱復現了47/51州結果和12/15搖擺州！
更狠的是，上海社科院（政府學院）和上海國際問題研究院（市政府下屬智庫）等共匪官方背景團隊，在10個州各建300個AI選民代理。在賓州專門測試稅收再分配等政策信息，測量選民反應。
還有研究直接「勾勒川普右翼鐵票倉選民畫像」，自稱提供「科學依據」指導共匪對美政策！後續建模「美國優先」對關稅、同盟的態度，評估美國政策方向和共匪如何應對。
GoLaxy系統更被描述為「認知域對抗與引導，部分已部署到國安、共軍情報單位！選舉模塊專門排名影響者、映射搖擺州、MAGA內容和支持者畫像。
這不是什麼學術研究，這是共匪對美國民主的精密認知武器！他們在用美國人自己的公開數據，訓練AI來預測、測試、影響我們的選票和思想。
必須全面曝光、必須堅決反擊！美國人民必須清醒面對共匪的滲透和認知戰，滅共勢在必行
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以下是 Natalie Winters 於 2026 年 8 月 21 日在 Substack 發表的獨家文章全文中文翻譯。
原文標題：
EXCLUSIVE: China Is Building AI Models of American Voters. Why?
副標題：
From 171 million X posts to simulated swing-state voters, Chinese institutions are mapping the American electorate in startling detail.
作者：Natalie Winters
日期：2026 年 8 月 21 日
他們指望你永遠看不到這些文件。
復旦大學構建了百萬帳戶的 X「選民池」。中國政府智庫的研究人員用合成賓夕法尼亞選民測試競選信息。一個國家資助的項目模擬了「美國優先」態度，以評估關稅、同盟和美國外交政策。
中國正在構建越來越詳細的美國選民模型——選民是誰、他們相信什麼、他們為什麼支持唐納德·川普或喬·拜登，以及他們可能如何回應政治信息。
對中文研究、大學項目、數據集和政府關聯智庫出版物的審查顯示，中國機構早已遠超單純跟蹤美國民調。研究人員現在正在構建美國選民的人工版本，為超過一百萬 X 用戶分配政治和人口統計標籤，模擬各州總統選舉，並在賓夕法尼亞州對合成選民進行實驗。
另一項由中國國家社會科學基金資助的中國研究，利用美國民調數據推斷「美國優先」對關稅、同盟、國際組織和民主推廣的態度。其作者明確主張，這項研究可以幫助中國評估美國外交政策的未來方向並制定應對措施。
中國大學和政府智庫正在開發越來越精細、可交互的美國選民模型，可用於預測政治行為、測試信息、採訪模擬選區，並識別塑造美國對華政策的國內力量。
他們自己的文件提出了一個簡單的問題：為什麼？
百萬帳戶的美國「選民池」
本次調查發現的最廣泛項目始於對 X（原 Twitter）帖子的大量收集。
在一篇題為《ElectionSim：由大型語言模型驅動的代理支持的大規模人口選舉模擬》的論文中，復旦大學主導的研究團隊表示，他們在 2020 年選舉期間收集了 171,210,066 條帖子，來自 9,596,198 名 X 用戶。
研究人員開發了分類器，從用戶的公開歷史中推斷年齡、性別、種族、意識形態和黨派歸屬。然後他們將這些檔案與人口普查和美國國家選舉研究（ANES）數據結合起來，模擬每個州的總統選舉。
該論文的最新版本聲稱，該系統復現了 51 個州級競賽中 47 個的獲勝者，以及 15 個關鍵州中的 12 個。該項目還允許用戶按政治或人口統計特徵選擇建模選民，並與他們進行多輪對話——實際上是創建了源自真實社交媒體行為的合成焦點小組。
他們還進行了一次模擬 2024 年選舉。
研究人員的問卷遠超候選人偏好。它包括移民、槍枝與國防、種族、LGBTQ 問題、性別怨恨和民主規範。
ElectionSim 隨後被納入更廣泛的復旦主導系統 SocioVerse，其創建者將其描述為由超過一千萬真實世界社交媒體用戶池驅動的「世界模型」。
合成賓夕法尼亞選民收到競選信息
另一個研究項目更進一步：它使用人工選民在關鍵搖擺州進行政治信息實驗。
論文《大語言模型時代政治學中的智能計算社會建模與方法論創新》由上海社會科學院、上海國際問題研究院、南京大學和上海交通大學的研究人員撰寫。
其中兩個隸屬關係尤為重要。上海社會科學院是政府學院。上海國際問題研究院（SIIS）自稱為隸屬於上海市政府的高水平研究機構，其使命是為黨和政府決策提供智力支持。
研究人員提出了一個名為「智能計算社會建模」（ICSM）的框架。他們利用 2019 年美國社區調查分布，構建了具有種族、性別、年齡、地區、教育、職業和行業組合的人工選民。
該研究模擬了賓夕法尼亞、俄亥俄、密西根、密蘇里、印第安納、西維吉尼亞、加利福尼亞、德克薩斯、威斯康星和喬治亞的選民。研究人員在每個州部署了 300 個代理，並提示模型在民主黨和共和黨候選人之間做出選擇。
然後，他們在 300 個賓夕法尼亞代理上進行了列表實驗。處理組引入了一位支持提高個人所得稅以進行財富再分配的候選人。通過單獨的模型調用將相同的合成檔案置於處理組和對照組中，研究人員生成了 600 個觀察值，並測量了所述擔憂的變化。
處理組報告了更多擔憂，導致作者認為 2020 年選舉中選民的稅收態度可能比普遍理解的更為保守。
研究人員還對 100 個賓夕法尼亞代理進行了更長的問卷調查。他們研究了不同教育水平的模擬拜登支持者為什麼偏好特定政策。根據論文，受過大學教育的代理強調「公平」和「公正」等詞，而非大學教育的代理則更強調包括最低工資在內的問題。
為中美政策建模川普的基礎
其他中國研究文件更清楚地說明了為什麼建模美國選民對中國有用。
2024 年，上海交通大學學者付舒發表了一項題為《誰支持川普？美國民粹主義的實證分析》的研究。
付舒利用 2012、2016 和 2020 年的美國國家選舉研究調查，測量了政治、經濟和身份焦慮，並使用多種統計模型解釋對川普的支持。
論文表示，它尋求：
「勾勒出支持川普的右翼鐵票的選民畫像」
即：「勾勒支持川普的右翼鐵票倉選民畫像。」
付舒得出結論，身份焦慮——特別是有關移民和白人美國人地位的觀點——是支持川普的最強預測因素。
但論文明確將其發現置於中國政策背景下。它表示，理解川普背後的選民可以幫助解釋美國國內政治機制，並「為我國對美政策提供科學依據」。
付舒隨後在 2025 年的一篇論文中擴展了這項工作，題為《「美國優先」的長期化：民粹主義外交政策的民意基礎》。
該方法論結合了兩個主要的美國民調薪源。付舒首先使用 2020 年 ANES 數據計算政治、經濟和文化民粹主義。由於 ANES 包含有限的外交政策問題，付舒使用與芝加哥全球事務委員會 2022 年調查共享的變量訓練預測模型——包括投票選擇、意識形態、黨派認同、宗教、教育、收入、種族、年齡、性別、婚姻狀況和住房所有權。
這些模型隨後被轉移到芝加哥委員會數據中，為每個匿名受訪者生成推斷的政治、經濟和文化民粹主義分數。這些分數被用來估計美國民粹主義與支持關稅、孤立主義、同盟、國際組織以及在國外推廣民主之間的關係。
該研究得出結論：政治民粹主義增加了對同盟和國際組織的懷疑；經濟民粹主義增加了對關稅的支持；文化民粹主義增加了對民主推廣和多元價值觀的反對。
論文將這些發現框架為有助於評估美國外交政策的未來進程以及中國的應對。
來自中國科技公司 GoLaxy 的內部文件（收集於范德比爾特大學檔案）描述了一個旨在服務於國家級「認知域對抗與引導」的系統。該公司聲稱其技術的部分內容已部署到國家安全部、解放軍聯合參謀部情報單位和戰略支援部隊單位。
這些文件包括一個美國選舉模塊，特徵包括政治影響者排名、粉絲檔案、民調、博彩市場、聯邦選舉委員會數據、搖擺州歷史和「支持者畫像」。其他屏幕顯示 MAGA 相關內容和組織庫，以全國步槍協會和國家民主基金會為例。
問題不再是中國機構是否在構建美國選民模型。
而是他們打算用這些模型做什麼。
說明：以上為根據公開提取的原文內容進行的完整、忠實翻譯。原文中的連結、引用和格式已保留對應含義。文章結尾強調了這些研究的潛在意圖問題。