Stor språkmodell avslöjar ökning av klimatkritiska utspel i USA:s kongress

Varför detta spelar roll för vardagliga väljare

När ledamöter i den amerikanska kongressen talar om klimatförändringar handlar det inte bara om att debattera vetenskap — de formar också vad allmänheten tror och vilka politiska förslag som över huvud taget ser dagens ljus. Denna studie använder ett kraftfullt nytt språkbaserat AI-verktyg för att sålla igenom tre decennier av kongresstal och avslöjar hur argument som ifrågasätter klimatåtgärder har förändrats över tid, vilka politiker som använder dem mest och hur väl de följer större strider om klimatpolitiken. Att förstå dessa mönster hjälper medborgare att känna igen slagord som fördröjer eller blockerar lösningar, även när de låter rimliga vid första anblick.

Kartläggning av den nya motståndstonen

Forskarna började med att uppdatera en detaljerad katalog, eller ”taxonomi”, över vanliga argument som används för att ifrågasätta klimatvetenskap eller fördröja klimatåtgärder. Tidigare arbete hade redan grupperat dessa i bekanta teman, såsom påståenden att den globala uppvärmningen inte sker, att människor inte är ansvariga eller att konsekvenserna blir milda. Den nya studien finslipade kategorierna som rör lösningar och särskiljde argument som angriper föreslagna klimatåtgärder från dem som hyllar fossila bränslen som nödvändiga. Den separerade också kritik mot klimatvetenskapen i sig från angrepp mot forskare och förespråkare. Denna mer detaljerade karta gör det lättare att skilja ärliga tvivel från formuleringar skapade för att underminera förtroende eller hejda förändring.

En AI-modell tränad att lyssna efter mönster

För att tillämpa detta ramverk på det enorma arkivet av kongresstal byggde teamet en specialanpassad stor språkmodell — en typ av AI tränad att förstå och märka text. De använde först befintliga klimatfokuserade verktyg för att plocka ut stycken som nämner klimatförändringar från mer än 2,5 miljoner tal (floor speeches) mellan 1994 och 2024. Mänskliga experter märkte sedan handgripligen ett urval av dessa stycken enligt den reviderade taxonomin och gav exempel på dussintals specifika påståendetyper. AI:n finjusterades på dessa exempel med en metod som lär den att ”tänka högt”, steg för steg genom sitt resonemang innan den väljer etiketter. Detta gjorde det möjligt för en relativt liten, kostnadseffektiv modell att prestera nästan lika bra som betydligt större och dyrare system, samtidigt som den var praktisk att köra på stora samlingar av tal.

Från ren förnekelse till argument för fördröjning

När modellen var tränad skannade AI:n klimatrelaterade tal över 30 år av kongressdebatter. Den fann att den vanligaste formen av kritiska uttalanden inte var ren förnekelse av global uppvärmning, utan upprepade påståenden om att klimatlösningar är för kostsamma eller ogenomförbara. Argument om att policyer skulle döda jobb, skada sårbara grupper eller utgöra ett ”krig mot amerikansk energi” utgjorde ensam ungefär en tredjedel av alla konträra påståenden. Beröm för fossila bränslen som nödvändiga för ekonomisk tillväxt och energisäkerhet var också utbrett. Direktangrepp mot klimatvetenskapen och påståenden att uppvärmningen inte är verklig eller inte orsakas av människor förekom mer sällan, men de sköt i höjden vid viktiga politiska ögonblick som Kyoto-förhandlingarna 1997, debatten om cap-and-trade 2008–2009 och Parisavtalet och Clean Power Plan 2015. Med tiden försvann inte förnekelse; i stället byggdes fördröjningsargument ovanpå den.

Vem talar — och varifrån de kommer

Analysen avslöjade en slående partisk klyfta. För varje tal i kammaren av en demokrat som innehöll ett konträrt klimatpåstående fanns det ungefär 13 sådana tal av republikaner. Sammantaget stod republikanerna för mer än nio av tio konträra tal i samtliga kategorier. När författarna justerade för hur många ledamöter varje delstat skickar till kongressen framträdde ett fåtal fossilbränsletäta delstater — såsom Alaska, Wyoming och West Virginia — som intensiva hotspots, särskilt för påståenden att lösningar inte kommer att fungera eller att landet behöver fossila bränslen. Statistisk modellering visade att partilojalitet och politisk ideologi var långt de starkaste prediktorerna för konträrt tal. Faktorer som ålder, kön, kampanjbidrag från fossilbränsleintressen och lokal sysselsättning inom fossila bränslen spelade också roll, men deras effekter var relativt måttliga.

Vad detta betyder för den offentliga debatten

Författarna betonar att inte varje skeptisk kommentar om klimatpolitik är desinformation; människor kan framföra reella farhågor om kostnader eller rättvisa. Men eftersom kongresstal starkt påverkar nyhetsrapportering och allmänhetens åsikter kan den systematiska användningen av vissa argument sudda ut gränsen mellan sund debatt och organiserat motstånd. Studien visar att i takt med att klimatvetenskapen har blivit mer solid har kongressens motståndskultur förskjutits mot att så tvivel kring lösningar och försvara fossila bränslen, särskilt bland republikaner. Genom att kombinera psykologisk insikt om hur vilseledande argument fungerar med modern AI som kan spåra dem i stor skala menar författarna att vi bättre kan övervaka hur sådana narrativ sprids, utforma mer effektiv faktagranskning och folkbildning, och bevara utrymme för verkligt demokratisk diskussion om hur vi ska tackla klimatförändringarna.

Citering: Coan, T.G., Malla, R., Nanko, M.O. et al. Large language model reveals an increase in climate contrarian speech in the United States Congress. Commun. Sustain. 1, 37 (2026). https://doi.org/10.1038/s44458-025-00029-z

Nyckelord: klimatdesinformation, USA:s kongress, fossila bränslen, klimatpolitik, stora språkmodeller