生成式人工智能，與其說是像社交媒體平臺那樣的又一個應(yīng)用程序，還不如說是一項基礎(chǔ)性技術(shù)，更類似于互聯(lián)網(wǎng)本身的出現(xiàn)。它將通過改變選舉和治理機制而直接影響民主，并通過改變信息生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)、公眾信任和輿論，對民主進(jìn)行間接的改變。

在直接影響方面，生成式人工智能可以通過更準(zhǔn)確、細(xì)致地理解潛在政策結(jié)果，來徹底改變政策的制定。例如，氣候變化人工智能等組織已利用這項技術(shù)來研究“如何將越來越頻繁和嚴(yán)重的極端天氣事件影響納入道路、電網(wǎng)和供水總管的設(shè)計”，而執(zhí)法機構(gòu)也利用生成式人工智能來監(jiān)控和預(yù)測警務(wù)活動。最近，律師和法官也開始利用像ChatGPT這樣的生成式人工智能，來協(xié)助完成立案乃至宣布法庭裁決這樣的事務(wù)。

與此同時，生成式人工智能如何影響選舉結(jié)果正越來越令人感到擔(dān)憂。2024年，至少有45個國家將舉行選舉，其中就包括美國。

盡管狹義人工智能已經(jīng)有助于簡化選舉管理，但生成式人工智能可能會帶來新的偏見和不確定性。例如，美國高度分散的選舉體系包括1萬個司法轄區(qū)，每個州均須保留隨選民遷移、死亡或喪失資格而不斷更新的選民記錄。目前，用于維護(hù)選民名冊的算法難以匹配亞洲人的名字，并可能對少數(shù)族裔普遍存在偏見。類似的偏見，也同樣存在于使用人工智能進(jìn)行簽名識別這一郵寄選票的常見操作。

但人工智能的影響力可以輕易超越單純的選舉管理；它還可以用于選舉規(guī)則和架構(gòu)的協(xié)助制定，影響選舉的競爭性、政治極化程度、選民投票率等。

從黨派角度看，高達(dá)90%的美國國會選區(qū)被認(rèn)為是結(jié)果可預(yù)測的“安全”選區(qū)。現(xiàn)在有數(shù)十個應(yīng)用程序協(xié)助立法者劃定區(qū)域界限，可能讓現(xiàn)任政客輕易進(jìn)行壓制性更強的黨派不公正劃分，從而進(jìn)一步保護(hù)政黨及其候選人避開真正的選舉競爭。

除重新劃分選區(qū)外，生成式人工智能還可以推進(jìn)其他結(jié)構(gòu)性改革措施。例如，歐洲國家采用封閉和優(yōu)先投票相結(jié)合的方式。而相比之下，美國則實行選區(qū)內(nèi)單一候選人贏家通吃。試圖推動合理結(jié)果及降低政治極化的改革者，就優(yōu)先選擇投票、公開初選制和比例代表制等改革的優(yōu)勢展開辯論。生成式人工智能可以協(xié)助人們弄清這些復(fù)雜的動態(tài)，從而讓我們更好地預(yù)估選舉改革的長期影響。

盡管上述變化可能對民主機制造成直接影響，但間接影響或許更令人擔(dān)憂。人工智能很有可能嚴(yán)重破壞勞動力市場，并引發(fā)隨之而來的政治混亂。人工智能還可以重塑政府、候選人以及選民所共同依賴的信息生態(tài)系統(tǒng)，并降低制作高度個性化內(nèi)容的難度。今年4月，共和黨發(fā)布了由人工智能生成的針對拜登的首條攻擊性廣告。不難想象，未來會出現(xiàn)某種充斥著廉價制作廣告的政治環(huán)境。它們利用來源可信的聲音或圖像，并利用個人在線史來找到和利用個人的心理弱點，同時，借助精心制作來操縱特定受眾。

生成式人工智能可以用多種語言制造有說服力的虛假信息，這也便利了此前受困于語言及文化熟練程度不足的外國對手。盡管人工智能可以生成內(nèi)容，但仍然需要像臉書這樣的發(fā)布渠道才能接觸到受眾。人工智能實驗室和社交媒體平臺必須攜手合作，開發(fā)有效機制來防止虛假信息的傳播。

民眾能否相信領(lǐng)導(dǎo)人和機構(gòu)代表自己的利益，是民主制度的核心內(nèi)容。但信任非常脆弱，必須得到捍衛(wèi)。盡管生成式人工智能可以在醫(yī)學(xué)、制造業(yè)和教育等領(lǐng)域帶來巨大好處，但也必須認(rèn)真思考其對民主的影響。否則，它將會破壞而非強化人民執(zhí)政的目標(biāo)。

凱利·伯恩，美國斯坦福大學(xué)網(wǎng)絡(luò)政策中心前主任，現(xiàn)任大衛(wèi)和露西爾·帕卡德基金會民主、權(quán)利和治理計劃主任。本文已獲Project Syndicate授權(quán)。