人工智能行业从承诺到实践:选举管理中的人工智能 260701.pdf

本出版物《FROM PROMISE TO PRACTICE: AI in Electoral Administration》由联合国政治事务与和平建设部(DPPA)和联合国开发计划署(UNDP)联合发布,旨在为选举管理者提供一个实用框架,指导他们如何在选举管理中负责任地应用人工智能(AI)。
**核心观点:**
* **AI在选举中的潜力与挑战并存:** AI在提升选举的包容性、公正性和效率方面具有巨大潜力,例如在生物识别选民身份识别、投票计票、异常检测和信息传播等方面。然而,AI的应用也伴随着风险,包括误导性信息(“幻觉”)、偏见、数据隐私泄露、网络安全威胁以及对公共信任的潜在损害。
* **负责任的AI应用至关重要:** 成功的AI应用取决于政治共识、明确的目标、可靠的技术实施以及透明且可问责的治理。AI的应用必须符合国际人权标准,并确保包容性、可及性、可靠性、透明度、问责制和隐私保护。
* **AI并非新生事物,但生成式AI带来变革:** AI技术在选举领域的应用并非始于现在,如生物识别、字符识别等技术已被长期使用。然而,生成式AI(如大型语言模型)的出现带来了新的挑战,其概率性输出、新的错误形式以及快速发展的方式,对传统的治理框架提出了挑战。
* **包容性是AI设计和部署的核心:** AI系统必须以人为本,设计和部署过程中应优先考虑包容性,确保AI服务能够惠及所有人群,特别是弱势群体。这包括使用代表性数据、进行包容性测试以及持续监控。
* **数据治理是AI的基础:** 缺乏有效的数据保护和隐私规范可能会加剧AI应用中的风险。必须建立强有力的数据治理框架,包括数据收集、存储、处理、共享等方面的明确政策,并确保合规性、比例原则、透明度和知情同意。
* **AI的应用需要结构化方法和持续学习:** 成功的人工智能转型需要一个全面的方法,包括明确的规划、风险管理、持续的学习和迭代。这涉及到理解当前状况、制定策略、改革组织基础以及交付和评估AI项目。
* **开放性和合作是关键:** 《全球数字公约》强调了开放技术的价值,包括开源模型、数据和标准。鼓励合作和知识共享,能够促进更安全、可靠和值得信赖的AI解决方案。
* **AI需要人类监督和可解释性:** AI系统并非完美,特别是在关键决策点,仍然需要人类的监督和判断。AI的决策过程应尽可能透明和可解释,并明确问责机制。
**主要章节概述:**
1. **引言与背景:** 强调AI在选举中的机遇与风险,以及负责任应用的重要性。
2. **AI概述:能力与模型:** 介绍AI的基本概念、历史演变以及其在现实生活中的应用。
3. **AI在选举过程中的应用:联合国及全球视角:** 从人权、全球数字公约和联合国视角探讨AI在选举中的潜力。
4. **选举中的包容性AI数字化转型:** 探讨如何实现包容性的AI数字化转型,并强调保护人权、普遍接入和培养信任等原则。
5. **指导在选举过程中使用AI的规划与准备:** 提供一个实施AI转型的框架,涵盖领导力、风险管理、学习与迭代等阶段。
6. **实践应用:AI在选举管理中的使用方法和应用场景:** 列举AI在选举周期中不同阶段(如规划、投票、结果等)的具体应用案例。
7. **选举数据与AI:为有效AI及隐私保护而接近数据:** 强调数据质量、负责任的数据治理以及数据保护的重要性。
8. **选举中AI转型的关键要点与方法:** 总结AI转型成功所需的关键要素和实用方法。
该出版物强调,AI在选举中的成功应用并非仅仅是技术问题,而是需要技术、政策、治理、人权和社会共识的综合考量。
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