生成式人工智能如何影响美国大选？政策应对框架解析

随着2024年美国总统大选临近，生成式AI在政治广告中的应用引发广泛关注。本文基于布鲁金斯学会报告，探讨AI对选举的潜在风险及公共政策应对路径。

生成式人工智能（GenAI）正逐步介入政治竞选环节。2024年美国总统大选将成为GenAI广泛普及后的首次大选，其在政治广告中的应用日益增多，虚假图像、视频和文本可能误导选民、放大偏见，甚至破坏选举公正。然而，美国目前缺乏有效法律与监管机制应对这一挑战。

北卡罗来纳大学教堂山分校技术政策中心近期发布报告指出，尽管学术界普遍认为政治广告本身对公众认知的影响有限，且尚无充分证据表明GenAI显著增强了这种影响，但在低关注度、小规模选举中，AI生成内容仍可能产生实质性干扰——因候选人曝光度低、监督薄弱，虚假信息更易传播。

北卡罗来纳大学教堂山分校实景（图源：搜狐）

当前政策讨论聚焦于强制水印、使用声明或禁止欺骗性AI内容，但研究显示这些措施效果有限。报告建议，应从“选举危害”而非“技术本身”出发制定公共政策，并推动相关实证研究。

首先，应明确打击选民压制行为。目前联邦层面尚无禁止选民压制的法律，部分州也存在立法空白，亟需补足。

其次，政府应为司法部民权司提供充足资源，以应对利用AI进行歧视或权利剥夺的行为，确保民权法规有效执行。

第三，地方与州政府应加大高质量信息供给。通过GenAI技术规模化生产准确内容，可有效稀释虚假信息的传播空间，提升公众辨别能力。

第四，推广数字素养教育。资助数字素养项目，帮助公众识别深度伪造、篡改图像等合成内容，增强对在线信息的批判性认知。

第五，联邦选举委员会（FEC）应发挥引导作用，发布政治广告中AI使用指南，重点防范算法偏见，并推动行业规范形成。

芝加哥市长候选人保罗·瓦拉斯遭遇深度伪造广告，被错误描述政治立场（图源：Getty Images）

此外，应加强研究支持，评估GenAI在政治广告中的实际影响及干预措施的有效性，探索追责机制的可行性。同时提升透明度，要求公布跨平台政治广告档案，并强制竞选方披露广告供应商与支出明细，便于媒体与研究人员监督。

GenAI生成的美国前总统特朗普图像（图源：Pixabay）

面对AI带来的不确定性，需尽快建立政策框架，降低风险，弥补认知盲区。技术创新应服务于民主进程，而非成为其威胁。

作者：马特-佩罗尔特（杜克大学科技政策中心主任）、J. 斯科特-巴布瓦-布伦南（杜克大学科技政策中心高级政策助理）

本文原载于2023年12月11日布鲁金斯学会，译者周宇笛，审校黄紫蓝。

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