[联合国开发计划署]全球景观分析：人工智能在选举管理中的应用

　　执行摘要

　　人工智能已开始成为选举管理的一部分，但其应用的发展速度超过了治理所需制度安排的发展速度。在联合国开发计划署（UNDP）调查的53个选举管理机构（EMBs）中，74%的报告称在至少一项职能中使用人工智能。此项分析的结果还指出，人工智能正通过员工使用、供应商提供的系统和试点项目等方式进入选举管理领域，通常在这些领域的内部政策、技术基础设施和员工能力尚未完全到位之前就已开始。

　　关键人物

　　74%的选举管理bodies（EMBs）报告在至少一项职能中使用人工智能（AI）；23%描述在重要的机构流程中积极使用。42%正在试点或测试应用程序，而只有15%报告支持人工智能基础设施。当前使用率从后台职能的35%下降到核心选举流程的14%，而各领域表达的兴趣仍约为44%。38%拥有内部人工智能政策：在目前使用人工智能的机构中，54%报告没有内部人工智能政策。拥有内部人工智能政策的选举管理bodies报告在2.4倍于没有该政策的机构更多的职能中使用人工智能。

　　人工智能的使用主要集中在行政和通信功能上。

　　百分之七十四的受访EMB报告至少拥有一个AI支持的功能，而只有百分之二十三的人描述自己正在显著的业务流程中积极使用AI。这表明AI并非总是通过单一的正式采纳决定引入。员工可能独立使用通用工具，而供应商则越来越多地向机构已使用的系统中添加AI支持的功能。

　　目前应用主要集中在行政、分析和沟通职能上。软件开发支持和公共沟通内容生成这两项各有47%的受访机构在使用，其次是内部效率（45%）和社交媒体监控（40%）。

　　人工智能的使用在靠近核心选举流程时减少。

　　在各类功能中，当前使用率在后台应用程序中平均为35%，在面向选民的功能中为28%，在选举核心功能中为14%。然而，在所有三个领域，表达出的兴趣仍然保持在约44%。

　　这表明，在核心选举流程中的低采纳率并不反映缺乏兴趣。相反，这些应用需要更高级别的保障，因为错误可能会直接影响选举权、法定程序或对结果的信心。随着人工智能越来越接近选民登记、投票、计票和结果公布，测试、验证、人工监督、可审计性和问责制变得日益重要。

　　实验进展的速度快于机构的准备情况。

　　百分之四十二的受访EMB正在试点或测试人工智能应用，而只有百分之十五报告支持技术基础设施。百分之三十三报告称拥有经过培训的员工，百分之二十八的员工专门负责人工智能政策，百分之二十一则有专门的人工智能战略。

　　23%的人报告称已获取AI能力，相比之下，有15%的机构拥有支持性基础设施。要超越单个试点项目，机构需要解决采购、数据治理、基础设施、网络安全、与现有系统集成、成本可预测性、供应商依赖以及监控和验证AI支持输出所需运营能力等问题。

　　人工智能治理需要明确的界限和保障措施。

　　百分之三十八的受访EMB（教育管理组织）报告称拥有内部人工智能政策，而在已使用人工智能的机构中，有百分之五十四报告称没有此类政策。与此同时，拥有内部人工智能政策的EMB报告称，其人工智能应用覆盖的功能数量是没有该政策的机构的2.4倍。这些关系并不建立因果关系，但它们表明，更强大的内部治理和更持续的人工智能应用可能共同发展。

　　治理也涉及明确定义人工智能不应用于何处。许多受访者表示，他们目前不在某些职能中使用人工智能，包括替代人工计票（55%）和计票（49%），并且一些机构已在其发布的政策中正式化了此类界限。

　　人工智能也在改变选民与选举信息互动的方式。

　　其影响已超越内部管理。选民越来越多地使用通用人工智能系统来获取有关注册、投票程序、候选人和结果的信息。电子选民管理机构（EMBs）也在探索他们自己的面向选民的服务：28%的受访者已经使用这些服务；28%的人表示感兴趣。这些服务为使选举信息更容易获取创造了机会，包括跨语言和为残障人士。

　　人工智能同时正在重塑信息完整性与网络安全风险。合成媒体、自动化骚扰、人工智能辅助的钓鱼攻击以及人工智能系统的操控带来了新的压力，而人工智能也能支持威胁检测、内容分析和选民信息服务。选举机构可将人工智能视为其维护选举完整性、包容性、韧性与公众信任等更广泛职责的一部分。