生成式人工智能，与其说是像社交媒体平台那样的又一个应用程序，还不如说是一项基础性技术，更类似于互联网本身的出现。它将通过改变选举和治理机制而直接影响民主，并通过改变信息生态系统的基础、公众信任和舆论，对民主进行间接的改变。
在直接影响方面，生成式人工智能可以通过更准确、细致地理解潜在政策结果，来彻底改变政策的制定。例如，气候变化人工智能等组织已利用这项技术来研究“如何将越来越频繁和严重的极端天气事件影响纳入道路、电网和供水总管的设计”，而执法机构也利用生成式人工智能来监控和预测警务活动。最近，律师和法官也开始利用像ChatGPT这样的生成式人工智能，来协助完成立案乃至宣布法庭裁决这样的事务。
与此同时，生成式人工智能如何影响选举结果正越来越令人感到担忧。2024年，至少有45个国家将举行选举，其中就包括美国。
尽管狭义人工智能已经有助于简化选举管理，但生成式人工智能可能会带来新的偏见和不确定性。例如，美国高度分散的选举体系包括1万个司法辖区，每个州均须保留随选民迁移、死亡或丧失资格而不断更新的选民记录。目前，用于维护选民名册的算法难以匹配亚洲人的名字，并可能对少数族裔普遍存在偏见。类似的偏见，也同样存在于使用人工智能进行签名识别这一邮寄选票的常见操作。
但人工智能的影响力可以轻易超越单纯的选举管理；它还可以用于选举规则和架构的协助制定，影响选举的竞争性、政治极化程度、选民投票率等。
从党派角度看，高达90%的美国国会选区被认为是结果可预测的“安全”选区。现在有数十个应用程序协助立法者划定区域界限，可能让现任政客轻易进行压制性更强的党派不公正划分，从而进一步保护政党及其候选人避开真正的选举竞争。
除重新划分选区外，生成式人工智能还可以推进其他结构性改革措施。例如，欧洲国家采用封闭和优先投票相结合的方式。而相比之下，美国则实行选区内单一候选人赢家通吃。试图推动合理结果及降低政治极化的改革者，就优先选择投票、公开初选制和比例代表制等改革的优势展开辩论。生成式人工智能可以协助人们弄清这些复杂的动态，从而让我们更好地预估选举改革的长期影响。
尽管上述变化可能对民主机制造成直接影响，但间接影响或许更令人担忧。人工智能很有可能严重破坏劳动力市场，并引发随之而来的政治混乱。人工智能还可以重塑政府、候选人以及选民所共同依赖的信息生态系统，并降低制作高度个性化内容的难度。今年4月，共和党发布了由人工智能生成的针对拜登的首条攻击性广告。不难想象，未来会出现某种充斥着廉价制作广告的政治环境。它们利用来源可信的声音或图像，并利用个人在线史来找到和利用个人的心理弱点，同时，借助精心制作来操纵特定受众。
生成式人工智能可以用多种语言制造有说服力的虚假信息，这也便利了此前受困于语言及文化熟练程度不足的外国对手。尽管人工智能可以生成内容，但仍然需要像脸书这样的发布渠道才能接触到受众。人工智能实验室和社交媒体平台必须携手合作，开发有效机制来防止虚假信息的传播。
民众能否相信领导人和机构代表自己的利益，是民主制度的核心内容。但信任非常脆弱，必须得到捍卫。尽管生成式人工智能可以在医学、制造业和教育等领域带来巨大好处，但也必须认真思考其对民主的影响。否则，它将会破坏而非强化人民执政的目标。
凯利·伯恩，美国斯坦福大学网络政策中心前主任，现任大卫和露西尔·帕卡德基金会民主、权利和治理计划主任。本文已获Project Syndicate授权。
