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报告概述

这份技术资源为选举管理机构提供了一套负责任采用人工智能的实践框架。报告以人权标准和全球数字契约为基石，结合联合国在选举援助中的经验，将AI纳入机构数字转型的全局来审视，涵盖数据治理、数字公共基础设施和组织能力。报告分析了AI在选举各阶段的应用潜力与风险，包括分析、识别、自动化、创作和沟通五大领域，并强调包容性、可靠性、透明度和问责制等核心原则。读者可以从中获得系统性的评估、规划、变革和交付方法，以及具体领域的案例与注意事项。

报告的核心结论

AI在选举管理中并非全新事物，但生成式AI带来质变。

生物识别去重、选票光学读取等技术已使用多年，但生成式AI和大型语言模型引入了概率性输出、幻觉和嵌入式偏见等新问题，其普及速度往往超出传统治理框架的应对能力。

AI的可靠性不能假设，需要严格的人类监督与测试。

主流AI模型曾产生不准确或误导性信息，在选举情境下小错误可能影响公民投票权或引发法律挑战。报告强调，人类监督、严格测试和明确阈值是重要保障，但未必能完全确保可靠性，某些高风险的用例或许应完全放弃AI。

包容性必须贯穿AI系统的设计、数据和部署全过程。

数据集中妇女、青年、残障人士等群体的缺失会导致偏见输出；数字鸿沟影响谁受益于AI服务。报告提出参与式设计、代表性数据、包容性测试和持续监测等步骤，以确保AI促进而非阻碍选举包容性。

数据治理是成功采用AI的基础。

选举管理机构持有生物识别等敏感个人数据，同时面临极高的透明度要求。全球数字契约警告数据收集可能放大风险。报告强调比例原则、知情同意和数据质量等原则必须转化为具体政策，并加强数据基础设施与互操作性。

报告回答的关键问题

选举管理机构如何负责任地引入AI？

报告提供了一个四阶段框架：首先评估现状（技术资产、制度准备、立法环境），然后制定战略与政策（明确愿景、风险管理和可持续性），接着变革组织基础（文化、数据、人力能力），最后交付并持续监督（项目执行、测试、人类监督和网络安全）。关键是领导力、风险管理和学习迭代贯穿始终。

AI在选举中有哪些具体应用领域？

报告将AI应用分为五大领域：分析（实时数据监控、异常检测）、识别（生物识别、手写识别）、自动化（工作流处理、结果汇总）、创作（宣传材料生成、软件开发）和沟通（选民聊天机器人、多语言服务）。每个领域都有实际案例，如印尼用手机APP读取结果表格、墨西哥选委会部署AI聊天机器人等。

如何应对选举AI中的偏见和隐私风险？

偏见可能源于训练数据、系统设计或部署方式。报告建议审计数据代表性、选择符合伦理的模型、设置人类决策节点。隐私方面需建立严格的数据治理框架，包括最小化采集、透明度声明、合同约束第三方供应商，并遵循全球数字契约中关于数据保护的原则。

全球数字契约对选举AI有何指导意义？

全球数字契约虽未直接提及选举，但其多项承诺适用于选举管理机构：投资数字公共基础设施、采用开放标准、建立人权保障措施、提升员工数字能力、促进数据互操作性等。报告将这些承诺映射到选举场景，强调AI治理必须符合国际人权法，并确保人类有效监督。

报告中的代表性数据

约50%（2024年），2023年约为30%

全球工人每日使用AI比例

2024，根据UNDP 2025年人类发展报告，全球27个国家近半数工人2024年每日使用AI，反映AI在工作场景的快速普及。

79%

拥有隐私和数据保护立法的成员国比例

2025，UNCTAD数据表明，79%的联合国成员国已制定隐私和数据保护法律，为选举数据处理提供法律基础。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 执行摘要与关键发现：概述AI在选举管理中的现状、主要机遇与挑战，以及十二项关键特征（如理解需求、建立政治共识、保护人权、管理风险等）。
  • AI概览与能力模型：解释AI的定义、发展简史、主流技术（生成式AI、大语言模型、生物识别、智能文档处理等），并分析当前AI的局限与不足，包括幻觉、偏见和透明度问题。
  • 全球视角与联合国立场：阐述联合国在选举援助中的角色，以及全球数字契约对选举管理机构在数字公共基础设施、数据治理、安全保障、能力建设等方面的具体承诺与映射分析。
  • 包容性数字转型：深入讨论如何将包容性融入AI系统，识别数据、设计、部署三个层面的偏见来源，并提供参与式设计、开放数据、包容性测试等实践模型。
  • 规划与准备框架：从评估、计划、变革到交付的四阶段路线图，涵盖领导力、风险管理、学习迭代、技术架构、人才发展等核心要素，以及人类监督的必要性与局限性。
  • 选举周期中的AI应用案例：按分析、识别、自动化、创作、沟通五大功能领域，详细列举注册中心监控、生物识别去重、选票光学读取、结果表格处理、选民聊天机器人、宣传材料自动生成等数十个实际或潜在的用例。
  • 数据治理与隐私保护：强调数据质量、负责任的数据治理原则（保护隐私、比例原则、知情同意、数据最小化等），并讨论数据基础设施、互操作性以及开源方案在选举中的采用考量。
  • 关键建议与行动方法：总结十二条基于数字转型和选举实践的成功方法，如测试早而频繁、设计包容性、默认开源、为未来构建等，每一条均附有具体行动示例。

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