arXiv cs.AI· Oier Mentxaka, Natalia D\'iaz-Rodr\'iguez, Mark Coeckelbergh, Marcos L\'opez de Prado, Emilia G\'omez, David Fern\'andez Llorca, Enrique Herrera-Viedma, Francisco Herrera·· 13 小时前AI 评分21
可信 AI 与民主：民主风险与贡献的双重分类及操作框架
Trustworthy AI and Democracy: A Dual Taxonomy and Operational Framework of Democratic Risks and Contributions
AI 导读
论文提出 AIRD/AIPD 双重分类与操作框架，分别梳理 AI 对民主在自主性、公平、公共话语、制度与信任方面的风险，以及效率、可及性、透明度、问责、包容性对话和循证决策方面的潜在贡献。
正文 · AI 翻译
摘要：人工智能（AI）可能削弱也可能强化民主治理。本文提出 AIRD/AIPD 框架，这是一个用于分析 AI 的民主风险与有条件贡献的双重分类与操作框架。AI 民主风险（AIRD）分类法识别对自主性、公平性、公共话语、民主制度和信任的威胁，而 AI 对民主的积极贡献（AIPD）分类法则涵盖 AI 在提升效率、可及性、安全性、知情公民、透明度与问责、包容性民主对话以及循证政策制定方面的潜力。该框架以五项民主原则和欧盟委员会 AI 高级别专家组提出的七项可信 AI 要求为基础，将民主目标与治理和设计机制相连接。它提供了一个操作流程，用于识别受影响的语境与行为主体、对主要和次要的 AIRD/AIPD 效应进行分类、将其映射到相关的可信 AI 要求，并界定相称的治理回应与责任主体。一个操作映射和两个示例展示了其在选举虚假信息和 AI 辅助公共服务分配中的应用。分析强调了透明度、问责、公平和社会福祉的横向相关性，同时认识到权衡取舍、实施成本、差异化影响、机构能力以及不同民主环境下的情境差异。该框架是概念性的，尚未经过实证验证，但它为研究、政策分析、机构监督和负责任的 AI 设计提供了可追溯且可调整的基础。通过将民主诊断与治理行动相连接，它弥合了规范性原则与可信且具有民主合法性的 AI 的操作要求之间的差距。
| 评论： | 26 页，5 幅图 |
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；人工智能（cs.AI）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2505.13565 [cs.CY] |
| （或 arXiv:2505.13565v3 [cs.CY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.13565 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1109/TSMC.2026.3743429
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2025 年 5 月 19 日星期一 10:51:08 UTC（855 KB）
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2026 年 1 月 13 日星期二 11:40:27 UTC（763 KB）
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2026 年 10 月 29 日星期四 08:30:03 UTC（773 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org