總統大選來了,可以用「演算法」決定投票給誰嗎?專家這樣分析

【為什麼我們要挑選這篇文章】大選快要到了,如果現在你還不知道要投給誰,那你可以想像一下:台灣現在有個網站能用演算法依照你的訴求推薦候選人給你,不管它最後推薦了誰,你都會依照演算法的推薦結果去投票嗎?

針對用演算法為選民推薦候選人的技術,國外有專家提出了不同的看法,有些人認為投給演算法推薦的候選人可以降低選民受「情緒與偏見」的影響;但是另一派人則認為,演算法無法預測候選人的善變,因此投給誰最終得由人民自主決定。(責任編輯:陳美羽)

本文經 CUP 授權轉載

網路大大改變人們的生活,買東西不需出門,付錢不需用現金,就連旅遊配套也有量身訂做的方案,但唯獨選舉,全球仍維持著最初的樣子。

在香港區議會選舉當日,天一亮人們便上街排隊投票。從身份證對照、投票,到點算,整個過程用最原始的人手方式進行。

隨著人工智慧和演算法愈趨成熟,是否能夠代我們選擇理想人選?

用演算法幫你找出最符合訴求的候選人

▌歐洲的演算法:用 25 道問題幫你找理念相近的候選人

歐洲投票觀察(Vote Watch Europe)總監 Doru Frantescu 引進智庫演算法「VoteMatters.eu」,幫助歐盟公民推算出最適合他們的候選人。測驗根據歐盟會議的現實生活,整理出 25 道問題,讓使用者代入政客觀點選擇,再用演算法推測出理念相近的候選人。

Frantescu 解釋:「我們的決定很常來自情緒,而非邏輯。因此我們建立這個系統,提供能夠依靠邏輯思維做出明智選擇的途徑。」

▌美國的演算法:用你對移民、環境、外交的訴求,幫你找出候選人

美國工程師 Nick Boutelier 與 Taylor Peck 也開發適用於美國人的演算法「ISideWith」,範圍涵蓋地方、全國、和 2020 年總統大選。該系統同樣讓使用者回答一系列有關移民、環境、外交政策的問題,推算出最接近的候選人。系統於 2011 年推出,目前已累積 5,200 萬用戶。

Peck 指出:「人們總是驚嘆,原來還很多被媒體忽視的第三方候選人。了解不同選項後,會發現身上有很多共同點。」

辯論題:人們應該遵循演算法的推薦來投票嗎?

正方:可降低選民受「偏見」的影響

Frantescu 說:「或許最終我們會對應該遵循的演算法進行投票,而非政治本身。因為演算法完全依據我們的要求,同時又不會有個人利益衝突。」

麻省理工學院媒體實驗室集體學習小組負責人 Cesar Hidalgo 也提出類似想法,認為人們可以通過完全消除政治人物,來促進公民對民主進程的參與。

Hidalgo 推出「增強型民主」(Augmented Democracy)計劃,以數位化的代理人代為投票,公民則對立法的決定負責。

反方:人是善變的,演算法數據也會被候選人利用

▌演算法無法擔保候選人開空頭支票

但對於演算法是否能夠真正捕捉政治世界內的複雜情況,外界仍有疑慮。劍橋大學人工智慧研究員 Beth Singler 說:「因候選人未擔任過該角色,一切都是推測,無法確保他們會履行承諾,或根據數據預測的方式行事。人們是善變的,你無法預測人們做事一如既往。」

▌候選人可買數據來取得選民想法,針對訴求美化政見

人工智慧是一把雙刃劍。演算法雖得以監督競選人,相反也可以得知選民的想法。美國柯士甸和德州議員曾從「iSideWith」買下匿名數據,以了解市民對乘車共享應用的看法。英國脫歐公投時,負責公投活動的加拿大公司 AggregateIQ,亦被發現因應 Facebook 數據對關注移民議題的用戶植入政治廣告。

AI 無法「純粹中立」,投票最終由人決定

Singler 指出:「人工智慧無法在決策上做到純粹的中立,而且有可能導致現有的偏見永久化。」尤其如今網路上,人們依賴人工智慧自行排除虛假或欺詐資訊。Facebook 被指控允許這種干預破壞英國公投和美國總統大選,現已致力加強平台對不良行為的抗性。

Singler 認為:「我不知道是否能夠相信人工智慧的中立性,但我覺得人比系統複雜得多。」英國廣播公司(BBC)文章也總結道,人類生活與網路密不可分且影響著我們,但投票的最終決定還需我們一人承擔。

(本文經 CUP 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈演算法能代我們選候選人嗎?〉。首圖來源:Wikipedia, CC Licensed。)

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