编者按： 在美国州议会立法过程中，普通选民常常感到自己像局外人——冗长的法律条文、晦涩的术语和复杂的程序，让人望而却步。但明尼苏达州一位软件工程师用AI技术打造了一盏“明灯”，让立法透明化触手可及。这款名为CivicLoon的应用旨在拉近选民与立法者的距离，将枯燥的议案摘要、委员会日程和新闻覆盖转化为通俗易懂的语言，甚至支持30种语言翻译，直击信息不对等的痛点。虽然AI偏见和“幻觉”风险不容忽视，但研究表明，文本总结和翻译正是AI相对擅长的领域。在立法会议进入冲刺阶段、关键议案命运未卜之时，这款工具能否点燃公众的参与热情？我们译文力求保留原文信息，并在中文语境下增强可读性，为您揭示科技如何重塑民主的底层逻辑。
对于不熟悉州议会立法流程的人来说，这个过程常让人感觉像是被刻意设计来制造混乱的。
现在，一位本地程序员用AI打造了一款名为CivicLoon的应用，旨在弥合民选代表与选民之间的信息鸿沟。它让选民看清立法者做了什么，而不是被蒙在鼓里。
尽管AI模型可能存在错误和偏见，但研究人员指出，总结和翻译文档是AI普遍擅长的领域。与此同时，公民团体正全力推动选民教育和参与，尤其是在立法会议进入最后一个月、议员们筛选出有通过可能的议案之际。
“普通人真的感觉自己没有声音。游说者每个工作日都泡在议会里，而普通人可能十年才去一次，”明尼苏达州莱克维尔地区的软件工程师Colin Lee说。他主要利用周末时间，耗时三周左右开发了CivicLoon。
Lee是德州一家AI公司的主要移动架构师，他说这个想法在写第一行代码前已经酝酿多年。
作为一位多次挑战共和党资深议员Mary Liz Holberg的DFL候选人，Lee竞选州众议院席位（代表达科他和斯科特县部分地区）时，一次次被选民对选票上的人和政策的无知所震惊。
“我问人们会投给谁，他们却把对手的性别搞错……你一眼就看出他们完全不懂，”他说。
尽管从未获胜，他坚持基于原则参选。他认为，挑战者在看似无望的竞选中也有意义——至少能迫使候选人对医疗等实质性问题展开讨论，而不是一味迎合本地琐事。
CivicLoon从明尼苏达州议会抓取议案文本、新闻覆盖和委员会日程，用通俗语言向用户呈现摘要。Lee表示，应用目前支持30种语言，但他承认翻译质量参差不齐。斯高克伦语（圣保罗克伦社区主要语言之一）被列为潜在薄弱环节，因为AI翻译质量高度依赖特定语言的网络语料量。
该应用的一大技术特色是，AI模型直接在用户手机上运行，而非传输数据到远程服务器。Lee说，这一设计源于对隐私和可靠性的双重考量。
“它不依赖云服务，只靠自身运行，”他说。
虽然州参众两院网站也提供部分议案摘要，但内容往往简短，且用法律术语写成，仅限英文，限制了可及性。
AI 的强项
这一方法借鉴了Lee的专业经验——他曾开发AI聊天机器人，确保敏感数据不流入第三方服务器。
明尼苏达大学法学教授Daniel Schwarcz研究AI与法律体系，他指出：尽管AI偏见和“幻觉”（模型编造看似合理但错误的回应）在许多应用中值得担忧，但总结恰恰是当前模型的相对优势。
“大量研究表明，AI在总结给定文本方面表现相当出色，”Schwarcz说。
他补充道，相比其他场景（如法官使用的累犯预测算法，其训练数据反映历史不公可能加剧歧视性结果），他对总结中的偏见“相对不那么担忧”。
问题不在于应用能否做到声称的功能，而在于公众是否会对CivicLoon产生足够兴趣——比谷歌AI搜索结果概览更青睐它。
Lee坦承应用目前的局限性。例如，评估议案通过概率的功能，他承认还很粗糙。部分原因是AI模型依赖立法文本，而文本中可能包含议员添加的积极或宣传性语言。
他正在改进应用，包括追踪和更新特定议案的功能，以及扩展全应用的翻译覆盖。Lee还计划纳入议员的新闻稿和公开声明分析，这有望最终让议案的真正势头预测更可靠。
明尼苏达州妇女选民联盟执行董事Amy Perla表示，虽然她还没用过该应用，但该组织支持一切能提升政治参与度的工具。
“任何能增强公民参与和公民教育的方式，都值得探索。”
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本文最初由MinnPost发布，并通过与美联社的合作伙伴关系分发。
