AI 还原佐治亚州选民与秘密选票的关联
先了解这件事
普林斯顿大学信息技术政策中心博士后研究员 Max Springer 用约 20 美元的商用 AI 大语言模型订阅，结合通过《公开记录法》获得的提前投票名单与各县 cast vote record 文件，搭建出分析佐治亚州秘密选票的流程，并称该智能体全程未拒绝配合或提出担忧。他检查的 139 个县中有 114 个县可还原投票顺序，共涉及 152 万张选票，占这些县现场投票的 98.9%；在选民较少的 Heard 县，该智能体亦完成匹配。据 Forkast 报道，其机制利用了 2022 年披露的 Dominion ImageCast Precinct 与 ImageCast Evolution 扫描仪漏洞，可把 2026 年 5 月佐治亚州初选选票与选民对应。佐治亚州已就此事召开紧急会议，并紧急修订相关规则。
AI 根据报道生成 · 5 天前更新
后续时间线
- Forkast普林斯顿研究者用 20 美元 AI 智能体还原 152 万佐治亚州选民选票，州政府紧急修订规则
普林斯顿大学信息技术政策中心博士后研究员 Max Springer 演示，一个售价约 20 美元的商用 AI 编码智能体仅凭公开的选票记录文件和提前投票签到名单，就将 2026 年 5 月佐治亚州初选的 152 万张选票与选民对应起来，在 114 个县中成功匹配 98.9% 的现场投票。其机制是把 2022 年披露的 Dominion ImageCast Precinct 与 ImageCast Evolution 扫描仪漏洞（选票记录被赋予确定性而非随机的唯一标识符）与公开数据结合，智能体在数小时内生成了可用的利用流程，无需内部权限或专有数据。该漏洞的修复版本 5.17 已于 2023 年 3 月获选举协助委员会认证，但到 2026 年 8 月仍未在佐治亚州部署，而全美有 21 个州使用受影响的扫描仪。
- The Guardian · 人工智能精选佐治亚州就 AI 还原选民秘密选票召开紧急会议
普林斯顿大学信息技术政策中心博士后研究员 Max Springer 用一份 20 美元的 AI 大语言模型订阅和通过《公开记录法》申请获得的数据，搭建出分析佐治亚州秘密选票的流程，并称该智能体全程未拒绝配合或提出担忧。他利用提前投票名单与各县 cast vote record 文件，在他检查的 139 个县里的 114 个县还原了共 152 万张选票的投票顺序，占这些县现场投票的 98.9%；在选民较少的 Heard 县，该智能体将 650 名提前现场投票者中的多数匹配到具体选票。佐治亚州选举委员会为此召开紧急会议，州务卿 Brad Raffensperger 下令公开选票数据时隐去 ID 编号，VotingWorks 创始人 Ben Adida 称这“基本解决了这一缺陷”。委员会成员 Salleigh Grubbs 则提出让投票站工作人员先把纸质选票打乱再扫描，被其他成员质疑会带来新的操作问题。
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