各模型如何解决同样的问题
不要比较“民主与无政府主义”，而是比较解决集体问题的具体方式。
| 问题 | + 模型 | ||
|---|---|---|---|
| 决定如何作出？ | 104 名随机选出的居民（按包括宪政立场在内的因素进行分层抽样）在八个周末进行审议，并就一项愿景和 60 项建议进行投票。抽签制／公民议会 | 中央政府下属的法定机构 UIDAI 制定规则；各部委决定在哪些情况下必须使用 Aadhaar；议会于 2016 年和 2019 年立法。数字身份 | |
| 冲突如何解决？ | 由独立召集人组织并采用小组引导讨论；没有办法解决那些认为大会带有党派色彩的政党发起抵制的问题。 | UIDAI 和服务机构设有申诉渠道；相关问题也在最高法院受到宪法层面的挑战，最高法院于 2017 年和 2018 年作出裁决。 | |
| 公共产品如何筹资？ | 由政府资助（最终费用为 £0.938 million）；提出了建议，并为后来苏格兰的相关大会提供了模式。 | 一种普及、低成本的身份证明，用于福利转移、金融普惠和公共服务。 | |
| 如何使用人工智能？ | 不涉及人工智能。 | 决策本身并未使用人工智能；自动化生物识别匹配和去重决定认证结果，2018 年又加入了人脸认证。 | |
| 主要风险是什么？ | 被认为具有党派目的；议题范围过于宽泛，无法形成可执行的提案；不具约束力，且政府仅作了笼统回应。 | 认证失败造成的排斥、数据泄露、监控与画像、独立监督薄弱，以及功能扩张。CLM-0544 |
这是对设计差异的说明，而非关于结果的普遍论断。每个单元格都链接到相关机制及其背后的论断。