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 A	模型 B
决定如何作出？	100名巴黎居民以抽签方式产生，自行选择议题，在每月举办的研讨会和全体会议上审议，并向民选市议会提交动议和决议草案，由其表决。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？	通过主持式研讨会和全体会议表决；提案在提交前与市政部门共同构建。	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？	由市政府资助；产出涉及阅读、住房改造、街道空间、无家可归和孤独问题。	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？	按选民名册抽样会排除非公民居民；该机构依赖设立它的市议会多数派；共同构建模糊了公民提案的作者身份。	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。