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 | ✕ | ✕ | ✕ | |
|---|---|---|---|---|
| 决定如何作出？ | 在主持下开展小组讨论，确保发言时间均等；公民以随机招募方式遴选，在小组中审议并回答问卷；主管部门和行政院负责作出政策决定。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 | 未知 | |
| 冲突如何解决？ | 在主持下开展小组讨论，确保发言时间均等；报告各方分歧，而不是强求达成共识。 | 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。 | 未知 | |
| 公共产品如何筹资？ | 公开报告呈现知情公民对AI的偏好，供立法者、企业和其他政府参考。 | 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。 | 未知 | |
| 如何使用人工智能？ | 议题是AI；自动化主持负责管理发言轮次并生成文字记录；一份由AI辅助生成的互动报告总结了2023年的线上意见。 | 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。 | 未知 | |
| 主要风险是什么？ | 没有约束性授权；议程由召集活动的主管部门设定；结果被选择性采纳；且依赖公众对政府短信的信任。CLM-0537 | 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 | 未知 |
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。