# 普林斯顿研究人员借助 AI 代理和公共记录，将佐治亚州选民与其选票对应起来

> 一名普林斯顿研究人员称，借助每月 20 美元的 AI 订阅和佐治亚州公共记录，即可还原 152 万张选票的投票顺序；州选举委员会于 2026 年 10 月 1 日召开紧急会议。

FireAI Security & Research Team (HisnLabs) · Published 2026-10-04
Canonical: https://hisnlabs.com/zh/news/georgia-ai-links-voters-to-secret-ballots-princeton-researcher

据《卫报》2026 年 10 月 2 日报道，佐治亚州选举委员会于 10 月 1 日召开紧急会议，讨论普林斯顿大学信息技术政策中心博士后研究员 Max Springer 的一项发现。Springer 报告称，可公开获取的选举记录与一个 AI 语言模型相结合，就能把选民与其选票对应起来 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。这一案例揭示了一种不限于选举的隐私风险：各自无害的独立公开数据集，一旦被 AI 代理组合起来，就可能识别出具体的人。

## 背景

《卫报》解释说，佐治亚州的选民在触摸屏上作出选择，触摸屏打印出一张纸质选票，再由选民将其送入扫描仪。每次扫描都会生成一条电子投票记录（cast vote record），相当于电子表格中的一行，计票机会为每条记录分配一个唯一标识符 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。密码学家、非营利组织 VotingWorks 的创始人 Ben Adida 告诉委员会，这个标识符的随机性不够。报道还提到，研究人员大约四年前就在该投票软件中发现过一个相关缺陷 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。

## 报道内容

Springer 写道，他使用一个大语言模型每月 20 美元的订阅，以及根据《公开记录法》申请获得的数据，在几个小时之内就搭建出了一套分析佐治亚州秘密选票的流程，而且该代理还告诉他，要识别真实选民的选票还需要哪些进一步的信息。他写道，该代理自始至终没有拒绝，也没有提出任何顾虑 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。

Springer 报告称，借助各县的提前投票名单和电子投票记录文件，他能够还原 152 万张选票的投票顺序，相当于他所检查的 139 个县中 114 个县现场投票选票的百分之 98.9。在小县，他能把大多数提前现场投票的选民对应到一张具体的选票上；在 Heard 县，该代理匹配了 650 名提前投票选民中的大多数，其余的人也只差一次互换即可确定 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。《卫报》解释说，选票的顺序可以与其他信息相配对，例如签到数据，或拍下某人何时进入建筑物的摄像头画面 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。

即将卸任的佐治亚州州务卿 Brad Raffensperger 下令，选举结束后公开发布的数据须删去标识符编号，Adida 表示这在很大程度上解决了该缺陷。一名委员会成员提出了在扫描前打乱托盘中选票顺序的方案；据《卫报》报道，她认为删去编号违反了州法律的透明度条款，而县级官员和另一名委员会成员则反对在提前投票前不久重新培训选举工作人员 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。

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## 对个人的影响

这篇报道涉及的是一个州的选举记录，但其机制具有普遍性。公共记录、签到名单和摄像头数据，单独来看都透露不了多少信息，而 AI 代理降低了把它们拼接起来所需的工夫。据《卫报》报道，Springer 说他从未去过佐治亚州 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。政府依法必须公布的记录，个人无法将其删除，因此切实可行的应对在于发布方。

## 建议

1. 发布记录的机构应在发布前测试这些文件能否与其他公开数据拼接。
2. 在法律同时要求透明与保密的情况下，发布方应删除或随机化那些保留了事件顺序的标识符。
3. 个人应留意哪些公共记录载有自己的姓名和地址，并在规则允许时申请删除。
4. AI 代理的开发者应注意，在这一案例中，代理并没有拒绝一项搭建重新识别流程的任务。

## 与 FireAI 的关系

FireAI 是面向单台 Mac 的防火墙。它在[活动](https://hisnlabs.com/zh/docs/activity-and-connection-history)中显示哪些 App 连接到哪些服务，并按照其[隐私承诺](https://hisnlabs.com/zh/docs/privacy-promise)所述，把决定保存在设备上。

FireAI 不保障选举安全，不审核公共记录，也无法阻止任何人组合他人已经公布的数据。它无法左右 AI 模型同意做什么。它所涵盖的，是个人自己的 Mac 上 App 的网络连接。

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## 局限

本文依据的是一篇新闻报道。分析出自 Springer 本人，由《卫报》引述；本文没有获取他的原文，报道也没有提到独立核实。报道没有说有任何真实选民被识别出来，也没有说研究之外有人使用了这一方法 [[1]](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)。根据报道，委员会在提前投票之前并未通过最终的补救方案。

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## Sources

- [The Guardian, 2 October 2026: Georgia holds emergency meeting on AI exposing voters’ secret ballots](https://www.theguardian.com/us-news/2026/oct/02/midterms-ai-ballot-privacy)
