研究人员建议使用人工智能与人类输入合作来划定选区，以打击不公正的选区划分

重新划分选区-宪法授权的、十年一度的选区边界重新划分-可能会扭曲代议制民主。一个熟练的地图绘制者仅仅通过重新组织选民就可以得出广泛的选举结果(见图)。当有数千个选区时，可能的分区数量是天文数字，这引发了巨大的潜在操纵。最近的技术进步使新的计算重新划分选区的算法成为可能，这些算法可以部署在超级计算机上，可以在没有人类干预的情况下探索数万亿种可能的选举地图。这让我们怀疑最高法院大法官埃琳娜·卡根(Elena Kagan)是否有先见之明，她哀叹道：“(T)2010年重新划分选区的周期产生了一些有记录以来最糟糕的党派划分。技术只会变得更好，所以2020年的周期只会变得更糟“(吉尔诉惠特福德)。鉴于有偏见的政客使用计算机来划分选区的不可抗拒的冲动，以及计算机自动绘制地图的能力，或许我们应该让机器来接管。北卡罗来纳州参议院最近朝着这个方向前进，它使用州彩票机从1000张电脑绘制的地图中进行选择。然而，改进这一过程，更重要的是，结果不是来自于开发技术，而是来自我们理解其潜力和管理其(误用)使用的能力。开发计算硬件，推导理论基础，并实现自动创建地图的算法(生成大量地图并对其进行统一采样)花了许多年的时间([1][1]-[4][2])。然而，与确保丰富多元社会的公平政治代表这一非常困难的问题相比，这些创新是“容易的”。重新划分选区是一个复杂的社会政治问题，科学的作用和计算机的进步对此并不明显。因此，我们不能让对技术方法的迷恋掩盖了一个基本事实：设计选举地图的最重要决定是基于哲学或政治判断，而这些判断与技术无关。把哲学价值的争论完全变成数学练习是荒谬的，随着技术的进步，计算机每单位时间能够消化越来越多的数据。然而，更多的计算并不等同于更公平。更多的计算为识别数据中的模式提供了更大的能力。但是，更多的计算与一个不断演变和发展的社会的道德和伦理标准无关。无论是计算，甚至是公平的过程都不能保证公平的结果，前进的道路是让人们与机器合作，产生否则不可能产生的结果。要做到这一点，我们必须利用人工智能(AI)和人类智能的优势，并将弱点降至最低。确保表象公平需要整合创造性和善意妥协的元认知。人类在元认知方面比机器有优势。机器在产生大量死记硬背的计算方面有优势。虽然机器产生信息，但人类必须灌输价值来判断这些信息应该如何使用([5][3])。[图][4]重组的时间当这12个地理单元中的6个共和党人和6个民主党人被分成4个区时，可能会出现明显不同的结果。50：50的政党分裂可以转化为任何一方3：1的优势。当重新划分一个有数千个选区的州时，政治操纵的可能性是巨大的。因此，机器可以承担认知的卑微方面的任务-细致地探索一个州可以被划分的天文数字的方式。这有助于我们分类和理解各种可能性以及相互竞争的利益之间的相互作用。机器通过帮助我们在深不可测的庞大而复杂的信息环境中导航，增强了智能决策并为其提供了信息。任由人类自己决定，人类已经显示出自己无法抗拒在那片土地上绘制有偏见的道路的诱惑。理想的选区重新划分过程始于人类阐明构建公平选举地图的初始标准(例如，人口平等、紧凑程度衡量标准、打破政治分区的限制，以及代表权门槛)。在这里，应该征求和考虑许多不同利益群体的关切。请注意，这个起点已经需要批判性的人际互动和深思熟虑。确定使用什么数据以及如何使用数据不是自动的(例如，公民投票年龄与投票年龄人口、相关的过去选举以及如何预测未来的投票选择)。党派措施(例如，均值-中位数差异、竞争力、可能的席位流失