政府用AI制定住房政策，却拒透露细节

当人工智能开始渗入公共政策的每一个角落，透明度和问责制便成为悬在政府头顶的达摩克利斯之剑。近日，WIRED获得的一份文件显示，美国住房和城市发展部（HUD）在面对一项公开记录请求时，竟以一项“特权”为由扣留了关于DOGE（Department of Government Efficiency，政府效率部）使用AI辅助住房政策制定的关键文档。令人震惊的是，这项所谓的特权在现行法律中根本不存在。

AI住政策：从数据驱动到黑箱操作

据知情人士透露，DOGE早在2025年便开始试验将机器学习模型应用于住房政策评估，试图通过分析历史数据、人口流动和租金波动来预测住房需求并优化补贴分配。然而，当记者和公共利益团体依据《信息自由法》要求公开模型设计、训练数据集以及决策逻辑时，HUD却以“内部审议特权”为由拒绝了请求。但法律专家指出，《信息自由法》中只存在“审议过程特权”（deliberative process privilege），而从未有“内部审议特权”这一说法。HUD似乎创造了一个根本不存在的法律概念来遮掩AI决策的细节。

“政府一边声称要利用AI提高效率，一边又拒绝让公众了解这些系统如何运作，这违背了公共服务的基本伦理。” —— 某关注政府透明度的非营利组织负责人

缺失的问责链条

这一事件并非孤例。近年来，从社会福利分配到刑事司法量刑，AI系统已悄然进入诸多公共领域。然而，与私营部门不同，政府机构在引入AI时往往缺乏强制性的披露和审计机制。例如，2024年英国某地方政府使用AI评估福利申请时被曝出种族偏见，最终导致数千起错误决策。HUD此次针对DOGE的保密行为，更暴露了系统性风险：若连最基本的文档都不可获取，公众如何监督模型是否存在歧视倾向？又如何验证政策建议是否基于可靠数据？

更值得警惕的是，DOGE本身作为一个2024年才成立的跨部门机构，其运作规范尚不完善。它的主要职责是协助各联邦机构进行数字化转型和效率优化，但此次在住房政策上的越界行为，可能开创了AI秘密影响立法的危险先例。

编者按：当“黑箱”遭遇公权力

技术的魅力在于其精准，但公权力的魅力在于其透明。当这两个本应互补的属性发生碰撞时，若缺乏明确的法律框架，透明往往会让位于效率的托词。HUD自创“特权”的做法，虽然可能经不起司法审查，但它折射出一种危险的官僚思维：用模糊的术语和程序障碍来屏蔽外部监督。在AI决策日益重要的今天，立法者应尽快建立“算法透明度”的强制性标准，要求所有影响公民权益的政府AI系统必须公开发布影响评估报告、数据来源和逻辑框架。否则，智慧城市终将沦为智能黑箱。

截至发稿时，HUD和DOGE均未对置评请求做出回应。WIRED将持续追踪此案。

本文编译自WIRED