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FBI 考虑使用 AI 技术审查查获的邮寄选票签名
结论前置 / TL;DR
美国联邦调查局（FBI）正评估利用人工智能技术对2020年大选期间在佐治亚州富尔顿县查获的邮寄选票签名进行自动化比对与验证，该举措源于对特朗普团队质疑选举合法性的司法调查。
背景与动因
美国联邦调查局（FBI）在调查2020年美国总统大选相关争议过程中，针对佐治亚州富尔顿县查获的大批邮寄选票，启动了对签名验证流程的技术升级评估。此举直接回应特朗普团队对选举结果提出的法律挑战及对签名一致性的质疑。
技术应用现状
- FBI 并未自行开发专用模型，而是探索将现有商用或开源签名验证AI工具集成至取证工作流；
- 据 ProPublica 报道，相关测试涉及基于深度学习的笔迹比对系统，可能调用如 OpenCV、TensorFlow 或专用生物特征识别 SDK（如 Topaz Systems 或 SignDoc）；
- 当前阶段处于概念验证（PoC）层级，尚未部署于正式司法证据链，亦未通过法庭科学认证（如 ASTM E1789-04 标准）。
合规与争议焦点
- 美国《电子签章法》（ESIGN Act）与各州选举法未明确禁止AI辅助签名审查，但要求人工复核作为最终裁定依据；
- 专家警告：当前AI签名比对模型在低质量扫描件、跨时段书写变异、非母语者笔迹等场景下错误率仍显著（文献显示 FAR/FRR 在 5–12% 区间），不满足法庭证据的‘高度可靠性’门槛；
- ACLU 与选举诚信联盟已致函司法部，要求公开算法透明度、训练数据来源及偏差审计报告。