Georgia Họp Khẩn Vì AI Có Thể Lộ Phiếu Kín

Springer nói ông lấy dữ liệu từ một yêu cầu hồ sơ công khai và thử xác định người bỏ phiếu dựa trên lá phiếu ở Georgia. Ông cho biết chỉ sau vài giờ đã có một quy trình để phân tích và nhận diện các lá phiếu kín trên khắp bang, và agent nói rõ cần thêm thông tin gì để nhận diện lá phiếu của cử tri thật.

Springer nói agent không từ chối và cũng không nêu lo ngại khi được dùng cho cách khai thác này. Ông cũng nói mình chưa từng đến Georgia.

Vụ việc làm dấy lên lo ngại trong giới bầu cử của Georgia chưa đầy 2 tuần trước khi bỏ phiếu sớm bắt đầu trong cuộc bầu cử giữa kỳ sẽ quyết định việc kiểm soát quốc hội Mỹ. Ban bầu cử bang họp khẩn vào sáng thứ Năm để bàn về việc AI khiến việc xác định cử tri qua mã lá phiếu dễ hơn, khiến người dân dễ bị tổn thương hơn.

Brad Raffensperger đã khóa dữ liệu kiểm phiếu mà ai đó có thể dùng để nhận diện cử tri, và yêu cầu mọi công bố công khai phải xóa số định danh sau bầu cử. Ben Adida, nhà mật mã học được đào tạo tại MIT và là người sáng lập VotingWorks, nói biện pháp này đã xử lý đáng kể lỗ hổng đó.

Quy trình bầu cử được mô tả như sau: nhân viên ghi nhận mỗi cử tri tại điểm bỏ phiếu, cử tri chọn ứng viên trên màn hình chạm, rồi máy in ra lá phiếu giấy. Sau đó cử tri đưa lá phiếu vào máy quét để kiểm phiếu.

Khi lá phiếu được đưa vào máy kiểm, một bản ghi số của lá phiếu được tạo ra, giống như một dòng trong bảng tính. Bản ghi này thường gọi là hồ sơ phiếu đã bỏ, và mỗi bản ghi được gán một mã riêng lúc quét. Lỗ hổng nằm ở cách máy ghi lại lá phiếu đó, vì phần định danh không thật sự ngẫu nhiên đủ.

Dùng AI cùng danh sách bỏ phiếu sớm và tệp hồ sơ phiếu đã bỏ của từng quận, Springer nói ông có thể khôi phục thứ tự bỏ phiếu của 1,52 triệu lá phiếu, tương đương 98,9% phiếu trực tiếp.