本研究探讨投票建议应用（VAA）在对抗性操控下对民主过程的风险，揭示了11种操控策略及其影响。提出VAA应具备的对抗鲁棒性属性，并建立评估指标，以减少操控影响，确保基于AI的VAA的安全性和可靠性。

本研究提出BCause讨论系统，结合生成式人工智能与人机协作，将公共议题的非结构化对话转化为结构化的民主过程，以提升公共参与的效果与深度。

本文探讨了基于决策规则的社会选择机制，比较了多种模型的性能与计算复杂度。引入生成式社会选择框架，将社会选择理论与大型语言模型结合，解决社区决策中的时间与注意力冲突，并分析了大型语言模型在投票中的表现，强调了在民主过程中的谨慎整合必要性。