隨著美國陸續公布關稅措施，許多國家面臨相同挑戰：談判過程中，傳統產業到科技業各有其重要性，該以眼前的快速發展優先，犧牲相對少數的權益？或應該付出代價，捍衛未來的國家安全？

在權衡過程中，很難做到絕對公平、補償方案最滿意，而是找出最大的社會共識，避免不公平情緒蔓延，造成政策執行的阻力。

該怎麼避免政策逆風、悖離民意？AI 能幫上忙。

今年初，美國加州發生野火，將近二十萬人撤離家園。面對重建工作，加州政府就靠著 AI 工具，找出最多人認同的措施。

災民面貌多元，種族、年齡層、居住地、經濟能力等各有不同，優先事項排序也有很大差異。要讓每個人都滿意，幾乎是不可能的任務。

因此，加州政府轉而設計新機制，每個人都能在「Engaged California」平台表達意見，再找出重疊性最高的優先事項、透過 AI 綜整可行方案，反應兩極的倡議則進入下一輪審議。

這麼一來，多數群體雖能引導政策方向，但少數群體也能否決對自己明顯不利的倡議。由於能關照到每個人的關懷，大幅降低了居民對施政的不滿——每個施行的對策都不是太極端的議案，並且一定能獲得廣泛支持。

它透過識別不同群體，找出每個群體關心的政策，例如：在乎心理復原議題的人數較少，很難引導重大議案與預算。但在這個機制中，系統會運算共識分數（Ethelo Score），確保方案在考慮支持度和衝突度的平衡下，降低少數群體的不滿。

透過此機制實際施行的措施，全是經過各式各樣群體篩選、排除過於極端的選項，既不會為了多數人，犧牲特定少數人的權益，也不會被極端聲音綁架，確保在顧及多數人需求的同時，維繫社群間的多元兼容。即使眾人意見嚴重分歧，也能藉由 AI 強大的運算能力，分析不同群體間意見分裂的癥結點，並協助調整方案、提升接受度。

當時加州政府提供免費熱線、諮商服務等心理健康支援，但社群平台上對聯邦政府和州政府的權責分工，輿論卻有極化的傾向。經系統分析後，發現不分黨派、地區的居民認為這雖非第一順位，但也是優先事項，成功讓共識跨越群體。

這麼做的好處是，不僅避免從上而下的單向領導，也不再由聲量大的群體贏者全拿，而是透過AI綜整可行方案，以此鼓勵跨年齡、性別、城鄉、宗教等群體積極互動、培養討論機制，因應由外而內的各式衝突，進而凝聚共識、建立強韌團結的公民社會。