什么是我城对谈（Talk to the City）？

一旦呼吁「欢迎提供意见」，有时会收到成千上万则文字。但要由人读完全部，掌握哪些话题被谈了多少，非常困难。我城对谈（Talk to the City）就是用 AI 的力量，让这些「读不完的意见」能够一眼看尽的工具。

一句话说明

我城对谈（Talk to the City，简称 TTTC）是一套软件：让 AI 读取数百到数万则自由书写的意见，把「有哪些论点、各被谈了多少」做成点状地图与摘要呈现出来[1][2]。

打造它的是美国的非营利组织 AI Objectives Institute（AOI）。它免费，程式码也公开（开源）[1]。这类「听取许多人声音」的技术，称为广泛倾听。

举例来说

台湾的「对齐大会」（Alignment Assemblies，2023 年）。 台湾的数位发展部（moda）针对生成式 AI 收集公民意见。先用 Polis 收集线上意见，再用 TTTC 把结果视觉化，作为在台北与台南举行的实体讨论的材料[3][4]。受 moda 委托主办讨论的 CIDS（Centre for Innovative Democracy and Sustainability），在案例介绍中也写到讨论现场使用了 TTTC[16]。唐凤在当时（2023-08）接受 TIME 采访时介绍说，在这份报告里，英文和中文的意见会排在同一个群聚中[5]。→〈对齐大会〉

东京都知事选举（2024 年）。 参选人安野贵博的团队，用 TTTC 分析 X 上的主题标签「#TOKYOAI」与匿名意见箱收集到的声音，在选举期间做出了 30 份以上的报告[6]。从意见箱投稿中抽出的 951 则意见里，浮现出希望取消育儿支援所得限制的声音，并反映在政见的 2.0 版中[6]。→〈安野贵博的 2024 年都知事选举〉

国会质询（2025-03-07）。 日本国民民主党的参议员伊藤孝惠，把透过电话、Google 表单与社交媒体收集到的「就业冰河期世代」的声音，用 TTTC 做成「论点地图」，作为在参议院预算委员会质询首相的资料[7]。《广泛倾听》（ブロードリスニング，DD2030 社群著）认为，这是日本国会首次以广泛倾听的结果作为质询依据的例子[7]。国会会议录也留下了伊藤议员出示用 AI 进行广泛倾听的资料的质询（没有提到工具的名称）[17]。在此之前的 2025-01-29，同党的川合孝典议员在参议院全体会议上说，党在 1 月 16 日用 Talk to the City 进行广泛倾听，把收到的意见视觉化[18]。

运作方式

三个步骤

《广泛倾听》把 TTTC 的处理分成三个步骤来说明[6]：

1. 抽取。 由生成式 AI 从每一则贴文中取出「意见」。
2. 归类。 把文字转成一串数字（向量），把相似的意见聚在一起（分群）。
3. 命名。 由生成式 AI 替每一群加上标题与摘要。最后把意见的分布画成二维散布图。

最新的是「抽取」这一步

西尾泰和写道，第一步的「抽取」，正是它和过去的分析不同的地方[8]。

要抽取什么，可以不用写程式，而是用一般的话请 AI 做。没有用的贴文什么都不会抽出，自然就起了筛选的作用。一段文字里混着好几个论点，也能拆开来处理[8]。

两个版本

根据《广泛倾听》，TTTC 有两个版本：用散布图呈现的「TTTC Scatter」，以及让 AI 直接分类、以清单呈现的「TTTC Turbo」。两者都在台湾等地使用过[9]。

为什么受到注目

唐凤回顾，2014 年前后，只靠公民团体 g0v 的力量，要逐一访谈讨论的每位参与者、在保留细致差异的情况下整理意见，是不可能的[10]。唐凤的看法是，有了我城对谈的帮助，这个成本几乎变成了零[10]。

唐凤也说，因为工具是公开的，如果社区的人手上已经有访谈录影等资料，就能用 TTTC 的方法免费把它变成「集体智慧」[11]。

和 Polis 有什么不同

两者看起来都是点状散布图，但点代表的东西不同[3]：

• Polis 的一个点是「一个人」，想法相近的人排在附近。
• TTTC 的一个点是「一则意见」，话题相近的意见排在附近。

《广泛倾听》认为两者互补：Polis 从投票呈现意见群体，以及跨群体都受支持的意见；TTTC 则从自由书写的文字，整理人们实际说了什么[12]。

在日本的扩散

在日本开始使用是 2024 年 5 月。5-23，Code for Japan 的关治之在与安野和西尾的会议上介绍了 TTTC；5-30，西尾用约 2 万则关于 AI 的公众意见（public comment）做了试验[6]。

之后，它也被用在电视台 2024 年众议院选举的报导，以及东京都「シン東京2050」的意见征集[2][13]。→〈东京都「2050 东京战略」的广泛倾听〉

不过，TTTC Scatter 要执行需要专业的准备，并不好用。因此，分叉并重新打造它的「広聴AI」在 2025-03-16 公开，目前由 デジタル民主主義2030（DD2030） 社群持续开发[9]。

争议与批评

• 不是「意见地图」，而是「话题地图」。 西尾指出，TTTC 是依话题而不是依赞成反对来归类[14]。例如，主张禁止某件事的意见，和主张不要阻止它的相反意见，可能落在同一群。它没有分辨赞成或反对的机制[14]。
• 把相似的意见混为一谈（开发者自己的报告）。 开发者 AOI 的 Deger Turan 与 Colleen McKenzie 在 IE 大学研究中心出版的报告（2024-06）中写道，在检查得最仔细的案例里，没有发现捏造参与者发言的「幻觉」；但会把相关却不同的主张合在一起，或把关联不大的主张分错类。这和西尾「话题地图」的指摘方向相同，但这是开发者自己的报告[20]。
• 会混入错误。 在和电视台合作的众议院选举项目中，由于 AI 写出原贴文没有的内容（「幻觉」），以及原贴文本身的错误，结果中有时会出现与事实不符的内容。标题与摘要都由记者人工确认，花了相当多的时间和费用[13]。日本电视台自己在节目中也提醒观众：由 AI 分析，可能把「错误」或「假消息」原样反映出来（日本电视台是共同执行的当事者）[19]。
• 用户这一侧的门槛。 伊藤议员报告，实际使用后遇到了五道墙：组织的决策、找到工程师、调整给 AI 的指示、经费，以及数位落差[7]。
• 做成图片就传达不了。 《广泛倾听》提醒，TTTC 是要在浏览器上一边操作一边看的工具，一旦做成图片，大部分资讯就会流失[6]。
• 外部对 AI 摘要的疑问。 研究者 Seth Lazar 与 Lorenzo Manuali 举出使用 TTTC 的例子后主张，用 LLM 摘要公众意见征集时，若摘要遗漏资讯、有所偏向或捏造，就会损害民主的价值；LLM 很难挑出次数少但重要的意见，也无法为错误负责[21]。卡内基国际和平基金会的 Micah Weinberg 把 TTTC 列为 LLM 汇整工具的例子，并就 AI 摘要整体指出：会磨平意见的差异、偏向多数语言用户的框架、参与者无法查核[22]。

在《Plurality》中的位置

《多元宇宙》在 5-4 章〈扩增审议〉中，把如何用语言模型扩展 Pol.is 和 社群备注 当作「最明显的发展方向之一」，并举我城对谈为例[2]。书写道，这个项目「说明了如何用语言模型，来取代描述群体观点的陈述列表，让人们可以通过与互动代理对话来了解他们的观点」[2]。

英文版的同一章，也提到 2024 年都知事选举中用 TTTC 的视觉化、电视台的众议院选举特别节目，以及东京都迈向 2050 年之计划的意见征集[2]。（繁体中文版的 5-4 章没有这些段落。）

6-5 章〈学习〉写道：「台湾已运用『我城对谈』等扩增审议技术，基于开源的概念来缓解 AI 引发的冲击」[15] →〈台湾的数位民主〉

延伸阅读

1. 《多元宇宙》5-4〈扩增审议〉（中文，书）— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/zh-tw/
2. 数位发展部〈AI 未来民主化审议式工作坊〉（中文，官方页面）— https://moda.gov.tw/major-policies/alignment-assemblies/2023-ideathon/1459
3. 《Plurality》英文版 5-4 "Augmented Deliberation"（英文，书，含日本的例子）— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/eng/
4. Audrey Tang, "Interview with Your Undivided Attention podcast"（2024-01-24，英文，逐字稿）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2024-01-24-Interview-with-Your-Undivided-Attention-podcast.md
5. 《ブロードリスニング》（DD2030 社群，日文，书）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book
6. 西尾泰和〈Talk to the Cityの抽出ステップについて〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Talk_to_the_Cityの抽出ステップについて

出处

1. 《ブロードリスニング》附录〈用语集〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/99_%E4%BB%98%E9%8C%B2_%E7%94%A8%E8%AA%9E%E9%9B%86.md
2. 《多元宇宙》5-4〈扩增审议〉— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/zh-tw/ ；日本的例子见英文版 — https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/eng/
3. 《ブロードリスニング》11.1〈台湾〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_01_%E5%8F%B0%E6%B9%BE.md
4. 数位发展部〈AI 未来民主化审议式工作坊〉— https://moda.gov.tw/major-policies/alignment-assemblies/2023-ideathon/1459
5. 唐凤〈Interview with TIME〉（2023-08-14，逐字稿，英文；moda 的公开版 https://moda.gov.tw/en/press/background-information/6477 ）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2023-08-14-Interview-with-TIME.md
6. 《ブロードリスニング》4.1〈安野貴博の取り組み〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_01_%E5%AE%89%E9%87%8E%E8%B2%B4%E5%8D%9A%E3%81%AE%E5%8F%96%E3%82%8A%E7%B5%84%E3%81%BF.md
7. 《ブロードリスニング》4.2〈国民民主の国会質問〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_02_%E5%9B%BD%E6%B0%91%E6%B0%91%E4%B8%BB%E3%81%AE%E5%9B%BD%E4%BC%9A%E8%B3%AA%E5%95%8F.md
8. 西尾泰和〈Talk to the Cityの抽出ステップについて〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Talk_to_the_Cityの抽出ステップについて
9. 《ブロードリスニング》10.0〈DD2030による広聴AIの開発活動〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/10_00_DD2030%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%BA%83%E8%81%B4AI%E3%81%AE%E9%96%8B%E7%99%BA%E6%B4%BB%E5%8B%95.md
10. 《ブロードリスニング》11.5〈Connective Actionを力に変える〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_05_Connective_Action%E3%82%92%E5%8A%9B%E3%81%AB%E5%A4%89%E3%81%88%E3%82%8B.md
11. Audrey Tang, "Interview with Your Undivided Attention podcast"（2024-01-24）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2024-01-24-Interview-with-Your-Undivided-Attention-podcast.md
12. 《ブロードリスニング》11.2〈Polisの誕生〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_02_Polis%E3%81%AE%E8%AA%95%E7%94%9F.md
13. 《ブロードリスニング》4.3〈日テレ選挙特番〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_03_sumino_%E6%97%A5%E3%83%86%E3%83%AC%E9%81%B8%E6%8C%99%E7%89%B9%E7%95%AA.md
14. 西尾泰和〈Polisは意見のクラスタリング、TTTCはトピックのクラスタリング〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Polisは意見のクラスタリング%E3%80%81TTTCはトピックのクラスタリング
15. 《多元宇宙》6-5〈学习〉— https://www.plurality.net/v/chapters/6-5/zh-tw/
16. CIDS〈When AI Meets Governance: Enhancing Deliberation through Digital Tools〉（Participedia 案例，英文）— https://participedia.net/case/when-ai-meets-governance-enhancing-deliberation-through-digital-tools
17. 日本国会会议录 参议院预算委员会（2025-03-07）伊藤孝惠议员的质询（日文）— https://kokkai.ndl.go.jp/txt/121715261X00420250307/304
18. 日本国会会议录 参议院全体会议（2025-01-29）川合孝典议员的代表质询（日文）— https://kokkai.ndl.go.jp/txt/121715254X00320250129/10
19. 日テレNEWS（2024-10-26）以广泛倾听看众议院选举的「网络声音」（news zero，日文）— https://news.ntv.co.jp/category/politics/95dadf7046b240549506356a7c9a6040
20. Deger Turan、Colleen McKenzie〈How Can AI Be Used to Inform Policymaking?〉（IE 大学 Center for the Governance of Change，2024-06，开发者 AOI 的报告，英文）— https://static.ie.edu/CGC/AI4Democracy%201%20-%20AI%20for%20policymaking.pdf
21. Seth Lazar、Lorenzo Manuali〈Can LLMs advance democratic values?〉（论文，arXiv，2024-10；2025-05 修订，英文）— https://arxiv.org/abs/2410.08418
22. Micah Weinberg〈Realizing the Potential Gains of AI-Enabled Deliberative Democracy〉（卡内基国际和平基金会，2026-05，英文）— https://carnegieendowment.org/research/2026/05/realizing-the-potential-gains-of-ai-enabled-deliberative-democracy