悲剧发生后，一个熟悉的数字仪式展开了：发起 GoFundMe 众筹活动。Renee Nicole Good 在明尼阿波利斯被枪杀后，为她的家人发起的活动迅速筹集了超过 150 万美元。与此同时，为负责此事的 ICE 探员筹款的活动也获得了数十万美元，凸显了在线捐赠领域复杂且常常矛盾的局面。美国人似乎陷入了一个悖论：他们乐于为 GoFundMe 等众筹平台捐款，但同时又对它们抱有根深蒂固的不信任感。为什么会出现这种持续的不协调？

众筹已经成为美国生活中不可否认的力量。自 2010 年以来，仅 GoFundMe 就促成了超过 400 亿美元从捐助者到接受者的转移。从洛杉矶火灾后重建家园，到为德克萨斯州洪水幸存者提供治疗，这些平台已成为应对个人和社区危机时满足迫切需求的普遍工具。现在，五分之一的美国人参与了这种直接捐赠的数字形式，绕过了传统的慈善机构和机构。

然而，这种广泛采用掩盖了一种日益增长的不安。近年来，公众对众筹的看法变得消极，这主要是由于对透明度、问责制和潜在欺诈的担忧。为这些平台提供支持的算法旨在放大引人入胜的故事并将捐助者与接受者联系起来，但同时也容易受到操纵和偏见的影响。人工智能在这个生态系统中发挥着关键作用，从识别热门活动到个性化捐赠请求。但这种对人工智能的依赖也引发了关于算法公平性的问题，以及某些叙事可能被不成比例地放大而其他叙事被忽视的可能性。

斯坦福大学数字伦理学教授 Anya Sharma 博士解释说：“人工智能在众筹中的承诺是实现资源的民主化获取。但现实情况是，这些系统是在反映现有社会不平等的数据上训练的。这可能会导致一种反馈循环，即已经享有特权的个人和社区从众筹活动中不成比例地受益。”

缺乏强有力的监督和监管进一步加剧了这些担忧。与传统慈善机构不同，众筹平台通常在极少的外部审查下运作，使捐助者容易受到诈骗和资金管理不善的影响。虽然 GoFundMe 和类似网站已经实施了一些保障措施，例如要求对某些活动进行验证，但这些措施通常是被动的而不是预防性的。众筹的分散性也使得追踪资金最终去向以及是否按预期使用变得困难。

人工智能生成内容的兴起增加了另一层复杂性。例如，深度伪造技术可用于创建虚构的苦难故事，并配以逼真的图像和视频，以虚假借口 Soliciting 捐款。虽然目前的人工智能检测工具正变得越来越复杂，但人工智能生成内容与人工智能检测之间的军备竞赛仍在继续，使得领先于潜在诈骗变得困难。

尽管存在这些担忧，美国人仍在继续捐赠。这可以归因于几个因素。首先，众筹提供了一种直接联系和能动性的感觉。捐助者可以清楚地看到他们的钱流向何处，并感觉他们正在为某人的生活带来切实的改变。其次，社交媒体扩大了众筹活动的影响范围，营造了一种紧迫感和社会压力来促成捐款。最后，在一个对机构的信任度下降的社会中，众筹可以感觉像是比传统慈善形式更个性化和值得信赖的替代方案。

展望未来，众筹的未来可能取决于解决信任和透明度的根本问题。这可能包括实施更严格的验证流程、加强监管监督以及开发人工智能驱动的工具来检测和预防欺诈。最终，众筹的长期成功将取决于其在坚持道德原则并确保其成为社会公益力量的同时，利用技术力量的能力。正如 Sharma 博士所指出的那样，“在众筹中使用人工智能时，我们需要超越简单地问‘我们能做到吗？’，而开始问‘我们应该这样做吗？’”。这个问题的答案将决定众筹是否能够真正实现其作为社会公益民主化力量的潜力。