理论丨人工智能赋能数字政府建设的机制与路径

摘 要:加强数字政府建设是创新政府治理理念和方式的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府、服务型政府意义重大。把人工智能技术运用于数字政府建设，进一步提升公共决策水平和能力，赋能政府治理现代化，是一个值得认真研究的新课题。人工智能在数字政府建设中的应用，对于优化政府决策与治理的模式，提升互联网公共服务的效能与质量具有积极作用，同时也伴生了一系列新的挑战与问题。面对人工智能带来的机遇与挑战，我们需要采取一系列行之有效的应对策略，以平衡技术发展与政府治理创新之间的关系。

加强数字政府建设是创新政府治理理念和方式的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府、服务型政府意义重大。党的十八大以来，党中央围绕实施加强和创新数字政府建设等作出一系列重大部署，各方面工作取得新进展。2022年4月，习近平总书记在主持召开中央全面深化改革委员会第二十五次会议时强调：“要全面贯彻网络强国战略，把数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府数字化、智能化运行，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。”随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，“人工智能+”正在对经济社会产生深远的影响。其中，把人工智能技术运用于数字政府建设，进一步提升公共决策水平和能力，赋能政府治理现代化，是一个值得认真研究的新课题。

人工智能对数字政府建设的积极影响

人工智能在数字政府建设中的应用，对于优化政府决策与治理的模式，提升互联网公共服务的效能与质量具有积极作用。以下从四个维度探讨人工智能如何影响数字政府建设，展现其在提高政府决策效率、提升互联网监管能力、提供智能化服务及促进公民与政府互动方面的成效。

嵌入大数据的计算和分析能力，提高政府决策效率和治理能力。依托人工智能强大的计算和分析能力，不仅让棘手的公共问题有了智能化的解决方案，还通过引入数据采集技术、深度数字分析、精准建模以及高度仿真的虚拟环境等创新手段，推动政府决策向数据驱动、直观可视及全面优化的方向迈进。这种转变，使得传统的经验驱动决策逐渐让位于数据驱动决策。大数据分析和机器学习算法的结合，赋予政府前所未有的数据洞察与预测潜能。基于对数据的深度挖掘和分析，政府能更准确地预测政策执行的可能成效，评估不同方案的潜在影响，并据此制定出更严谨、科学的决策蓝图。更为关键的是，人工智能还能根据决策者的需求，智能生成多种决策方案，为决策者提供丰富的选择。这极大地提高了决策效率，以及决策过程的科学性。

通过实时监测与预警，提升互联网监管能力。人工智能技术在实时监测与预警领域的应用，为互联网监管带来了机遇。凭借自动化数据收集与分析功能，人工智能系统能紧密追踪网络动态，迅速捕捉互联网中的异常行为迹象及潜在风险。一旦发现潜在威胁，系统会立刻启动预警流程，向监管部门发送精确且即时的警报信息，显著增强了监管的时效性和准确性。人工智能还借助深度学习和模式识别技术，不断学习和优化预警模型，使其能有效地识别并应对未知风险，从而提升互联网监管能力。

智能化的在线服务，提升互联网公共服务效能。生成式人工智能，特别是大模型技术，在人机交互领域展现出前所未有的优势，它们依托互联网赋能的智能问答系统，承担了部分原本需要人工完成的客服与咨询工作，实现了人力成本的显著缩减及工作负担的有效缓解，并在政府治理的各个环节发挥积极效用。在“2023全球数字经济大会”上，北京市政务服务管理局明确表示，将借助大模型的语言理解、智能推理、数据分析等能力，重点发展基于生成式人工智能的政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等四个方面的场景应用。[1]面对日益复杂的行政行为和行政决策过程，政府可借助先进技术更精准地预测民众需求，提供定制化服务，以此提升公共服务（涵盖健康、社会关怀、紧急服务等多个领域）的效能，实现资源的优化配置。

助推形成新的治理结构，促进各部门高效协调。为进一步增强政府的执行力和公信力，各地正不断推进数字政府建设，创新行政管理与服务方式。例如，部分城市推行的“一网统管”改革举措，通过构建全面覆盖、高度集成的数字化治理体系，实现了对城市动态的即时洞察与全局掌控，即“一屏观天下”“一网管全城”。依托庞大的数据资源、强大的计算能力以及智能化的功能集成，新一代人工智能不仅构筑了多样化的平台与服务界面，更重塑了政府与群众之间的交流范式。传统的办事模式要求人们自行了解并找到相关部门，而现在智能化平台让人们只需明确需求，便能自动与相关部门对接，大大简化了办事流程。更为重要的是，新一代人工智能促使治理与服务的重心向基层延伸。这些智能化平台能够高效协调各部门资源，构建起跨越时空界限、领域壁垒与部门分割的综合服务体系。这意味着人们在办理事务时，能够享受到更为便捷的一站式、全方位服务，无需再在各部门间往返奔波。

“人工智能+”背景下数字政府建设面临的三大矛盾

人工智能技术带来的不仅是效率与服务的提升，同时也伴生了一系列新的挑战与问题。在“人工智能+”背景下，数字政府建设面临三大矛盾，即技术普及与人才素养的不匹配、数据安全与隐私保护的双重压力，以及智能决策与责任追溯的复杂困境。这考验着政府的治理能力，也要求我们在享受技术红利的同时，必须审慎应对其带来的潜在风险，确保数字政府建设在人工智能的赋能下稳健前行。

技术广泛应用与部分领导干部人工智能素养欠缺之间的矛盾。习近平总书记在主持十九届中共中央政治局第九次集体学习时指出：“要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合”“要加强人工智能同社会治理的结合”。如今，依托数据、算法、算力的人工智能正在成为社会的新型基础设施，使得技术的快速发展与领导干部人工智能素养欠缺之间的矛盾日益显现。技术认知的滞后导致领导干部在决策时难以充分考量人工智能技术的潜在影响，而管理模式的不灵活则限制了新技术在政府工作中的应用和推广。此外，随着人工智能的广泛应用，数据安全、技术失控等风险也逐渐凸显，领导干部亟需增强对这些潜在风险的识别能力与应对策略。更为紧迫的是，当前在人工智能技术应用方面的培训机制尚不健全，专业人才储备严重不足。缺乏系统的专项培训以及具备相关技术背景的专家团队，使政府在推动人工智能技术发展的过程中面临诸多困难。

数据收集与网络安全和隐私保护之间的矛盾。习近平总书记高度重视统筹发展和安全，指出：“网络安全和信息化是相辅相成的。安全是发展的前提，发展是安全的保障，安全和发展要同步推进。”人工智能大模型的应用，为政府机构在提升人机交互的问答式服务和基于数据分析的决策方面提供了支持。然而，随着应用的深化，面临着数据收集与网络安全及隐私保护之间的尖锐矛盾。一方面，大模型的高效运作依赖于海量的数据资源。虽然我国政务数据共享开放已取得一些成效，为“人工智能+”技术在政务领域的应用铺设了道路，但数据的真实性和准确性依然是一大挑战。数据质量直接影响到模型的训练效果和决策支持的准确性。确保数据的完整性和准确性，是“人工智能+”在政务领域实现高质量应用的关键。另一方面，随着大规模训练数据的汇聚，政府和公民个体将面临更大的数据安全和隐私泄露危机。尤其是机器本身在深度学习时会涉及大量敏感数据的交互使用，一旦这些数据和隐私信息脱离人类的直接监控，将严重削弱人类对数据与信息的掌控力与监管效能。

智能决策与责任追溯困难之间的矛盾。构建决策大模型以强化政府智能决策能力，是数字政府建设过程中持续追求的目标，其核心在于通过数据深度挖掘与分析，为决策过程注入智能化动力。这就要求我们利用人工智能技术，实现数据的即时处理与智能化解析，以交互式的可视化平台展示成果，为政府决策提供数据支撑与科学依据。生成式人工智能凭借其“大数据分析融合可视化呈现”的独特优势，成为满足上述需求的理想工具。例如上海金山区、长宁区已积极探索并构建了基于统一标准、统一服务、统一调度、分层分级的大模型体系，为民生服务、城市治理提供决策支持服务。人工智能展现出的自我优化与自主决策能力，正在影响传统的权力运作模式。在数字政府建设中，人工智能越来越多地参与到决策过程中，甚至在某些领域取代人类作出决策。这一深刻变革也要求政府必须主动适应，对自身的领导与管理体制进行深刻的审视与调整。值得注意的是，人工智能系统的决策机制往往具有高度的自主性和复杂性，使责任追究变得异常困难。在出现决策失误或问题时，很难准确地追溯责任主体，并对其进行有效的追责。这种责任追究的模糊性可能导致责任空白地带。

积极应对人工智能带来的机遇挑战

面对人工智能带来的机遇与挑战，我们需要采取一系列行之有效的应对策略，以平衡技术发展与政府治理创新之间的关系。

强化人工智能应用的战略地位，让相关新设机构更加积极作为。一方面，政府和企业应携手增加对人工智能技术的科研投入，特别是在智能芯片、操作系统等核心技术领域，以持续推动人工智能的创新和发展。同时，需制定长期的人工智能发展规划，明确发展愿景、实施路径及核心任务，强化人工智能在推动经济社会发展中的战略地位。另一方面相关新设机构应致力于加强信息共享和合作。通过建立与政府部门、行业协会、科研机构等多方主体的沟通协调机制，来提高自身的影响力和地位。在此基础上，推行信息公开制度，让公众和其他机构了解新设机构的运行情况、成果和贡献，增强新设机构的透明度和公信力。此外，新设机构还应积极参与行业标准和规范的制定工作，推动行业健康发展，提高在行业内的权威性和话语权。

平衡好人工智能应用的垂直化管理与横向协调之间的关系。建立跨部门协作与数据共享机制是推进人工智能应用与管理的关键。可以设立专门的协调机构（如国家人工智能管理委员会），承担起统筹规划、实施和监督人工智能在地方及各部门应用的责任，确保中央与地方以及部门之间的协调与合作，促进信息交流与共享。同时，通过定期召开跨部门会议来解决共性问题，提高整体管理效率。制定统一的数据标准与规范也是有效手段，基于安全可靠的数据交换平台，能确保不同部门之间的数据无缝对接从而提高数据使用效率，保障数据在流转过程中的安全性和隐私保护。此外，政府应在垂直化管理和横向协调中建立有效的反馈机制。通过收集用户反馈、专家意见等方式，及时了解人工智能应用的效果和问题，为调整和优化管理策略提供依据，及时发现并解决潜在问题。

加强领导干部的人工智能素养能力建设，提高治理能力。人工智能本质上是一种辅助治理的工具，其无法替代政府作为治理主体的核心地位，而是需要人的参与与引导。当人工智能面对和处理公众诉求时，同样需要人作为治理主体进行审慎筛查与必要补正。要实现人工智能科学嵌入政府治理，领导干部的角色至关重要。因此，领导干部需强化自身的数字素养与治理能力，紧跟数字政府建设步伐，克服因技术快速发展而产生的能力焦虑。同时，通过完善干部选拔机制，打造一支集智能治理理念、实践经验、政治觉悟、业务能力与技术精通于一身的新型领导干部队伍。

坚持谨慎包容的监管基调，完善人工智能应用的治理机制。人工智能技术的迭代是不断推进的，不能任凭技术的狂飙突进，而让规制始终处于追赶的状态。监管与发展属于“一体之两翼”，都需得到重视。国家互联网信息办公室等7部门联合公布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，自2023年8月15日起施行，旨在对生成式人工智能服务展开全方位的综合治理。该办法共21条，主要对生成式人工智能定义、责任主体认定进行了规定，还为生成式人工智能服务主体设置了数据合规责任。[3]此外，在监管实践中，既要考虑到我国人口众多、区域城乡发展不平衡的特殊国情，又要考虑到人工智能激烈竞争的国际形势，在强化个人权益保护和行业安全监管的同时，还应坚持谨慎包容的监管基调，为人工智能发展营造宽松的环境。

引入社会力量参与治理，形成多方主体共治的格局。人工智能作为一个融合了多领域技术的复杂系统，其在不同行业与领域的部署与应用，势必会展现出技术关联的多样性与差异性。这一特性要求政府层面在治理策略上采取更为多元化与协作化的手段。首先，政府应积极探索并实践研发外包模式，即将人工智能技术的部分研发任务委托给专业化的科技企业，鼓励这些企业根据政府治理的具体需求，定向研发人工智能软硬件，从而确保人工智能技术与政府治理实践的高度契合与内在兼容。其次，政府应与科技企业合作，共同构建政府人工智能人才培养体系，以应对人工智能嵌入带来的新人才需求，推动人才培养模式的创新。再次，政府应从多利益相关方的视角出发，推动人工智能治理的交互操作性建设，最大化激发人工智能的潜力。这就要求政府不仅关注技术层面的融合，还需考虑政策、法律等多方面的协调与配合。此外，政府还应积极拓展国际合作空间，加强与其他治理机制的多层级合作。通过原则协商、资源共享等方式，促进国际间技术交流与政策对接，共同应对人工智能发展带来的全球性机遇与挑战。

作者： 汪玉凯，中共中央党校（国家行政学院）教授，第三、第四届国家信息化专家咨询委员会委员；吴风，中国传媒大学新闻学院教授

来源：《国家治理》2024年第19期

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