人工智能在21世纪迅猛发展，带来了巨大的生产力革命，也为现代国家治理注入新活力。为推动人工智能的健康发展，更好地促进人工智能与国家治理的深度融合，3月25日，山东大学政治学与公共管理学院、山东大学智慧国家治理实验室举办了“人工智能与国家治理现代化”高端论坛。与会学者从政治学、公共管理学、社会学等学科视野，聚焦人工智能对国家治理现代化的影响、如何在国家治理中发挥人工智能的作用、如何规制人工智能以促使其健康发展等前沿议题，以学理探讨促进新时代“智”“治”结合向好发展。

　　理性看待人工智能的治理功能价值

　　正确认识人工智能对国家治理现代化的作用，是充分发挥其国家治理效能、促进其自身健康发展的前提。关于如何理性看待ChatGPT技术，华东政法大学政治学研究院院长高奇琦认为，以ChatGPT为代表的通用大模型，标志着从弱人工智能到强人工智能的发展。ChatGPT的应用打破了传统的知识秩序，使如何构建新的秩序成为国家治理的重要问题。作为基础设施，通用人工智能技术将不可避免地接入各行各业，这会大大促进国家治理现代化，带来智能体红利。

　　人工智能技术的新发展与新实践深刻影响了现代治理体制机制。山东大学政治学与公共管理学院常务副院长马奔认为，作为信息技术的人工智能，可以在决策和信息传递两方面消除人因非理性和结构性非理性的影响。比如，就管理过程而言，人工智能技术可以基于大量数据与高级预测模型制定更加精准可行的计划和预算，从而取代内容创作型智力工作；人工智能技术还可以强化管理者的信息处理能力，也可以监管工作中的信息采集、信息核验，并且可以规避腐败与共谋等问题。不过，马奔也强调，人工智能治理是在传统国家治理基础上发展起来的新型治理模式，存在着一系列风险和挑战，需要建立更加透明、公正和负责的监管机制来避免算法偏差和滥用。

　　在系统型风险事件的治理中，人工智能的优势更为凸显。“应对与化解系统性风险不是应急管理问题，而是需要多主体参与的全局性治理问题。”中国科学技术大学公共事务学院执行院长魏玖长认为，人工智能技术应用于政策领域的关键，在于找到有效指标来预判、识别风险态势，判断政策应用场景以及现有政策存在的问题。人工智能技术可以描述政策的结构性特征，以优化求解的方式展现风险问题与政策适用的演变态势，进而形成政策智能工具。尤其是对与系统风险存在距离的决策者而言，人工智能技术是其掌握风险信息、识别政策演变态势的有效工具。化解风险性问题的有效手段之一是协同治理，而人工智能技术可以识别协同治理的窗口，并通过算法确定需要协同的主体数量，构建出政策协同优化的组合。

　　引导智能社会向好发展

　　人工智能的快速发展与广泛应用使智能治理成为社会各界关注的热点问题。清华大学社会科学学院副院长孟天广认为，智能治理主要包括基于人工智能的治理和面向人工智能的治理。总体而言，智能治理的框架至少包括主体、资源与机制三个基本要素。其中，治理主体包括政府、科技企业与社会，治理资源主要是大数据、算力与算法，治理机制包括多元共建、众智共治、成果共享三个方面。在智能治理的框架中，处于主导地位的政府引领人工智能与社会治理的融合，科技企业为智能治理提供技术支撑，社会主体积极参与和监督治理全过程。在实际治理过程中，政府、科技企业、社会形成网格化协作格局，贡献治理智慧，共享治理成果。

　　基于社会模拟可以为建构智能社会治理提供有效的理念和路线。中南大学公共管理学院教授吕鹏认为，社会模拟的关键是解决涌现出来的问题。在智能体模型仿真阶段，涌现问题的核心就是解决行动者的结构问题。从理论层次而言，个体基于社会共同知识的实践可以理解为社会刻画—社会知识—模拟推演—社会预测—社会干预—社会优化的逻辑模式。

　　人工智能技术正在逐步进入政务服务领域，我国政务服务发展逐渐步入数字化、智能化阶段。中山大学数字治理研究中心主任郑跃平提出，从整体而言，当前的政务服务智能化建设在需求满足方面存在重信息提供、轻服务办理问题，在过程体验方面存在重结果反馈、轻交互技术问题。因此，要以公众为中心，在政务服务智能化建设中引入公共价值管理范式，从公众需求出发，通过制度和管理的完善以及技术的合理应用，提高政务服务智能化建设水平。

　　以伦理与法治规范人工智能发展

　　随着人工智能的快速发展，可应用的场景日渐增多。与此同时，人工智能的应用也带来了一些伦理与治理问题。清华大学苏世民书院院长薛澜认为，目前，人工智能的治理瓶颈在伦理方面存在人工智能的技术失控、误用滥用以及AI新兴主体的问题，以及其他AI的短期社会影响与长期社会影响问题。从长远来看，对人工智能的治理要迈向多主体合作的敏捷治理模式，政府、行业、企业要形成信任治理关系。

　　大模型可以减少系统偏差、避免模型的过度拟合，弥补小模型难以准确刻画社会系统的不足。然而，大模型背景下司法数据的计算可靠性却引发争议。山东大学数据科学研究院副院长王芳提出，以ChatGPT为代表的前沿人工智能的优势仍只是体现为预测能力，主要展现的是变量之间的统计关联，而不是变量间的因果关系；其使用的模型、算法与数据的可靠性有待验证，结论的可靠性也不确定。此外，大模型还会遭遇特殊性挑战。而针对司法大数据无法对小数据类型疑难案件作出精准预测、法律逻辑与计算逻辑融合不够等问题，王芳认为，应融合大模型的预测能力和小模型的可解释能力，结合系统辨识算法与因果推断思想，将非线性递推辨识方法应用于数据分析之中，实现建模合理化、科学化。针对非线性量刑模型，可运用新的自适应学习算法，建立具有全局收敛性、有限样本下参数估计具有可靠性保障的算法理论。华东政法大学知识产权学院院长丛立先认为，在人工智能版权归属的讨论中，必须警惕两种思维模式：一种是过于保守的不予保护思维，另一种是刻意追求人工智能领域的规则创新，试图颠覆性地创设法律规则。

　　数字时代治理战略的巨大调整必然会冲击已有的治理框架。如何使现有的法治治理框架转向数字化的法治治理框架，以适应新的治理战略？华东政法大学数字法治研究院院长马长山认为，从基层政府的角度出发，数智治理就是以智慧治理为纽带，形成人机一体的新治理生态，其迭代升级具有敏捷性、节点性与穿越性等特征。塑造数字法治机制，要构建政府即平台、公民即用户的数字法治政府，要明确数字权利义务，形成数字司法体系；要培养数字公民，提高数字能力，破除数字鸿沟；要强化域外数字法治建设。

　　近年来，我国陆续出台了人工智能发展的战略性规划，引导人工智能技术在国家治理中的应用。当前，国际人工智能治理已经进入治理竞赛阶段。清华大学人工智能治理研究中心主任梁正从国际比较视角出发，认为从全球范围来看，制定人工智能战略与治理原则的国家和地区进一步扩大，发展中国家踊跃参与以弥补差距与数字鸿沟，人工智能治理准则与法规进一步深化与细化，国家层面与地区层面的具体法律法规也有显著进展。高奇琦认为，各国应就通用人工智能逐渐达成一些规则，实现全球治理与国家治理的有效联动。

• 来源：中国社会科学网-中国社会科学报

• 作者：张清俐 王苏苏