新时代加强人工智能赋能社会治理技术研发与应用
赵玉峰 王明姬
习近平总书记多次强调要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。人工智能技术赋能社会治理应用已成为一种趋势，并在辅助政府科学决策、推进社会高效运行、精准公共服务供给等方面体现出显著优势。人工智能在社会治理领域迅速发展的同时也面临缺乏引导和整体布局、数据开放程度不够，存在安全隐患等方面问题。建议加强引导和优化布局社会治理相关基础设施建设、推进人工智能社会领域相关技术研发、完善数据开发应用政策，探索一条人工智能赋能社会治理的“中国路径”。
一、人工智能赋能社会治理存在显著优势
（一）人工智能助力政府决策更加科学高效
政府是社会治理的主导力量，近年来全国各地兴建人工智能平台，助力政府决策取得良好效果。一是提高决策效率和准确性。重庆市打造一体化智能化公共数据平台，通过自然语言处理、机器学习等人工智能技术，为政府提供科学依据和决策参考。在城市规划领域，人工智能可以通过分析历史数据和实时监测数据，提供更精确的交通流量预测和城市规划建议，从而提高决策效率。二是增强城市治理可感知度。东莞市建成的智慧网格管理中心，汇集公安、城管等部门14类1.3亿条数据，接入“雪亮工程”视频监控资源13.5万路，列管自建房出租屋38.7万间、“三小”场所56.9万间，实现对建筑物、出租屋、市场经营主体等社会治理要素的全面列管和动态管控。
（二）人工智能助力社会运行更加高效
一是赋能交通系统智慧便捷。重庆永川智能交通智能信控系统能根据车流量每3分钟更新一次信号灯配时策略，有效缓解了交通拥堵，主要道路平均车速提升了11%，平峰停车次数减少了59.5%。二是助力经济社会绿色发展。清华大学DeepRSM模型能更精细刻画空气污染物浓度，运算速度提升近百倍，模型错误率下降一半，在华北平原、汾渭平原以及川渝地区应用后，减少了90%以上的采样次数和数值模拟成本。
（三）人工智能助力公共服务更加便民和精准
一是增强远程医疗服务能力。科大讯飞智慧医疗系统已在全国400多个县区累计给出6.9亿次辅助诊断，修正了100多万次基层医生首次不合适诊断、5000多万次不合理处方。广东省人民医院成功完成了全国首例AI+5G心脏手术，并通过400公里的远程协作完成心脏修补。二是提升公共教育服务效果。我国已基本建成世界第一大教育教学资源库，慕课数量（6.19万门）和学习人数（注册用户3.7亿）均居世界第一，通过个性化学习，学生通过率较传统教学模式提高了15%，特别是低收入家庭通过率提高了20%以上。
二、人工智能赋能社会治理面临三重风险挑战
（一）缺乏引导和整体布局
一是缺乏顶层设计，发展滞后。我国在人工智能领域缺乏长远规划和布局，尚未形成针对人工智能的国家战略规划，这使得人工智能的发展路径、时间表和路线图不清晰，我国数据中心基础设施相对薄弱，仅占全球总量的2.5%，发展滞后。地方政府在推动人工智能产业发展时，往往缺乏统筹规划，容易一哄而上，导致重复建设和产能过剩的问题。二是核心技术积累薄弱。中国在人工智能领域的核心技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题。国内人工智能企业主要集中在应用层面，而基础理论和核心技术的研发相对薄弱，依赖国外开发工具和基础器件。尽管中国在计算机视觉和自动驾驶等领域取得了显著进展，但在生成式人工智能等关键突破领域仍落后于美国。三是要素差异导致马太效应。人工智能技术具有高昂的计算成本，加之技术人才的分布不均以及数字基础设施差距，将导致发达地区在AI技术发展和参与社会治理中获益更多，而欠发达地区将更加落后。
（二）数据开放程度较低，难以获取有效数据
一是数据开放基础设施和生态建设不足。我国各地的公共数据开放平台存在碎片化、容量低、更新不及时等问题，影响了数据的开发和利用。一些地方虽然建立了数据开放平台，但由于资源和技术能力的限制，未能形成大规模的数据归集、加工与开发应用。二是数据质量和更新频率较低。许多地方政府开放的数据质量不高，更新不及时，甚至有些平台的数据已经过时。四川省的数据开放指数报告指出，优质数据集开放不足，单个数据集平均容量低，数据集生硬转化率高，数据低质、无效和缺失问题突出。
（三）数据安全和算法支配风险凸显，制度待完善
一是法律法规有待健全。如采用人工智能系统的医疗服务出现问题，责任如何认定；使用人工智能技术生成的学术论文，权属如何认定，相关法律法规尚属空白。二是数据安全风险加剧。社会治理中广泛采用人工智能技术，既可能加剧过度采集、窃取、泄露和滥用等传统数据安全风险，也会滋生数据逃逸、样本偏差等新数据安全问题。三是信息传播风险走高。在算法支配的信息传播分众化模式下，受到“信息茧房”“回音室效应”“过滤气泡”等信息模式影响，用户的感知、意识、认知都可能被操纵，加大群体身份冲突和群体决策极化风险。
三、对策建议
（一）加强引导和布局
建议国家发展改革委出台人工智能赋能社会治理的专项政策和规划，明确发展目标、重点领域和扶持政策，为项目落地提供政策保障。加大对算力基础设施的投资，包括高性能计算中心、边缘计算节点等，满足人工智能应用对算力的需求。建议工业和信息化部和电信企业加强人工智能赋能社会治理的网络基础设施建设，提升网络带宽和传输速度，确保人工智能应用所需的数据能够高效传输和处理。建议人力资源社会保障部、教育部加强人工智能领域教育培训，培养具备跨学科知识和实践能力的专业人才。
（二）加强智能治理的技术研发与创新完善
建议国家发展改革委实施智能社会相关专项，统筹智能社会相关研究。建议科技部、中国科协支持科研机构和企业加大人工智能赋能社会治理技术的研发投入，关注人工智能技术的最新发展趋势，如生成式人工智能、大规模预训练模型等，将其应用于社会治理领域，推动技术创新和突破。支持人工智能技术与其他领域的融合创新，如与物联网、区块链等技术的结合，拓展社会治理的应用场景和范围。建议各级政府推动人工智能技术在社会治理各领域的广泛应用，如智慧城市、智慧社区、智慧交通等。建议教育部鼓励高校和职业院校开设智能社会治理相关课程和专业，加强跨学科交叉研究，培养复合型人才。
（三）建立和完善数据共享机制
建议各地区各部门建立统一的数据共享交换平台，形成公共数据交换、共享的核心枢纽，确保各项数据实时连通和同步更新。建议国家数据局推动跨部门、跨层级、跨区（市）县的数据共享开放机制，建立政务数据资源回流共享机制，推动省市数据共享共用。制定数据更新管理制度，明确数据更新的责任单位、更新周期、更新方式，并建立数据更新控制的申报和审批程序。建立对公共数据开展常态化数据治理，按照数据全面性、时效性、关联性等全新指标进行分类监控，及时发现开放数据质量或更新问题。建议国务院办公厅完善政务信息资源共享管理办法，建成国家数据共享交换平台和全国统一的政务信息服务平台，开展全国政务信息资源普查，形成动态更新的政务信息资源目录。
（四）完善法律法规与监管机制
建议司法部针对人工智能技术在社会治理中的应用，制定专门的法律法规，明确技术应用的范围、权限和责任。建议国家网信办建立多部门协同的监管体系，加强对人工智能技术的监管和评估，确保其符合社会伦理和法律要求。建议国家数据局加强数据安全和隐私保护意识教育，在人工智能社会治理应用过程中确保个人数据不被滥用或泄露，加强算法审查和评估机制，确保算法决策符合道德原则和社会价值观。建议中央社会工作部建立公众对人工智能社会治理的反馈机制，及时收集和处理公众的意见和建议，不断优化技术应用。
〔本文系国家社会科学基金重大项目“加快形成新质生产力的主攻方向与政策保障研究”（24&ZD038）阶段性研究成果〕
（作者单位：中国宏观经济研究院社会所）
（选自《中国经贸导刊》2025年12月上）