人工智能在21世紀迅猛發展，帶來了巨大的生產力革命，也為現代國家治理注入新活力。為推動人工智能的健康發展，更好地促進人工智能與國家治理的深度融合，3月25日，山東大學政治學與公共管理學院、山東大學智慧國家治理實驗室舉辦了“人工智能與國家治理現代化”高端論壇。與會學者從政治學、公共管理學、社會學等學科視野，聚焦人工智能對國家治理現代化的影響、如何在國家治理中發揮人工智能的作用、如何規制人工智能以促使其健康發展等前沿議題，以學理探討促進新時代“智”“治”結合向好發展。

理性看待人工智能的治理功能價值

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正確認識人工智能對國家治理現代化的作用，是充分發揮其國家治理效能、促進其自身健康發展的前提。關于如何理性看待ChatGPT技術，華東政法大學政治學研究院院長高奇琦認為，以ChatGPT為代表的通用大模型，標志著從弱人工智能到強人工智能的發展。ChatGPT的應用打破了傳統的知識秩序，使如何構建新的秩序成為國家治理的重要問題。作為基礎設施，通用人工智能技術將不可避免地接入各行各業，這會大大促進國家治理現代化，帶來智能體紅利。

人工智能技術的新發展與新實踐深刻影響了現代治理體制機制。山東大學政治學與公共管理學院常務副院長馬奔認為，作為信息技術的人工智能，可以在決策和信息傳遞兩方面消除人因非理性和結構性非理性的影響。比如，就管理過程而言，人工智能技術可以基于大量數據與高級預測模型制定更加精準可行的計劃和預算，從而取代內容創作型智力工作；人工智能技術還可以強化管理者的信息處理能力，也可以監管工作中的信息采集、信息核驗，并且可以規避腐敗與共謀等問題。不過，馬奔也強調，人工智能治理是在傳統國家治理基礎上發展起來的新型治理模式，存在著一系列風險和挑戰，需要建立更加透明、公正和負責的監管機制來避免算法偏差和濫用。

在系統型風險事件的治理中，人工智能的優勢更為凸顯。“應對與化解系統性風險不是應急管理問題，而是需要多主體參與的全局性治理問題。”中國科學技術大學公共事務學院執行院長魏玖長認為，人工智能技術應用于政策領域的關鍵，在于找到有效指標來預判、識別風險態勢，判斷政策應用場景以及現有政策存在的問題。人工智能技術可以描述政策的結構性特征，以優化求解的方式展現風險問題與政策適用的演變態勢，進而形成政策智能工具。尤其是對與系統風險存在距離的決策者而言，人工智能技術是其掌握風險信息、識別政策演變態勢的有效工具。化解風險性問題的有效手段之一是協同治理，而人工智能技術可以識別協同治理的窗口，并通過算法確定需要協同的主體數量，構建出政策協同優化的組合。

引導智能社會向好發展

人工智能的快速發展與廣泛應用使智能治理成為社會各界關注的熱點問題。清華大學社會科學學院副院長孟天廣認為，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。總體而言，智能治理的框架至少包括主體、資源與機制三個基本要素。其中，治理主體包括政府、科技企業與社會，治理資源主要是大數據、算力與算法，治理機制包括多元共建、眾智共治、成果共享三個方面。在智能治理的框架中，處于主導地位的政府引領人工智能與社會治理的融合，科技企業為智能治理提供技術支撐，社會主體積極參與和監督治理全過程。在實際治理過程中，政府、科技企業、社會形成網格化協作格局，貢獻治理智慧，共享治理成果。

基于社會模擬可以為建構智能社會治理提供有效的理念和路線。中南大學公共管理學院教授呂鵬認為，社會模擬的關鍵是解決涌現出來的問題。在智能體模型仿真階段，涌現問題的核心就是解決行動者的結構問題。從理論層次而言，個體基于社會共同知識的實踐可以理解為社會刻畫—社會知識—模擬推演—社會預測—社會干預—社會優化的邏輯模式。

人工智能技術正在逐步進入政務服務領域，我國政務服務發展逐漸步入數字化、智能化階段。中山大學數字治理研究中心主任鄭躍平提出，從整體而言，當前的政務服務智能化建設在需求滿足方面存在重信息提供、輕服務辦理問題，在過程體驗方面存在重結果反饋、輕交互技術問題。因此，要以公眾為中心，在政務服務智能化建設中引入公共價值管理范式，從公眾需求出發，通過制度和管理的完善以及技術的合理應用，提高政務服務智能化建設水平。

以倫理與法治規范人工智能發展

隨著人工智能的快速發展，可應用的場景日漸增多。與此同時，人工智能的應用也帶來了一些倫理與治理問題。清華大學蘇世民書院院長薛瀾認為，目前，人工智能的治理瓶頸在倫理方面存在人工智能的技術失控、誤用濫用以及AI新興主體的問題，以及其他AI的短期社會影響與長期社會影響問題。從長遠來看，對人工智能的治理要邁向多主體合作的敏捷治理模式，政府、行業、企業要形成信任治理關系。

大模型可以減少系統偏差、避免模型的過度擬合，彌補小模型難以準確刻畫社會系統的不足。然而，大模型背景下司法數據的計算可靠性卻引發爭議。山東大學數據科學研究院副院長王芳提出，以ChatGPT為代表的前沿人工智能的優勢仍只是體現為預測能力，主要展現的是變量之間的統計關聯，而不是變量間的因果關系；其使用的模型、算法與數據的可靠性有待驗證，結論的可靠性也不確定。此外，大模型還會遭遇特殊性挑戰。而針對司法大數據無法對小數據類型疑難案件作出精準預測、法律邏輯與計算邏輯融合不夠等問題，王芳認為，應融合大模型的預測能力和小模型的可解釋能力，結合系統辨識算法與因果推斷思想，將非線性遞推辨識方法應用于數據分析之中，實現建模合理化、科學化。針對非線性量刑模型，可運用新的自適應學習算法，建立具有全局收斂性、有限樣本下參數估計具有可靠性保障的算法理論。華東政法大學知識產權學院院長叢立先認為，在人工智能版權歸屬的討論中，必須警惕兩種思維模式：一種是過于保守的不予保護思維，另一種是刻意追求人工智能領域的規則創新，試圖顛覆性地創設法律規則。

數字時代治理戰略的巨大調整必然會沖擊已有的治理框架。如何使現有的法治治理框架轉向數字化的法治治理框架，以適應新的治理戰略？華東政法大學數字法治研究院院長馬長山認為，從基層政府的角度出發，數智治理就是以智慧治理為紐帶，形成人機一體的新治理生態，其迭代升級具有敏捷性、節點性與穿越性等特征。塑造數字法治機制，要構建政府即平臺、公民即用戶的數字法治政府，要明確數字權利義務，形成數字司法體系；要培養數字公民，提高數字能力，破除數字鴻溝；要強化域外數字法治建設。

近年來，我國陸續出臺了人工智能發展的戰略性規劃，引導人工智能技術在國家治理中的應用。當前，國際人工智能治理已經進入治理競賽階段。清華大學人工智能治理研究中心主任梁正從國際比較視角出發，認為從全球范圍來看，制定人工智能戰略與治理原則的國家和地區進一步擴大，發展中國家踴躍參與以彌補差距與數字鴻溝，人工智能治理準則與法規進一步深化與細化，國家層面與地區層面的具體法律法規也有顯著進展。高奇琦認為，各國應就通用人工智能逐漸達成一些規則，實現全球治理與國家治理的有效聯動。（張清俐 王蘇蘇）

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