“AI与政府治理”分论坛综述｜“人类决策与人工智能：选择与治理”国际研讨会

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“人类决策与人工智能：选择与治理”国际研讨会分论坛——“AI与政府治理”现场

导语：

2025年3月28日至29日，由华南理工大学公共管理学院、公共政策研究院及社会科学处联合主办的“人类决策与人工智能：选择与治理”国际研讨会在华南理工大学五山校区隆重召开。

同日下午，会议分论坛“AI与政府治理”在华南理工大学笃行楼503会议室举办。论坛期间，来自吉林大学、北京航空航天大学、华南理工大学、中国传媒大学等高校的学者和研究人员围绕“AI与政府治理”这一主题，立足不同研究视角，分享自己对人工智能领域的理论探索和实际案例思考。

以下为“AI与政府治理”分论坛内容综述

《行政论坛》执行主编、教授温美荣担任分论坛主持人‍

题目：人机协同何以可能？——算法裁量的公共价值冲突与治理路径

作者：王野然 吉林大学行政学院 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

演讲人：吉林大学行政学院王野然‍

算法裁量在提升一线行政效率的同时，也引发了透明性缺失、责任模糊与伦理冲突等公共价值危机。

吉林大学行政学院王野然在研究中构建了“技术-制度-价值”三维分析框架，揭示了包括技术刚性压缩基层弹性空间、纵向控制加剧责任链断裂，以及效率逻辑排斥“情理法”传统等冲突根源。‍

她还提出了“党委领导下的技术-价值双轮驱动”协同路径，即在技术上开发可解释AI工具与数据融合接口，制度上建立分级备案与弹性裁量权保障机制，价值上通过伦理影响评估与公共价值效能指标量化“人民性”。

最后，她提出了关于数字政府建设提供了兼顾效率与公平的本土化方案，并建议短期内推广算法分级审核，长期将公共价值嵌入干部考核体系，推动治理现代化转型的方法。

题目：政务大模型的综合影响与敏捷治理研究：基于“数据-场景”框架的多案例分析

作者：吴培熠 申红梅 北京航空航天大学人文社会科学学院（公共管理学院）

梁正 清华大学公共管理学院

演讲人：北京航空航天大学人文社会科学学院(公共管理学院)申红梅

当前，政务大模型正在加速推进政府智能化变革，在提升服务效能、优化治理流程等方面展现出重要价值。但同时，高质量的数据需求、模型幻觉等也给政务大模型的发展带来挑战。

北京航空航天大学人文社会科学学院吴培熠、申红梅以及清华大学公共管理学院梁正聚焦政务大模型的综合影响和面临的挑战，围绕加强技术保障、提升数据质量，保障数据安全、明确场景范围以及推动政产学研资生态融合等方面提出对策，助力政务大模型的敏捷治理，旨在助力政务大模型的敏捷治理，为其可持续发展和政府智能化转型提供有力支持。

题目：政策众包中的群体智慧与人工智能：协同机制、演化进程与互嵌时序

作者：刘红波 刘雨思 梁湛熙 华南理工大学公共管理学院

演讲人：华南理工大学公共管理学院刘雨思‍

在人类社会需求日益复杂的背景下，公共政策制定面临创新范式变革的迫切需求。

华南理工大学公共管理学院刘红波、刘雨思、梁湛熙的研究聚焦群体智慧（CI）与人工智能（AI）协同驱动的政策众包模式，探究人机协同机制对政策制定科学化与民主化的促进作用。

他们发现，政策众包人机协同的构成要素涉及价值层、工具层和规范层三个层次。应由价值流、数据流和控制流的交互构成人机协同机制，通过价值赋能、数据支持以及权责规范提升政策制定的协同效率，推动政策制定由以人为核心的单一“人际交互”模式，向多元共生的“人机协同”模式转型。

他们认为，由于人机优势差异，需要匹配不同决策情境下的互嵌时序以发挥协同的最大化成效。他们指出，“先人后机”模式彰显人类主体性和价值理性；“人机并行”模式保障数据时效性；“先机后人”模式则凸显数据驱动的政策前瞻性。

题目：街头官僚视角下人工智能赋能基层政府治理研究——以北京“接诉即办”工作为例

作者：李元丰 中国传媒大学政府与公共事务学院

演讲人：中国传媒大学政府与公共事务学院李元丰‍‍‍‍‍

街头官僚作为与公众直接打交道的一方，其治理能力与治理效果直接关乎政府形象。

中国传媒大学学政府与公共事务学院李元丰在研究中构建了“主体-过程-模式”的三纬分析框架，分析作为基层治理主体的街头官僚在其工作中面临工作场景、服务对象、治理目标和公众权利间的多重张力与结构性紧张关系。

他以北京“接诉即办”改革为案例，探究提升基层治理的内在逻辑。他表示，人工智能赋能北京“接诉即办”改革的数据搜集、诉求研判、辅助决策、政策设计和考核监督全过程，这打通了“上级政府-基层政府-社会公众”的信息流通渠道，明确了责任归属；完善了科层制政府的上下级纵向整合及条块横向协同，打破了部门间的“壁垒”，整合了政府碎片化权力；通过“一把手”在场的政治仪式，结合人工智能分析数据的结果，进行对症下药的运动式治理。

暨南大学公共管理学院教授颜昌武对分论坛前4篇论文进行点评

题目：政策工具视角下中外人工智能治理政策的比较及启示

作者：沈越 李梦迪 浙江师范大学马克思主义学院

演讲人：浙江师范大学马克思主义学院沈越‍‍‍‍‍‍

随着全球人工智能技术的快速发展，各国在人工智能治理政策上的异质性日益凸显。

浙江师范大学马克思主义学院沈越、李梦迪的研究围绕凝聚全球治理共识的目标，从政策工具视角出发构建“政策工具-治理要素”二维分析框架，通过对中外人工智能治理政策比较分析，发现中国在如何运用政策工具兼顾各治理要素以形成均衡化和多元化的政策治理框架方面尚未形成系统明晰的实践路径。

基于此，他们提出优化政策工具组合、扩大治理要素广度和深度、增强治理要素与政策工具匹配性等政策建议。

题目：生成式人工智能在公共政策制定中的应用：以思维链方法预测美国芯片法案的资金撬动效应

作者：程云飞 中山大学政治与公共事务管理学院

高隆绪 上海交通大学国际与公共事务学院

演讲人：中山大学政治与公共事务管理学院程云飞‍‍‍‍‍‍

随着政策分析方法的进步，政策效果的前瞻性预测已成为公共政策制定中的重要环节。然而，传统的政策效果预测方法在应对政策组合的动态调整、对照组缺失及非线性反馈等问题时存在局限。

为此，中山大学政治与公共事务管理学院程云飞、上海交通大学国际与公共事务学院高隆绪两位学者在研究中探讨了生成式人工智能在公共政策制定中的应用，重点分析不同提示方法（Prompting）如何影响前瞻性政策效果预测的准确性。

他们发现，结合思维链（Chain-of-Thought）提示方法，生成式人工智能可以较为精准地对政策效果进行前瞻性预测，在政策制定阶段辅助政府优化政策实施方式，提供更具数据驱动的决策支持。

题目：数字政府背景下基层治理如何促进干部创新行为——来自某市级区域的经验证据

作者：耿安琪 湘潭大学商学院

演讲人：湘潭大学商学院耿安琪‍‍‍‍‍‍

结合我国数字政府治理的目标、任务和措施，生成式人工智能技术对基层治理有着显著的影响。用数字化基层治理鼓励基层干部积极探索创新，才能把顶层政策设计真正地转变为能落实、易操作、出实效的政策举措。但是，现有研究尚未深入解答运用数字化人工智能的基层治理是通过怎样的机制来促进部门中的基层干部产生更多的创新行为，这一过程还有待研究探索。

湘潭大学耿安琪在研究中发现，人工智能带来的工作自主性对基层干部创新行为具有显著的正向影响；机制分析表明，未来工作自我清晰度和工作繁荣活力在工作自主性与基层干部创新行为之间起到部分中介作用。她提出，应该鼓励组织基层干部学习利用数字化系统、完善培养体系，重视干部的工作活力、满足自主需求等政策建议。

题目：超大城市社会治理创新的数据赋能机制——基于北京市“接诉即办”改革的实证研究

作者：李子彤 中国传媒大学政府与公共事务学院政治传播系

演讲人：中国传媒大学政府与公共事务学院李子彤‍‍‍‍

“接诉即办”是国家治理领域信息技术应用的典范，其职能整合是近些年中国治理变革中的重要现象。随着技术的创新，政府治理模式经历了从传统的电子政务向数字政府、智慧政府乃至未来的前瞻型政府转变。这一过程中，技术与行政的融合、数据与业务的协同以及线上线下的整合成为重中之重。

中国传媒大学政府与公共事务学院李子彤以北京市“接诉即办”改革的实践为例，从数字化视角理解北京市“接诉即办”改革，探讨“接诉即办”如何通过数字化改革提升社会治理效能、促进政府与公众互动、优化政府社会治理的创新模式。她认为，应打破“科层制”，推进政务协同一体化平台建设，提升治理效能，真正推进治理能力和治理水平现代化。

评议环节

《华南理工大学学报（社会科学版）》编辑林川点评后4篇参会论文

分论坛主持人、《行政论坛》执行主编温美荣教授， 暨南大学公共管理学院颜昌武教授， 《华南理工大学学报（社会科学版）》编辑林川在评议环节中对分论坛二的8篇参会论文分别 进行了点评和总结 。

他们表示，8位作者围绕“AI与政府治理”这一主题，都做了精彩的汇报。

从研究议题上看，这8篇论文的共同点都是探讨人工智能如何赋能政府治理这一主题，但是它们的切入点各不相同。有的文章从价值层面，探讨算法裁量的公共价值冲突与治理路径；有的文章结合中国政府治理实践，探讨中国电子政务平台的发展，特别是有2篇文章以北京市“接诉即办”改革为例探讨人工智能如何赋能政府治理；有的文章从微观层面，探讨人工智能对干部创新行为的影响；还有文章从国际比较的视角，探讨中外人工智能治理政策的异同。可以说，这8篇文章的议题都是非常有趣，且富有启发性。

从研究内容来看，这8篇文章中，既有对经典公共管理理论的运用或反思，例如，有的研究采用街头官僚视角，有的研究采用政策工具视角；也有对最新人工智能技术前沿与政府治理的探索。特别是有一篇文章《生成式人工智能在公共政策制定中的应用：以思维链方法预测美国芯片法案的资金撬动效应》，利用ChatGPT、DeepSeek 、Llama三个大语言模型，对《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）的资金撬动效应进行模拟，并比较它们对公共政策的预测能力，非常有意思。

从研究方法上看，这8篇文章的研究方法较为多元，既有规范的定量研究方法，例如，基于问卷调查数据探讨人工智能对干部创新行为的影响及其中介机制，也有质性研究方法，如案例分析（包括单案例分析和多案例比较分析）。当然，还有文章采用的政策文本的分析方法，对中外人工智能治理政策进行比较。

综述｜林川

摄影｜李其润、刘晓梦、宋雨珈、向滢衡

IPP公共关系与传播中心

排版 | 周浩锴

审校 | 刘 深

终审 | 刘金程

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分论坛综述

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