以智能技术助力国家治理体系和治理能力现代化 | 社会科学报

推进国家治理体系和治理能力现代化，是党的十八届三中全会确立的全面深化改革总目标，也是中国式现代化的重要组成部分。党的二十大报告明确要求“在法治轨道上推进国家治理体系和治理能力现代化”，党的二十届三中全会进一步部署了300多项改革举措，“十五五”规划纲要将“全面提升国家治理效能”列为战略重点。十余年来，国家治理体系和治理能力现代化的制度框架日趋完备，目标路径愈加清晰。但一个关键问题始终横亘在前：制度优势如何高效转化为治理效能？答案或许并不全在制度设计本身，也在决策工具的革新之中。

原文 ：《以智能技术助力国家治理体系和治理能力现代化》

作者 |海关总署研究中心副研究员 陈泽金

图片 |网络

当今世界，以人工智能、多智能体建模、政策仿真为代表的智能技术群正在加速突破。它们不改变治理的目标方向，却深刻改变了决策者看清问题、推演后果、比选方案的方式和能力。能否抓住这一技术窗口，在方法论层面推动国家治理体系和治理能力的现代化跃升，已经成为衡量国家治理能力的重要维度。

从“事后诸葛亮”到“事前沙盘推演”

长期以来，公共政策制定遵循的是一条“实践出真知”的路径——先在局部试点，再根据反馈调整，逐步推开。这套方法在改革开放进程中发挥了不可替代的作用，但也存在一些局限：一是时间成本或许较高，待试点反馈形成，治理情境可能已发生变化；二是适用范围较为有限，局部试点成功未必具有普适性；三是试错代价或许较大，一旦落地，政策的纠偏成本高。

政策仿真技术的成熟，为突破这一困局提供了根本性的方法论革新。其核心逻辑是在数字空间中构建一个与现实社会系统高度对应的“计算镜像”，将拟出台的政策作为参数输入，观察系统在多重约束条件下的演化轨迹，在政策真正落地之前完成效果的预判、风险的暴露和方案的优化。

这不是科幻，也不是遥远的未来图景，而是已经在疫情防控策略评估、城市交通政策比选、碳达峰路径预判、数据要素市场规制设计等场景中展现出了实实在在的决策支撑能力。方法论上，从早期的系统动力学模型，到后来以异质性主体为核心的多智能体系统，再到近年来大语言模型与仿真系统的深度融合，政策仿真正经历从“规则驱动”到“认知驱动”的关键跃迁。智能体的行为不再依赖研究者手工设定的固定规则，而是开始具备类人的推理、规划、交互能力，仿真结果的行为真实性由此实现质的提升。

这一变化的意义怎么强调都不过分。它意味着，决策者在面对重大政策抉择时，或许可以不再仅依靠有限的历史经验和局部的试点数据做判断，而可以先在数字世界中“跑一轮”，看清楚不同方案的长期后果和系统性风险。过去我们常常是“交了学费才明白”，现在可以先在仿真系统里“模拟交学费”，把最优解找出来再执行。

从“拆零件”到“看生态”

现代社会的政策难题，很少是孤立的、线性的。每一项重大政策都是向着一个高度耦合、多方博弈的复杂系统投入的“扰动”。传统政策分析的困境在于，它习惯用还原论的方式处理问题——把复杂系统拆解为一个个独立的子问题，分别求最优解，然后拼装回去。但复杂系统的本质特征恰恰是“整体大于部分之和”，拆开来看没有问题，合在一起可能处处冲突。

多智能体建模方法为破解这一困境提供了独特的认识论武器。它不是自上而下地设计一个包揽一切的最优方案，而是自下而上地让大量具有异质性特征的智能体在仿真环境中自主交互，由研究者观察系统层面的涌现行为——哪些政策设计会引发正向的群体响应，哪些会在博弈中被消解甚至反向放大。这种“微观行为驱动宏观洞察”的路径，天然契合政策分析的本质需求。

近年来，多智能体强化学习技术的突破，更将这一方法论从“模拟推演”推向“策略寻优”。系统不再满足于回答“如果这样做会怎样”，而是能够在仿真环境中自主探索“怎样做才最好”。这一能力在税收政策动态优化、环境规制强度校准、公共卫生应急策略生成等高度复杂的政策场景中，已经展现出超越传统专家判断的潜力。

构建虚实贯通的治理新常态

如果说政策仿真解决的是“预见”问题，那么多智能体技术与数字孪生的结合，则指向一个更具变革性的方向：治理本身在物理世界和数字世界之间的“双轨并行”。

“平行治理”的理论构想为此提供了前瞻性的框架：未来的每一个治理场景——一座城区、一个产业园区、一条流域生态带——都应当配备实时对应的数字孪生体。物理世界的治理决策，先在数字世界中完成推演试错与方案优化；数字世界涌现出的规律和预警，实时反馈和修正物理世界的治理实践。虚实交互、持续迭代，治理能力不再是一次性制度设计的产物，而是一个动态进化的过程。正如新型飞机试飞前必须在风洞中接受数百小时的极端工况测试，一项牵动千家万户的重大政策，也应当在“数字风洞”中跑完所有可预见的压力场景和边界条件，才能推向现实。

当前，融合多智能体仿真模块的数字孪生城市平台已经在一些先行地区启动建设。城市规划、交通管理、环境保护、应急指挥等核心治理职能正在逐步接入“仿真—验证—优化—执行—再仿真”的闭环。当人口流动、经济运行、能源消耗、舆情态势等关键变量都能在数字空间中实现准实时映射，决策者对治理态势的把握就将从“月报季报”的滞后模式转向“实时在线”的敏捷模式，从“问题出现才响应”转向“风险未至先预判”。

更深层的变化在于，这一技术进步可能推动公共管理范式的系统性转型。当政策仿真成为决策的常规前置环节，传统的“问题界定—方案设计—拍板决策—部署执行—事后评估”线性流程，将逐渐转变为“持续监测—动态仿真—敏捷调优—效果验证”的螺旋迭代模式。这对行政体系的组织形态、决策流程、干部能力结构都提出了全新要求，也为深化政府治理改革开辟了一个以技术驱动倒逼制度优化的新空间。

当然，对于智能技术赋能治理现代化的前景，既不能盲目乐观，也不宜过度神化。技术上，跨部门数据壁垒如何打破、算法偏差如何测度与纠偏、仿真模型的可信度边界在哪里，都是亟待攻克的硬问题。治理上，技术理性与政治判断之间如何有效衔接、智能辅助决策的责任归属如何厘清、对技术系统的过度依赖是否会滋生新的治理风险，同样需要审慎权衡。

但这些挑战的存在，恰恰说明这一领域需要更多而非更少的重视和投入。它们不应成为回避技术变革的托词，而应被理解为推进治理现代化的题中应有之义——治理现代化的过程，本身就是不断识别新矛盾、化解新风险的过程。

可以预见，当多智能体仿真让抽象的社会治理变得“可实验、可计算”，当大语言模型为政策分析注入强大的认知推理能力，当平行治理使数字空间与物理空间的治理活动相互赋能、同频共振，中国完全有能力在这一前沿领域走出一条具有自身特色的创新之路，为提升国家治理效能提供坚实的技术支撑，也为全球治理体系变革贡献中国智慧。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第2013期第2版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：狄书一

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