宋鹭 中国人民大学智慧治理学院副院长、国家发展与战略研究院研究员
数字化浪潮进入新时期，人工智能正以前所未有的速度迅猛发展，深度嵌入人类社会的各个层面，重塑着经济社会的运行逻辑。于此进程中，如何推动技术创新与治理体系的良性互动，成为关乎人类未来发展走向的重要命题。2025年4月25日中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。这要求我们要将技术突破与治理创新视为有机整体，在动态调适过程中，构建起相互促进、协同共生的发展模式，形成以人民为中心、安全为底线、创新为动力的价值导向，实现人工智能与智慧治理的双向赋能。
技术创新本质上是一种生产力的变革，而人工智能对治理的赋能则是新质生产力对生产关系的重塑过程。传统治理模式受限于信息不对称与有限理性，存在资源配置效率低下、决策滞后等问题。例如，在信息获取和共享方面，部门之间由于数据相互孤立，形成“数据孤岛”，导致信息成本居高不下；在决策过程中，过度依赖经验判断，缺乏对复杂系统的精准把握，使得决策失误的风险增加。这些因素共同制约了治理效能的提升，造成了社会资源的浪费。
人工智能的介入打破了这种困境。其强大的数据处理和分析能力，能够实现跨域数据的深度融合与挖掘。通过对海量数据的整合与分析，决策者可以获取更全面、准确的信息，降低信息成本，提高决策的科学性和精准性。以城市交通治理为例，人工智能系统能够实时收集道路路况、车辆流量、出行需求等多源数据，运用智能算法进行分析预测，从而优化交通信号设置、规划合理线路。这不仅提高了交通效率，减少了居民的通勤时间成本，还能降低能源消耗，从宏观层面促进城市经济的高效运转。智慧治理从局部研判到全局洞察的改进，体现了人工智能在优化资源配置方面的巨大优势，使得治理从传统的“粗放式”向“精细化”转变，提高了社会运转效率和经济效益。
同时，人工智能推动了治理单元的重组，打破了科层制的刚性边界。在传统的科层制管理模式下，各部门职能分割，沟通协调成本过高，信息传递存在延迟和失真。而人工智能驱动的跨部门协作，借助算法穿透行政壁垒，实现了信息的快速流通和共享，降低了组织内部的交易成本。例如，在应对公共卫生突发事件时，医疗、疾控、交通、物资保障等多部门可以通过人工智能搭建的协同平台，实时共享数据、协同决策，提高应急响应速度和资源调配效率。智慧治理的协同性不仅提升了治理效率，还通过优化组织架构，促进了资源的合理分配，释放了新的经济增长潜力。
治理对技术的反哺作用同样不容忽视。制度创新是技术发展的重要保障，合理的制度安排能够降低技术创新的风险，提高创新的收益预期，从而激励企业和科研机构加大研发投入。以我国推行的算法备案制度、内容安全评估机制等为例，表面上看对技术发展进行了一定限制，但实际上是通过规范市场秩序，降低了技术应用的不确定性。在生成式人工智能领域，监管要求企业在模型训练阶段融入价值观对齐技术，虽然增加了企业的研发成本，但从长远来看，有助于提高技术的社会认可度和市场接受度，减少因技术滥用而引发的社会风险，进而保障了技术创新的可持续性。
治理场景的复杂性也为技术创新提供了广阔的市场需求。基层治理中的矛盾纠纷涉及法律、道德、情感等多个维度，这种多模态特性促使人工智能从通用模型向领域专用模型进化。与此同时，治理场景的需求侧推动了技术创新的供给侧变革。企业为满足特定治理场景的需求，不断加大研发投入，开发出融合知识图谱、情感计算与博弈论等前沿技术的解决方案。这不仅推动了技术的迭代升级，还催生出新的产业业态和经济增长点，开拓了智慧治理产业化的新前景，形成了技术创新与市场需求相互促进的良性循环。
制度创新在人工智能与智慧治理双向赋能中起着关键的枢纽作用。在数据要素流通方面，“数据可用不可见”的隐私计算技术、联邦学习技术等创新机制，既保障了数据的安全性和隐私性，又实现了数据的合理利用，解决了数据经济中“数据孤岛”与数据隐私保护之间的矛盾。这一创新机制降低了数据交易的信任成本，提高了数据要素市场的流动性，促进了数据资源的优化配置。从宏观层面看，数据作为新型生产要素，其高效流通和利用能够推动数字经济的发展，为经济增长注入新动力。
“监管沙盒”机制则是制度创新在平衡创新与风险方面的典型范例。这种监管模式为新兴技术的发展提供了一个相对宽松、可控的试验环境。例如，通过在“沙盒”内对自动驾驶、医疗诊断等高风险应用进行测试，监管部门能够实时监测技术的运行情况，收集数据并建立动态风险模型。既避免了因过度监管而抑制创新活力，又能及时发现和防范系统性风险。在人工智能创新应用领域，“监管沙盒”机制在短期内可能需要投入一定的监管资源，但从长期来看，它降低了创新失败的社会成本，提高了人工智能技术创新的成功率，促进了新兴产业的健康发展。
深化人工智能与智慧治理的双向赋能，必须深刻理解技术创新与制度创新的辩证统一关系。技术自主可控是国家治理主权的重要支撑，突破高端芯片、基础软件等“卡脖子”技术，不仅关乎产业安全，更是在全球经济竞争中占据优势地位的战略选择。更为重要的是，掌握核心技术能够提高产业的附加值，增强产业的国际竞争力，避免在全球产业链中处于低端位置。例如，人工智能领域国产异构计算芯片的研发和应用，为智慧政务系统提供了硬件级安全防护，同时也推动了国内芯片产业的发展，带动了相关上下游产业的协同创新，促进了产业结构的优化升级。
技术应用必须以促进社会公平正义为目标，这应当体现在智慧治理的各个场景中。例如，在智慧城市建设中，利用人工智能优化公共交通资源配置，提高通勤效率，缩小城乡之间的数字鸿沟，不仅体现了技术的人文关怀，也促进了社会公平与效率的平衡。进一步地，公平的资源分配能够提高社会整体的消费能力，促进经济的均衡发展；同时，良好的社会公平环境也有助于激发劳动者的积极性和创造力，为经济增长提供持续动力。
站在数字文明的时代节点，中国在人工智能与智慧治理双向赋能方面的实践探索，为全球提供了宝贵的经验借鉴。展望未来，随着大模型向多模态、具身化方向的持续进化，人工智能与智慧治理双向赋能的深度和广度将不断拓展。我们必须坚持技术创新与制度创新双轮驱动，在保障安全和公平的前提下，充分释放人工智能的技术红利，让其成为推动国家治理现代化和全球经济可持续发展的革命性力量。
