人工智能嵌入黨內治理風險：生成機理、形態表征與應對策略

□米華全

（1.電子科技大學 馬克思主義學院，四川 成都 611731；2.電子科技大學 天府協同創新中心，四川 成都 611731）

有學者認為黨內治理是“由涵蓋各級各類黨組織、黨員、干部等在內的各方力量共同參與黨內事務，合力推進黨的建設，并容納黨外力量的適度參與，以期實現黨內善治的一種管黨治黨狀態及過程”。當前，在算法、算力和大數據等要素的驅動下，人工智能的基礎理論和場景應用均取得突破性進展，人類社會或將進入新的人工智能時代。跨界融合、深度學習、人機協同、群智開放等特征賦予了人工智能革命性的力量，在深刻影響人們生產、生活和思維習慣的同時，也為政黨治理帶來了新機遇。將人工智能嵌入黨內治理能夠實現從網絡連接到智能融合的技術躍進，在分析、診斷、預測以及決策等層面有效提升黨內治理能力和治理成效。因此，無論是專家學者還是黨建工作者大多對人工智能賦能黨內治理持正面、積極和樂觀的態度，而對其可能引發的深層次風險挑戰的認知還不足。這提示我們，在推進人工智能嵌入黨內治理過程中，不僅要重視發揮智能技術的正向功能，還要注意研判和規避其潛在的負面風險。

一、文獻回顧與理論綜述

隨著智能技術應用場景向基層黨建拓展，人工智能嵌入黨內治理也受到學術界越來越多的關注。相關研究主要集中在人工智能嵌入黨內治理的價值功能、現實境遇和實現路徑等維度。

一是分析人工智能技術嵌入黨內治理的價值功能。論者認為從技術賦能和智能技術的工具價值來看，人工智能可以通過智能搜索、深度學習、云操作處理等技術手段“為黨的建設提供理念創新、內容創新、載體創新、方法創新”，實現黨建信息的精準化、黨建環境的智能化、黨員教育場景的情景化和黨群溝通的高效化。從破解基層黨建難點問題來看，人工智能嵌入黨建工作能有效解決基層黨組織信息化普及不平衡、信息化建設相對滯后的現象。還有學者提出借助數字技術能夠破解高校基層黨組織理論學習不深不實、覆蓋面不夠等問題。

二是研判人工智能嵌入基層黨建的現實境遇。圍繞人工智能嵌入給黨建工作帶來的挑戰，學者們的討論主要集中在智能技術倫理風險、黨建智能化現實基礎兩方面。關于智能技術倫理風險問題，學者們認為基于人工智能技術的雙刃劍效應，在為黨內治理提供機遇的同時，人工智能也會帶來工具理性與價值理性的失衡問題，引發“技術利維坦”風險。如技術形式主義、技術依賴性和技術資本邏輯等問題在一定程度上會弱化黨組織的凝聚力和黨群聯系，使黨員干部教育管理松散化，不利于提升黨組織引領基層社會治理的能力。關于黨建智能化的現實基礎問題，相關學者認為基層黨組織在信息化方面所賴以支撐的軟硬件設施依舊薄弱，而且對人工智能應用的監管和相關規范體系不夠細化，數據孤島劣勢尚未得到有效破解，專業人才相對不足等因素，也導致人工智能嵌入黨內治理缺乏足夠的發展力。

三是探討人工智能嵌入黨內治理的實現路徑。就如何應對人工智能嵌入黨建工作的機遇挑戰，學者們從轉變思維、夯實平臺、健全機制等多個角度提出了對策建議：從轉變思維角度提出要堅持創新與守正相結合的理念，以智能思維增強人工智能賦能黨建工作的主動性，以正確的政治方向確保黨建工作的主導性，以人為本防止智能黨建脫離人的價值本性；從夯實平臺角度主張積極打造智能化的基層黨務管理網絡平臺和基層社會治理網絡平臺；從健全機制角度建議構筑形成科學引導機制、宏觀管理機制、微觀運行機制、深度協作機制和績效評價機制。也有學者從提升黨組織組織力的視角出發，提出要通過智能技術增強黨組織對內的組織覆蓋力度、黨員教育管理能力，以及對外的群眾工作能力和基層社會治理能力等，形成上下聯動、深度融合、多元參與的組織力提升路徑。

綜上所述，可以看到學界對人工智能嵌入黨內治理相關議題的研究正不斷拓展深入，部分研究也已從經驗性論述轉向學理性探索。不過，總體上還停留在對機遇挑戰和應對策略的宏觀探討上，且側重于對人工智能嵌入黨內治理的正面價值分析。當前，部分學者已經認識到人工智能嵌入黨內治理的潛在風險，但對于風險的生成機理、表征形態和規避策略等還缺乏整體性、系統性和深入性的考察，一些核心問題還沒有得到完全揭示。鑒于此，本文聚焦人工智能嵌入黨內治理的風險這一核心問題，從數據、算法和應用三個維度闡明黨內治理風險的生成機理和表征，并提出風險治理的原則和策略，以期為相關理論和實踐提供參考。

二、風險審思：人工智能嵌入黨內治理風險的生成機理和形態表征

尼爾·波斯曼指出：每一種技術都既是包袱又是恩賜，不是非此即彼的結果，而是利弊同在的產物。作為一種革命性、顛覆性技術，人工智能技術具有典型的利弊雙面性和發展不確定性。“人工智能及相關新技術的非正當使用，是當前存在的主要風險，尤其用戶隱私、數據安全、算法公平性等問題，已引起較大反響。”而且，人工智能嵌入黨內治理尚處于起步階段，黨建相關智能化技術不夠成熟，黨員干部的智能素養有待提升，相關的法規制度也還比較滯后。在多重因素影響下，人工智能嵌入黨內治理在數據、算法和應用等維度都存在不少潛在風險，需要引起高度重視。

（一）數據失范風險的生成和表征

數據是人工智能應用的基礎，離開數據支撐，人工智能技術將無用武之地。不過，黨建數據的采集、分析和應用也蘊含著數據泄露、數據污染、數據孤島和數據鴻溝等數據失范風險因素，會給人工智能黨建系統的運用和黨內數據治理帶來隱患。

一是數據泄露問題。“數據的所有權、知情權、采集權、保存權、使用權以及隱私權等，就成了每個公民在大數據時代的新權益，這些權益的濫用也必然引發新的倫理危機。”人工智能在嵌入黨內治理時，需要抓取、匯聚和挖掘大量的黨組織和黨員數據，這勢必涉及黨組織和黨員的信息安全。首先，在數據采集環節。大數據、語音識別、語義理解、圖像識別、指紋識別等智能認知技術能夠實現海量非結構化數據的采集和分析，極大擴展了個人信息收集的場景、范圍和數量，特別是人工智能與物聯網設備的結合更加豐富了線下數據采集的場景，可以全程記錄人們的“數據腳印”。由于數據屬性邊界的模糊性，人工智能無法區分數據是否屬于黨內數據，在采集過程中只能全樣本抓取。因此，人工智能技術不僅能夠獲取黨員干部的姓名、性別、年齡、職業、家庭住址等基本信息，也能在用戶授權的前提下采集黨員干部的網頁瀏覽痕跡、搜索引擎記錄、位置行程等數據信息。其次，在數據挖掘環節。大數據技術的持續數據監測和跨平臺數據聚合能力能夠將黨組織和黨員的各類數據匯聚起來，通過機器學習、數據挖掘對海量數據進行分析、對比和組合，將原來模糊和匿名的數據重新挖掘出來，使得去身份化、去標簽化等傳統數據安全保護機制失去功效，黨組織的信息安全保障和黨員的隱私保護難度進一步加大。再次，在數據應用環節。目前人工智能黨建平臺的搭建和維護主要采取委托研發和外包維護方式。各級黨組織委托軟件開發企業進行設計開發和輔助運行，軟件代碼和核心算法主要掌握在開發企業手中。在資本逐利本性驅動下，軟件開發企業可能會憑借其數據壟斷地位，將黨組織和黨員相關數據信息用于商業開發或交易，造成黨建數據的泄露。最后，在數據存儲環節。人工智能黨建平臺匯聚了大量黨員和黨組織信息，并通過云端進行上傳、儲存和下載，如果防火墻、文件加密、強制脫敏等信息安全防護技術和機制不夠健全，就會為不法分子提供可乘之機。黨組織的相關決策信息和黨員干部的隱私等敏感數據一旦泄露，不僅會對黨員干部個人及家庭造成不良影響，而且可能造成黨和國家秘密泄露，引發政治安全問題。總之，人工智能技術正通過算法設計和智能程序構建一所福柯式“全景監獄”。

二是數據污染問題。數據質量是影響數據分析和使用的關鍵，其重要性毋庸置疑。高質量的數據能夠為黨內治理創造新的價值，而被污染的數據則可能會引發數據統計不準確、黨員教育管理難開展、黨組織決策有偏差等負面問題。一般來說，數據污染產生的原因可以分為四個問題域：信息問題域、技術問題域、流程問題域和管理問題域。其中，信息類問題是由于數據標準不完善、數據填報缺失、數據描述錯誤等原因造成的；技術類問題是由于數據創建、數據接入、數據抽取、數據轉換、數據使用和數據維護等環節的技術缺陷造成的；流程類問題是由于數據流轉程序設計不合理、人工操作不恰當等原因造成的；管理類問題是由于人員素質及管理機制方面的不足造成的。在以上因素作用下，黨建數據污染問題已經成為人工智能嵌入黨內治理的現實難題。總的來看，黨建數據污染主要有三種類型。首先是數據超載。由于黨組織和黨員的一切狀態和行為都可以數據化而被記錄、存儲和傳播，黨建數據井噴式爆發，其中摻雜的大量無用數據或無法解析的數據，讓黨組織被海量的數據淹沒。其次是數據失真。數據標準不一或技術障礙等可能引起黨建數據錯誤、被斷章取義或片面引用進而誤報誤載、以訛傳訛等。再次是數據造假。有的黨組織和黨務工作者為凸顯工作成績、應付工作檢查等，故意偽造、篡改和歪曲黨建系統數據，虛假呈現和使用具有誤導性的數據，形成數據腐敗。因此，推進人工智能嵌入黨內治理的前提就是要防范黨建數據失真，做好污染數據、不可信數據和虛假數據的清洗處理，確保數據的客觀性、可用性和完整性。

三是數據孤島問題。數據孤島是指數據庫之間不能兼容連接，數據之間缺乏有效關聯的現象，主要可分為物理性數據孤島和邏輯性數據孤島兩種情況。物理性數據孤島是指由于數據獨立存儲、維護而形成的物理區隔現象；邏輯性數據孤島是指由于不同部門對數據的定義和理解不同而造成的數據溝通成本增加的現象。由于受數據生產的多源性、數據標準的差異性、數據管理的霸權性等因素影響，黨建數據也存在物理性孤島和邏輯性孤島現象。首先，從數據來源來看，數據霸權主義導致黨建數據采集難。基層黨建數據廣泛分布于各類黨建平臺和網站、社交媒體、網絡論壇、手機客戶端等，這些平臺數據主要掌握在大型互聯網企業和機構手中，相關企業和機構已經成為事實上的數據霸主。基于經濟利益、知識產權等層面的考慮，它們很難允許基層黨組織采集其平臺的數據或共享其掌握的數據。其次，從數據管理來看，條塊管理體系導致黨建數據共享難。各基層黨組織在推進黨建智能化工作過程中，存在重自建輕聯建、技術標準不一、數據統計方式差異較大等問題，導致在縱向方面不能與上級黨組織的黨建平臺和其他平臺實現數據對接，在橫向方面也不能與同級其他部門其他領域的平臺實現數據共享，黨建數據只能在各個分散系統內部循環。總的來看，數據孤島問題不僅限制了數據功能的發揮，而且會造成數據資源的虛耗和空轉。

四是數字鴻溝問題。數字鴻溝是指因對數字技術的擁有、運用程度的差別而造成的信息落差及貧富兩極分化現象。基于對這種差異的不同理解，數字鴻溝可以分為四類：技術鴻溝，即不同群體或個人在獲取技術及信息可及方面的差異；應用鴻溝，即不同群體或個人在通過智能系統獲取資源方面的差異；知識鴻溝，即不同群體或個人在通過智能系統獲取知識方面的差異；價值鴻溝，即因不同群體或個人自身價值觀的不同而導致在運用智能技術方面存在的深層次差異。數字鴻溝不僅會影響黨建工作覆蓋性、黨員教育管理實效性，還會影響黨組織決策科學性。首先，可能導致黨建工作覆蓋出現盲區。人工智能黨建平臺必須依托智能工具和充足的數據資源。因地理區域、經濟條件、年齡習慣、居住環境等差異，不同的黨組織和黨員群體占有的數字基礎設施、信息資源和智能工具等存在較大差距，黨建平臺容易忽略和遺漏占有信息資源不足、智能工具擁有較少和數據使用能力不高的黨員群眾，導致黨建工作覆蓋不全面。如老齡黨員與中青年黨員、農村黨員與城市黨員、落后地區黨員與發達地區黨員相比，無論是數據生產量還是消費量均較低，部分邊遠農村的老齡黨員甚至沒有接入互聯網，他們無法關注黨建平臺發布的新聞、通知和消息等，不能公平享受智能黨建平臺的益處。其次，可能導致黨員教育管理服務局部失聲。對數據意識不強、數據資源不足、數據運用能力不高的黨員群眾，人工智能黨建平臺很難采集到充足的數據，沒有海量數據作為支撐，智能算法也將無用武之地，難以對這類黨員進行有效教育、服務、管理和監督。再次，可能導致黨組織決策產生誤差。人工智能時代的網絡意見生產傳播具有顯著的馬太效應，使得黨組織的決策更容易被數據強勢群體的意見所左右。數字素養和數據化程度較高的群體具有較強的數據生產和消費能力，其觀點和意見更容易被智能黨建平臺捕獲從而進入決策系統，進而對決策產生重要影響；而數字素養和數據化程度較低群體的數據生產和消費能力較弱，其觀點和意見常常被海量信息所淹沒，其思想觀點即使被智能黨建平臺捕獲，在決策系統中的體現也不充分，客觀上會遺漏數據資源較貧乏、數據能力較弱的黨員群體的訴求，可能導致黨建決策產生偏差。

（二）算法“作惡”風險的生成和表征

算法是人工智能的核心要素，決策樹、隨機森林、邏輯回歸、神經網絡等智能算法在促進基層黨組織再組織化、黨員教育管理精準化的同時，也會形成信息繭房、算法歧視、算法“黑箱”等諸多問題。如果這些問題不能得到有效解決，將會為人工智能嵌入黨內治理蒙上算法“作惡”陰影。

一是信息繭房問題。無論是基于內容的算法還是協同過濾的算法，人工智能技術都是以數據化的用戶信息偏好為導向的。這種基于用戶興趣的數據挖掘和內容推送，會強化用戶的既有偏好，導致他們同質化地獲取與自己思想觀念和興趣愛好趨同的信息，造成信息渠道窄化，陷入信息繭房。在網絡信息多樣多元、紛繁超載和碎片閱讀的情況下，能夠引起用戶興趣的常常是輕松愉悅、淺白通俗、風趣幽默的信息。而作為意識形態載體的黨建信息敘事背景宏大、意義表征豐富、話語風格嚴肅，容易被智能算法所冷落。如果不屬于用戶感興趣的內容范圍，無論這些黨建工作信息價值多么大、內容多么好，人工智能算法也不會進行推送，誘發“劣幣驅逐良幣”，導致黨建工作信息點擊率和閱讀量較低。這無疑加劇了不同圈層的固守、離散與隔閡，導致群體極化，增加了主流意識形態引導和聚合網絡思潮的難度。

二是算法歧視問題。算法歧視是指智能算法在自動化決策中引發的不公平現象。從“技術中立”的觀點來看，智能算法具有客觀中立的特點。然而，如果算法模型所采用的數據本身就帶有偏見、偏好和歧視，那么機器學習算法輸出的結果也會相應地攜帶這些數據之中所包含的“偏見基因”。形成算法歧視的原因主要有兩點。首先是算法工程師等相關人員價值傾向的影響。人工智能時代的數據庫、統計模式、算法規則都控制在技術專家手中，“上面的人（指政治領導人和高級行政人員——筆者注）所作的幾乎每一個決定都是依靠在某一點上被使用計算機的專家們操縱過的‘事實’”。當前主流的機器學習模型是監督式機器學習，監督式機器學習不僅需要專家對數據進行標注，還需要算法工程師按照委托者的意見設計算法模型。無論是算法工程師、數據標注人員還是黨組織負責人都可能將其價值觀念和利益立場內在的歧視因子植入智能黨建平臺的算法中，影響算法過程和算法輸出的結果。其次是機器學習算法結構性偏見的影響。機器學習在與黨員用戶進行互動時，人工智能黨建平臺難免會從中“習得”用戶原有的價值偏見，如種族偏見、地域偏見、性別偏見和語言偏見等，并在算法中加以強化。這使得處于智能素養弱勢地位的黨員群眾陷入被反復歧視的系統性困境之中，形成不公正的“結構性鎖定效應”，應有的權利得不到保障。

三是算法“黑箱”問題。算法“黑箱”問題是隨著機器學習特別是深度學習算法的發展而產生的，主要是指算法運行的某個階段“所涉及的技術繁雜”且部分人“無法了解或得到解釋”的現象。深度學習算法不再遵循數據輸入、特征提取、特征選擇、邏輯推理和邏輯預測的過程，而是憑借學習能力自動對數據進行收集和挖掘，并依靠認知算法自動生成結果。“這意味著除了少數算法研發人員外，更多的外部人員并不清楚算法的設計理念與目標，也無從獲悉數據的挖掘方式與確證情況，更談不上確定算法責任歸屬問題及監督評估算法。”在人工智能嵌入黨內治理過程中，一方面，算法“黑箱”可能削弱黨組織的決策主體地位。黨建決策是一個復雜的過程，不是簡單的三段論或人工智能算法對黨建工作要素的簡單匹配，還需要準確掌握和深刻理解黨的建設規律和基層黨建工作實際。受算法設計、決策主客體和決策機制等方面的局限，專家系統、深度學習、規劃技術等人工智能技術提供的輔助決策可能不符合決策需要和客觀實際，甚至可能干擾黨組織和黨員干部的判斷。另一方面，算法“黑箱”可能影響黨建決策責任認定。基于機器學習的智能算法，按照數據痕跡、權重設計等原則，人工智能很可能簡單把掌握人事權和財物權的領導干部標記為“高風險群體”，而把基層一線和“清水衙門”的領導干部標記為“低風險群體”，這些簡單的分類可能導致決策失誤。而因為智能黨建平臺具有高度的自動化和復雜性，如果出現決策失誤，將難以確定錯誤環節，導致不能準確劃分算法設計人員、黨組織負責人、黨務工作者的責任。

（三）應用走樣風險的生成和表征

除了數據和算法可能引發的風險，人工智能嵌入黨內治理在應用層面也可能面臨著因智能技術不當使用而產生的黨建工作變形走樣，引發唯技術主義和技術形式主義等風險。

一是唯技術主義問題。人工智能強大的大數據處理能力、算法推薦能力和虛實交融能力，在為人們的生產生活帶來智能化便利的同時，也會促使用戶對智能技術形成依賴而產生唯技術論，而且依賴程度會隨著人工智能技術升級而不斷加深。首先，唯技術主義可能弱化黨建工作創新動力。唯技術主義會使算法設計者、系統使用者對人工智能的工具價值產生迷思和崇拜，讓人們過于依賴智能技術的分析判斷，壓縮自身的思考空間。技術依賴可能引發黨組織和黨務工作者創新意識的凝滯和冒險精神的失落，弱化創新黨建工作的動力。個別黨員干部將本應富含多重價值關懷和發揮多重功能的決策交由智能系統來決定，把決策失誤責任推卸給黨建平臺；有的簡單依賴智能黨建平臺進行黨員教育管理，把黨員教育管理指標化。其次，唯技術主義還會引發新的官僚主義問題。智能技術的“去中心化”、扁平化等特點變直接的人際交往為間接的人機交互，這在一定程度上容易造成黨員領導干部與群眾的冷漠和疏離。“虛擬交往既使人從來沒有如此的接近，同時又令人覺得一切都是那么遙遠——那種接近可能僅僅只是夸張的利益一致或趣味相投，那種遙遠則可能是心靈之間親密溝通的遙不可及。”如果黨建工作陷入路徑依賴，僅僅依靠智能技術手段開展群眾工作、采集黨建數據、開展工作評價，就會慢慢脫離群眾，產生技術官僚主義。如有的黨員干部單純依靠社交媒體或黨建平臺與群眾溝通交流，用“鍵對鍵”代替“面對面”的群眾工作；有的黨組織服務熱線長期無人接聽，黨建網絡平臺留言長期無人回復，黨務公開和黨員服務欄目長期無人更新。這些現象對黨的形象和黨群關系都產生了較為嚴重的負面影響。

二是技術形式主義。技術形式主義是形式主義在信息化技術手段加持下的變種，相比于傳統的形式主義，人工智能賦能的形式主義隱蔽性更強、麻痹性更大，也更容易讓黨內治理流于形式和過場。目前，技術形式主義的弊端已經在黨建信息化智能化工作中有所顯現。首先是黨建系統的“僵尸化”現象。有的黨建網站、微博、微信公眾號和黨建App等平臺，由于缺乏長期規劃、設計失當、管理松散，存在內容空乏、更新緩慢，重信息粘貼、輕原創闡發的問題，最終淪為有框架缺內容或功能不全的“僵尸端”，成為“面子工程”和“形象工程”。不僅沒有發揮技術的優勢，反而造成極大的資源浪費。其次是過程管理的過度留痕現象。有的基層黨組織為實現數字化、智能化管理，要求黨員干部定期在黨建App上打卡簽到，并完成一定數量的帖文閱讀、點贊和轉載任務。有的基層黨組織要求文件通知、學習資料、統計數據等既要通過OA平臺、QQ群、微信群等傳遞，又要走線下公文傳遞通道，線上線下雙線并行，不僅沒有發揮人工智能技術的優勢減輕基層負擔，反而加重了基層負擔。再次是網上展示“作秀化”現象。有的黨組織把黨建信息化、智能化平臺安裝率、信息發布數量、黨員活躍情況等作為工作考核指標，不僅耗費黨務工作者大量時間填報信息、上傳資料圖片，而且助長了部分黨員干部作秀之風，引發了“干得好不如秀得好”的爭議。

三、理念遵循：人工智能嵌入黨內治理風險的應對原則

針對人工智能應用可能引發的倫理風險，不少組織與個人嘗試性地提出了應對原則。如為了防止機器人失控，科幻作家阿西莫夫提出了著名的“機器人三定律”。隨著人工智能技術與經濟社會生活的深度融合，人們提出了更加契合現實需求的人工智能技術價值導向原則。2019年歐盟委員會發布的《可信賴人工智能倫理準則》提出了七項原則：人的能動性和監督、技術穩健性和安全性、隱私和數據管理、透明度、多樣性和非歧視性以及公平性、社會及環境福祉、問責制。2021年9月國家新一代人工智能治理專業委員會發布的《新一代人工智能倫理規范》明確提出：人工智能各類活動應遵循增進人類福祉、促進公平公正、保護隱私安全、確保可控可信、強化責任擔當、提升倫理素養等六項基本倫理規范。綜合考慮人工智能倫理規范和黨建工作實踐，筆者認為在推進人工智能嵌入黨內治理過程中，要注意遵循主體性、自主性、公正性和安全性等原則。

（一）遵循主體性原則，避免陷入“技治主義”誤區

人工智能技術是人類文明的產物，作為技術工具應該服務于人類社會發展，滿足人們生產生活需要。在人工智能嵌入黨內治理中，要堅持黨員的主體地位，把工具作為人工智能技術的基本定位，不能讓人工智能的可疑風險、負面效應危害黨組織和黨員利益。首先要正確把握“技治主義”路徑的利弊，避免唯數據主義和片面技術理性主義的誤區。要以黨組織建設和黨員發展作為目標主體，以提高黨建質量作為衡量黨建智能化工作成效的首要標準。在此基礎上，充分發揮智能技術在促進黨建理論創新和實踐探索方面的輔助作用，而不能將黨建智能化應用作為黨建工作改革本身，尤其要避免將黨內治理的復雜問題簡化為一般的技術性問題。其次要最大限度發揮智能技術的工具價值。當前的人工智能技術發展還不夠成熟，不僅在基礎理論、原創算法和應用研發方面還面臨許多瓶頸，而且算法“黑箱”、信息繭房、數據窺視等技術弊端也產生了諸多負面效應。為此，一方面要加大智能黨建技術的研發力度，消除技術盲區，打造更加豐富實用的黨建智能化落地場景，促進人工智能與基層黨建的有機融合；另一方面要注意通過技術手段、管理手段和制度手段等，多舉措規避人工智能技術存在的倫理風險，防止“技術邏輯”和“資本邏輯”的危害，確保黨建工作健康發展。

（二）遵循自主性原則，維護黨建主體合法權益

自主性原則是指黨建平臺用戶享有不受外力干擾，按照自身意愿決定是否分享以及如何分享數據信息的基本權利。面對黨建信息數字化、存儲介質普及化、搜索和傳播技術高速化導致的數據失控威脅，自主性原則可以保障數據主體自由處分個人數據和對抗他人收集、處理或使用其數據的權利，保護黨組織的信息安全和黨員的隱私權不受侵犯。以人工智能賦能黨內治理時，一方面，數據的采集、分析、儲存和使用應該建立在黨員知情同意或知情選擇的基礎上，尊重黨組織和黨員的自主性和自我決定權。上級黨組織或相關研發維護企業應該建立數據安全和信息泄露預警機制，在數據關聯分析觸及黨組織和黨員的敏感數據信息時，應立即停止數據挖掘和使用并主動向數據權人發送提醒通知，重新獲取授權，保護他們的合法權益。另一方面，在尊重黨組織和黨員自主性原則的同時，也要按照有關法規積極推進黨務公開和數據共享。在黨建智能化平臺的研發、設計和應用過程中，不斷提升算法透明度，將其置于相關監管機構、倫理委員會和黨員群眾的監督之下，確保智能算法處于可理解、可解釋、可預測狀態，提高人工智能算法可信度。

（三）遵循公正性原則，防止信息貧富差距擴大

公正性原則是針對人工智能嵌入黨內治理可能存在的算法歧視、數據鴻溝等問題而提出的。“在知識權力譜系主宰下的現代信息活動中，信息權利的實現總是不平等的，必須依靠公平正義原則對其加以規制。”公正性原則既是人類社會的道德標準，又是提升黨內治理水平、保證黨員合法權益的基本準則。每個基層黨組織和每名黨員都應擁有平等享受人工智能技術成果和按意愿使用黨建智能應用的機會。為此，各級黨組織要堅持把公正性原則落實到人工智能嵌入黨內治理的各個環節。首先，在數據采集和處理方面，要最大程度消除人為推斷和解釋數據造成的隱形偏差，引導利益相關黨員群眾代表在上游參與智能黨建的研發及其應用的決策過程。其次，在數據共享和數據安全方面，要積極推動智能黨建平臺的共建共享，打破數據信息壁壘，保持信息渠道的暢通高效；同時注重保障黨組織和黨員的信息安全，避免因數據不當泄露而產生的負面問題，讓每名黨員以平等的姿態融入黨內治理。再次，在智能設備使用能力方面，要關注智能應用弱勢黨員群體，通過數字基礎設施建設、智能素養幫扶、智能黨建應用推廣等途徑，保證弱勢黨員群體公平享有人工智能技術黨建應用的權利。

（四）遵循安全性原則，抵御黨建數據泄露威脅

黨內治理政治性強、保密性高，安全性是黨內治理的紅線，數據安全和算法安全是關系人工智能嵌入黨內治理能否順利推進的前置條件。堅持安全性原則，要求黨組織、黨員和黨建智能研發運維企業在數據安全、算法安全和應用安全等方面形成合力。首先，在數據安全方面，黨組織、黨務工作者和研發運維企業要主動履行數據安全義務。在儲存、傳輸和使用黨建數據過程中要防止用戶身份信息等被竊取，保證數據庫的安全可靠。其次，在算法安全方面，要求保持高標準的負責任研發和運用，堅持誠信研究，反對不端行為。要對算法的數據使用、應用場景、影響效果等開展日常監測，感知算法應用帶來的網絡傳播趨勢、市場規則變化、網民行為等信息，及時發現算法應用安全問題，研判算法應用產生的意識形態、社會公平、道德倫理等方面的安全風險，并提出應對措施。再次，在應用安全方面，要加強參與主體的教育引導，促使他們嚴格遵守相關法規。在使用黨建智能系統過程中，黨組織和黨員要養成嚴守黨的秘密、維護數據安全的思想觀念，嚴格遵守國家互聯網管理、使用及網絡安全等相關規定，養成良好的信息安全防護習慣，做到既能維護自身的合法權益不受侵害，又不侵害其他黨組織的秘密信息和他人的數據隱私。

四、突圍路徑：人工智能嵌入黨內治理風險的協同應對策略

科學管控智能技術風險，有效規避數據、算法和應用等方面的挑戰，是提升人工智能嵌入黨內治理效能的必然要求。各級黨組織要時刻站穩黨性立場和人民立場，準確把握黨建工作部署要求與人工智能發展的規律及特點，做好人工智能技術發展和應用的風險預判和防范，采用“價值引領—技術突破—法規約束—機制建設”四要素協同的規避策略，引導黨內治理更加科學化、規范化和現代化。

（一）價值引領：提升責任倫理意識和人工智能素養

各級黨組織在利用智能技術過程中要更加重視黨建工作的人文情懷與價值內涵，堅持用辯證觀點看待人工智能與黨內治理融合的利弊，力爭做到趨利避害、揚長避短，實現人工智能技術與黨內治理互融互促。首先要提高研發和運維主體的責任倫理意識。責任倫理是一種將人作為唯一責任主體的道德情感和內在責任感，強調人的道義擔當和必須為自身行為后果負責的判斷標準。責任倫理意識培養的目的在于以制度形式確立明確的道德規范，讓人們有正確的道德價值定位和價值取向。人工智能的核心算法主要由技術開發者、設計者所掌握，以正確的價值取向引領人工智能嵌入黨內治理工作，首先就要強化算法開發和設計者的責任倫理意識，引導他們將道德算法融入智能黨建平臺研發設計的算法模型中，確保其每個行為都能通過道德準則的審查。否則，一旦算法研發設計人員將帶有偏見、歧視的錯誤價值植入算法并帶入黨內治理，就可能對黨建工作產生負面影響。其次要提高黨員干部和群眾的智能素養。要通過推動公共數據透明化、加快大數據專業人才培養和養成互聯網思維等措施消除數字鴻溝，提升黨員干部和群眾的智能化通用素養、智能化社交素養、智能化創意素養、智能化專門素養和智能化安全素養。要加強智能倫理、數據安全教育，幫助黨員干部全面認識人工智能的功能，準確把握理解人工智能社會的時代特征和發展規律，充分了解人工智能技術風險及其負面效應，提升風險認知能力。

（二）技術突破：提高利用技術手段規避風險的能力

人工智能嵌入黨內治理風險的生成是黨建工作與智能技術雙重因素作用的結果，其中人工智能是關鍵性的技術因子，有效的技術手段是規避數據風險和算法風險的重要途徑。當前，各級黨組織和研發運維企業要抓住人工智能技術發展的戰略機遇期，力爭在基礎研究和應用研究的核心技術上取得突破，為人工智能嵌入黨內治理提供有力技術支撐。首先要加強基礎研究，掌握黨建智能化的核心技術。人工智能產業鏈結構分為基礎研究層、技術開發層與應用層。基礎研究層包括芯片、計算平臺和數據，技術開發層包括算法、開發平臺與通用技術。其中，基礎研究是基石，而基礎理論和原創算法、高端芯片、通用開源算法平臺等恰恰是我國人工智能技術發展的短板。為此，國家政策布局應向基礎研究傾斜，在智能芯片、基礎算法、計算平臺等方面持續加大投入，提高自主創新能力，突破關鍵核心技術瓶頸。黨內治理行為涉及黨和國家秘密，只有掌握智能黨建的關鍵核心技術，優化算法治理，破解算法的“黑箱”屬性、安全漏洞等風險，才能避免受制于人，防止不法分子和敵對勢力的干擾與攻擊。其次要加強應用研究，提升智能黨建工具研發能力。要樹立鮮明的問題導向，以解決黨組織建設和黨員群眾工作生活的痛點、難點問題為切入點，提升黨員群眾在智能黨建中的獲得感。要重視硬件建設和軟件建設的銜接配套，把基礎建設、平臺建設、內容建設有機結合起來，同智能工具協同起來，綜合利用微信公眾號、黨建App、微博、VR/AR技術、視頻直播等方式，推進黨員信息管理、黨員教育培訓、線上組織生活、黨建現狀分析決策等功能的智能化，助力黨內治理實現“應用場景革命”。

（三）法規約束：促進風險防控的規范化和制度化

應對人工智能嵌入黨內治理的風險挑戰，還需要“加強人工智能相關法律、倫理和社會問題研究，建立保障人工智能健康發展的法律法規和倫理道德框架”，健全智能黨建工作制度體系。首先要進一步推進立法立規，為人工智能嵌入黨內治理提供完備法制保障。立法是調整社會資源配置、平衡利益沖突、保障權利實現的最重要手段。在智能技術和智能應用蓬勃發展的背景下，人工智能立法的重要性和緊迫性日益凸顯，國家出臺了《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《關于加強互聯網信息服務算法綜合治理的指導意見》等法規。但總體來看，關于信息安全、數據主權、算法決策和人機交互等的法律法規還需要進一步完善。中央要結合黨內治理智能化工作實際，盡快制定黨建智能化建設相關的黨內法規，對黨建智能化的發展目標、行業標準制定、核心技術研發、技術環境建設和組織保障條件等作出明確規定。同時，要結合法律法規要求，積極推動人工智能風險問題研究，制定從業人員道德規范、行為守則和行業倫理安全準則，將正確價值導向與規范嵌入黨內治理中。其次要進一步嚴格執行法律法規，健全相應的追溯與問責機制。法律法規的生命力在于執行，在智能黨建平臺開發和運維過程中，各級黨組織要認真執行有關法律法規，確保智能算法設計、數據采集分析、平臺內容建設和技術安全管理等在法律法規的允許范圍內開展。要加強風險責任與義務劃分，逐步完善相關法律責任認定，增強法規制度在人工智能嵌入黨內治理工作中的約束力，對因法規制度執行不力而引發風險問題的組織和個人要進行相應處理。

（四）機制建設：增強風險防控的系統性和實效性

機制建設是防范和化解人工智能風險的重要舉措，在推進人工智能嵌入黨內治理過程中，要依靠機制管長管遠。首先要厘清工作主體的協同機制。人工智能嵌入黨內治理是一項復雜且涉及面廣的系統性工程，對組織領導和統籌協調的要求非常高。中央和省級黨組織要加強戰略規劃和宏觀統籌，建立多層次、全方位的工作格局，為人工智能技術嵌入黨內治理提供政策依據、路線規劃和條件保障；要適應“扁平化”發展趨勢，重塑組織結構體系，搭建數據共享平臺，完善運行監管，積極推進跨部門黨建數據交換與共享。基層黨組織要本著務實管用的原則，統籌推進本地區本部門黨建智能化工作，注意打通條塊壁壘，避免各自為政；要圍繞使用便利、精簡高效、發揮作用的目標，優化整合現有黨建信息化智能化平臺，嚴格控制黨建App、微信公眾號、官方微博的數量。其次要健全黨員群眾參與機制。基層黨組織要搭建黨組織負責人、人工智能專家和黨員群眾的交流對話平臺，按照黨務公開要求向黨員群眾及時披露運用人工智能技術的合理性和潛在風險，尤其是可能對黨員利益和個人倫理價值造成危害的重要信息，疏導黨員群眾對人工智能的焦慮，增進他們對人工智能嵌入黨內治理的接受度和信任度。再次要建立全流程監管機制。應對人工智能嵌入黨內治理風險，各級黨組織要落實監管責任，加強對智能黨建平臺設計環節、研發環節和應用環節的全流程、分層次監管。應按照最高標準設置準入門檻，對參與黨建智能化平臺建設的企業進行前置資格審查，對已入圍的企業進行全過程監管，建立健全退出機制，及時淘汰不合格的人工智能研發企業。強化算法設計、平臺運維和黨務工作者的道德自律意識，并對其進行有效的監督和管束，使其嚴格遵循黨內治理的規定要求和人工智能應用的行業標準，減少風險隱患，做到防患于未然。最后要完善風險評估和成效評價機制。鑒于人工智能技術尚存在算法“黑箱”，建立風險評估機制是規避黨建智能化風險的有效手段。將人工智能技術應用到黨建工作前，要采取用戶參與式、體驗式風險評估，在一定范圍內進行適應性論證，根據用戶體驗實際情況評估風險，以提高風險評估的科學性。同時，要圍繞提高黨建質量目標，結合黨內治理政治性、實踐性和人工智能技術性特點，構建起指標清晰、結構完備、操作性強的評價體系，加強過程管控和結果評價，保證人工智能嵌入黨內治理工作取得實實在在的效果。