人工智能賦能新型腐敗治理：機理、挑戰與路徑

摘 要：新型腐敗是數字智能時代下傳統腐敗嬗變的產物，較傳統腐敗而言，新型腐敗呈現出主體復雜性、形式隱蔽性、手段迷惑性、危害廣泛性等新特征。人工智能由于具有分析能力強、運行速度快、數據廣泛多元等特點，運用于新型腐敗治理具有得天獨厚的優勢。從現實運用情況來看，人工智能賦能新型腐敗治理過程中還存在著理念認知不到位、運行機制不暢通、專業人才較匱乏、倫理風險較突出等問題。立足于新型腐敗治理工作存在問題和未來需求，應從理論、機制、人才、倫理四個維度協同發力實現人工智能賦能新型腐敗治理的一體化路徑創新，進一步提升國家腐敗治理信息化水平。

關鍵詞：人工智能；新型腐敗；腐敗治理；數字治理

中圖分類號：D917.6""" 文獻標識碼：A""" DOI：10.13411/j.cnki.sxsx.2024.04.002

Artificial Intelligence Empowering New Type of Corruption

Governance： Mechanisms， Challenges， and Paths

Abstract：the new type of corruption is the product of the evolution of traditional corruption in the era of digital intelligence. Compared with the traditional corruption， the new type of corruption presents new characteristics， such as the complexity of the subject， the concealment of the form， the confusion of the means， and the extensiveness of the harm. Due to the characteristics of strong analytical ability， fast running speed， extensive and diversified data， artificial intelligence has unique advantages in the application of new corruption control. From the perspective of practical application， there are still some problems in the process of empowering new corruption governance by artificial intelligence， such as inadequate concept cognition， unimpeded operation mechanism， lack of professional talents， and prominent ethical risks. Based on the existing problems and future needs of the new corruption governance work， we should make concerted efforts from the four dimensions of theory， system， talent and ethics to realize the integrated path innovation of AI empowering new type of corruption governance， stimulate the potential ability of AI， and further enhance the modernization level of national corruption governance.

Key words：artificial intelligence; new type of corruption; corruption governance; digital governance

2021年1月，習近平總書記在十九屆中央紀委五次全會上指出當前腐敗問題呈現出“三個交織”新特點，[1]其中一個交織即為傳統腐敗和新型腐敗相交織，“新型腐敗”作為腐敗類型的新提法首次正式出現，這也標志著目前腐敗問題正從傳統腐敗向新型腐敗延伸。所謂新型腐敗，是腐敗主體在腐敗過程中運用現代信息技術，形成的更具復雜性、隱蔽性、迷惑性等特征的腐敗行為。黨的二十大報告明確要求“懲治新型腐敗和隱性腐敗”[2]，2024年1月，習近平總書記在二十屆中央紀委三次全會上再次強調“強化對新型腐敗和隱性腐敗的快速處置”[3]，表明懲治新型腐敗問題已成為當前反腐敗斗爭的重要任務與深化黨的自我革命的重要內容。由于人工智能具有智能性、高效性、便捷性等特點，能為治理新型腐敗提供相匹配的技術支持，并通過創新腐敗治理手段來提升腐敗治理工作的信息化和科學化水平。尤其是近年來，以ChatGPT為代表的強人工智能在算力與決策等功能方面的發展達到新高度，將其在反腐工作中廣泛運用可以更好賦能新型腐敗治理。[4]

一、新型腐敗呈現出的重要特征

新型腐敗是數字智能時代背景下傳統腐敗嬗變的產物[5]。腐敗主體掌握了形式多樣與更加智能化的信息技術，并以這些技術作為腐敗活動的輔助工具，滋生了更為復雜、更難治理的新型腐敗問題。較傳統腐敗而言，新型腐敗具備一系列新特征，包括腐敗主體復雜性、腐敗形式隱蔽性、腐敗手段迷惑性與腐敗危害廣泛性等。為了有效治理新型腐敗問題，需要深刻了解這些新特征與新變化。

（一）腐敗主體的復雜性

新型腐敗的主體在數字智能時代具有復雜性特點。傳統腐敗中腐敗主體的交易關系往往呈現為點對點或面對面式的“單線式結構”，為了遮掩腐敗行為，少數情況下可能借由“中間人”進行交易。這樣的腐敗主體關系較為簡單，交易鏈條呈直線狀。這樣的“單線式結構”使腐敗主體同處于一個圈子之中，由于腐敗主體之間存在較為明顯的聯系，更易于被紀檢監察機關追蹤偵破。

新型腐敗的主體之間關系更為復雜。在數字智能時代，腐敗主體的社交范圍大大擴展，交易關系也更為復雜，不同于傳統腐敗的“單線式結構”，新型腐敗主體的關系交織密布，呈現為多線條的“復雜網狀結構”。這些腐敗關系網內部體系嚴密、結構復雜，形成了多中心的利益共同體。這種利益共同體由于利益密切相關結成了多元同盟，腐敗主體之間不但通過互通信息降低被發現的風險，在被紀檢監察機關發現時，往往會通過犧牲某些個人或某一個圈子為代價來保全整體利益，使腐敗行為更難被發現和偵破。

在這樣錯綜復雜的關系下，腐敗主體不僅僅局限在公務人員本身，更延伸至他們的親屬、朋友、工作人員等特定關系人或代理人。這一過程中還出現了一種特殊的腐敗主體，即所謂的“政治騙子”，他們通過偽裝成公職人員或領導的親信，宣稱自己擁有特殊資源，可以為他人“疏通關系”提供特殊門路，這樣的“政治騙子”與腐敗干部之間相互勾結，形成了相互利用的腐敗共同體[6]。面對這樣錯綜復雜的腐敗主體，要如何精確識別、深入挖掘，將犯罪同盟體的腐敗分子“一網打盡”，成為目前亟待解決的一大難題。

（二）腐敗形式的隱蔽性

新型腐敗的形式在數字智能時代更具隱蔽性的特點。隱蔽性存在于新型腐敗交易的各個環節。傳統腐敗的交易形式一般局限于單線熟人之間的線下交易，因此更容易被發現。新型腐敗交易過程則往往包含著多樣化手段與多元化利益關系，腐敗主體會利用虛擬貨幣、網絡平臺交易等數字手段隱瞞其腐敗行為，將交易過程隱藏在公務人員的“正常交往”形式之下。

這些隱蔽性腐敗難以被察覺，源于腐敗者和監督者之間存在的信息不對稱問題[7]。這種信息不對稱性在數字智能時代更加凸顯，加速了傳統腐敗向新型腐敗的變化。傳統腐敗形式下，紀檢監察人員主要通過實物線索對腐敗行為進行追蹤偵查。在數字智能時代，數據信息呈現爆炸性增長，腐敗過程的很多環節都可能被數字化符號與信息化交易手段所掩蓋，腐敗主體可以不留痕跡地在線上完成交易，并通過銷毀關鍵數字信息或將其隱藏于魚龍混雜的海量信息中逃避追蹤，為紀檢監察機關發現與收集案件相關信息制造困難，使腐敗行為更難以被追查發現。

新型腐敗主體為掩蓋腐敗行為，往往通過多種新形式進行權錢交易，例如新型腐敗主體會采取“期權”方式實施貪腐行為，即公務人員在職時并不收受錢財，等其認為已經安全或退休后再收取相關錢款。這樣的腐敗方式不同于傳統腐敗行為的“一手交錢，一手交貨”，而是先“交貨”，后拿錢，或是由其親屬或者特定的“中間人”幫助代收。腐敗主體還會指示其親信或親屬成立所謂的“影子公司”，并通過代理人與行賄方進行交易。這些“影子公司”的注冊符合法律規定且具備正常運營的資質條件，腐敗主體會通過這些“影子公司”以極其隱蔽的方式進行權錢交易。此外，新型腐敗交易的范圍也不僅局限于國內，腐敗主體還可以通過國際網絡金融交易平臺等方式直接將非法所得轉移到海外，或者通過親屬等名義進行海外投資、置業變相獲取非法收益，以逃避國內法律的監督。上述這些精心設計的交易方式大大增加了腐敗形式的隱蔽性，也增加了腐敗犯罪被發現與查處的難度。

（三）腐敗手段的迷惑性

新型腐敗的手段在數字智能時代更具迷惑性特點。傳統腐敗手段往往只通過現實渠道 “面對面”進行交易，而新型腐敗手段借由數字技術隱私性更好、保密性更強的特點可以隱匿腐敗交易雙方的真實身份，為腐敗行為構建了更不易被發現、偵破的交易環境。腐敗過程中交易的載體不僅僅是現金、貴金屬、銀行卡等實物，更增加了證券、股票、加密數字貨幣等虛擬交易物品。交易方式也從線下的、實物的交易轉變為線上的、虛擬的電子交易，這些方式使權錢交易得以不留痕跡地完成，更加難以被追蹤發現。

新型腐敗手段具有迷惑性的主要原因在于腐敗主體有了更強的數字智能思維能力。這種數字智能思維能力源于腐敗主體的新特點，即與傳統腐敗主體相比，新型腐敗主體大多具有更高的學歷與更強的學習能力，也具有更強的反偵察意識。腐敗主體通過系統學習可以將大數據、人工智能等新興科技應用于腐敗全過程。例如新型腐敗主體可以運用人工智能的VR場景再造模擬功能，在實施腐敗行為前進行風險評判與模擬預測，在進行假設評估之后，會放棄高風險的腐敗手段，躲避不合適的腐敗時機，隱藏易于察覺的腐敗動機，待時機成熟再實施，這種極強的數字技術運用能力大大提高了治理新型腐敗的難度。此外，新型腐敗主體還會通過生成式人工智能的創造能力，打造從工作到生活全方位的“虛假人設”欺騙紀檢監察機關。在新興科技的幫助下，腐敗主體會利用網絡使用各種新型交易手段，通過“電子紅包”“你選我付”“快遞寄送”等方式隱匿自己的真實身份，并通過洗錢等方式將“不法收益”轉換為“合法收益”，躲避相關部門的追查。

（四）新型腐敗危害的廣泛性

新型腐敗的危害在數字智能時代更具廣泛性的特點。傳統腐敗的危害是由腐敗主體個案產生的負面影響，這種危害往往局限于個案范圍之內，因此可以通過對單一案件中腐敗主體間的交易行為與交易數額對危害性進行量化評估分析。新型腐敗主體由于手段更隱蔽而難以被追查，且呈現出集團犯罪形式更難以一網打盡，因而帶來的危害更廣泛、更嚴重。

新型腐敗善于運用多種科技手段將整個腐敗交易過程偽裝成“合法行為”，大大增加紀檢監察人員辦案難度，并因潛伏期長、參與人數多等原因，產生的負面影響更廣泛更持久。新型腐敗不僅會通過各種“暗箱操作”“內幕消息”實現操縱股市、地下交易與財產轉移，擾亂市場運行秩序，還會伙同境外勢力實現跨國交易，危害國家金融安全，造成國家財產損失與資產流失。此外，一些腐敗主體還和黑惡勢力相互勾結，破壞社會治安，擾亂社會秩序，敗壞社會風氣。為了減少新型腐敗帶來的廣泛危害性，必須及時偵破新型腐敗行為，以快速治理遏制腐敗危害的擴散。

二、人工智能賦能新型腐敗治理的內在機理

數字智能時代，大數據、云計算、人工智能、AI技術等新興信息科技已被逐漸運用到腐敗治理工作中。特別是人工智能技術，由于具備數據類型多樣、分析預測能力強、運行速度快等特點，更適用于新型腐敗主體復雜性、腐敗形式隱蔽性、腐敗手段迷惑性與腐敗危害廣泛性等特征，通過多維收集、深度分析、精準預測、快速處理等實現對新型腐敗治理的全面賦能，可以大大提升新型腐敗的治理效能，其內在機理如圖1所示。

（一）以多維數據收集破解腐敗主體復雜化難題

新型腐敗主體具有復雜性特點，不同腐敗主體之間交織形成的復雜腐敗網絡為定位追查增加了難度。人工智能具有強大的數據識別、收集與處理能力，可以多維度收集海量化腐敗信息，并通過挖掘、分析龐大數據群之間的強/弱關系來準確定位可能存在的多元化腐敗主體，通過自動識別匹配關鍵信息對多元腐敗主體進行持續追蹤追查。

在具體運用時，人工智能憑借其獨特的文本識別能力、圖像識別能力與資源整合能力，能從專業數據庫、云平臺、網絡論壇等多渠道自動搜索識別相關數據。同時，人工智能不僅能獲取相關文本信息，還能收集案件相關圖像、音頻、影像，大大擴展了數據來源與數據種類，為發現多元腐敗主體提供了更為豐富準確的證據。在數據收集完成后，人工智能可以利用其獨特的算法模型，對來自不同維度、不同領域的海量數據進行匯總、統計、篩選、識別，根據具體腐敗案件的需要整合出與腐敗主體密切相關的關鍵性信息[8]。

信息收集完成后，人工智能通過深挖這些關鍵信息中隱藏的重要線索，協助紀檢監察人員找出腐敗潛在證據，形成完整證據鏈，發現腐敗主體之間的多元關系，破解復雜的網狀交易結構，將犯罪集團“一網打盡”。此外，人工智能還可以將腐敗案件結果與關鍵證據進行信息對比、相互印證，反復檢驗結論的準確性，確保案件偵破的準確率。在這一過程中，人工智能可以通過將搜集到的案件數據與類似案件數據進行對比整合，建立同類型腐敗案件調查數據庫，不僅可以作為檔案永久留存，為后續反腐敗工作保留寶貴經驗，還能為相似案件的偵查提供相關信息幫助。

（二）以深度分析破解腐敗形式隱蔽性難題

相較于傳統腐敗，新型腐敗的形式更為隱蔽，腐敗主體的行為更加多樣、犯罪動機也更為復雜，其交易行為邏輯并不是簡單的線性結構，而是由多因素交織影響并實時變化的。面對這種情況，普通數據分析難以觸及腐敗主體的復雜心理，即使掌握關鍵線索也難以完全偵破。人工智能具有深度分析能力，可以助力分析腐敗主體的復雜行為，透過表面現象深入探究其內在聯系，有效識破掩藏在合法性外衣下的“隱蔽性”腐敗問題。

深度分析賦能腐敗治理主要依賴于人工智能模擬人腦的擬真性特點。近年來，隨著大量數據庫的建立、算力的提升與算法的完善，人工智能機器學習、深度學習本領得到迅猛發展，使其智能分析與解釋能力顯著提升。人工智能不僅能理解文本信息，還具有解析聲音、圖像、視頻中信息的能力，人工智能通過模擬人腦思維方式分析其中的內在邏輯，并通過自主搜索相關信息完善自身模型，實現迭代非線性分析[9]。在這種分析模式下，人工智能對腐敗案件相關線索進行整合、做出判斷，通過“剝絲抽繭”的方式從“魚龍混雜”的信息中篩選出真實信息，通過模擬分析腐敗主體隱藏的復雜行為動機，進而提升新型腐敗的查處、治理成效。

（三）以精準預測破解腐敗手段迷惑性難題

腐敗主體具備更強的數字智能思維能力，會充分利用人工智能等科技工具隱藏真實身份，使用的新型腐敗手段也更具迷惑性，使得紀檢監察機關更難識別和預防。人工智能憑借精準預測功能，可以破解腐敗主體采用的迷惑性腐敗手段，提升腐敗案件發現偵破的準確率。

人工智能的精準預測功能源于強大的數據挖掘、整理功能。在對龐大數據資源進行挖掘整理后，人工智能可以通過對相關歷史數據的分析，生成腐敗數據畫像并進行腐敗行為自動識別，對腐敗風險進行預警。在數字智能時代，腐敗主體會運用科技手段達成隱蔽行為、逃脫追蹤的目的，同時很多交易行為都會在數字平臺留下無法完全清除的數字痕跡，無論是一筆異常的資金交易還是公職人員的異常信息變動，都難以逃脫人工智能的監測。同時人工智能還可以通過物聯網、GPS、傳感監控等技術工具時時監測腐敗主體在公共場域發生的交易、交往行為，對腐敗交易過程生成相關的記錄影像[10]。這些“蛛絲馬跡”都可以成為人工智能進行精準預測的關鍵數據，人工智能通過對這些信息進行深挖并比對以往案件，使用VR場景模擬功能模擬可能發生的多種情況，對相關人物或者相關單位進行風險預判。同時，紀檢監察機關還可以通過建立廉情數據庫、智慧紀檢監察系統等開展信息的統計與分析，從中總結新型腐敗發生的規律，分類整合各種腐敗風險信息，主動向可能發生腐敗行為的單位進行預警并提出針對性改善建議，不斷完善腐敗風險預防機制[11]。

（四）以快速處理消除腐敗影響廣泛性難題

新型腐敗與傳統腐敗相比具有更廣泛的危害性，會對國家安全、社會治安、經濟發展等多方面造成嚴重損失。人工智能的快速處理能力，可以在最大時限內減少新型腐敗問題帶來的危害。

人工智能與其他技術的區別在于其超強的數據處理速度。摩爾定律是預測數據處理能力的經典標準，近年出現的通用人工智能模型的迭代速度遠遠超出這一定律，具備強大的迭代進化能力[12]。現有的人工智能有著遠超先前人工智能的運算能力，能通過模擬神經元網絡系統，在大數據基礎上建立模型并逐級迭代優化，以“大數據+自我監督學習+大算力”模式，優化分析出最優解[13]。這樣強大的數據處理能力使人工智能可以保持全時段工作狀態，在授權獲取縱向間各級政府信息資源，橫向間行政、司法、稅務、交通、金融、通信等信息后，通過強大算力從腐敗交易行為的異常性、虛假性、關聯性等角度進行快速分析，能夠同時處理大量案件。對腐敗行為的快速準確偵破，能大幅提升腐敗查處時效，大大降低腐敗行為延續可能產生的危害性。此外，人工智能還可以輔助紀檢監察人員快速做出分析決策，能極大減少人力成本，提升腐敗整體治理效能。

三、人工智能賦能新型腐敗治理的現實挑戰

人工智能應用于反腐敗領域不僅能實現對新型腐敗的有效治理，還會推動國家治理模式發生深刻變革[14]。不過，從實際運用層面來看，人工智能賦能新型腐敗治理仍處于探索階段，還面臨著理念認知不到位、運行機制不暢通、專業人才較匱乏、倫理風險較突出等現實挑戰。

（一）理念認知不到位

數字智能時代下，將人工智能、大數據、區塊鏈等科技融入反腐敗工作是時代的必然要求，也是黨和國家明確支持的發展方向，因此紀檢監察人員必須意識到人工智能融入腐敗治理的重要意義。在反腐敗斗爭實際工作中，紀檢監察人員卻面臨著理念認知不到位的挑戰。

1.一些紀檢監察人員對人工智能的運用缺乏整體性認識。部分紀檢監察人員對人工智能的認知可能停留在某些單一化功能運用方面，只懂得簡單的使用方法，未能全面、深入、系統了解人工智能的整體功能，更不了解其中的運行原理，使得在腐敗治理工作中未能完全發揮人工智能的綜合優勢。

2.一些紀檢監察人員缺乏運用人工智能的自主意愿。有些情況下，紀檢監察人員仍沿用傳統思維方式、不愿走出自身“舒適區”，不愿主動學習人工智能技術，或者過度擔憂人工智能的負面影響，造成“因噎廢食”不敢運用的局面。在腐敗具體治理過程中，部分紀檢監察人員不愿、不敢大膽使用人工智能技術，將之視為可能“搶飯碗”的“洪水猛獸”，這些陳舊的理念認識限制了人工智能的使用范圍與強大功能的發揮。

（二）運行機制不暢通

機制暢通是技術賦能的關鍵保障，設計合理的機制體制能最大限度發揮人工智能的先進性、智能性優勢。但是，在人工智能應用于腐敗治理領域的實際情況來看，“信息孤島”、多元技術協同等問題，阻礙了人工智能賦能新型腐敗治理的效能發揮。

1.信息共享機制缺乏導致“信息孤島”問題。人工智能在腐敗治理應用中需要以大量數據共建共享為基礎。由于反腐工作涉及諸多不同行業與部門，需要通過跨部門、跨領域的協作來實現信息整合與共享。然而，現實工作中由于存在部門壁壘、數據保護、溝通不暢等問題，不同部門在數據共享方面存在體制機制不順的問題。由于不同部門間或者地域間大數據平臺建設存在差異性，數據標準也不完全一致，數據共享政策也有所區別。加之，不同政府部門之間具有不同的數據保密性要求。這些因素的存在導致信息共享機制不暢通，客觀上造成了“信息孤島”現象，導致反腐數據資源無法被人工智能充分利用，降低了人工智能賦能腐敗治理的成效。

2.多元技術協同機制不暢導致“數據壁壘”問題。在人工智能賦能腐敗治理過程中，需要與其他技術相配合，才能更充分發揮協同治理效果，也就是說在多元技術之間建立起協同機制是實現更好賦能的關鍵。人工智能需要大型數據庫、云平臺、視頻圖形媒體資源等提供足夠龐大的數據訓練模型，也需要強大的互聯網基礎設置做支撐。但是現實工作中，神經網絡、機器學習、深度學習、自然語言處理等技術發展不同步，運行所需的基礎性操作平臺要求不一致，這些技術壁壘的存在影響了技術之間的互聯互通，也進一步限制了人工智能賦能腐敗治理的運用范疇和效果。

（三）專業人才較匱乏

在傳統的反腐敗斗爭形式下，紀檢監察人員可以依靠豐富的反腐敗斗爭經驗。但隨著數字智能時代的飛速發展、人工智能技術的爆發式升級，紀檢監察隊伍面臨著人工智能專業化人才匱乏的問題，限制了人工智能技術在腐敗治理中的運用范圍。

1.紀檢監察隊伍中缺乏擁有人工智能運用能力的專業化人才。2023年6月，麥肯錫發布報告稱，到2030年，中國的AI人才缺口將達到600萬[15]，當下，全球人才供應只能滿足市場人才需求的三分之一。在人工智能領域人才需求激增背景下，反腐領域也同樣面臨著這方面人才匱乏的問題。實現對新型腐敗的有效治理，在數據平臺的搭建開發、數據的錄入、數據挖掘、深度分析等方面都需要擁有人工智能運用能力的專業化人才加盟來提供相關的技術支持。

2.新型腐敗治理工作中還缺乏兼具人工智能專業技術和紀檢監察工作經驗的復合型人才。新型腐敗的新特點對專業人才提出新要求，需要其既具備運用人工智能的理念與能力，也要熟悉紀檢監察工作的相關規定、紀律要求。因為紀檢監察工作本身就是一種專業化程度、保密性要求都特別高的特殊工作，也是數智化時代對復合型人才的重要要求。但是，這樣的復合型人才特別缺乏，需要下大力氣來培養、打造這樣一支復合型紀檢監察人才隊伍。

（四）倫理風險較突出

在治理新型腐敗問題過程中，由于需要大量的數據來發現問題，在數據收集、使用、共享過程中也帶來了一系列倫理風險。

1.人工智能在賦能腐敗治理過程中可能使紀檢監察人員產生技術依賴問題。人工智能的應用為腐敗治理提供了更為便捷的工具，其強大的功能也可能讓使用者產生過度的依賴心理，弱化了紀檢監察人員自身的判斷力與主觀能動性。人工智能具有深度分析、快速處理等功能，其強大的分析決策能力有時會讓一些紀檢監察工作人員喪失了進行客觀全面分析的能動性，過度依賴人工智能給出的結果，忽視復雜案情背后的各種復雜因素的存在，弱化其自主判斷力。

2.人工智能在賦能腐敗治理過程中帶來一定的信息安全隱患。信息安全是國家總體安全的重要組成部分，而人工智能在搜集、使用大量反腐數據過程中在可能存在信息泄露的風險。在國家信息安全層面，如果在治理新型腐敗的過程中使用ChatGPT等這樣一些國外技術，將可能帶來泄露我國政府信息的風險。在個人信息安全層面，人工智能在反腐領域的使用會收集一些個人通訊信息、財產信息、交通信息等關鍵信息，在對這些信息進行收集、分析、共享時可能會侵犯個人隱私。

3.人工智能在賦能腐敗治理過程中存在決策喪失科學性、公正性的風險。由于人工智能的決策方式僅僅依賴于數據模型算法，而在目前的算法制定中可能存在一些漏洞，即設計者在主觀上希望得出的決策公平中立，但在數據訓練、使用的過程中，現實中的數據使用可能存在一些人為的算法設定錯誤，讓人工智能計算后得出的結論產生偏見性、偏頗性。這種帶有偏見傾向性、偏頗性的人工智能算法應用于腐敗治理工作，會導致其提供的決策結論不是非常科學與公正的，進而誘導一些紀檢監察工作人員產生錯誤的決策結論，帶來一些負面的影響。

四、人工智能賦能新型腐敗治理的優化路徑

要應對人工智能賦能新型腐敗治理的現實挑戰，需要從理念引導、機制創新、隊伍建設、倫理治理四個維度出發，進一步優化人工智能賦能新型腐敗治理的一體化實現路徑，發揮四維度協同作用，提升人工智能反腐整體效能。

（一）理念引導：強化人工智能反腐認知

理念引導是人工智能更好賦能新型腐敗治理的首要條件。人工智能作為引領未來科技變革的關鍵性技術，在反腐領域已經得到較為廣泛的運用。因此必須要引導紀檢監察工作人員形成對人工智能運用的正確認知，更好發揮其主觀能動性。

1.要不斷更新完善紀檢監察工作人員的人工智能運用知識體系，形成正確認知。通過系統的學習，特別是人工智能專題化的教育培訓，來進一步提升紀檢監察人員對人工智能知識的掌握、理念認知程度。特別是要補充學習基礎數學、機器學習、深度學習、信息倫理等核心知識，還需要學習提升計算機運用能力、數據收集分析能力。通過深入了解人工智能的運行原理，掌握運行技巧，打破其神秘性帶來的使用被動性和決策依賴性問題。

2.要不斷提升紀檢監察人員對人工智能的運用技能，保證數據使用安全性，保護個人隱私安全。這需要一方面在反腐數據收集、使用、共享時制定更為嚴密科學的規范標準，設計更加科學合理的數據使用流程，確保使用時的信息安全。特別是在具體案件辦理過程中，要增強紀檢監察人員對涉案人員個人隱私安全的保護意識培養，不能隨意使用、泄露與案件無關的個人隱私信息；另一方面，要在使用人工智能過程中通過專業化培訓來提升其運用技能，破除認識的狹隘性，既克服害怕運用人工智能的畏難情緒又避免全靠人工智能進行決策的過度依賴情緒，增強紀檢監察人員運用人工智能的主動性和積極性。

（二）機制創新：完善“制度創新+人工智能”治理模式

人工智能賦能新型腐敗治理是一項復雜、細致的系統性工程，暢通的機制是人工智能賦能新型腐敗治理的必要保障。反腐鐵三角理論提出治理腐敗主要依靠廉政領導力、制度和科技三大要素，以往的研究中有學者提出“制度+科技”的治理模式[16]。借鑒已有模式，需要在數智化背景下繼續推動機制創新，不斷完善“制度創新+人工智能”的治理新模式，提升人工智能賦能效果。

1.完善反腐部門信息收集制度。要解決好“信息孤島”“技術壁壘”等現實問題，需要制定更為科學、嚴密、規范的人工智能運用政策體系，加強各地區政府各部門之間的數據共享協作與溝通，建立規范有效的數據收集、共享平臺或者通道。設計相關政策制度，不斷統一數據采集的標準化要求，不斷擴大數據收集范圍，完善數據采集機制，確保入庫數據更加真實可靠。此外，還要特別重視建立數據從采集到管理到運行全過程的專人專崗負責制度，保障信息安全，實現信息的高效暢通流轉。

2.促進多元技術融合運用于新型腐敗治理。以人工智能作為主導，加速引入大數據、區塊鏈等新興科技，使多元技術發揮協同合力。實際運用中，發揮人工智能主導作用，積極借鑒人工智能在教育、醫學、科研等領域的最新應用成果，學習其他領域的先進算法，不斷提升腐敗治理領域數據運用的質量與效果，最大發揮制度的保障作用與科技的創新作用，以暢通的多元運行機制助力腐敗治理。

（三）隊伍建設：打造專業化人工智能反腐隊伍

人才支撐是人工智能賦能腐敗治理的重要基礎。人工智能反腐隊伍建設要從加強人才隊伍的引進與培養技能入手，加速培養具有人工智能技術與具備紀檢監察經驗的復合型人才，培養具有人工智能思維與敏銳反腐意識的先鋒人才。

1.不斷引進人工智能專業化人才，打造多元化人才隊伍。可以通過搭建反腐合作平臺、設立人才培養合作項目、跨單位人才共享等方式吸引其他領域的人工智能人才為治理新型腐敗提供幫助指導。通過制定相關人才引進政策，以兼職、外聘或者自由就業等多種方式鼓勵更多人工智能專業人才加入到紀檢監察隊伍之中。此外，還可以通過建立新型腐敗治理人工智能研究中心等專業化機構來吸引更多科研人才從事人工智能反腐領域的研究，邀請相關專業的專家合力建立人工智能反腐智庫，為人工智能反腐貢獻智力支持。

2.開展教育培訓，加強人工智能反腐隊伍人才培養力度。一方面，紀檢監察部門可以通過與人工智能研發運用實操部門合作來聯合培養專業化人才，共同設置人才培養方案，以技能+學歷的方式對這類人才進行中長期培養；另一方面，可以對現有紀檢監察人員邀請人工智能專家開展定期授課培訓，鼓勵紀檢監察人員與人工智能專業人才開展多種形式的交流與合作，通過案例學習、模擬訓練、學習交流等方式來學習最新的技能，改變認知理念，以較短的時間、較低的成本解決紀檢監察人員理念認知不足、技能儲備不足等問題，使他們成為反腐領域的復合型人才。

（四）倫理治理：推進人工智能治理“技術向善”

在人工智能倫理方面，我國近年來已出臺一系列制度措施，如成立國家科技倫理委員會及人工智能倫理分委員會、發布新一代人工智能治理原則等，需要運用這些制度舉措來推進新型腐敗治理中的人工智能“技術向善”。

1.要鼓勵紀檢監察人員增強自主意識，破除科技依賴心理。通過系統化的學習培訓來消除一些紀檢監察工作人員存在的“唯科技論”錯誤認知，要在實際工作中通過集體研判來避免出現過分“迷信”人工智能分析判斷的技術依賴問題。在腐敗治理中要鼓勵紀檢監察人員充分發揮主觀能動性，鼓勵他們多大膽嘗試人工智能的運行新方式或者使用新領域，避免對人工智能的機械化應用或者單一化運用。

2.要加強對人工智能反腐領域信息安全的制度監管。針對人工智能賦能新型腐敗治理可能產生的信息安全隱患，應建立保障信息安全的制度體系。在實際工作中，努力構建政府監督、公眾監督、輿論監督、網絡監督等多種監督方式構成的科技監督體系，加強對泄露關鍵信息的追責問責機制建設，通過對此類事件或者人員的一查到底、一追到底“曝光”來產生警示示范作用，預防信息泄露。對于個人隱私問題，應明確人工智能反腐數據的收集、使用、共享邊界問題，明確數據持有者的權責問題，確保涉及個人隱私的數據在嚴格界定的范圍內合理使用，保障人民隱私安全。

3.加強對“技術歧視”的監管與審查。算法設計是“技術歧視”產生的根源;優化算法是避免“技術歧視”的關鍵。然而在實際應用中人工智能的這種“錯誤”一般人員難以發現。因此，必須通過聘請專家、集體協商、人工審查等方式加強對人工智能決策結果運用的監管控制，及時糾正出現的錯誤決策，為人工智能賦能加一道“保險”。

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