政府管理中的AI應用

AI技術通過計算機和算法模型模擬、延伸或增強人類智能，以語音、圖像與文字識別和處理等技術實現與人類的感知交互，并基于大數據、算法和邏輯分析進行自適應式學習，完成一系列復雜決策與自我學習優化。在全球信息化浪潮下，數據信息的爆炸式增長為各個行業和領域帶來了顛覆式的變革挑戰。傳統政府管理模式中數據采集、分析以及決策等相關數字能力已經不能滿足數字化社會的需求。AI技術的應用在高效準確地處理數據信息、提升行政效率與優化公共服務質量等方面起到了關鍵作用。

然而，AI技術在政府管理中的應用也存在諸多挑戰與難題，如受限于技術發展水平的固有缺陷、技術隱私安全問題、法律規制體系不完善、以及新技術場景下政府組織架構的適應性等問題。

AI在政府管理中的應用

1. 政務智能問答

隨著“互聯網+政務服務”模式的深入發展，各地政府門戶網站陸續搭載政務智能問答系統，公眾可以通過語音、文字等輸入方式對智能問答系統提問；智能系統整合數據庫信息并以人機交互的方式輸出解答公眾的提問，使得公眾能夠享受更高質量與效率的政務服務。目前，我國各地政府部門已經普遍采用了智能問答系統輔助政務服務，政府網站上配置智能問答功能已經成為了政府管理服務數字化、智能化的必然要求，對提升辦事效率、改善民生福祉具有重要意義。

2. 行政審批輔助

行政審批作為政府管理的關鍵環節，其審批效率與審批質量直接關系到政府部門的行政管理水平和公眾的辦事體驗。隨著“放管服”改革的持續推進，行政審批普遍呈現出從線下到線上、線上線下深度融合的一體便利、智能高效的發展趨勢，推動著現代行政審批模式的變革與發展。

AI技術可以通過對審批流程、審批標準、審批材料等進行深度學習和理解，輔助政府部門進行準確高效地完成審批工作。通過對審批事項的內容結構進行繁簡分類，智能化行政審批輔助可分為全自動化行政審批和半自動化行政審批。

一方面，對于適用規則簡單、結構內容重復性高、結果可能性有限的行政審批事項，可以采用無人化全自動智能審批模式，根據簡單的許可條件和程序要求形成智能化線性審批結構，由AI系統按照預先設定的標準化流程自動進行核準校驗，完成審批。

另一方面，對于適用規則較為復雜、結構內容具有不確定性的復雜行政審批事項，行政機關可以在AI及相關數字技術的輔助下，將人工審理與AI數字化處理相結合，從而實現線上線下融合推進的半自動化行政審批。此外，智能化行政審批輔助系統還可以通過對審批過程的實時監控和數據分析，及時發現并處理審批流程中的問題，為優化審批流程提供可靠依據。

3. 決策支持輔助

在政府的各類指揮、決策場景下，AI技術能夠對大量的業務相關數據進行分析、處理和學習，從而提供數據支持、預測分析、方案評估、指揮控制、行動處置和風險評估等支持，從而提高決策質量。

基于對數據的大規模計算和分析，AI技術的應用使得政府決策具有了廣泛的數據參考，從而使得政府決策科學性、民主性的大幅提高成為可能。例如，在宏觀經濟調控方面，政務大模型可以整合經濟指標、市場趨勢、政策執行效果等多方面的數據，通過復雜的算法模型進行分析和預測，提前預判經濟形勢的變化，為政府制定相應的財政政策、貨幣政策、產業政策等提供決策支持。

面對日益復雜的社會形勢與問題時，AI技術使得政府決策得以具備前所未有的洞察力和預測力，政府能更準確預測政策成效，評估不同方案預期效果，智能定制化快速生成決策方案，助力決策效率和科學性有效提升。對于決策實施過程中的風險與誤差，AI技術可以通過預測加強重點關注，并實時監測政策運行效果，為政策調整和優化提供依據，確保政策的有效實施和目標的實現。

4. 預防式執法

相較于傳統行政執法，預防式執法作為AI在政府管理中的一種重要創新應用模式，呈現出對數據、算法與算力的高度依賴性特征。執法部門通過監控設備、傳感器、數據采集系統等獲取大量數據信息并進行監測分析，能夠有效預測潛在的違法行為和風險點，從而采取提前介入和干預的執法措施，將違法行為遏制在萌芽狀態。

在公安、市場監管及網絡信息等領域，通過智能化系統和預警機制，自動識別監管對象行為，分析信息數據，為違法行為提供自動報警和跟蹤，為監管提供基礎信息。預防式執法不僅提高了執法的效率和精準度，還增強了執法的威懾力，有效維護社會秩序和公共利益。

綜上所述，AI技術通過數字化、智能化手段，對于優化資源配置、提高行政效率、增強管理服務質量等方面均產生顯著的積極影響，進而增強了社會治理能力。一方面，AI技術的應用減少了政府管理活動中人工操作的工作量，大大提升了政府管理服務行為的響應速度。另一方面，在政府決策制定過程中，AI系統的數據處理優勢得以充分發揮，為政府的決策提供準確、全面、及時的依據，提高政府決策的效率、科學性和民主性。此外，各地政府依托AI技術建成的各類便民服務渠道，在為公眾提供更加便捷、高效的政務服務的同時，有效增強了管理活動的實效成果。

挑戰與問題

1. 技術層面

由于數據算法固有的專業壁壘和較低的可解釋性，AI在行政審批、決策、執法等環節的具體算法運作過程無法透明呈現，不但為政府管理活動問責等機制帶來困難，也會降低公眾對于政府管理活動的信任度。而提升AI技術與算法性能的投入成本較高，在AI技術持續更新迭代的發展過程中，為保證基礎設施、業務需求與技術更新的持續適配，往往需要投入大量成本。

此外，在政府數據采集、存儲和傳輸過程中，數據泄露、篡改等安全風險持續存在，而由于政府管理數據通常具有較高的隱私保密需求，一旦數據安全事件發生，將對政府管理和社會安定造成持續危害。因此，如何保障數據安全也成為AI應用于政府管理的重要問題。

2. 法律層面

相較于技術的快速更新迭代，法律對技術的規制往往具有不可避免的滯后性，AI技術具體應用場景中的沖突尚不能得到法律層面的有效規制，從而影響了政府對AI應用的監管和規范。

此外，由于AI技術的專業壁壘較高，政府在選擇AI技術輔助政府管理活動時往往采取多方合作的形式，因此當AI系統出現錯誤或失誤時，對于開發者、使用者、數據提供者等多方主體，其責任界定難以明確。

3. 政府人員組織層面

政府信息化人才儲備尚存較大缺口，對AI在政府管理活動中的應用推廣產生不利影響，信息化專業人才隊伍培養工作有待進一步加強。AI技術專業性較強，普通政府工作人員普遍缺乏相關的專業知識與技能，難以在日常工作中準確理解并有效運用AI技術。雖然在實踐中政府信息化建設采取外包形式能夠在一定程度上能解決政府部門管理人員信息化專業知識不足的問題，但AI技術的全板塊外包在增加政府信息化建設的溝通成本的同時，也極易導致敏感數據和內部機密文件泄露的數據安全問題，增加政府信息化的安全風險。

此外，加之傳統的組織文化對新技術接受度較低，AI技術的應用有可能在改變政府組織結構與工作流程的基礎上，引發內部權力結構的調整與利益沖突問題，導致AI技術的應用推廣重重受阻。

發展策略

黨的十八大以來，習近平總書記在深刻把握時代脈搏與國家發展的基礎上，提出了一系列關于AI的重要論述，為推動AI技術及應用實踐的發展作出了重要指示。結合AI發展態勢與國家治理需求，為有效應對AI應用于政府管理的一系列問題與挑戰，應重點從以下三個方面入手。

1. 加強技術研發，突破技術難題

在AI技術飛速迭代的發展階段，加強技術研發能夠有效突破政府管理應用中的技術難題。一方面，通過新技術的開發訓練，能夠實現算法模型精度提升與效率優化，從而加強數據收集、處理、分析等全流程的政府管理活動質量，更加有效地輔助政府管理活動。另一方面，在技術開發過程中需要特別加強對數據安全與隱私保護的關注，對于加密、漏洞修復等方面給予重點突破，從而增強系統的安全性與穩定性。

2. 完善法律法規，建立監管體系

現有的法律法規尚不足以覆蓋AI應用于政府管理領域的問題。在數據隱私保護難題方面，歐盟《通用數據保護條例》、美國《加州消費者隱私法案》等法案已經對數據隱私保護作出了較為詳盡的可行性規定，尤其對數據的收集、處理和存儲等環節均提出了一定要求，但由于政府管理場景的特殊性，對數據安全以及隱私保護應當采取更加具體、更高標準的要求，以滿足對于公共安全與社會治理效能的要求。

因此，應加快完善相關法律體系，明確AI系統在政府管理活動中的使用范圍、責任權限等問題，并建立健全AI應用的監管體系，確保政府管理活動中對于AI應用的合法性和有效性使用。同時，在法律體系建設過程中應充分考慮到AI技術的迭代速度與復雜性，追求充分的靈活性和前瞻性，以適應未來可能出現的新情況和新挑戰。

3. 加強人才培養，提升管理水平

從本質而言，AI仍是一種輔助政府管理的工具性技術，為使其應用效能得以充分發揮，仍應對技術工具的使用者進行針對性培訓與提升。為了優化政府組織架構，以適應AI應用體系下的政府管理模式新型，需要著手提升政府人員數字化能力素養。通過開設AI系統培訓等專業信息化課程，培養符合政府信息化發展需求的復合型信息化人才，同時建立完善政府信息化教育制度和人才信息化教育評估體系，從而根據評估結果有針對性地推動政府信息化建設。

誠然，AI技術在政府管理中的應用尚存諸多問題，但未來隨著“放管服”改革與數字化政府建設的持續推進，AI與政府管理的深度融合將成為大勢所趨，政府管理模式的智能化水平也將持續提升。AI技術在為政府管理作出重要輔助作用的同時，也應當得到妥善的規制與監管，從而確保其在合法合規的框架內運行，為構建智慧政府與社會治理體系提供有力支撐。