人工智能嵌入咨政研究的倫理挑戰與應對

1前言

自20世紀中葉“人工智能”（artificialintelli-gence，AI）概念誕生以來，該領域已走過數十年發展歷程，且仍在不斷演變。隨著大數據、云計算和深度學習等前沿技術的飛速進步，人工智能已逐步成為推動社會變革的重要動力。人工智能不僅深刻地改變了人們的生活模式，而且在政府治理方面帶來了巨大的影響。新技術的浪潮為政府決策帶來了空前的挑戰與機遇。一方面，政府可以利用互聯網、大數據和算法等科技手段，高效且精準地解決治理難題。例如，通過AI技術分析城市交通數據，進而提升公共交通系統的效率；或者利用AI分析醫療病例數據，優化醫院的資源分配。另一方面，AI技術的應用可能導致政府決策因算法中嵌入的主觀價值觀而帶有傾向性，違背價值中立原則，引發算法風險。隨著全球各國紛紛試點將生成式AI工具引入政策分析流程，例如，美國國會（UnitedStatesCongress）、英國議會科技辦公室（ParliamentaryOfficeof ScienceandTechnology，POST）等已逐步開展AI輔助政策簡報實驗，AI嵌人咨政正成為全球科技治理改革的共同議題。雖然人工智能為提高政府決策效率和質量開辟了新路徑，但其被廣泛應用同樣引發了倫理問題，這些問題日益顯著，亟需人們的關注和解決。

“咨政”一詞隨著歷史的發展，其含義與應用不斷演變。在古代，這一術語主要用來描述輔助國政的職能。例如，唐代的文獻《敘元魏太武廢佛法事》[1中提到：“帝諱燾，以明元帝泰常八年即位，時年八歲，尚在幼沖，咨政所由，唯恃臺輔。”此外，在宋代，“咨政”作為一種官職稱謂，如咨政殿大學士，是授予罷職宰相或其他大臣的官職[2]。在當代，“咨政”往往與黨史研究相關，其核心在于借助歷史經驗來洞察現實，強調以史鑒今、咨政育人的作用。2021年3月31日，習近平總書記在黨史學習教育動員大會上提出：“全面宣傳黨的歷史，充分發揮黨的歷史以史鑒今、咨政育人的作用，是黨和國家工作大局中一項十分重要的工作。”[]這一現象反映出咨政研究的重要性不只限于對過往的回顧，其更深遠的意義在于服務當今現實，并為未來發展提供導向。咨政研究利用歷史的角度為黨和國家制定政策提供寶貴的借鑒，同時，其在全社會范圍內也承擔著教育的功能，引導公眾理解與認同國家的發展方向。咨政研究是一個綜合性的學術概念，其通常指的是通過深入研究歷史、政治、經濟、社會等各個領域的知識，為政策制定者提供決策參考、策略建議和理論支持的研究活動④。咨政研究旨在助力政府和決策者深入洞察當前問題，預見未來發展趨勢，進而制定更加精準、高效的政策與策略。咨政研究覆蓋議題廣泛，不僅涵蓋經濟進步、社會變遷和環境保護，還包括文化教育和諸多其他領域。隨著政治體制改革的深化和制度改革細節的不斷完善，咨政研究在政策制定過程中的重要性正在逐步增強。在眾多關鍵決策過程中，普遍實行一種“先咨詢后決策”的模式。這一模式首先涉及通過咨政研究等多種渠道，廣泛搜集各方意見和建議，作為決策制定的堅實基礎。例如，中華人民共和國全國人民代表大會常務委員會在審議法律草案時，會公開征詢社會公眾的意見，利用媒體和網絡等途徑收集反饋，旨在更全面地優化法律文本。同樣地，美國國會在制定新法律或政策前也會舉行聽證會和委員會討論，以征詢專家、利益團體及公眾的看法。

針對人工智能融人咨政研究的倫理問題，相關文獻不多，可以將探討的視野擴展到人工智能如何影響政府政策制定的倫理層面。目前，關于人工智能在政府決策應用中的倫理問題研究，主要聚焦算法的透明度、數據隱私保護、決策責任歸屬以及決策的公正性等關鍵議題。

（1）在探索算法透明度的學術領域，研究的核心在于剖析人工智能算法的隱晦特性，并深入討論這些特性在政府決策過程中可能觸發的倫理爭議。例如，蘇穩[5深入分析了人工智能算法的“黑箱”特性，提出政府算法的隱秘性并非單純源自技術層面，而是政府運用算法過程中制度與技術相互結合的結果。技術本質上帶有不透明性，其往往忽略數字和規則之外的其他考量因素。

（2）在數據隱私研究領域，彭誠信[、謝治菊[7]、李平[8、桑永婷等[指出，大數據的應用雖然能夠優化政府決策，但其固有的隱私性問題以及數據“孤島”和“唯數據論”等挑戰，為政府決策帶來了顯著的風險。其強調政府在利用人工智能處理海量個人數據時，必須重視隱私保護問題，并努力在數據利用與個人隱私權之間尋求平衡。

（3）在決策責任研究領域，劉宇軒等[10、羅依平等[]、欒宇等[]聚焦人工智能在政府決策中所扮演的角色，深入探討當人工智能輔助決策發生錯誤時，如何合理劃分政府、技術供應商以及公眾之間的責任界限。

（4）在公平性研究領域，何俊華[3]指出人工智能算法中可能內含的偏見，以及其在政府決策過程中如何被放大，進而導致特定群體的不公平待遇。顏佳華[14]進一步提出，政府在運用算法進行決策時，正面臨程序和結果公平性的挑戰。對此，郭琪[15]建議，我國應當實施算法解釋與行政信任的雙重機制，綜合運用多種策略來識別并降低算法偏見，從而提升政府決策的公正性。為了解決人工智能在政府決策應用中的倫理問題，可以參考歐盟《人工智能法案》（ArtificialIntelligenceAct）的政策制定過程。該法案是全球首個全面規范人工智能技術的法律框架，旨在確保AI技術的安全性和倫理性，其將AI系統分為四類：不可接受風險、高風險、有限風險和最低風險。其中，高風險AI系統（如用于關鍵基礎設施、教育、就業等領域）需遵循嚴格的合規要求，包括透明度和可追溯性[1。歐盟《人工智能法案》通過強調透明度、數據治理、倫理審查和公眾參與，為咨政研究提供了一個倫理框架。本文必須致力于加強數據隱私保護、提升算法的公正性和規范技術應用的準則，并提高決策過程的透明度，以確保人工智能技術在政府決策中發揮正面作用的同時，規避可能的倫理風險。

2人工智能與咨政研究的新范式

隨著科技的迅猛進步，人工智能正逐步深入咨政研究的各個層面，引發了一場研究和決策手段的革新。這種跨學科的融合潮流，不僅促使咨政研究模式的創新升級，而且為政策制定與分析帶來了全新的視角與高效的方法。

2.1 人工智能的相關定義

作為計算機科學的一個重要分支，人工智能致力于探索和研究如何構建理論、開發方法、創新技術以及設計應用系統，這些系統旨在模擬、延伸并拓展人類的智能。2023年11月10日，經濟合作與發展組織（OrganizationforEconomicCo-operationandDevelopment，OECD）委員會對人工智能的定義進行了全新闡述，認為人工智能是一種依托于機器的復雜系統，該系統通過設定明確或潛在的目標，能夠自主推導出對現實或虛擬環境產生影響的成果[17]。歐盟《人工智能法案》將人工智能定義為“一種基于機器的系統，被設計為以不同程度的自主性運行，在部署后可能表現出適應性，并且為了明確或隱含的目標，從其接收的輸入中推斷如何生成可影響物理或虛擬環境的輸出，如預測、內容、建議或決定”[18]。人工智能技術在處理海量數據、提升分析精準度以及優化政策建議方面，已經顯著地證明了其廣泛的應用前景，為政策制定者提供了強有力的決策支持。盡管如此，在咨政研究的實際應用中，AI技術的普及引發了一系列的倫理問題。如何巧妙地應對這些挑戰，確保遵循倫理標準，已經成為一個亟待解決的核心議題。

2.2 人工智能在咨政研究中的應用

一般來說，人工智能技術可根據其功能與應用特點被劃分為兩大流派：決策式AI與生成式AI。其中，決策式AI專注于運用算法對海量數據進行深人分析，旨在支持決策制定，提供數據驅動的洞見與預測；生成式AI則通過自主學習機制，模仿歷史數據模式，能夠獨立創作全新的文本、圖像、音頻及視頻內容[19]。生成式人工智能（如ChatGPT和Sora）在內容創作領域大顯身手，不僅助力創作出高質量的文章和藝術作品，還能激發創意靈感并實現內容自動化生成。尤其是ChatGPT，憑借其卓越的數據處理和模式識別能力，為撰寫咨政報告提供了有力支持。在本文的探討范疇中，人工智能在咨政研究的應用涵蓋了數據采集與分析、模式識別、預測模型構建以及決策輔助等多個方面。為了更清晰地呈現當前AI技術在政策研究實踐中的具體工具與用途，本文梳理了常見人工智能工具及其在咨政場景中的應用特點，詳見表1。

表1咨政研究常用人工智能工具Table1 CommonAl toolsand functionsinpolicyadvisoryresearch

2.3 生成式AI在咨政研究中的應用價值

咨政研究旨在為政府決策提供智力支撐，核心在于對政策議題的深度剖析、對不同政策選項的評估以及制定切實可行的執行方案。在我國，咨政研究的主體機構扮演著政府與企業策略顧問的角色，致力于提供策略性建議，以策略智慧助力決策。此類咨政研究以解決具體問題為宗旨，以事實為依據進行嚴謹分析，并以政策建議為最終成果。其核心目標在于協助政府決策者全面把握政策議題、準確預測政策成效，進而提高決策的效率和質量。本文探討的咨政研究，特指結合了人工智能技術的先進方法。這些咨政研究報告利用AI技術高效處理巨量數據，實現了更高精確度的分析和預測，為政府制定科學、合理的政策提供了強有力的支持。

隨著人工智能技術的不斷進步，其在推動社會發展和創新治理模式中扮演的角色日益重要。AI技術正在逐步融入咨政報告的制定與實施環節。尤其是生成式AI的運用，其能夠自動生成研究報告并完成總結，極大地減輕了研究人員的工作負擔。例如，ChatGPT、文心一言、KIMI等工具可通過人機對話的方式協助問題識別與研究框架構建，顯著提高了政策調研初期的效率。此外，這種技術還能迅速構建政策建議和方案，顯著提高了政策制定的效率。在文獻綜述與資料分析環節，Elicit、SciSpace、Connected Papers等AI工具可實現語義關聯推薦、知識提取與趨勢識別，加快了資料梳理與理論建構的過程。在模型設計與數據分析方面，CiteSpace、DataRobot、RapidMiner等工具已被廣泛應用于趨勢挖掘、模式識別與預測建模，輔助研究人員制定更加科學合理的政策建議。AI技術在這一過程中的表現尤為出色，它能夠快速瀏覽數千份文檔，提煉核心信息，并迅速識別行政流程中的冗余環節。得益于其超越人類的效率，AI技術在處理公文流轉任務上表現出色，大幅提升了政府內部行政工作的效率[20]。如AICheck可協助生成政策簡報與規范文本初稿，大幅節省報告寫作時間。

生成式人工智能技術展現出卓越的處理能力，能夠輕松應對海量的文本、圖像、音頻及視頻數據。這一技術為政策分析領域帶來了革命性的變革，實現了數據處理的快速化和高效化。借助生成式人工智能對復雜數據進行建模與預測分析，政策制定者得以準確預判特定政策實施后的潛在影響和結果。生成式AI技術在處理大規模數據集、提升分析準確度以及完善政策建議等方面，已經證明了其巨大的應用前景，并為政策決策提供了強有力的數據支持。因此，在處理政策分析所需的大量數據時，生成式人工智能技術的作用不可或缺，其高效性和準確性對于政策制定至關重要。然而，這些潛力的釋放必須建立在規范化、可信賴的技術設計與倫理保障之上。生成式AI技術在處理大規模數據集、提升分析準確度以及完善政策建議等方面，已經證明了其巨大的應用前景，并為政策決策提供了強有力的數據支持[21]。

3人工智能驅動的咨政研究流程優化與機制重構

得益于人工智能技術的強勁動力，咨政研究的編制與執行機制發生了顯著的轉變。這一變化不僅加速了人工智能產業的迅猛增長，也極大地提升了咨政研究的撰寫效率和品質。在形成和實施咨政報告的過程中，人工智能發揮著不可替代的輔助作用，其涉及從數據采集、深度分析、精準預測，到決策支持以及政策執行的監控與效果評估等關鍵環節。人工智能技術的應用，不僅徹底顛覆了傳統的數據管理模式，而且在經濟決策的每個階段都扮演著核心角色，為咨政研究的開展和決策過程提供了堅實的基礎。為系統呈現AI技術在咨政研究效率提升中的具體作用，本文將其在不同決策環節的關鍵應用進行了整理，見表2。

表2人工智能與咨政研究撰寫效率

Table2Artificial intelligenceand theefficiency of policy advisory report writing

3.1數據管理和收集是政府決策中不可或缺的一環

在咨政研究中，傳統的數據分析手段往往難以應對海量數據和復雜性的挑戰。在這一背景下，人工智能技術，特別是機器學習和大數據分析，為政策制定者提供了全新的分析和決策工具。AI技術能夠自動地從多個渠道收集并清洗大量數據，包括社交媒體、經濟指標、人口統計等多個領域。以北京市生態環境局為例，該機構利用AI技術對實時空氣質量數據進行了深度挖掘，成功建立了首個大氣環境監測大型模型。該模型已推送超過1萬條環境問題線索，準確識別了污染源及其影響因素，為制定更科學、更高效的環境保護政策提供了關鍵依據[22]。人工智能，特別是其機器學習算法，能夠揭示數據背后的隱秘模式，極大地幫助了政策制定者洞悉復雜的社會經濟現象。以新加坡的交通管理部門為例，該部門通過整合交通流量、車輛數據以及人口分布等多種信息資源，運用人工智能技術進行了深入分析，從而制定出更精確的配額和交通管理策略。這一基于人工智能的決策模式，不僅提升了系統的智能化程度，也顯著增強了政策制定的科學性[23]。相比之下，傳統的政策研究往往局限于個人經驗、直覺以及有限的數據集。然而，隨著人工智能技術的引入，現在的政策研究可以依托大數據分析和機器學習算法，為決策提供更加精確和全面的依據。這一轉變極大地提高了決策過程的科學性和客觀性，顯著降低了主觀臆斷和不確定性帶來的風險。在咨政研究的起始環節中，AI的自動化數據清洗、分類與聚合技術系統性提升了數據質量與分析效率，有效縮短了報告編制周期。

3.2 預測未來經濟趨勢

在現代經濟學領域，隨著數據科學的進步，人工智能技術已逐步上升為一種不可或缺的工具。面對傳統經濟預測方法在處理海量數據和高度復雜性時所遭遇的挑戰，AI技術特別是深度學習和強化學習算法，為經濟分析提供了創新性的解決方案。深度神經網絡（deepneuralnetwork，DNN）是在傳統神經網絡（neuralnetwork，NN）的基礎上發展起來的先進模型，旨在模仿人腦的認知機制，以解決多種機器學習問題[24]。深度神經網絡技術已被廣泛融入經濟領域的預測分析，尤其在股價波動性分類預測及商品價格預測等方面表現突出。例如，通過深度訓練神經網絡模型，能夠實現對全球股票市場走勢的高精度預測，從而為投資者提供數據支撐，幫助其做出更加精準和科學的投資決策[25]。深度強化學習（deep rein-forcementlearning，DRL）是一種先進的機器學習技術，其通過與環境的互動進行自我迭代與更新。該算法的核心在于其不斷嘗試并從錯誤中學習的過程，其利用獲得的評價性反饋來持續優化和調整自身的行為模式[26]。DRL結合了深度學習和強化學習的精髓，通過與環境的互動來不斷優化決策策略。以股價預測為例，DRL能夠打造出更為精準的模型，助力投資者洞悉市場脈搏，捕捉投資機會。在咨政研究的預測階段，AI借助深度神經網絡與強化學習等關鍵技術，可實現對宏觀經濟指標與市場趨勢的高精度預測，成為政策分析不可或缺的手段。人工智能技術的介人，已經將咨政研究的預測方式從手動分析過渡到了高效的智能化輔助決策。AI系統展現出卓越的處理和分析大量復雜數據的能力，其能夠洞察數據背后的模式和趨勢，為決策者提供深邃的見解和可信的預測。這一智能化決策支持咨政研究系統，不僅大幅提高了決策的效率和精準度，而且大幅降低了犯錯和遺漏的風險。

3.3資源配置的優化至關重要

咨政報告是政府決策的核心依據，其質量直接受到數據處理效率和預測準確性的制約。利用人工智能技術，政府能夠實現資源分配的精準化和智能化，進而有效優化預算與資源的配置，大幅提高公共服務的效率。人工智能，尤其是其中的機器學習和多種優化算法，為解決復雜問題提供了強大的新工具。在人工智能領域，遺傳算法、爬山算法、粒子群算法和蟻群算法等優化算法被廣泛應用，這些算法已成為基于搜索的回歸測試技術的核心，有助于決策者精確地制定出最優的資源分配方案[27]。例如，面對新冠疫情的挑戰，美國和印度兩國均采納了機器學習模型以預測疫情的發展趨勢。不僅如此，兩國還利用遺傳算法來優化疫苗的分配策略，這一舉措大幅提高了疫苗接種率，并顯著增強了疫情管控能力。依靠遺傳算法，資源分配變得更加精準，有效地降低了感染率和死亡率。在資源配置環節，AI通過大數據分析與算法優化實現資源精細化管理，為政府提供高效分配模型支撐。此外，機器學習的運用使政策研究者能夠從龐大的歷史數據集中提取關鍵信息，洞察疫情發展的趨勢與模式。這一全面優化的決策過程，不僅提高了政策執行的效果與效率，還確保了資源的合理分配和最優化使用。

3.4促進咨政研究政策創新

人工智能技術的應用，為咨政研究中的政策制定引入了革命性的實時監控與反饋機制，并由此推動了政策創新的新進程。AI的控制理論，尤其是反饋控制機制，能夠即時響應并調整系統行為，根據成效進行必要的修正。自適應控制理論更進一步能夠動態調整策略，以適應系統特性的持續變化。在政策執行過程中，AI通過實時數據分析，靈活調整策略，優化政策效果。在監控環節，AI利用狀態空間模型分析數據波動，預測系統未來狀態，確保穩定性和效率。隨著大型語言模型的發展，AI能夠根據立法者所在地域與社會背景、教育程度和專業偏好自動定制政策簡報，提高咨政材料的針對性和理解度。這類個性化服務在提升政策傳播效果的同時，對數據治理和信息公平性提出了更高要求[28]。作為政策創新的重要支撐，AI構建了實時監測與反饋機制，使政策得以靈活調整與動態優化。人工智能的引入，促使咨政研究從傳統的靜態評估轉變為動態適應。政府通過實時數據分析與反饋循環，能夠不斷監控政策成效，并根據最新數據和變化的環境做出精確決策。這種動態決策模式大幅提升了政府應對快速變化的社會經濟狀況的應變能力。

4深入探討咨政研究中人工智能應用的倫理困境

人工智能技術的普遍倫理挑戰主要源于技術本身及其廣泛應用所引發的問題，如算法偏見、隱私泄露和透明度不足等。這些問題普遍存在于人工智能的廣泛應用之中，具有廣泛的普適性，而非局限于某一特定應用場景[29]。人工智能融入咨政研究領域的倫理挑戰，其根源深植于該領域獨特的應用場景之中。這一領域的特殊性體現在技術對政策制定和公眾反饋的深人分析，以及資源分配模擬等關鍵環節的影響與潛在風險。尤其在政策建模這一環節，其是通過對歷史數據的應用和算法分析來預測政策可能帶來的效果。然而，人工智能技術的介人有可能引入算法偏見，比如，在預測過程中，模型可能未能充分考慮弱勢群體的需求，從而影響到政策制定的公正性[30]。建模數據的品質及其來源的多樣性是預測結果可靠性的關鍵因素，數據不完整或存在偏頗將直接影響政策建議的科學性和精確度。進一步地，在分析公眾反饋方面，這一環節對咨政研究至關重要，其通過整合和分析大量的公眾意見，為決策制定提供重要參考。人工智能技術能夠高效地從海量數據中提煉出核心議題并實施情感分析。然而，其應用必須考慮到公眾對分析結果的信賴度，特別是在決策依據透明度不足的情況下，可能會造成信任危機。在資源分配模擬方面，模擬過程借助預測模型以優化資源分配方案，旨在提升政策執行的效率與公平性。然而，數據偏見有可能導致某些地區或群體的需求被忽視，而模型的不透明性也可能激發社會爭議。與普遍的人工智能倫理問題相比較，人工智能在咨政研究中的應用所面臨的倫理挑戰具有獨特性。

4.1數據隱私與安全的兩難選擇

在政策研究領域，處理大規模敏感數據時，必須謹慎權衡高效數據分析和隱私保護的矛盾，尤其是在數據傳輸和存儲階段，隱私泄露的風險尤為突出。在咨詢政策制定過程中，人工智能技術已被廣泛應用于處理諸如人口普查、社會調研以及實時監控等大量敏感數據。數據的高度敏感性要求人們必須重視隱私保護，同時，這些數據可能關聯到國家安全，因此，在處理時必須采取嚴格的保密措施。盡管如此，實際操作中，隱私保護與高效數據分析之間往往難以調和，這一沖突形成了人工智能在政策咨詢研究中的應用所面臨的特殊倫理挑戰。

此外，在公共管理領域，過度依賴算法決策簡化繁瑣的行政審批流程，則可能會加劇邊緣群體和少數族裔的邊緣化，進而引發“數字貧民窟”的現象[31]。在全球的大部分地區，社會救助的數據由于涉及隱私問題而難以保證訓練數據的完整性和時效性，數據更新機制的缺失和數據清洗技術的不足都可能影響數據的整體質量[32]。例如，在部分中西部城市的低保審批與住房保障管理中，居民家庭人口、收人來源以及健康狀況等信息存在不一致或缺失，導致系統識別與分配出現偏差。

在社會救助研究中，因部分地區數據共享機制不完善、數據更新滯后，研究團隊常需依賴第三方數據服務機構補充和校驗信息。這一做法雖然大幅提升了政策分析的工作效率，使團隊能夠迅速發現資源分配的不平衡問題，但同時伴隨著數據安全風險。

由于數據傳輸過程中的安全防護措施不足，一些敏感信息不幸遭到泄露。此類事件不僅揭示了數據管理的技術短板，更凸顯了在政策制定過程中，對數據隱私保護與使用效率之間平衡的迫切需求。如何在保障數據隱私的前提下，高效地實現多維數據的整合，已成為嵌入政策咨詢研究的一項核心挑戰。

4.2 算法偏見對政策公平性的影響

歷史數據中固有的偏見可能會被算法所依賴，從而加劇政策資源分配的不均衡，對弱勢群體造成不利影響。人工智能模型的準確預測與深入分析，極大地取決于所訓練數據的質量。遺憾的是，在政策咨詢研究過程中，數據來源往往帶有歷史偏見或地區不平衡性，這會放大算法偏見，進而損害政策的公正性。在數字治理領域，面臨著“數字歧視”“數字鴻溝”以及社會經濟不平等諸多挑戰。數字弱勢群體常常遭遇排擠和系統性的社會排斥。

此外，由于數字治理的實施主體一無論是企業還是政府一一其算法通常保持不透明，這為歧視和偏見提供了可操作的空間[33]。例如，在城市交通治理的咨政研究中，人工智能系統基于城市中心區域的現有數據建議優化公交線路。該模型雖然提升了線路的運行效率，但忽略了低收入社區缺乏公交覆蓋的問題，導致資源分配進一步向富裕地區傾斜，而弱勢群體的需求被忽視。如2018年亞馬遜公司的自動招聘算法傾向于給含“女”字的簡歷打低分，隱含著算法設計者及訓練者的價值觀[34]。算法技術的發展深受政治因素與資本運作的雙重操控影響，這種影響力的交織構建了一個復雜的框架，使帶有偏見的政策研究得以利用算法技術掩飾其真實的意圖，導致傳統的偏見被披上了現代的外衣重新呈現。意識形態的滲透和內嵌，如今已成為政策研究利用算法偏見推行技術政治化的策略之一。

4.3決策透明性與責任歸屬問題

在政策咨詢研究中，人工智能工具廣泛運用復雜的“黑箱模型”來制定政策建議。這種模型因其內部運作的不透明性，可能在決策過程中引發公眾的不信任，尤其是當決策出現錯誤時，責任歸屬變得模糊不清。決策的不可解釋性有可能進一步侵蝕公眾對政策的信賴。例如，在咨政研究項目中，若使用AI對社會政策潛在影響進行評估，其分析結果一旦導致政策實施后引發重大社會問題，公眾很可能對政府的決策程序提出質疑。以2013年英國政府實施的普惠信貸政策為例，政府依賴AI及數據分析工具評估申請者資格和風險，系統錯誤地將部分合法申請者判定為高風險，導致其福利申請遭遇延遲或被拒絕[35]。面對政策實施的廣泛不滿，公眾對政府運用人工智能決策程序提出了深刻質疑。這種情況凸顯了政府在使用人工智能分析社會政策時遭遇的責任界定挑戰。咨政研究機構在推進人工智能輔助的政府政策制定過程中，必須堅守系統的透明度、可解釋性和公正性原則，確保在問題出現時能夠界定責任，以切實維護公眾利益。歐盟的《人工智能法案》已將透明度定位為人工智能系統的關鍵準則，要求潛在高風險的人工智能系統必須提供明確的決策邏輯，以此提升公眾對政策制定流程的信賴度。需在保持技術先進性的同時，確保人工智能輔助的決策過程對相關方而言是透明的、可解釋的，并且能夠追溯責任。

4.4技術依賴與人類判斷的弱化

盡管人工智能的高效率使其在政策咨詢研究中得到了廣泛的運用，但是對技術的過度依賴有可能削弱決策過程中不可或缺的人類判斷力。過分倚重人工智能技術，可能會削弱專家的判斷能力，從而影響政策制定的人性化與倫理考量。以新加坡住房政策研究為例，由于AI模型缺少專家的適度干預，未能充分考慮特定社區的實際需求，因此某些社區住房資源嚴重短缺，并引起了公眾的廣泛不滿。智能人機協作作為一種新型的互動合作方式，其核心宗旨在于通過人工智能與人類用戶的合作，提高工作效率，優化決策質量，并提升用戶體驗。在這種協作框架下，人工智能主要負責處理數據分析、執行復雜計算和識別模式等工作，而人類則投入其直覺、創新思維和情感智慧，共同促進決策的全面性和準確性[3]。因此，人機協作的本質在于將人類價值觀與AI技術能力相結合，確保決策既具效率也不失人本關懷。在咨政研究及政策制定的過程中，盡管機器可以提供數據分析與預測的支持，但最終決策權仍應保留在人類手中，以確保政策制定既貼合人性，又遵循倫理道德。以芝加哥警察局為例，其開發的大數據預測性警務系統旨在增強對高風險區域的警力部署，但此舉使許多居民持續感受到被監控的壓力，甚至產生不安全感。因此，在使用人工智能輔助咨政研究時，必須重視并確保人類充分參與，這對于維護社會公正性和人性化至關重要。所謂公眾參與（public participation），即在公共政策制定、公共事務執行和公共治理過程中，政府機構和相關部門積極向公眾、利益相關組織和個體征詢意見，傾聽其聲音，并通過反饋機制影響公共管理與決策過程。基于這一理念，人機協作理論強調，人類的直覺、道德判斷以及社會價值觀是機器無法完全模仿的[37]。在AI技術產業化的復雜進程中，眾多利益相關者（如技術開發者、用戶以及政府機構）扮演著重要角色，各方均擁有各自的利益考量，然而，目前AI發展的咨政決策框架尚未充分考慮公眾的聲音與需求。公眾作為AI技術應用后果的直接體驗者，對技術可能帶來的風險有著直觀感受和經驗性的認識，這些認識能夠填補科學理論和實驗室研究的空白，為AI技術的倫理風險評估提供至關重要的社會視角。

5人工智能嵌入咨政報告倫理困境的紓解 對策

隨著人工智能技術在政府決策過程中的深入應用，確保決策的公正性、安全性和透明度變得至關重要。為了應對人工智能在咨政報告運用過程中可能出現的倫理難題，本文從四方面提出了應對策略以供參考。

5.1 數據治理優化

在咨政研究過程中，數據采集與處理環節若缺乏有效的隱私保護措施，可能導致敏感信息外泄，進而侵蝕公眾對政策研究的信心。為了確保決策過程中的數據安全，咨政研究機構需制定并實施嚴格的數據保護政策，包括數據加密、訪問權限的精細化管理以及數據泄露的緊急應對策略。同時，加強對人工智能系統的安全審計，確保其穩定性和安全性。此外，還需提高公眾對數據安全和隱私保護的認識，以增強其對政府決策的信任。以下措施尤為重要。 ① 加強數據加密與訪問權限控制。采用端到端加密技術，保障數據在傳輸和存儲過程中的安全。建立分級的訪問權限制度，嚴格限制對敏感信息的非必要訪問。例如，在醫療領域，可以利用分布式存儲和零知識證明技術來保護隱私。 ② 推動數據隱私保護的立法和技術研發。制定針對人工智能的隱私保護法律法規，明確數據采集和使用的界限。鼓勵開發如聯邦學習等分布式算法，通過分布式計算減少集中存儲帶來的隱私風險。 ③ 提高公眾隱私保護意識。舉辦隱私保護教育普及活動，提升公眾對數據授權和個人隱私權的理解。

5.2 算法偏見治理

為了確保政策建議的公正性，咨政研究部門必須定期對人工智能算法進行偏見審計。由于訓練數據的不均衡或存在偏差，人工智能模型可能會產出帶有偏見的政策建議，忽視弱勢群體的利益，從而損害政策的公平性。為此，咨政研究部門需采取以下措施。 ① 拓寬數據采集渠道，保障數據的多樣性與全面性，確保在數據收集過程中涵蓋不同地域、社群和社會層次的信息，以最大程度降低樣本偏差。例如，在制定扶貧政策時，優先整合農村和少數民族地區的全面數據至關重要。同時，咨政研究部門應積極促進跨部門和跨行業的數據共享，鼓勵社會各界參與，以豐富數據資源庫。 ② 建立算法審計和偏見檢測機制，開發專業的審計工具和流程，定期對模型的輸出進行偏見檢查。加強數據的清洗和預處理，運用先進的分析技術來鑒別和剔除偏見數據，確保輸入至人工智能系統的數據客觀無誤。建立數據偏見監測體系，定期開展數據審計，以便及時識別并糾正可能出現的數據偏見問題。在算法設計階段，公開算法邏輯，以便所有利益相關者能夠理解決策的依據。通過采用可解釋性算法，為決策者提供關于偏見來源及其影響范圍的直觀可視化分析。

5.3 提升決策透明度

在咨政研究領域，人工智能的應用往往因其技術層面的復雜性和透明度缺失，導致公眾難以理解決策的依據，進而影響信任度。為此，咨政研究必須詳盡闡釋人工智能的具體應用及其決策原理，確保公眾能夠洞察算法的工作機制和數據來源。算法治理應優先建立以數據可追溯性、機制透明化和責任明晰為核心的制度體系，以提升公眾的理解能力與信任基礎[38]。此外，咨政研究機構應定期公布透明度報告，建立問責機制，以評估和應對算法決策可能帶來的后果。 ① 打造互動友好的參與平臺。借助人工智能技術，開發易于使用的交互平臺，幫助公眾更清晰地了解政策制定的過程。例如，在交通治理的研究中，可以運用模擬工具直觀地展示不同政策方案對城市交通流量的可能影響。 ② 加強公眾教育和培訓。通過在線課程和公開論壇等方式，普及人工智能在政策制定中的運用，提高公眾的技術認識水平。咨政研究的有關部門應定期舉辦工作坊，邀請公眾參與，演示AI模型如何輔助形成政策建議。 ③ 構建反饋循環體系。設立公眾反饋渠道，利用人工智能技術迅速分析并整合公眾意見，為政策改進提供數據支持。同時，公開政策調整的依據，使公眾能夠親眼見證其反饋如何被采納并轉化為具體的政策成果。

5.4優化人機協作策略

本文明確人工智能的角色僅為輔助工具，最終決策權仍由專家基于技術分析結果進行綜合判斷。在政策研究咨詢中，加強人機交互是解決倫理問題的關鍵路徑。這一策略不僅提高了決策的質量，也增強了政策的透明度，獲得了公眾的廣泛信任。政策制定者借助AI和大數據分析工具，能夠獲得數據支撐與預測輔助，但決策的核心權力必須留在人類專家手中。維護專家在決策過程中的核心地位，保障了決策的人性化與倫理考量。可利用AI輔助技術來優化決策過程，同時也需避免完全自動化取代專家職責。人機協同模式保證了決策在依賴數據分析的同時，也能充分考慮到人的道德倫理維度。有研究指出，構建“AI協助一專家裁決”的雙軌機制，有助于平衡技術理性與倫理責任[39]。此外，確保AI系統的算法和決策過程透明、可解釋，有助于決策者和公眾理解AI的判斷邏輯，增強對AI系統的信任，減少因不透明而帶來的倫理風險。本文建議構建一個在線平臺，鼓勵公眾就政策草案提出反饋、意見和建議，并通過AI分析這些反饋，使決策者能夠更準確地了解民眾的需求和擔憂。在人工智能政策制定過程中，公眾的參與至關重要。應積極推動并落實公眾參與機制，確保公眾有渠道在政策制定中表達意見，使政策更加全面地體現社會的多元利益和核心價值觀。為此，可運用開放論壇、公開聽證會以及網絡互動平臺等多種途徑，廣泛征集公眾的意見和建議，以提升政策的合法性和公眾的認同感。

6結論

總體而言，人工智能技術的融入不僅改變了咨政研究的傳統模式，也為數據分析和政策制定開辟了新的途徑。然而，人工智庫快速發展的同時，也帶來了諸如數據隱私、算法偏見、決策透明度降低以及人類判斷力減弱等一系列倫理挑戰。為了實現人工智能與咨政研究的健康發展，必須強化數據治理、完善算法審查體系、提升政策制定的透明度，并推動人機協作向縱深發展，確保技術進步在提高政府決策質量和效率的同時，堅守公平、正義和責任明確的倫理底線。未來，人工智能在咨政領域的持續進步，亟需跨學科的合作與深人研究，以應對社會需求的不斷變化，為政策制定提供更為精準和可信的智力支持。

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楊平宇：提出研究思路，設計研究方案，撰寫論文并最終定稿；

江翠平：采集、分析數據，撰寫及修改論文。

楊平宇，江翠平.人工智能嵌入咨政研究的倫理挑戰與應對[J].智庫理論與實踐，2025，10（4）：51-61.

Abstract： [Purpose/Significance] This study focuses on the range of ethical challenges arising from the integration ofartificial intelligence into policy consultation research，including bias，privacy breaches，and the lack of explainability in specific application scenarios，as wellas their implications for policy decision-making. It aims to develop an AI ethical governance framework tailored to public decision-making processes and to propose corresponding actionable governance measures， thereby enhancing the capacity of policy advisory research to support evidence-based decision-making and good governance. [Methods/Process] The study begins byrevewing existing scholarly literature in the field ofAI ethics.It then examines thereal-world application of AI in the production of policyadvisory reports and analyzes potential ethical risks associated withsuch applications.[Results/Conclusion] The paper proposes a series of targeted governance strategies，including improving algorithmic transparency mechanisms， establishing cross-sector data-sharing platforms， strengthening public participation and trust-building，and advancing human-AIcollborative models.These measures aim to improve the quality of AI applications in policy consultation research and ofer feasible and practical pathways for think tanks and policymakers.

Keywords： artificial intelligence policy advisory researchethicspublic decision-making