人工智能對智庫研究運營的影響與適應性轉換

摘要：【目的/意義]針對當前人工智能對智庫帶來的深刻影響，從組織結構、研究方法和運營方式等方面分析多維影響，提出適應性變革的具體路徑。[方法/過程]本文以問題為導向、以應用為目的，按照“影響機理一面臨挑戰—優化策略”技術路線展開研究，闡述智庫智能化轉型的必要性和機理，探討人工智能時代智庫建設的挑戰和優化策略，為人工智能嵌入智庫研究以及建設與運營提供理論支持。[結果/結論]人工智能正在深刻改變智庫的傳統研究范式、內部工作程式、組織結構模式、人員配置陣式、知識管理形式、價值呈現方式和組織文化樣式，需要在相應領域加快推進七大適應性變革。

當前，人工智能（artificialintelligence，AI）大模型的興起以前所未有的速度重塑智庫，正在深刻改變智庫的組織結構、研究方法和運營方式，推動智庫的咨政建言從經驗驅動轉向數據驅動，服務模式從人工交付轉向人機協同，組織能力從專業咨詢轉向生態賦能。加快數智化轉型不僅成為決策部門對智庫高質量服務的現實需求，更是智庫自身生存與發展的關鍵命題。需要深入分析人工智能對智庫機構及智庫工作者帶來的全新場景以及對智庫研究、建設與運營的多維影響，并在相應領域加快推進適應性變革轉換。

1人工智能正在深刻改變智庫的傳統研究范式

1.1大幅拓展智庫研究的寬度

人工智能通過自然語言處理技術和廣泛的數據庫資源，能夠幫助研究人員獲取更多的知識和信息鏈，更全面地了解相關議題，有助于克服“信息繭房”“專業主義幼稚”和“教條主義”的弊端[]。隨著大數據和人工智能技術發展，未來還可能獲取事物的全樣本信息，“由此大大擴展人類的認識領域，獲得多視角、全領域的觀察能力”[2]，大幅提升智庫對社會現象間各種復雜聯系及相關性的認識能力，有力彌補認識盲區和主觀性偏差，增強智庫研究的全面性和系統性。

1.2大幅增加智庫研究的深度

傳統的數據分析方法往往難以挖掘深層次信息。大數據分析和人工智能算法以及未來量子計算等技術，可以幫助智庫研究人員處理大規模的數據和信息，智能化識別隱藏模式，更好地發現問題的規模和復雜性，把握潛在問題和趨勢，深入開展政策分析預判、市場趨勢分析、評估潛在風險，從海量信息中發現不同數據之間的關聯，提煉出核心關鍵問題，開拓研究思路，提供準確的數據支持和決策依據。

1.3大幅加快智庫研究的進度

感知智能、計算智能和認知智能應用于智庫工作，可以大幅提升信息搜集、資料查閱、數據持有、重復性事務等方面的工作效率。“面對海量數據庫，AI就像一位不知疲倦的助手，能極快地提煉觀點、標注爭議，還可能帶來新的文獻發現和線索”[3]。AI能快速分析和總結海量文獻，自動整理歸檔研究報告、新聞資訊，快速修訂文章、制作PPT、翻譯文本，自動生成會議議程、摘要和報告。AI通過實時數據分析，能幫助智庫快速捕捉形勢變化與焦點問題，從而做出更加精準、及時的決策響應。

1.4轉換策略

把建設自主AI平臺作為智庫的新基建。建設智庫實驗室，構建統一的數據平臺和信息系統，開發智庫專用人工智能大模型，布局先進智能算力底座與算法創新體系，突破多模態大模型協同創新、知識圖譜構建與認知智能進化等關鍵技術領域。引入智庫專家參與模型訓練，著力打造具有自主演進能力的智能化決策中樞，全面支撐科研范式變革與創新生態重構，實現社會科學研究與日常辦公的深度融合與協同發展。

2人工智能正在深刻改變智庫的內部工作程式

2.1決策需求的捕捉更加智能化

根植于社交媒體、搜索引擎、新聞平臺、輿情監測系統等人工智能、大模型，數據監測和分析工具，能夠智能推送熱門話題標簽、熱搜榜單、熱點推薦和熱點數據報告，提供熱度趨勢、熱度變化和地域分布等即時信息，智庫“可根據這些新興流量話題開展相應研究”[4]，洞察決策者和社會各界的關切話題，幫助識別和匹配潛在服務對象，提供更多定制化、個性化咨政產品，推動研究成果的轉化和應用。

2.2 人機協同的組合更加格式化

傳統智庫工作模式依靠智庫專家知識和經驗開展社會、經濟、政治等領域的研究分析，發現問題并提出政策建議。隨著人工智能技術的發展，從“人腦”到“人機”，AI工具正在接管政策分析、數據處理及部分決策支持功能；智庫團隊可以利用人工智能算法和工具來輔助問題的發現和解決。大模型正從輔助工具轉變為決策伙伴，正在變成“自主研究助手”；智庫研究向“AI協同驅動”的第五范式轉型。

2.3 智能工具的運用更加穿透化

人工智能技術的應用還帶來了智庫研究方法的創新，極大地拓展了智庫研究問題的可及性和精準度。引入AI技術建模，可實現數據的智能分析、預測和決策支持，獲取更客觀、中立的分析結果。能夠通過全域數據融合機制，實現多機構研究資源、多源異構數據的在線整合，“構建復雜社會系統的動態模型，甚至模擬微型社會以預測政策效果”[5]，實現風險控制。利用AI可在虛擬環境中進行大量實驗，創建沉浸式研究場景，更快驗證假設、推斷出新規律，為解決復雜科學問題提供新思路、新途徑。此外，還可基于用戶畫像開展定制化報告分發，以交互式呈現增強智庫機構與成果傳播的具象化。

2.4 轉換策略

著力解決技術整合與內部協同難題，將AI無縫融入現有業務流程，打破部門壁壘和信息孤島效應，改善智庫內外部協作效率，實現信息實時共享和協同作業，實現真正的數智化轉型。找到人工智能和智庫專家之間的結合點，將人工智能的工具價值與專家的判斷力、創造力進行有機融合，確保解決方案的可行性。建立持續學習與培訓機制，注重培養數智化人才，提升全員的數智化技能與跨界合作能力，縮小智庫部門的智能鴻溝。革新智庫的對外傳播的方式，實現數智化智能推送。

3人工智能正在深刻改變智庫的組織結構模式

3.1去中心化成為必然趨勢

人工智能的應用、開放科學的推廣、技術平權的效應以及智庫機構的結果效能導向，使傳統層級結構逐漸松動。信息傳遞不再依賴單一的垂直通道，組織決策過程更加民主和分散，任務導向型的虛擬團隊與網絡化組織進一步興起，線上線下平臺型組織不斷打破傳統的部門壁壘，以項目為核心的組織形式越發常見，組織的邊界進一步模糊，數據信息共享更為普遍，基層研究人員有更多機會參與決策，倒逼智庫修正傳統層級文化，構建新型協作模式。

3.2生態共建成為必要舉措

人工智能在智庫中的運用，需要智庫與其他部門構建更加便捷、高效的橫向連接，形成新的合作伙伴生態。人工智能本地化、私有化部署涉及硬件供給、軟件開發、軟硬件適配以及后續的運營維護與迭代升級，任何一家智庫都無法以一己之力做到。開發解決方案與專有模型、訓練或微調基礎模型、分攤技術研發風險等也需要智庫與外部機構進行生態整合，如購買外部服務，與相關科技公司共建實驗室等。智庫內部也需要建立以“領域專家 + 數據科學家 + 技術工程師”為核心的“T型團隊”，多方共同構成緊密、穩定的供應鏈、工作鏈、創新鏈，形成共享資源、協同創新、互利共贏的智庫數智化生態系統。

3.3 機構調整成為必定行動

人工智能在智庫的全面落地，需要一些新的功能部門與功能模塊來實施與支撐，數智化轉型推動智庫從項目執行到內部管理的全流程重構。一些智庫可能需要： ① 新設立專門部門，如成立信息中心、數據部，專注信息技術驅動型項目；② 設立數據風險管理部門，負責合規與數據安全；③ 設立專門智庫實驗室及管理運營機構，從事政策智能分析、預警與決策模擬； ④ 在原有部門增加適應人工智能應用的新功能模塊，將人工智能、大數據分析等技術嵌人智庫流程。

3.4轉換策略

適應組織結構扁平化要求，適度減少管理層級和決策鏈條，著力提高組織彈性與組織韌性。鼓勵跨部門、跨行業、跨區域組建團隊協同作戰。做好新設AI部門與傳統部門、人工智能人才與政策研究人員、經驗驅動決策與數據驅動決策的融合，促進資源的優化配置和高效利用，更快響應外部需求變化和咨政建言要求。以服務對象為核心，變革傳統的金字塔型威權管理模式，建立開放型、賦能型領導，有效激發研究人員的積極性和創造力，促進智庫的持續創新和發展。

4人工智能正在深刻改變智庫的人員配置陣式

4.1 “數字員工”成為智庫新成員

數字員工作為“辦公智能副駕駛”，能夠模擬智庫員工行為，“以應用帶技術”的模式正式履職。初級的數字員工（roboticprocessautoma-tion，RPA）能夠幫助智庫解決大量周期性、重復性、機械性的工作任務，大幅提升工作效率和服務水平。未來的數字員工（AIagent），即人工智能代理，將擁有強大的推理和多模態能力，可根據智庫各模塊需求，生成人事、財務、數據處理、政策設計等不同功能的“數字員工”，全面覆蓋現有的業務場景，并自動化處理復雜業務，成為智庫全場景、24小時不間斷的智能員工。

4.2 “AI崗位”成為智庫新標配

人工智能的應用和普及給傳統智庫帶來角色分化。一些智庫開始設置如下新崗位：負責智能體訓練和部署的“AI訓練師”；負責大模型研發和優化的“政策算法工程師”；負責給AI提供標準化訓練數據的“數據標注師”，為AI模型提供有效提示詞的“提示詞工程師”；負責AI內容客觀性與重復率核查的“數據審核師”；負責AI倫理道德審核的“AI倫理師”；負責保護AI系統安全的“AI安全專家”；確保AI合規運營的“AI法律顧問”；開發虛擬現實應用和政策實驗的“虛擬現實工程師”；負責培訓AI相關知識技能的“AI教育師”等。這些崗位有的需要專門設置，有的可實行“一崗多能”，有的則需以共享和市場化購買方式設置。

4.3 “技術 + 業務”成為智庫新要求

人工智能將不斷替代智庫中簡單、重復的研究與管理工作，傳統“人海戰術”模式將發生變化。與此相適應，智庫專家及工作人員也必須在精通專業領域之外，與時俱進，掌握必備的數智化方法與技能，與人工智能合作共事。未來的智庫人員需要更多地關注數據分析和結果解釋，減少機械性的數據收集和處理工作，善于“用數據案例描述現象，用理論工具分析原因，用模型框架解釋變化，用管用方案支招解困”。部分能夠熟練駕馭AI和技術平臺開展研究的專家，將日益展現出明顯競爭優勢，出現極致能力、獨立創造價值的“超級個體”。

4.4轉換策略

重新思考如何在人與AI之間分配決策權，“在政策模擬、趨勢預測及報告生成等環節實現機器智能與領域知識的深度融合”[6]。著眼人力資源與崗位需求變化，通過人員組織方式與人才結構變革調整，實現最優效果。要招募具有AI背景的專業數字人才，構建多元化人才隊伍。注重培養復合型團隊，加快鍛造既能駕馭算法又能守護人性的數智人才。進一步優化培訓體系，設立專門的數智化學院，提供AI、數據分析等課程培訓，跨界聯合高校、科技公司培養人才。研究制定數字員工引入后的崗位設計及人員績效評價問題。

5人工智能正在深刻改變智庫的知識管理形式

5.1 需要高度關注數據隱私與安全

部分智庫研究涉及國家安全、信息安全與保密紀律的事項。人工智能在服務智庫研究過程中所涉及的數據信息，在集中度、開放度以及信息密度和信息體量上，相較于傳統智庫，均呈現幾何倍數增長。利用AI處理涉及敏感信息、知識產權、意識形態、個人隱私等數據時，一旦出現安全漏洞，極可能造成內部信息的大規模暴露，產生嚴重后果。依照智庫研究思維對海量開源信息進行相關性分析及數據挖掘時，也可能形成具有內部性的結論，經由智能推薦系統和內容生成工具分享，從而造成不良影響。AI生成內容也可能模糊研究成果的版權歸屬，從而帶來工具倫理和技術治理方面的挑戰。

5.2 需要高維開展數據識別與評估

傳統智庫研究采信的數據和資料主要源于透明化、結構化和可追溯渠道。通過人工智能輸出的信息，其透明度、客觀性、可解釋性、倫理合規性等方面都因過程“黑箱”存在一定風險。例如，前置的算法偏見和訓練數據偏差可能導致錯誤的結果。海量的數據可能混雜錯誤、虛假甚至惡意編造的信息，一些開放的數據庫中也可能存在部分數據被篡改。AI深度介入智庫下的知識管理要求具備敏銳的甄別能力，在模型開發中嵌入因果推理模塊，建立“可信AI”評估框架等系統，能夠進行嚴格、細致的數據篩選和驗證，解決黑箱模型導致的決策信任危機，確保結果的可信、可用。

5.3 需要高頻參與數據標注與投喂

數據質量和可用性直接影響AI應用的效果。智庫對人工智能助手的專業性、精準性、深透性以及響應的及時性要求更高，對本地化部署的迫切性也很高。要使本地化部署的智能體充分發揮作用，除打通內外部專業數據庫、文獻庫、政策庫、案例庫之外，還需要智庫研究人員持續參與到數據的加工與人工智能的訓練中。智庫研究所需的大量數據資料難以從公共渠道得到，智庫在研究中也會生產和積累大量高質量內部數據資料，通過常態化的數據清洗、標注等處理，再投喂給智能體，就會使智庫擁有越來越強大的人工智能支撐，總而形成獨有的知識競爭力。

5.4轉換策略

建立完善的數據治理體系，在實施智能體的本地化部署中，對敏感數據信息實行必要的隔離運行與痕跡自動清除。在收集、存儲和分析數據時，遵守相關法律法規，保護數據主體的權益。建立自己的數據質量評估體系，從數據來源的可信度、數據收集方法的科學性、數據的時效性等維度，針對獲取的數據進行評估，規避新型風險。構建AI倫理框架，建立“人性篩網”，對AI輸出進行價值觀校準，通過交叉驗證規避倫理風險，確保AI應用的科學性、公平性、可靠性。針對參與數據處理及人工智能訓練的人員，建立相應的業績激勵制度。推動“可信AI”理念落地，提升決策過程的可解釋性，回應公眾對黑箱算法的信任危機。

6人工智能正在深刻改變智庫的價值呈現方式

6.1對鞏固智庫機構的主體性提出挑戰

AI深度滲透智庫領域加劇了原有部分崗位與功能的可替代性，技術平權加速了智庫的祛魅化進程，未來智庫合法性與價值邊界擺上了桌面，必須順應潮流、主動思考應對。要樹立主體性自信，認識到智庫與AI在決策權競爭中具備的“人性優勢”，在理論思想深度、創造力、想象力、審美力以及同理心、情感理解能力、價值觀等方面的無可替代性。在極端政策場景、復雜社會情境任務等非結構化環境，信息不全的模糊環境，需要經驗直覺、文化適應性進行風險決策的環境，以及需要平衡倫理與創新、效率與公平等的環境中，AI都難以替代。智庫智能體的不斷迭代進化，也需要智庫專家進行輔助和賦能。

6.2給建設垂直領域的護城河帶來考驗

智庫要在不確定的未來找到確定性支點，繼續發揮應有作用，結合AI帶來的沖擊，差異化做好垂直領域的能力與資源儲備，構建自己的“護城河”。要做好非結構化知識資產的沉淀與保護，建立隱性經驗、非結構化訪談記錄、閉門會議記錄、非公開策略等AI無法復制的“暗知識”庫，通過知識蒸餾技術轉化為AI可理解的知識，形成獨特研究范式。人工智能的能力最終取決于其所獲取的信息數據。只要智庫在細分領域不斷深挖積累獨有、精深的知識，下沉一線調查研究，掌握排他性信息數據，人工智能就永遠無法在此領域超越，同時使智庫具備對人工智能糾錯的能力。

6.3為智能展示手段的滲透率創造契機

以智能化、沉浸化、新銳化展示研究成果與政策主張，是智庫價值體現的重要途徑。要發展沉浸式政策體驗產品，開發虛擬現實（virtualreality，VR）政策推演系統、元宇宙政策實驗室，模擬政策實施場景與實施效果，為政策制定提供定制化政策沙盤動態推演支持。利用AI生成短視頻，自動融合三維（threedimensions，3D）結構圖、動態數據看板等多模態內容，將復雜政策報告轉化為簡潔、生動的情景表達。提供智能決策儀表盤服務，集成預測分析、政策模擬與風險預警功能，開展“決策一反饋一迭代\"閉環管理。結合政策動態生成風險評估報告，利用量子計算流體動力學仿真等技術評估和呈現政策效應。

6.4轉換策略

數智化武裝既作為智庫的生存之戰，也作為價值躍遷的機遇，著力在提出真問題、駕馭技術工具、場景洞察力、高階策略制定等方面體現核心價值。聚焦創造差異化內容，提供“專精特新”知識交付與服務，打造獨特價值標簽，形成不可復制的優勢。構建“AI + 專家”雙核驅動的智能決策支持系統，推動智庫從傳統經驗驅動型向智能驅動型轉型。聚焦優長領域鞏固專業權威，持續產出定制化、個性化、高端化報告。使智庫工作者從“知識生產者”轉型為“智慧連接器”，與智能體形成共生關系，構建“人類洞察 + 機器智能新型競爭力，在智能化浪潮中實現可持續發展。

7人工智能正在深刻改變智庫的組織文化樣式

7.1觀念上，要實現從“被動適應”到“主動擁抱”的轉變

智能化、數智化首先沖擊和倒逼的是理念轉變與認知升級。要克服抵觸情緒，積極看待人工智能技術為智庫發展帶來的新機遇、新利好，積極、主動擁抱AI技術和智能時代。清醒認識到數智化轉型將徹底重塑智庫格局，技術主導型智庫將占據主導地位，從而保持開放心態，樹立“人機協作”思維，不斷學習和適應，勇于創新，更好地為社會和經濟發展提供智力支持。自覺構建“T型能力矩陣”，成為“智能協作型員工”，兼具政策分析能力與算法解讀技能，將“技能疊加AI”的復合能力轉化為競爭力，驅動智庫向更高層次發展。

7.2執行上，要實現從“部門主推”到“主官主抓”的轉變

在組織中，管理者和決策者對AI的看法，直接決定了AI能否被智庫采納和推廣，決定了AI采納和推廣的力度與速度。要實施“一把手工程”，制定清晰的數智化轉型戰略，明確AI應用的目標、優先級、關鍵領域、預期成果以及具體的路徑、時間表。持續關注AI技術的發展趨勢，根據外部變化不斷調整和優化，推動自身業務轉型和發展。實施“數字導師”計劃，促進資深專家與AI工程師的知識共享與協同合作。著力推動智庫的價值導向、技術工具與組織規則三維共振，避免出現“技術超前、制度滯后、理念缺位”的割裂狀態。

7.3制度上，要實現從“零碎規整”到“系統支撐'的轉變

隨著人工智能的平民化、普及化，未來在智庫的創新應用將進一步爆發；構建與之相匹配的制度體系，更好地推進融合、服務決策、規避風險顯得尤為重要。比如，要建立與數智化適配的績效指標和激勵制度，制定智庫專家數字技能分級認證制度，建立數據科學家與智庫專家雙向輪崗機制，建立覆蓋數據采集、脫敏、存儲、應用的全生命周期管理規范，建立覆蓋技術應用全周期的風控體系，構建“預測一模擬一迭代”動態決策制度，制定統一的數據標準、質量監控機制和數字化咨詢流程標準，制定線上線下融合服務規范，構建算法倫理審查與效果評估機制，完善數智化咨詢成果的版權登記與侵權追責制度，完善數據泄露、技術失控等專項風控制度。

7.4 轉換策略

建立適應智庫AI化的制度文化，形成“價值引領一技術賦能一機制保障”的協同發展體系。將智能化作為發展核心戰略，強化技術思維與業務思維融合，打造開放共享的技術生態，以創新驅動發展。完善風險管理制度，強化“人類主導、機器增強”的協同理念，避免技術依賴導致的主體性消解。建立數據資產管理規范，明確數據確權規則，明確虛擬咨詢、智能診斷工具應用等新型服務操作標準，將數據分析工具使用、數智解決方案等納人晉升考核指標。構建價值驅動的智能倫理觀，規范AI算法的應用邊界，為智庫在智能時代的轉型升級提供系統性支撐。

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Abstract： [Purpose/Significance] In response to the profound impact of artificial inteligence （AI） on think tanks，this study analyzes its multidimensional effects on organizational structure，research methods，and operational models， proposing specific pathways for adaptive transformation. [Method/Process] Adopting a problem-oriented and application-driven approach， the research follows a“mechanism of influence-challnges-optimization strategies” framework. It elaborates on the necessityand underlying logic of think tanks’ intelligent transformation，examines thechallnges andoptimizationstrategies forthink tank development in theAIera，and provides theoreticalsupport for integrating AI into think tank research，construction，and operations.[Result/Conclusion] AI is fundamentallyreshaping think tanks' traditional research paradigms， internal workflows，organizational structures，staffng models，knowledgemanagement approaches，alue presentation methods，andorganizational culture. Consequently，accelerating seven adaptive transformations in relevant fields is imperative.

Keywords：artificial intelligence think tank researchthink tank construction think tank operation