Page 68 - 《党政研究》2026年第4期

争与消费者权益保护等问题往往相互交织。２０２２ 年 《互联网信息服务算法推荐管理规定》
由国家网信办、工信部、公安部与市场监管总局联合出台，折射出人工智能时代算法治理
已突破传统部门边界。这是因为算法运行本身兼具数据处理、内容分发 、商业决策 〔 ３１〕
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等多重属性，原有基于行业划分和部门职能形成的制度体系逐渐出现规则重叠、监管交叉
与责任边界模糊等问题，难以独立应对人工智能时代产生的复合型风险。究其根源，在于
人工智能技术演进速度快、应用边界不断外扩，若相关规则长期散见在不同层级、不同部
门之中，且缺乏动态更新，就必然导致规范标准不一、适用分裂与执行脱节。因此，把分
散在不同层级、不同领域的制度加以整合，形成目标一致、口径统一、衔接有序的规则体
系是治理规则的演化趋势。通过强化上位规范统摄，细化配套制度衔接等措施，推动人工
智能嵌入国家治理从 “各管一段”到 “整体贯通”。
３． 治理方式动态化：从经验依赖到算法驱动与多元集成
人工智能给传统的治理方式带来了深度变革。一方面，以 ＤｅｅｐＳｅｅｋ 为代表的人工智
能技术自身具备动态演化特征，其治理逻辑无法沿用传统的静态固化模式。另一方面，传
统社会治理、基层治理等领域的难题向数字空间蔓延，治理场景的复杂性、动态性显著提
升，对现有治理手段提出了全新挑战。
第一，从 “经验依赖”到 “算法驱动”。传统治理方式依赖人类经验与直觉，而人工
智能嵌入后，治理决策更多基于算法对海量数据的分析与预测，治理的科学化、精准化水
平显著提升。这一过程中，“人机协同”“人智协同”以及 “人机数融合”等学界与实务
界的共识逐渐形成，标志着治理方式已由单一人类经验主导转向人类判断与算法能力耦合
的复合决策结构。相较于传统依赖人工裁量的范式，算法能够在既定规则框架下实现快
速、高频、稳定的决策执行，如深圳市福田区运用自主开发的 “政务龙虾”对上万条民
意诉求工单进行分析研判，极大提高了工作效率。第二，从 “单一手段”到 “多元协
同”。传统治理方式主要依赖行政手段，而人工智能嵌入后，治理手段综合运用人工智能、
大数据、区块链等新技术，实现治理工具的创新与升级，打破传统治理的手段单一性与局
限性。人工智能的运行依赖跨部门、跨领域数据的汇聚与联通，应用场景可以横跨公共安
全、市场监管、社会服务、城市运行等多个治理边界。因此，技术手段上的 “多元协同”
在治理实践中也体现在部门之间的协作联动，即人工智能技术将原本分散的治理资源重新
聚合起来，推动治理主体从各自为政走向协同共治。第三，从 “静态滞后”到 “动态调
整”。人工智能嵌入后，新的治理规则需具备弹性适配能力，紧跟人工智能、物联网技术发
展节奏，同步调整规则边界与执行标准。比如 ＤｅｅｐＳｅｅｋ 嵌入政务智能生态后，就促进了各
政务主体与智能环境相互影响、相互融合，形成了一个动态平衡的政务智能生态结构 。
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４． 治理过程全周期化：从事后处置到闭环管控与全域整合
随着治理对象与治理主体的深度交叉融合，传统安全的阶段性特征逐渐模糊，治理过
程中的风险识别、检测、防护等环节的边界趋于模糊，呈现出 “全过程、全周期、全链
条”的发展态势。
第一，从事后处置到事前预警。传统治理过程以事后处置为主，而人工智能嵌入后，
通过对海量数据的分析与预测，能够实现对风险的预见性治理，提前识别潜在威胁，将治
理关口前移。国家数据局 ２０２４ 年发布的 “数据要素 ｘ”大赛优秀项目案例显示，某公司
通过采集工业现场隐患数据，利用视觉 ＡＩ 分析技术对风险进行检测预警，实时发现生产
现场隐患，提升安全生产监管的前置性。第二，从阶段分割到系统集成。以往的治理过程
通常被划分为多个相对独立的阶段，主要是风险识别、监测、防护等环节相互分割，这使
得不同环节之间缺乏有效衔接，容易形成信息断层与责任脱节。随着人工智能技术的应
用，这些环节实现了系统集成，逐渐形成 “事前预警 －事中处置 －事后复盘”的全周期
治理体系。我国已有不少城市部署 “城市大脑”，推进智慧城市建设，将城市中的多元异
构数据汇聚整合，构建统一的数据底座与感知体系。在此基础上，使用算法模型对城市运

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