Page 72 - 《党政研究》2026年第4期

责任边界模糊化角度看，人工智能的应用可能会导致责任边界的模糊化，难以界定人类主
体与技术主体的责任。此类风险在 ＡＩ 医疗领域同样存在。２０１５ 年 ２ 月，英国首例达芬奇
机器人辅助心脏瓣膜修复手术发生严重失误，患者于术后一周死亡；据美国食品药品监督
管理局 （ ＦＤＡ）公开数据，２０００ － ２０１３ 年间，达芬奇机器人手术已造成 １４４ 例患者死亡。
同类医疗事件在国内亦属常见，２０１９ － ２０２１ 年涉及手术机器人的医疗纠纷案例已经年均
达到了 １２． ３ 件 。那么，当人工智能医疗系统作出错误诊断或引发不良临床事件时，责
〔 ４２〕
任主体的界定陷入规则困境：究竟应由算法模型的开发者、临床场景的使用者，还是监管
体系的构建者承担相应法律与伦理责任？上述议题在人工智能落地进程中均亟须回应。第
三，人类主体地位弱化与技术异化。过度依赖算法决策，可能使原本由人类自主判断、价
值选择与责任担当逐步让位于技术系统的预设逻辑，持续削弱人类的自主判断力、价值权
衡力与责任承担力，原本以人类理性与伦理判断为中心的决策结构，可能逐渐转向以数据
与模型输出为主导的技术逻辑，诱发 “算法至上”“技术凌驾于人”的异化倾向。这无疑将
对人的主体性、尊严确认、自由选择能力以及全面发展基础构成持续性侵蚀。

四、人工智能嵌入国家治理的风险消弭

人工智能嵌入国家治理所催生的政治、经济、社会、伦理风险，并非单纯的技术失灵
或治理滞后，而是技术理性扩张、制度供给不足、伦理规范缺位共同作用的系统性失衡。
面对数智赋能与风险外溢的双重现实，应以 “十五五”规划纲要 “坚持统筹发展和安全”
重要原则为根本遵循，通过技术可控性改造、法律制度完善、经济结构优化、社会能力建
设与伦理价值锚定，构建全链条风险治理机制，实现人工智能创新发展与国家治理安全有
序的动态均衡 （如图 １ 所示）。

图 １ 人工智能嵌入国家治理的风险生成与消弭示意图
（一）强化技术自主可控，提升技术安全韧性
人工智能嵌入国家治理所引发的风险，要回到技术本身加以把控。换言之，技术安全
是风险治理的基础前提。因此，技术风险需以技术逻辑回应，通过可控化、可解释、可审
计的技术改造，消解算法黑箱、自主决策、数据滥用等内生风险，实现技术赋能与安全可
控的统一。
一是推动算法可解释与透明化改造。强制政务决策、公共服务、社会治理等关键领域

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