Page 73 - 《党政研究》2026年第4期

算法实现可解释性，破除 “黑箱运作”，保障治理过程可监督、可质疑、可修正。运用技
术手段实现算法逻辑可视化、决策依据公开化，防止算法异化侵蚀治理公平性与公信力。
二是构建技术风险防控与反制能力。坚持 “以技制技”，研发针对深度伪造、智能诈
骗、算法操纵等风险的监测、识别、阻断技术，提升对智能技术滥用的防御能力。推进核
心技术自主可控，摆脱外部技术依赖带来的安全隐患，增强国家治理在智能时代的技术自
主性与安全韧性。
三是规范数据全生命周期治理。严格落实数据收集 “最小必要”原则，强化数据脱
敏、隐私计算、安全存储等技术应用，从源头防范隐私泄露与数据滥用。建立数据流动安
全审查机制，规范政务数据、社会数据、个人数据的采集、使用、共享规则，平衡数据价
值释放与权利保障。
（二）完善法律制度供给，规制技术异化风险
应对人工智能嵌入国家治理带来的复合型风险，首要在于补齐制度短板，构建与技术
发展相适配的法律框架。以法律刚性界定技术应用边界、规范权力运行、明确责任归属，
将智能治理全面纳入制度化轨道，为防范技术异化风险与实现人工智能有序治理提供法律
保障。
一是构建分层分类的智能治理法律体系。针对政治安全、公共决策、舆论传播等高敏
感领域，推进制定 《人工智能法》，明确对算法治理、数据安全、深度合成等适用的法律
条款，完善算法备案、安全评估、数据使用与内容生成规则。同步推动 《民法典》 《刑
法》《知识产权法》等既有法律体系的结构性调适与功能性更新，完善智能技术应用负面
清单，严禁人工智能替代核心公共权力，禁止算法滥用实施信息操纵与社会操控。
二是健全权责清晰的责任界定与配套机制。破解人工智能应用中的责任模糊困境，通
过立法确立开发者、运营者、使用者、监管者四方责任分担规则，对算法偏差、数据泄
露、决策失误造成的损害，实现责任可认定、可追溯、可追偿。围绕智能治理场景的现实
需求，系统建立技术鉴定、算法审计、证据认定等专门规则，为追责提供法治化路径。
三是强化跨域协同的监管体制。打破部门分割、区域分割的碎片化监管格局，建立国
家级人工智能治理协调机构，统筹技术、安全、法律、伦理等多元监管力量，打破部门与
区域分割，构建 “事前审查、事中监测、事后复盘”的全周期监管模式，实现对人工智能
研发、应用、迭代的全过程管控，防止风险跨域传导与放大。
（三）优化经济调节体系，缓释结构转型冲击
人工智能在经济领域的嵌入融合，正重塑产业结构、市场机制与资源配置的方式。基
于此，有必要构建具有前瞻性与弹性的经济调节机制，以实现效率提升与风险抵抗的动态
平衡。
一是强化产业转型引导，促进产业结构升级。针对人工智能对产业体系的颠覆与革
新，考虑设立分行业、分领域、分阶段的转型支持政策，通过税收优惠、金融扶持、技术
补贴等方式，降低产业在智能化转型中的成本负担与适应压力，避免 “急转弯式”替代
带来的结构失衡，推动生产要素有序重组，在新旧动能转换中实现产业体系的平稳升级。
二是健全人才市场机制，缓释就业冲击风险。建立更加灵活高效的人才流动与配置机
制，通过完善分层分类的人才培养体系与终身学习制度，推动劳动者能力结构与技术变迁
同步调整，增强劳动者适应新业态、新岗位的能力。同时，启动转岗帮扶服务和岗位监测
预警，加强重点行业、重点群体的定向支持，防止局部性和结构性失业风险累积扩散。
三是保障能源高效配置，夯实智能发展底座。面对人工智能算力需求快速攀升所带来
的电力消耗压力，需统筹推进能源供给侧优化与算力基础设施布局调整。应通过提升绿色
能源比重、推动数据中心节能降耗与算力区域合理分布，提升能源利用率与供给稳定性。
在此基础上，推动算力与能源的协同配置，实现技术发展与绿色低碳转型的协调统一。

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