政務(wù)AI本地部署的風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)及其協(xié)同規(guī)制策略

一、問題的提出

伴隨第四次工業(yè)革命的縱深發(fā)展，以通用人工智能為代表的新興技術(shù)逐漸滲透到政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)人類文明邁進(jìn)“智能社會(huì)”。① ２０２５年２月，國產(chǎn)大模型ＤｅｅｐＳｅｅｋ公布開源模型，顯示出其較高性價(jià)比、強(qiáng)技術(shù)性能、輕量級(jí)模型支持等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。② 在此情境下，各地方政府加快推動(dòng)政務(wù)ＡＩ本地部署，開啟了通用人工智能技術(shù)深度嵌入政府過程和公共治理的新階段。截至２０２５年８月１４日，全國３４個(gè)省級(jí)行政區(qū)中已有２４個(gè)省級(jí)政府部門（含自治區(qū)）部署或接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ，覆蓋比率為７１％。全國３３３個(gè)地級(jí)市（不含直轄市等）已有２４９個(gè)政府部門部署或接入ＤｅｅｐＳｅｅｋ，覆蓋比率達(dá)到７５％。③ 以通用人工智能大模型為內(nèi)核的數(shù)智技術(shù)以其動(dòng)態(tài)生成性和開放集成性的特征，推動(dòng)著政府治理的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，并取得了顯著的成效，④但是，由此可能引發(fā)的人工智能風(fēng)險(xiǎn)成為理論界和實(shí)踐界共同關(guān)注的熱點(diǎn)問題。薛瀾等基于技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)關(guān)鍵維度對(duì)人工智能風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，構(gòu)建出與之相適應(yīng)的全譜系政策工具箱，倡導(dǎo)以敏捷治理的理念推進(jìn)人工智能監(jiān)管。⑤ 韓萬渠等認(rèn)為要將算法研發(fā)主體的內(nèi)部規(guī)制、智能算法相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)的中介規(guī)制納入政府推動(dòng)的適應(yīng)性協(xié)同規(guī)制體系，并推動(dòng)智能算法的社會(huì)學(xué)習(xí)，增強(qiáng)人們?cè)谒惴夹g(shù)運(yùn)用中的自主意識(shí)。① 曾雄等提出要構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)溝通的整合性框架，推動(dòng)人工智能風(fēng)險(xiǎn)的分級(jí)分類治理，并設(shè)立統(tǒng)一的監(jiān)管機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌治理。②龐繤認(rèn)為要將人工智能的“直接對(duì)齊”“社會(huì)對(duì)齊”擴(kuò)展至“秩序?qū)R”，為全球的人工智能秩序穩(wěn)定提供重要思路。③ 也有研究從政治倫理、公共決策、數(shù)據(jù)隱私等方面提出相應(yīng)的治理對(duì)策。④

既有理論研究和政策實(shí)踐從多維視角對(duì)人工智能風(fēng)險(xiǎn)及其紓解方式進(jìn)行深入探討，但對(duì)人工智能嵌入政府治理的風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和連鎖性缺少系統(tǒng)分析，難以有效應(yīng)對(duì)通用人工智能技術(shù)嵌入科層體系后不斷迭代引發(fā)的關(guān)聯(lián)性風(fēng)險(xiǎn)。地方政府推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署的過程是新興技術(shù)嵌入科層組織并與之互構(gòu)的動(dòng)態(tài)過程。通用人工智能技術(shù)在對(duì)科層組織運(yùn)行進(jìn)行重構(gòu)的同時(shí)，也必然受到組織情境的反作用限制。這既可能會(huì)對(duì)ＡＩ技術(shù)的應(yīng)用和推廣帶來阻力，也可能會(huì)因科層規(guī)范的限制，增大盲目推進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)。斯科特指出，任何技術(shù)的嵌入都會(huì)在不同程度受到組織結(jié)構(gòu)和利益關(guān)聯(lián)的影響和制約。⑤ 簡(jiǎn)單停留于技術(shù)采納、系統(tǒng)升級(jí)而忽視組織和制度層面的適配性改革，簡(jiǎn)單以“技術(shù)決定論”的方式推進(jìn)治理創(chuàng)新，往往面臨技術(shù)有效性缺失的困境。⑥

另外，政務(wù)ＡＩ是通用人工智能技術(shù)嵌入政府治理的全新形態(tài)。置于國際人工智能話語權(quán)爭(zhēng)奪的情境，ＤｅｅｐＳｅｅｋ等國產(chǎn)大模型帶有科技自立自強(qiáng)的符號(hào)，極大激發(fā)了地方政府推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署的熱情。政務(wù)ＡＩ部署的浪潮使得技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及其與組織、制度互構(gòu)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)被激發(fā)出來。盡管在通用人工智能大模型問世以前，地方政府已在逐步探索將人工智能與政府治理、城市管理結(jié)合發(fā)展的模式，但是相較而言，早期的政務(wù)大模型大多屬于探索性發(fā)展，其本地部署的規(guī)模較小且嵌入程度較弱。大規(guī)模、成建制的政務(wù)ＡＩ本地部署使得治理主體越來越需要人機(jī)協(xié)同行動(dòng)，由此帶來責(zé)任歸屬的模糊性，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)和責(zé)任認(rèn)定的困難。事實(shí)上，政府對(duì)新興技術(shù)的采用往往遵循“成熟后迅速推廣”的策略。但是，有所不同的是，政務(wù)ＡＩ本地部署呈現(xiàn)出典型的“部署競(jìng)賽”態(tài)勢(shì)。

在此情境下，政務(wù)ＡＩ本地部署可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)演化新趨勢(shì)及其應(yīng)對(duì)策略轉(zhuǎn)型，尚未引起學(xué)術(shù)界的重視。因此，本文以政務(wù)ＡＩ本地部署為治理情境轉(zhuǎn)變的邏輯起點(diǎn)，分析通用人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、制度風(fēng)險(xiǎn)及其連鎖效應(yīng)的演進(jìn)歷程，提出風(fēng)險(xiǎn)治理由被動(dòng)應(yīng)急型轉(zhuǎn)向生態(tài)免疫型的理論命題，并聚焦構(gòu)建國家、地方、行業(yè)和個(gè)體多元協(xié)同的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理體系，提出針對(duì)性的行動(dòng)策略，為應(yīng)對(duì)政務(wù)ＡＩ本地部署風(fēng)險(xiǎn)的連鎖效應(yīng)提供對(duì)策建議。

二、人工智能嵌入政府治理的風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)及其規(guī)制轉(zhuǎn)向

１．人工智能風(fēng)險(xiǎn)及其規(guī)制研究的演進(jìn)歷程

學(xué)界已經(jīng)從技術(shù)、制度、結(jié)構(gòu)維度對(duì)人工智能嵌入政府治理的衍生風(fēng)險(xiǎn)開展研究。第一，“技術(shù)本體性風(fēng)險(xiǎn)”關(guān)注人工智能技術(shù)、產(chǎn)品以及服務(wù)本身存在的風(fēng)險(xiǎn)，將人工智能技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)是否能夠達(dá)到相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和功能作為判定依據(jù)，并認(rèn)為當(dāng)前人工智能技術(shù)存在內(nèi)生模型不可解釋性、算法歧視、技術(shù)幻覺、深度偽造等風(fēng)險(xiǎn)。① 人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)出的技術(shù)、業(yè)態(tài)等風(fēng)險(xiǎn)，需要特定治理主體對(duì)其進(jìn)行技術(shù)維護(hù)和分類監(jiān)管。第二，“制度失靈性風(fēng)險(xiǎn)”是指人工智能等新興技術(shù)的迭代演進(jìn)和風(fēng)險(xiǎn)涌現(xiàn)的速率逐漸加快，既有的政策和制度滯后于技術(shù)的發(fā)展，且在政策制定過程中存在信息不足和信息不對(duì)稱等問題，已經(jīng)難以適應(yīng)人工智能規(guī)制的新形勢(shì)。② 同時(shí)，希夫等人的調(diào)查實(shí)驗(yàn)也表明人工智能政策在公平性、透明度方面存在一定負(fù)面效應(yīng)。③ 面對(duì)人工智能的制度失靈困境，需要將以人為本、敏捷治理作為政策制定的基本原則，對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)控制等進(jìn)行包容審慎監(jiān)管。④ 第三，“結(jié)構(gòu)失衡性風(fēng)險(xiǎn)”是將人工智能置于宏觀社會(huì)結(jié)構(gòu)視域，剖析其帶來的消極影響。結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)調(diào)數(shù)字時(shí)代的人工智能逐漸將“對(duì)人的治理”異化為“對(duì)人的擺置”，人被技術(shù)塑造為特定形狀的“積木”，社會(huì)也成為由此搭建的“樂高世界”。⑤ 在此情境下，整個(gè)社會(huì)都被籠罩在人工智能陰影中，這也是海德格爾、列斐伏爾等所討論的人類將面臨被操縱和被奴役的問題。

上述研究總體上展現(xiàn)了人工智能技術(shù)嵌入政府治理可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)及其來源，但并未對(duì)三種風(fēng)險(xiǎn)之間的互動(dòng)關(guān)系開展研究。事實(shí)上，政務(wù)ＡＩ本地部署及其引發(fā)的部署競(jìng)賽使得三種風(fēng)險(xiǎn)之間的演化關(guān)系及連鎖效應(yīng)成為亟待分析的問題。一方面，基于制度主義理論，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)并非獨(dú)立存在，而是會(huì)通過既有的制度結(jié)構(gòu)被放大、轉(zhuǎn)化甚至合法化。技術(shù)系統(tǒng)的輸出一旦被納入行政流程，便會(huì)獲得科層體制所賦予的程序合法性，從而導(dǎo)致技術(shù)性錯(cuò)誤被制度化地采納與執(zhí)行。另一方面，制度自身的路徑依賴、責(zé)任模糊與組織壁壘等內(nèi)在缺陷，也會(huì)反向加劇技術(shù)系統(tǒng)的失效風(fēng)險(xiǎn)。基于公共價(jià)值理論，技術(shù)與制度之間的風(fēng)險(xiǎn)互動(dòng)最終可能侵蝕公共行政的核心價(jià)值。公共價(jià)值不僅僅體現(xiàn)為效率，更包括公平、問責(zé)、透明和民主合法性等多元目標(biāo)。在政務(wù)ＡＩ本地化部署潛在風(fēng)險(xiǎn)的語境下，效率可能異化為系統(tǒng)性失誤，公平讓位于算法歧視，行政透明度則因技術(shù)黑箱與制度復(fù)雜性的雙重遮蔽而顯著下降。由此可見，政務(wù)ＡＩ本地部署處于一個(gè)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與制度風(fēng)險(xiǎn)相互觸發(fā)、相互增強(qiáng)的生態(tài)共生系統(tǒng)。⑥ 技術(shù)缺陷通過制度運(yùn)行轉(zhuǎn)化為更具廣泛影響的決策風(fēng)險(xiǎn)，而制度缺陷又借助技術(shù)應(yīng)用獲得新的表現(xiàn)形式與強(qiáng)化機(jī)制，二者共同導(dǎo)致公共價(jià)值損耗與系統(tǒng)整體韌性下降的連鎖效應(yīng)。

２．政務(wù)ＡＩ本地部署可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)

政務(wù)ＡＩ的本地部署是技術(shù)與制度互構(gòu)的動(dòng)態(tài)過程，其風(fēng)險(xiǎn)不僅包括技術(shù)嵌入后對(duì)特定政府組織帶來的問題，也包括風(fēng)險(xiǎn)從特定組織延展到整個(gè)科層體系及其運(yùn)作機(jī)制的問題。與此同時(shí)，科層體系對(duì)通用人工智能技術(shù)的修正、規(guī)范與調(diào)適作用同樣不可忽視。二者間的互動(dòng)一定程度上加劇了風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和不確定性。基于系統(tǒng)論的視角，政務(wù)ＡＩ本地部署可能觸發(fā)從技術(shù)內(nèi)核到制度環(huán)境、再延伸至社會(huì)經(jīng)濟(jì)層面的鏈?zhǔn)斤L(fēng)險(xiǎn)傳遞，其根本機(jī)制源于技術(shù)內(nèi)在缺陷與制度結(jié)構(gòu)性脆弱之間的相互建構(gòu)與強(qiáng)化。“技術(shù)—制度”風(fēng)險(xiǎn)的連鎖效應(yīng)表現(xiàn)為由內(nèi)致外的圈層結(jié)構(gòu)。最內(nèi)層的風(fēng)險(xiǎn)源于技術(shù)本身的問題，包括算法設(shè)計(jì)偏見、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不完備性或代表性缺陷，以及模型在運(yùn)行過程中發(fā)生的“漂移”。本地部署后，在相對(duì)封閉的本地化環(huán)境中，由于缺少外部數(shù)據(jù)流的持續(xù)輸入、交互與反饋，這些初始性技術(shù)缺陷不僅難以被深度學(xué)習(xí)所修正，還可能因內(nèi)部循環(huán)而不斷自我強(qiáng)化。作為開源的生成式人工智能算法，其在相對(duì)封閉的部署環(huán)境更容易形成風(fēng)險(xiǎn)偏差的內(nèi)循環(huán)并不斷放大。

這些技術(shù)本身帶來的風(fēng)險(xiǎn)并不會(huì)被封閉在政務(wù)運(yùn)行的系統(tǒng)中，因?yàn)檎?wù)系統(tǒng)本身是處于政府縱向?qū)蛹?jí)、橫向部門之間、政府部門與社會(huì)之間的互動(dòng)情境之中。技術(shù)性風(fēng)險(xiǎn)往往被既有的行政體制吸納，甚至被“包裝”為符合工具理性和程序正義而獲得合法性，構(gòu)成第二層次的風(fēng)險(xiǎn)———制度性風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)存在偏誤的算法輸出進(jìn)入行政流程，科層制通過文書流轉(zhuǎn)、指令下達(dá)等標(biāo)準(zhǔn)化操作程序賦予其形式合法性，使技術(shù)性偏誤被納入正式?jīng)Q策結(jié)構(gòu)。與此同時(shí)，制度本身的缺陷———如部門間信息壁壘、責(zé)任界定模糊以及為追求短期效率而對(duì)自動(dòng)化決策的過度依賴———會(huì)進(jìn)一步加劇技術(shù)性風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面效應(yīng)。在缺乏有效審查與問責(zé)機(jī)制的情況下，行政部門可能盲目信任算法輸出，逃避應(yīng)有的自由裁量義務(wù)，導(dǎo)致“自動(dòng)化偏見”在組織內(nèi)部蔓延。這種技術(shù)與制度缺陷的相互嵌套與強(qiáng)化，不僅模糊了技術(shù)與責(zé)任的邊界，也使得糾錯(cuò)機(jī)制難以發(fā)揮應(yīng)有功能。

值得注意的是，上述技術(shù)與制度互構(gòu)形成的復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)并不會(huì)局限于公共行政領(lǐng)域，而是會(huì)繼續(xù)向外擴(kuò)展，傳導(dǎo)至社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的財(cái)政金融風(fēng)險(xiǎn)層。在盲目追求“智能政府”建設(shè)的政策沖動(dòng)下，不少地方政府通過專項(xiàng)債等融資工具大規(guī)模投入ＡＩ本地部署項(xiàng)目，卻因重復(fù)建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)不一與實(shí)際效能不足而導(dǎo)致投資回報(bào)率較低，加重債務(wù)危機(jī)，進(jìn)而可能進(jìn)一步蔓延至金融系統(tǒng)，成為區(qū)域性、系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的潛在導(dǎo)火索。這一從技術(shù)本身到制度中層、再延伸至社會(huì)經(jīng)濟(jì)外圍的風(fēng)險(xiǎn)圈層結(jié)構(gòu)，揭示出風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)性與系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性，加劇了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的復(fù)雜性與不確定性。

３．適應(yīng)智能時(shí)代風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理

對(duì)于人工智能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)踐界和理論界都還處于探索、調(diào)適階段。隨著技術(shù)的快速演進(jìn)和社會(huì)的重視，有學(xué)者關(guān)注到人工智能的規(guī)制體系從技術(shù)依附性調(diào)控邁向主動(dòng)建構(gòu)性規(guī)制。① 但是，針對(duì)人工智能的風(fēng)險(xiǎn)分析及其規(guī)制策略整體上處于“應(yīng)急型風(fēng)險(xiǎn)治理”的范疇。這種風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制策略具有被動(dòng)響應(yīng)、靜態(tài)管控和局部隔離等特征，主要適用于前數(shù)字時(shí)代的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制。人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的級(jí)聯(lián)性、遞歸性、涌現(xiàn)性等特征，表現(xiàn)出其與應(yīng)用場(chǎng)景組織結(jié)構(gòu)的交互連鎖效應(yīng)。應(yīng)急型風(fēng)險(xiǎn)治理在一定程度上忽視了社會(huì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)環(huán)境對(duì)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制作用。

技術(shù)與組織之間的互構(gòu)過程意味著技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)并非孤立存在的，而是與組織結(jié)構(gòu)、文化和制度等多方面因素相互交織。技術(shù)的實(shí)踐特質(zhì)和社會(huì)情境因素共同決定了技術(shù)應(yīng)用的效果和可能的風(fēng)險(xiǎn)。這就要求風(fēng)險(xiǎn)治理策略具備一定的靈活性和適應(yīng)性，以便在技術(shù)與社會(huì)的互構(gòu)過程中找到平衡點(diǎn)。生物學(xué)免疫系統(tǒng)原理強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)只有具備一定的靈活性與自適應(yīng)特征，才能應(yīng)對(duì)不斷變化、日趨復(fù)雜的社會(huì)技術(shù)環(huán)境，這為通用人工智能治理提供了理論借鑒。

置于更大的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行考量，可以將通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同治理體系視為一個(gè)復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中，通用人工智能如同細(xì)胞般與社會(huì)環(huán)境中的其他元素相互作用，共同構(gòu)成一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。技術(shù)的每一次迭代、應(yīng)用場(chǎng)景的每一次拓展，都不僅僅是技術(shù)進(jìn)步的表現(xiàn)，更是社會(huì)結(jié)構(gòu)、倫理觀念、法律法規(guī)等多方面因素共同作用的結(jié)果。因此，通用人工智能的風(fēng)險(xiǎn)治理不應(yīng)局限于算法本身，而是要著眼于構(gòu)建整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的“免疫屏障”。通過風(fēng)險(xiǎn)學(xué)習(xí)激發(fā)社會(huì)對(duì)通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)定和理性認(rèn)知，構(gòu)建一個(gè)適應(yīng)以通用人工智能技術(shù)為代表的新興科技的智能社會(huì)生態(tài)。基于社會(huì)穩(wěn)定、理性的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，推動(dòng)多元主體主動(dòng)識(shí)別、抵御并修復(fù)新興技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，塑造風(fēng)險(xiǎn)免疫屏障，實(shí)現(xiàn)新興技術(shù)的“免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理”。

政務(wù)ＡＩ的本地部署代表著政務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的方向，也是政務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)階段。在此過程中，政務(wù)ＡＩ本地部署既面臨著技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、制度風(fēng)險(xiǎn)及其連鎖效應(yīng)，也面臨著本地知識(shí)庫建設(shè)水平、大模型訓(xùn)練技術(shù)對(duì)算力的需求和科層體系數(shù)智思維的缺失等約束，亟須對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)性治理。政務(wù)ＡＩ涉及多元化的參與主體，僅靠單一的政府主體已經(jīng)難以滿足治理的需要，而是要從國家戰(zhàn)略的層面予以統(tǒng)籌推進(jìn)，并將地方政府、行業(yè)協(xié)會(huì)和社會(huì)個(gè)體納入治理體系中。在國際競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的情境下，國家是通用人工智能治理框架的頂層設(shè)計(jì)者，需要在資源、技術(shù)、制度等方面進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃；地方政府是通用人工智能治理的重要執(zhí)行者和風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任人，需要落實(shí)上級(jí)的頂層制度設(shè)計(jì)、識(shí)別基層的治理需求和風(fēng)險(xiǎn)狀況；算法平臺(tái)和行業(yè)協(xié)會(huì)是重要技術(shù)供給方，為通用人工智能的發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)治理提供技術(shù)化支撐；涵蓋公務(wù)員和公眾的社會(huì)個(gè)體，則是通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)的終端檢驗(yàn)者，也是重要的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別主體。基于此，將國家、地方政府、行業(yè)協(xié)會(huì)、社會(huì)個(gè)體等多層次主體納入通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理框架中，構(gòu)建多元主體協(xié)同的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理體系，成為通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的重要路徑。

事實(shí)上，已有大型平臺(tái)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字安全的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理探索。騰訊安全聯(lián)合ＩＤＣ發(fā)布“數(shù)字安全免疫力”模型框架，提出要在風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)、事件的驅(qū)動(dòng)下構(gòu)筑多層免疫屏障，從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)換為前瞻治理和主動(dòng)免疫。① 無論是理論層面還是實(shí)踐層面，“免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理”正在逐步成為通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理的新模式。② 免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理的概念有助于為理論界從更宏觀的視角審視技術(shù)與社會(huì)的互構(gòu)關(guān)系，提供一種以科技向善為價(jià)值引導(dǎo)，以生態(tài)、有機(jī)和自適應(yīng)為目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)治理總體指導(dǎo)思想。

三、政務(wù)ＡＩ本地部署引發(fā)的技術(shù)—制度風(fēng)險(xiǎn)及其連鎖效應(yīng)

新興技術(shù)在嵌入政府治理的過程中，普遍存在應(yīng)用與風(fēng)險(xiǎn)間的沖突，并呈現(xiàn)高度不確定性的特征。③政務(wù)ＡＩ本地部署重塑了數(shù)字政府治理的基本樣態(tài)，為政府效能迭代升級(jí)提供了諸多可能。但是，以通用人工智能大模型為技術(shù)底座的本地部署模式，使得政府智能治理情境下的風(fēng)險(xiǎn)超越了傳統(tǒng)形態(tài)，即從單一風(fēng)險(xiǎn)為主演變?yōu)榫邆漭^強(qiáng)連鎖性和復(fù)雜性特征的技術(shù)—制度風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)。

１．通用大模型的開源架構(gòu)容易引致數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)

通用人工智能大模型的開源特性使其具備低成本嵌入、靈活性應(yīng)用等優(yōu)勢(shì)，成為地方政府政務(wù)ＡＩ本地部署的優(yōu)先技術(shù)選擇。但是，也正因通用人工智能大模型的開源架構(gòu)，地方政府在技術(shù)和數(shù)據(jù)維度面臨潛在風(fēng)險(xiǎn)。開源也即開放源代碼，是將相關(guān)系統(tǒng)的代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練權(quán)重等進(jìn)行公開或部分公開，并允許用戶按需查看、使用與修改。④ 構(gòu)建開源生態(tài)有助于激發(fā)社會(huì)創(chuàng)新活力，推動(dòng)多元主體的分布式協(xié)作。但是，數(shù)字政府治理以公共數(shù)據(jù)安全為底線，強(qiáng)調(diào)規(guī)避技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及其被不當(dāng)利用的風(fēng)險(xiǎn)。通用人工智能大模型的開源架構(gòu)使其更容易受到入侵者的“上游”漏洞攻擊，招致數(shù)據(jù)與技術(shù)的安全風(fēng)險(xiǎn)。⑤

中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)和云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)和開源推進(jìn)委員會(huì)發(fā)布的《全球開源生態(tài)洞察報(bào)告（２０２４年）》顯示，數(shù)據(jù)安全問題是開源應(yīng)用的首要隱患。２０２３年全球有８４％的代碼庫包含一個(gè)或多個(gè)開源漏洞，這些代碼庫中有７４％存在高風(fēng)險(xiǎn)漏洞。⑥ 通用人工智能與政務(wù)服務(wù)的互嵌過程涉及更多的敏感數(shù)據(jù)和個(gè)人信息，開源架構(gòu)和不當(dāng)?shù)募夹g(shù)處理在很大程度上可能導(dǎo)致隱私泄露、身份盜竊、數(shù)據(jù)濫用等問題。國家網(wǎng)絡(luò)安全通報(bào)中心也指出，使用Ｏｌｌｍａ部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ大模型的服務(wù)會(huì)直接暴露在公網(wǎng)環(huán)境中，人通過特定接口也可訪問并提取模型數(shù)據(jù)，并能夠利用Ｏｌｌｍａ框架的歷史漏洞實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)投毒、參數(shù)竊取和組件刪除等行為，極易引發(fā)數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)。①

相較于傳統(tǒng)的數(shù)字安全風(fēng)險(xiǎn)，通用人工智能大模型本地部署的普遍化意味著數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)被擴(kuò)大化。作為關(guān)鍵的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，政務(wù)ＡＩ涉及的應(yīng)用與服務(wù)是政府運(yùn)行與公眾生產(chǎn)生活的重要支撐，大量涉及政府、社會(huì)與公眾的隱私數(shù)據(jù)。倘若司法、醫(yī)療、國防等關(guān)鍵領(lǐng)域的敏感數(shù)據(jù)被不法分子獲取利用，將會(huì)對(duì)地方政府甚至國家?guī)磔^為嚴(yán)重的后果。不容忽視的是，如果對(duì)政務(wù)ＡＩ本地部署使用的大模型開源架構(gòu)缺少應(yīng)有的技術(shù)認(rèn)知，很可能因部署過程中的不當(dāng)技術(shù)處理，加劇數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用的風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)受訪者的訪談可知：大多數(shù)部門在本地部署的過程中缺乏有效的訪問控制和安全審查機(jī)制，可能使得開源模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫暴露在無限制訪問、修改的風(fēng)險(xiǎn)之中。相對(duì)于三分之二以上的地方政府開展了不同形式的政務(wù)ＡＩ本地部署，對(duì)地方政府工作人員的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，８６．２９％的受訪者“不清楚所在政府是否出臺(tái)了有關(guān)政務(wù)ＡＩ本地部署的相關(guān)文件”；７５．５９％的受訪者“不了解政務(wù)ＡＩ本地部署與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)系”；９０．３２％的受訪者“對(duì)手機(jī)上使用通用大模型是否會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露缺少安全意識(shí)”。這些調(diào)查結(jié)果反映出的問題具有一定的普遍性。技術(shù)供給維度，開源架構(gòu)是技術(shù)本身的屬性，既是技術(shù)優(yōu)勢(shì)也是安全劣勢(shì)。二者之間的張力是開源架構(gòu)通用大模型風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的難題。技術(shù)使用者維度，使用者對(duì)新興技術(shù)使用的熱情高漲和安全意識(shí)不足、安全防范能力較低之間同樣存在著張力。開源的架構(gòu)也需要更多的用戶互動(dòng)才能提升算法模型的適用性和有效性，但安全性的不足限制了算法模型的擴(kuò)展。在此情境下，通用大模型的開源架構(gòu)及應(yīng)用場(chǎng)景、用戶特征，進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

２．形式化推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署潛藏安全漏洞

制度同構(gòu)理論認(rèn)為，處于相同場(chǎng)域環(huán)境中的組織受到社會(huì)規(guī)范與制度同構(gòu)壓力等的影響，會(huì)在制度設(shè)計(jì)和組織實(shí)踐等方面逐漸趨同。制度同形在不同要素驅(qū)動(dòng)下表現(xiàn)為強(qiáng)制性同形、規(guī)范性同形和模仿性同形等多種狀態(tài)。② 事實(shí)上，制度同形或組織同構(gòu)本質(zhì)上是組織對(duì)合法性而非效率的追求。只有當(dāng)組織的行為受到上級(jí)或社會(huì)的認(rèn)同時(shí)，才能夠獲得更多的生存資源和發(fā)展空間。按照上述邏輯，面對(duì)通用人工智能等新興技術(shù)，地方政府往往期望通過率先采納，獲得“經(jīng)濟(jì)績(jī)效”“轄區(qū)民意”“政治忠誠”等來增加自身籌碼。③ 因而，在通用人工智能技術(shù)浪潮的裹挾下，地方政府更趨向于跟風(fēng)采納而非徘徊觀望。

不可否認(rèn)的是，地方政府已經(jīng)普遍認(rèn)識(shí)到政務(wù)ＡＩ大模型是基層政府減輕行政負(fù)擔(dān)、提升治理效能的重要抓手，對(duì)于數(shù)字政府建設(shè)具有廣闊前景。但在不當(dāng)政績(jī)觀和治理觀的操縱下，政務(wù)ＡＩ的本地部署也可能避實(shí)就虛，被扭曲和異化為“數(shù)字形式主義”。④ 在實(shí)踐中，部分地方政府存在“重建設(shè)、輕應(yīng)用、弱防控”的現(xiàn)象，盲目跟風(fēng)而忽視本地現(xiàn)實(shí)情境。在推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署過程中，地方政府大多并未經(jīng)過系統(tǒng)考察和審慎研究，忽視了技術(shù)與組織的適配性導(dǎo)致技術(shù)選型失誤。在此情況下，政府部門部署的政務(wù)ＡＩ大模型也只是簡(jiǎn)單停留于“展示”“比較”等表層功能，而實(shí)際效果卻并不理想。

在對(duì)２９９名公務(wù)員的問卷訪談中，僅有１０．０３％的人比較了解政務(wù)ＡＩ的本地部署。在使用過政務(wù)ＡＩ的公務(wù)員中，有５８．３３％認(rèn)為政務(wù)ＡＩ僅能偶爾滿足工作需要，甚至有人認(rèn)為其對(duì)行政工作完全沒有幫助。相關(guān)受訪者表示，通用人工智能大模型的部署“導(dǎo)致ＡＩ模式和傳統(tǒng)模式共同運(yùn)行，增加很多工作量”，也有受訪者表示“地方政府部署ＡＩ實(shí)際效果不大，基層更應(yīng)重視具體工作的落實(shí)，各種要求、各類系統(tǒng)層層下壓，最終只會(huì)淪為形式主義”。① 由此可見，將擁抱新型技術(shù)作為地方官員的“政績(jī)亮點(diǎn)”，在一定程度上也構(gòu)成“為ＡＩ而ＡＩ”的應(yīng)付式創(chuàng)新，是通用人工智能技術(shù)加持下的形式主義新形態(tài)。

在此情境下，倉促且盲目地部署政務(wù)ＡＩ也面臨歷史數(shù)據(jù)不足、質(zhì)量不高、更新較慢等困境，使得針對(duì)政務(wù)ＡＩ大模型的訓(xùn)練缺少高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，進(jìn)而衍生出數(shù)據(jù)造假等問題。尤其是中西部地區(qū)數(shù)字政府建設(shè)基礎(chǔ)較為薄弱，尚難以構(gòu)建起人工智能大模型的數(shù)字治理體系，即使通過各種途徑引入新興技術(shù)，也難以有效保障系統(tǒng)運(yùn)行安全。在形式主義推進(jìn)的情境下，技術(shù)與組織的不匹配、偽造的虛假數(shù)據(jù)、相關(guān)治理主體的重視程度不足等不僅會(huì)使得本地部署的政務(wù)ＡＩ缺乏社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益，而且在很大程度會(huì)導(dǎo)致通用人工智能大模型面臨嚴(yán)峻的安全風(fēng)險(xiǎn)。

３．依托“專項(xiàng)債”建設(shè)模式易誘發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)

在傳統(tǒng)治理模式中，基礎(chǔ)設(shè)施普遍呈現(xiàn)為低技術(shù)屬性的硬件物理設(shè)施，主要依靠投資和規(guī)模效應(yīng)驅(qū)動(dòng)政治、經(jīng)濟(jì)發(fā)展。邁向數(shù)字時(shí)代，基礎(chǔ)設(shè)施的形態(tài)也發(fā)生重要變遷。數(shù)字政府治理多以一系列的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為核心載體，包括數(shù)字技術(shù)系統(tǒng)、算力基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施等。《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》也提出，要推動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施高效聯(lián)通、數(shù)據(jù)資源規(guī)模和質(zhì)量加快提升、數(shù)字治理體系更加完善。需注意的是，政務(wù)ＡＩ所依賴的數(shù)字平臺(tái)、算力中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)需要較為雄厚的資金支持。政府部門所建設(shè)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不僅投資金額較大，且具有回報(bào)周期長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)效益不顯著等特征。

地方政府專項(xiàng)債券（專項(xiàng)債）是省、自治區(qū)、直轄市政府（含經(jīng)省級(jí)政府批準(zhǔn)自辦債券發(fā)行的計(jì)劃單列市政府）為有一定收益的公益性項(xiàng)目發(fā)行的、約定一定期限內(nèi)以公益性項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的政府性基金或?qū)ｍ?xiàng)收入還本付息的政府債券。② 自地方政府被賦予舉債權(quán)以來，專項(xiàng)債便成為地方政府基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要投資與融資工具，尤其是新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)更加依賴專項(xiàng)債。根據(jù)財(cái)政部債務(wù)研究與評(píng)估中心等的估算，２０２０年全國“新基建”性質(zhì)的專項(xiàng)債達(dá)到７８７９．６億元，其中地方政府“新基建”的專項(xiàng)債規(guī)模約為１１１億元。③

作為新基建的重要組成部分，政務(wù)ＡＩ賴以維系的云計(jì)算、數(shù)字平臺(tái)、數(shù)據(jù)中心和算力設(shè)備等新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)也會(huì)依賴金額巨大的專項(xiàng)債來推進(jìn)。在對(duì)地方政府政數(shù)局等部門工作人員的訪談?wù){(diào)研中可以發(fā)現(xiàn)，“地方政府依托專項(xiàng)債推進(jìn)的政務(wù)ＡＩ本地部署及維護(hù)成本較高，難以產(chǎn)生可見的經(jīng)濟(jì)效能，潛藏著較大的風(fēng)險(xiǎn)”。也有受訪者表示，“政府可用財(cái)力越來越少，只能通過包裝專項(xiàng)債來發(fā)展新項(xiàng)目，但是收益很難實(shí)現(xiàn)，將來還本付息壓力很大。”“政務(wù)ＡＩ預(yù)測(cè)主要應(yīng)用于公益應(yīng)用場(chǎng)景，項(xiàng)目盈利性有些不足，需注意償債風(fēng)險(xiǎn)，避免最終財(cái)政兜底債務(wù)。”④當(dāng)前，地方政府的政務(wù)ＡＩ本地部署已經(jīng)初步呈現(xiàn)出“有組織的加速”和“無序的落地”的窘境，僅考慮新型技術(shù)是否能應(yīng)用，而較少考慮技術(shù)嵌入后的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。大量資金、算力、設(shè)備等資源被投入到相似甚至完全相同的項(xiàng)目中，倘若管理不當(dāng)或資金鏈斷裂，使用專項(xiàng)債推進(jìn)的政務(wù)ＡＩ極有可能為地方政府帶來巨大金融風(fēng)險(xiǎn)。

４．政務(wù)ＡＩ本地部署“技術(shù)—制度”風(fēng)險(xiǎn)的連鎖效應(yīng)

技術(shù)層面的風(fēng)險(xiǎn)通過物理安全層面的防治措施可以得到相當(dāng)程度的解決，但是制度層面形式化部署容易導(dǎo)致規(guī)則不清、標(biāo)準(zhǔn)模糊、監(jiān)管缺位，甚至是為了應(yīng)付而數(shù)據(jù)造假等問題，不但難以有效約束通用人工智能的技術(shù)性風(fēng)險(xiǎn)，反而可能導(dǎo)致原有的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)被傳導(dǎo)和進(jìn)一步放大，對(duì)政治結(jié)構(gòu)和社會(huì)秩序造成較大影響，并進(jìn)一步延伸至經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域。作為新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，政務(wù)ＡＩ的本地部署大多依賴地方政府專項(xiàng)債的資金支持予以推進(jìn)。前述的技術(shù)問題與制度缺陷產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)疊加，使得注重社會(huì)效益的政務(wù)ＡＩ的軟性產(chǎn)出難以匹配債券要求的硬性收益，導(dǎo)致政府債務(wù)被置換為“空心化”的數(shù)字資產(chǎn)。最終，技術(shù)、制度的連鎖性風(fēng)險(xiǎn)外溢為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)性危機(jī)。

現(xiàn)代社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)存在分布均等化與規(guī)避能力非均等化之間的矛盾，通用人工智能的技術(shù)創(chuàng)新作為“人造風(fēng)險(xiǎn)”，不可避免存在著因科學(xué)認(rèn)知不足而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)解讀“迷糊地帶”。① 政務(wù)ＡＩ本地部署的風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)源于技術(shù)、制度脫嵌及其風(fēng)險(xiǎn)遞歸放大效應(yīng)。在技術(shù)維度，開源架構(gòu)存在易用性與安全性的悖論，其在降低技術(shù)應(yīng)用門檻的同時(shí)，也暴露出結(jié)構(gòu)性的安全漏洞，形成技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的自我強(qiáng)化回路。在制度層面，形式化部署與配套制度缺位觸發(fā)制度異化，科層體系為追求技術(shù)符號(hào)而壓縮了科學(xué)性、可行性、有效性論證，導(dǎo)致技術(shù)工具與治理場(chǎng)景的錯(cuò)配。在金融方面，政務(wù)ＡＩ本地部署和治理以專項(xiàng)債為重要資金來源，但是債務(wù)償還的剛性要求與治理收益的非經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生沖突，進(jìn)一步導(dǎo)致財(cái)政資源的空轉(zhuǎn)。最終，技術(shù)缺陷、制度失靈與金融杠桿相互交織，可能使得政務(wù)ＡＩ本地部署的風(fēng)險(xiǎn)蔓延到政治經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。技術(shù)和制度間的互動(dòng)機(jī)制是影響行動(dòng)邏輯與結(jié)果的關(guān)鍵因素，②政務(wù)ＡＩ本地部署過程中的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)與安全規(guī)制，需要統(tǒng)籌雙方互動(dòng)過程中帶來的連鎖性風(fēng)險(xiǎn)，以達(dá)成數(shù)字時(shí)代實(shí)現(xiàn)政府智治的現(xiàn)實(shí)目標(biāo)。

事實(shí)上，前述所言政務(wù)ＡＩ本地部署的“技術(shù)—制度”風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)上也屬于現(xiàn)代性風(fēng)險(xiǎn)的范疇。現(xiàn)代性風(fēng)險(xiǎn)尤其是技術(shù)性和制度性風(fēng)險(xiǎn)，具有較強(qiáng)的輻射性和放大性。這些風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)由因素累積、傳導(dǎo)時(shí)滯、區(qū)域互動(dòng)、發(fā)散效應(yīng)等的作用后，可能衍生出超越風(fēng)險(xiǎn)事件本身危害的次級(jí)后果。③ 倘若僅強(qiáng)調(diào)技術(shù)邏輯而忽視技術(shù)與組織、制度的情境化調(diào)適，那么政府就無法突破技術(shù)理性的治理禁錮，進(jìn)而極有可能衍生出難以規(guī)制的系統(tǒng)性、連鎖性風(fēng)險(xiǎn)。④

四、智能政務(wù)轉(zhuǎn)型背景下的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理與協(xié)同規(guī)制策略

通用人工智能技術(shù)深度嵌入政府治理過程，不僅推動(dòng)著政府的技術(shù)迭代和制度革新，也會(huì)對(duì)社會(huì)秩序帶來猛烈沖擊。⑤ 理論界和實(shí)務(wù)界對(duì)于平衡通用人工智能技術(shù)理性和價(jià)值理性的經(jīng)驗(yàn)較為匱乏，致使其極易引發(fā)系統(tǒng)性和連鎖性風(fēng)險(xiǎn)。置于總體國家安全觀視域下，應(yīng)按照免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理轉(zhuǎn)向的理論命題，構(gòu)建適應(yīng)政務(wù)ＡＩ本地部署后智能政務(wù)轉(zhuǎn)型的免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理體系。免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理體系的提出源于組織免疫理論，其理論依據(jù)或理論預(yù)設(shè)是生態(tài)系統(tǒng)觀。生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)共生的、有機(jī)的、開放的場(chǎng)域。任何子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)都不是、也不可能完全封閉于子系統(tǒng)之中。當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)防范措施只是希望通過努力將風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的負(fù)面影響控制在一定范圍而已。因此，適應(yīng)智能政務(wù)轉(zhuǎn)型的生態(tài)免疫應(yīng)該將政務(wù)ＡＩ本地部署牽涉的不同層級(jí)、不同利益主張、不同技術(shù)能力的主體整合在適應(yīng)性協(xié)同規(guī)制的體系中，如此才能更好統(tǒng)籌推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)下的治理規(guī)制。中央層面應(yīng)強(qiáng)化統(tǒng)籌治理，推動(dòng)對(duì)各地政務(wù)ＡＩ本地部署的整體協(xié)調(diào)和框架建構(gòu)；地方層面應(yīng)聚焦落實(shí)主體責(zé)任，強(qiáng)化政務(wù)ＡＩ的技術(shù)把控和協(xié)同治理；行業(yè)層面應(yīng)組建安全聯(lián)盟，推動(dòng)政務(wù)ＡＩ的技術(shù)供給和生態(tài)營造；個(gè)體層面應(yīng)強(qiáng)化社會(huì)公眾的數(shù)智素養(yǎng)，增強(qiáng)政務(wù)ＡＩ的社會(huì)適應(yīng)性，共同構(gòu)建政務(wù)ＡＩ本地部署風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)同規(guī)制體系。

１．國家層面：構(gòu)建政務(wù)ＡＩ本地部署的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)機(jī)制

受屬地管理體制和科層治理模式的限制，地方政府間在推進(jìn)集體行動(dòng)方面的合作存在較大困境。⑥遵循“理性人”假設(shè)的地方政府受制于技術(shù)能力、政治晉升等要素的考量，更傾向自發(fā)推動(dòng)政務(wù)ＡＩ的本地部署，因而不可避免地會(huì)導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)混亂、資源浪費(fèi)以及技術(shù)失控等風(fēng)險(xiǎn)。由此可見，以國家層面的縱向介入推動(dòng)政務(wù)ＡＩ本地部署的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)是規(guī)避地方政府?dāng)?shù)字治理失靈的重要保障。

第一，依托國家數(shù)據(jù)局構(gòu)建國家政務(wù)ＡＩ本地部署的協(xié)調(diào)機(jī)制，統(tǒng)籌制定國家推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署的指導(dǎo)意見、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和安全防范機(jī)制。依據(jù)國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和地方實(shí)際情況，統(tǒng)籌推進(jìn)各地方政府的政務(wù)ＡＩ部署，避免資源浪費(fèi)并推動(dòng)實(shí)現(xiàn)邊際收益最大化。事實(shí)上，這也是以國家為主體的數(shù)字治理體系建構(gòu)，是國家統(tǒng)籌能力數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要維度。① 同時(shí)，建議以國家數(shù)據(jù)局為重要依托，整合工信部、網(wǎng)信辦、發(fā)改委以及各地方數(shù)據(jù)和政務(wù)服務(wù)管理局等主體，推動(dòng)構(gòu)建政務(wù)ＡＩ大模型的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)治理機(jī)制。制定政務(wù)大模型的相關(guān)指導(dǎo)意見，明確地方政府本地部署模型的基礎(chǔ)性技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、智能服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和安全防范標(biāo)準(zhǔn)等，提升政務(wù)大模型的互操作性。

第二，強(qiáng)化國產(chǎn)算力建設(shè)并優(yōu)化綜合算力布局，為地方政府政務(wù)ＡＩ建設(shè)提供動(dòng)能支撐。嚴(yán)峻的國際國內(nèi)環(huán)境要求加快開展自主可控的國產(chǎn)算力建設(shè)。國家層面應(yīng)出臺(tái)相關(guān)政策，鼓勵(lì)國產(chǎn)算力模型的研發(fā)和應(yīng)用，推動(dòng)構(gòu)建以國產(chǎn)算力為基礎(chǔ)的人工智能大模型生態(tài)體系。這也是避免“技術(shù)斷供”、維護(hù)關(guān)鍵領(lǐng)域算力與數(shù)據(jù)安全的重要舉措。同時(shí)要注重優(yōu)化綜合算力布局，加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)。綜合考慮國家能源分布、區(qū)位條件、算力需求等供給側(cè)和需求側(cè)因素，在摸清全國算力底數(shù)的情況下推動(dòng)跨區(qū)域算力調(diào)度體系的建設(shè)，將更多樞紐節(jié)點(diǎn)納入國家算力網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，地方政府可以通過“結(jié)對(duì)子”“對(duì)口幫扶”等方式推動(dòng)?xùn)|西部算力資源對(duì)接，緩和算力資源分布不均的結(jié)構(gòu)性張力，為政務(wù)ＡＩ的部署與運(yùn)營提供強(qiáng)勁的動(dòng)力引擎。②

第三，構(gòu)建通用人工智能敏捷治理框架，推動(dòng)政務(wù)ＡＩ的包容性、適應(yīng)性迭代發(fā)展。在推進(jìn)政務(wù)ＡＩ大模型部署與治理過程中，可以構(gòu)建“三階容錯(cuò)”的敏捷治理體系。在制度層面設(shè)定“安全試驗(yàn)場(chǎng)”，明確政務(wù)ＡＩ的創(chuàng)新邊界；推動(dòng)實(shí)施分級(jí)分類監(jiān)管，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的技術(shù)與應(yīng)用實(shí)行不同的風(fēng)險(xiǎn)管控措施；構(gòu)建量化評(píng)估體系，運(yùn)用政策沙盒、數(shù)字孿生等技術(shù)測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，以輕度干預(yù)、迭代創(chuàng)新的“輕推”（Ｎｕｄｇｅ）理念推進(jìn)政務(wù)ＡＩ的敏捷治理。

２．地方層面：落實(shí)政務(wù)ＡＩ本地部署安全主體責(zé)任

第一，地方政府在國家數(shù)據(jù)局的協(xié)調(diào)指導(dǎo)下推進(jìn)政務(wù)ＡＩ本地部署，是構(gòu)建科學(xué)規(guī)范、安全可控的智能政務(wù)生態(tài)體系的重要原則。作為通用人工智能治理的重要主體，地方政府應(yīng)遵循中央政府的統(tǒng)籌指導(dǎo)，對(duì)政務(wù)ＡＩ服務(wù)商的選擇作出嚴(yán)格把控，并推動(dòng)政務(wù)大模型與地方治理場(chǎng)景的精準(zhǔn)適配。同時(shí)，地方政府間也要強(qiáng)化協(xié)作交流，推動(dòng)圍繞政務(wù)ＡＩ本地部署與治理的集體行動(dòng)。地方政府作為政務(wù)ＡＩ本地部署的安全責(zé)任人，應(yīng)該明確政務(wù)ＡＩ數(shù)據(jù)采集邊界和負(fù)面清單，完善政務(wù)ＡＩ相關(guān)算法備案流程，規(guī)避過度的數(shù)據(jù)采集與濫用。地方政府可以建立全生命周期安全評(píng)估機(jī)制，覆蓋算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)篩選、模型部署到運(yùn)行監(jiān)控各階段，并引入第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)安全審計(jì)。建議依托國家安全委員會(huì)將政務(wù)ＡＩ安全主體責(zé)任納入地方政府考核體系中，圍繞算法透明度、數(shù)據(jù)安全防護(hù)、應(yīng)急響應(yīng)能力等關(guān)鍵維度進(jìn)行評(píng)估。聚焦政府系統(tǒng)和外部公眾的不同需求開發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景，地方政府可以構(gòu)建豐富實(shí)用且靈活的場(chǎng)景化應(yīng)用體系，以一體化政務(wù)服務(wù)平臺(tái)為載體推進(jìn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的系統(tǒng)性集成與深度融合。

第二，建立基于可信計(jì)算的政務(wù)ＡＩ服務(wù)商安全能力白名單機(jī)制，要求相關(guān)服務(wù)商通過ＣＭＭＩ５級(jí)認(rèn)證、ＩＳＯ２７００１信息安全管理體系認(rèn)證。可信計(jì)算已經(jīng)成為當(dāng)前較為主流的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，該技術(shù)能夠有效區(qū)分系統(tǒng)內(nèi)的合法與非法成分，通過建立層層遞進(jìn)的信任根和信任鏈強(qiáng)化系統(tǒng)的可信程度，保障信息系統(tǒng)和計(jì)算結(jié)果的可預(yù)期性。① 在可信計(jì)算的基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建政務(wù)ＡＩ服務(wù)商白名單機(jī)制，要求相關(guān)主體進(jìn)行權(quán)威安全認(rèn)證。面對(duì)頻發(fā)的新興技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，通用人工智能白名單機(jī)制能夠有效識(shí)別、防范病毒庫以外的新威脅。此外，白名單機(jī)制也能減少系統(tǒng)匹配檢查龐大的病毒庫和木馬庫的時(shí)間和算力消耗，維持系統(tǒng)的良好性能。基于此，可以構(gòu)建主動(dòng)免疫的可信計(jì)算與政務(wù)ＡＩ服務(wù)商安全能力白名單體系，提高政務(wù)ＡＩ的安全性能。

第三，圍繞政務(wù)ＡＩ本地部署，構(gòu)建區(qū)域性通用人工智能協(xié)同治理網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字時(shí)代萬物互聯(lián)的情境下，各地政務(wù)大模型的部署與治理不能畫地為牢，應(yīng)強(qiáng)化針對(duì)通用人工智能的跨域協(xié)作和協(xié)同規(guī)制。從省級(jí)政府層面推動(dòng)中心城市部署政務(wù)大模型訓(xùn)練中心，鼓勵(lì)周邊城市因地制宜開發(fā)特色應(yīng)用場(chǎng)景，避免重復(fù)建設(shè)和資源浪費(fèi)。同時(shí)，有關(guān)部門應(yīng)當(dāng)制定地方政務(wù)ＡＩ突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案，明確數(shù)據(jù)泄露、模型崩潰等場(chǎng)景的熔斷機(jī)制，當(dāng)系統(tǒng)異常指標(biāo)超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)模型離線、數(shù)據(jù)隔離等緊急性和臨時(shí)性應(yīng)急措施。

３．行業(yè)層面：構(gòu)建政務(wù)ＡＩ安全聯(lián)盟強(qiáng)化行業(yè)自律

數(shù)字平臺(tái)企業(yè)是新興技術(shù)的重要?jiǎng)?chuàng)新力量，在數(shù)據(jù)、技術(shù)、算法等核心要素維度占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。人工智能時(shí)代的數(shù)字巨頭擁有較強(qiáng)的“技術(shù)權(quán)力”，平臺(tái)的技術(shù)權(quán)力是國家治理變遷和數(shù)字技術(shù)賦能雙輪驅(qū)動(dòng)的復(fù)合產(chǎn)物，對(duì)于通用人工智能等新興技術(shù)的治理起著重要作用。以數(shù)字平臺(tái)企業(yè)為重要主體組建通用人工智能領(lǐng)域行業(yè)協(xié)會(huì)，是推動(dòng)和優(yōu)化政務(wù)ＡＩ本地部署、運(yùn)營和治理過程中不可或缺的重要力量。

第一，以數(shù)字企業(yè)行業(yè)協(xié)會(huì)為基礎(chǔ)構(gòu)建人工智能安全聯(lián)盟，提升通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)的集體防御能力。一方面，ＡＩ產(chǎn)品的開源架構(gòu)使得其遭受外部攻擊的可能性劇增。另一方面，政務(wù)ＡＩ及其內(nèi)含的數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)性治理要素事關(guān)國計(jì)民生，其技術(shù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要在安全、高效的環(huán)境中運(yùn)行，一旦遭遇攻擊所引發(fā)的負(fù)面影響不可估量。因此，需要由政府部門牽頭推進(jìn)，組建人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)要從數(shù)據(jù)源頭、數(shù)據(jù)通道和數(shù)據(jù)運(yùn)營等全周期入手，采用專屬模型、數(shù)據(jù)脫敏、認(rèn)證和訪問控制、數(shù)據(jù)安全審計(jì)等手段強(qiáng)化通用人工智能的技術(shù)和系統(tǒng)管控，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。作為政務(wù)ＡＩ治理的重要平臺(tái)，行業(yè)協(xié)會(huì)能夠整合分散的數(shù)字治理資源，消解技術(shù)治理風(fēng)險(xiǎn)的“離散化”“壟斷性”等困境，形成通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)的專業(yè)性防御機(jī)制。

第二，依托科技部門設(shè)立政務(wù)ＡＩ安全聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，為監(jiān)管部門、行業(yè)協(xié)會(huì)、重點(diǎn)企業(yè)、高校科研院所等主體構(gòu)建“技術(shù)共研—風(fēng)險(xiǎn)共防—安全共御—生態(tài)共建”的通用人工智能安全協(xié)作平臺(tái)。技術(shù)共研維度，可以整合政府、數(shù)字企業(yè)、科研院所等多元主體的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，協(xié)同攻克行業(yè)關(guān)鍵技術(shù)難題，凸顯創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的發(fā)展理念。風(fēng)險(xiǎn)共防維度，可以建立動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，通過智能風(fēng)控、數(shù)字孿生等技術(shù)識(shí)別并模擬各類外部攻擊情景，以前瞻性治理思維為化解新興技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)提供決策支持。② 安全共御維度，可以采用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建去中心化的通用人工智能安全信息共享平臺(tái)，確保安全數(shù)據(jù)在監(jiān)管部門、行業(yè)協(xié)會(huì)等主體間的流通，通過科學(xué)化、精確化的應(yīng)急預(yù)案明確各主體在安全事件中的責(zé)任分工。生態(tài)共建維度，要以生態(tài)、系統(tǒng)的觀念推進(jìn)通用人工智能及其風(fēng)險(xiǎn)治理，培育良性的通用人工智能治理生態(tài)。

４．個(gè)體層面：智能生態(tài)與公眾數(shù)智素養(yǎng)的提升

伴隨著通用人工智能深度嵌入到政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)運(yùn)行的各個(gè)領(lǐng)域，其所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性、關(guān)聯(lián)性日益加劇。依賴專門機(jī)構(gòu)和技術(shù)專家的風(fēng)險(xiǎn)治理已經(jīng)適應(yīng)復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)的治理需要。① 在政務(wù)ＡＩ本地部署風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制的語境下，亟需將社會(huì)公眾納入泛在性的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)治理架構(gòu)中，不斷強(qiáng)化包括公務(wù)員在內(nèi)的全體社會(huì)公眾的數(shù)智素養(yǎng)，構(gòu)建全民參與的通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理生態(tài)。

第一，以公務(wù)員數(shù)智素養(yǎng)為切入點(diǎn)構(gòu)建政府治理的數(shù)智生態(tài)體系。公務(wù)員是政務(wù)ＡＩ本地部署后風(fēng)險(xiǎn)治理的重要責(zé)任人。公務(wù)員的數(shù)智素養(yǎng)主要指公務(wù)員適應(yīng)數(shù)智政務(wù)運(yùn)行應(yīng)具備的ＡＩ認(rèn)知、應(yīng)用和治理的能力。公務(wù)員的ＡＩ數(shù)智素養(yǎng)決定了數(shù)智治理的效能與水平。公務(wù)員的數(shù)字素養(yǎng)越高，其在數(shù)字政府建設(shè)過程中的主動(dòng)性和適應(yīng)力越強(qiáng)，越能更好地提升數(shù)字治理效能。② 可以通過建立“政企學(xué)”協(xié)同的培訓(xùn)機(jī)制，邀請(qǐng)數(shù)字企業(yè)工程師與數(shù)字安全專家等對(duì)政府公務(wù)員進(jìn)行培訓(xùn)，提升相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和基層公務(wù)員的數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)字能力。立足政務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)際，為決策者和基層公務(wù)員設(shè)計(jì)算法風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)警、應(yīng)急處置等實(shí)務(wù)性課程，增加算法倫理、法律規(guī)制等理論性課程。同時(shí)，通過開展常態(tài)化、實(shí)戰(zhàn)化的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)抗演練，模擬仿真風(fēng)險(xiǎn)涌現(xiàn)真實(shí)場(chǎng)景，提升公務(wù)員駕馭政務(wù)ＡＩ本地部署技術(shù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判力和應(yīng)對(duì)力。

第二，不斷強(qiáng)化對(duì)社會(huì)公眾的ＡＩ數(shù)智素養(yǎng)培育。社會(huì)公眾是政務(wù)ＡＩ風(fēng)險(xiǎn)“監(jiān)督網(wǎng)”的感知主體，也是識(shí)別、監(jiān)督和防范政務(wù)ＡＩ風(fēng)險(xiǎn)的重要社會(huì)力量。據(jù)澎湃新聞“對(duì)齊Ｌａｂ”發(fā)布的《２０２５年人工智能公眾態(tài)度追蹤調(diào)查報(bào)告》，僅有１４．３％的公眾認(rèn)為自己非常了解ＡＩ，且普遍對(duì)ＡＩ現(xiàn)狀感到憂慮。因此，也要強(qiáng)化社會(huì)公眾對(duì)政務(wù)ＡＩ及其風(fēng)險(xiǎn)的理性認(rèn)知，構(gòu)建全民參與的風(fēng)險(xiǎn)治理模式。在技術(shù)認(rèn)知層面，可以加強(qiáng)公眾對(duì)政務(wù)ＡＩ基本原理、本地部署特性、應(yīng)用場(chǎng)景服務(wù)與潛在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等方面的宣傳教育，通過知識(shí)普及和專業(yè)宣傳強(qiáng)化社會(huì)公眾對(duì)通用人工智能的理性認(rèn)知。在隱私保護(hù)方面，公眾需要提升個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)意識(shí)和維權(quán)意識(shí)，警惕數(shù)智時(shí)代的個(gè)人敏感信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，防止數(shù)智時(shí)代的個(gè)人隱私“裸奔”。在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督層面，應(yīng)當(dāng)深化公眾在通用人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理中的話語權(quán)和影響力，構(gòu)建社會(huì)公眾參與ＡＩ治理的制度化渠道，著力強(qiáng)化公眾的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、技術(shù)監(jiān)督和權(quán)力制約作用。

五、結(jié)語

政務(wù)ＡＩ本地部署意味著人工智能技術(shù)深度嵌入政府治理進(jìn)入新的階段。如同大多數(shù)新興技術(shù)的早期探索、推廣擴(kuò)散一樣，當(dāng)前人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的本地部署都存在技術(shù)應(yīng)用開發(fā)與技術(shù)安全防范的雙重任務(wù)。事實(shí)上，人類社會(huì)對(duì)新興技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制大多經(jīng)歷了應(yīng)急型風(fēng)險(xiǎn)治理到免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理的轉(zhuǎn)變。面對(duì)新興技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的早期浮現(xiàn)，事后的應(yīng)急應(yīng)對(duì)和“打補(bǔ)丁”式風(fēng)險(xiǎn)治理策略，本身即是提升未來不確定性風(fēng)險(xiǎn)“免疫力”的必經(jīng)之路。本文嘗試提出生成式人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理由被動(dòng)應(yīng)急型轉(zhuǎn)向生態(tài)免疫型的命題，希望為現(xiàn)實(shí)層面風(fēng)險(xiǎn)治理實(shí)踐的轉(zhuǎn)型提供參考。免疫型風(fēng)險(xiǎn)治理主要立足于人工智能技術(shù)泛在化應(yīng)用于各行各業(yè)的數(shù)智生態(tài)。數(shù)智生態(tài)體系中不同層級(jí)、不同領(lǐng)域的組織和個(gè)體，及其彼此連接的不同形態(tài)的復(fù)合體，成為廣義風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)中的重要組成部分。每個(gè)子系統(tǒng)、復(fù)合體、個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)免疫力都至關(guān)重要。不同主體圍繞風(fēng)險(xiǎn)治理的分工協(xié)作是控制技術(shù)—制度風(fēng)險(xiǎn)連鎖效應(yīng)及其蔓延的“風(fēng)險(xiǎn)免疫屏障”。在一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)無法被物理阻隔的數(shù)智生態(tài)情境，唯有提升每個(gè)行動(dòng)者的數(shù)智風(fēng)險(xiǎn)免疫力，才能讓人類社會(huì)不斷適應(yīng)并駕馭智能社會(huì)的運(yùn)行秩序。