［摘要］人工智能在公共管理中的应用具有重要作用，正逐步成为提高行政效率、优化资源配置的关键工具。随着人工智能在各类公共服务中的深度渗透，行政系统面对的风险与挑战亦持续增多。文章首先审视人工智能在公共管理中应用存在的主要风险，包括算法偏误带来的公共性侵蚀、数据安全与个人信息风险等，其次探讨相应的治理手段，包括建立算法规范框架、构建数据治理体系等，从而有效应对人工智能应用带来的风险，为公共管理数字化转型的深入推进提供理论支撑与实践指引。

　　［关键词］人工智能；公共管理；治理策略

　　0引言

　　近些年，人工智能在公共管理体系中的应用不断深入，各领域的行政主体围绕服务精准、流程自动、资源配置合理开展了大量试点。依照中国信通院2024年给出的数据，全国政务服务平台中，超70%的省级部门已引入智能问答、自动分类、智能审核等工具，多地城市治理体系也经由视频识别、智能感知终端、模型预测等方式提升应急反应速度和服务供给能力，行政组织采用各种技术之后，在一定程度上缓解了绩效压力［1］。

　　人工智能在提升公共服务效能的同时，亦催生了多重制度性风险。受制于算法运作机制的隐蔽性和政策法规更新滞后，公共管理领域正面临算法偏见、数据泄露及权责划分不清等问题带来的治理难题，这对政府公信力构成了潜在威胁。当前，地方层面呈现出制度适应能力滞后于技术创新步伐的现象愈发显著的趋势。本研究选取典型案例展开深入探究，并结合公共管理特点提出针对性的治理策略，旨在为提升公共管理效能提供参考。

　　1人工智能在公共管理中的应用现状

　　1.1公共管理流程的智能化重构

　　随着人工智能在公共管理领域的广泛应用，公共管理流程正经历由信息化、数字化向智能化阶段的结构性转变。与传统以人工处理和经验判断为主的管理模式不同，智能化公共管理流程强调以数据资源为基础、以算法模型为支撑，通过技术手段实现管理环节的自动处理、协同运行与动态优化。人工智能借助自然语言处理、知识图谱、流程自动化等技术形式，逐步嵌入公共服务供给、公共事务处理和公共治理运行等关键环节，推动公共管理运行逻辑由“人工主导”向“人机协同”转变。在公共服务供给过程中，基于语义识别和智能问答技术的应用使政策信息查询、事项咨询和业务引导等环节能够实现标准化响应与个性化匹配，有效提升公共信息传递的准确性与服务响应的及时性，从而增强公共服务的可及性与连续性［1］。在公共管理层面，依托规则模型和数据分析构建的智能系统，可以对管理流程进行自动匹配、规范校验与路径优化，减少人为操作误差和重复性劳动，提高公共事务处理的整体效率与规范化水平。

　　在公共治理实践中，人工智能通过整合多源数据，对社会运行状态和公共风险进行持续监测与分析，增强对潜在问题的识别与预警能力，为公共决策提供数据支撑。公共管理流程的智能化重构不仅改变了传统公共事务的处理方式，还推动公共管理运行机制由以“事后应对”为主逐步转向以“事前预警”和“过程调控”为主，对提升公共治理体系的整体运行效能具有积极作用［2］。

　　1.2公共服务供给精准化

　　人工智能的应用推动公共服务供给模式由“统一覆盖”向“精准匹配”转变，显著提升了公共管理的针对性。在社会保障、医疗健康、公共就业等领域，算法通过对人口特征、行为数据和历史记录的综合分析，实现对服务对象需求的精细识别，从而优化资源配置。以社会救助为例，人工智能可对多源数据进行交叉比对，减少错保、漏保现象，提高救助政策实施的公平性与精准度；在公共健康和生态治理领域，机器学习与遥感技术被用于构建风险识别与预警模型，使政府能够提前介入，规避潜在风险［3］。

　　1.3算法介入对公共决策的影响

　　人工智能在公共管理中介入决策过程，使公共事务处理更加依赖数据分析和规则模型。算法的标准化处理提升了决策一致性与可预期性，但也压缩了管理主体的裁量空间。同时，算法决策的可解释性不足使责任界定变得复杂，公共治理责任在管理主体、技术系统与数据之间呈现分散化趋势，这给问责机制设计、治理透明性和决策合法性带来了新的挑战［4］。

　　2人工智能在公共管理中的应用风险

　　2.1算法偏误导致的公共性侵蚀与社会公平危机

　　人工智能在公共管理领域的运用往往依托数据驱动的逻辑推导模式，这使其存在将非平衡样本中的社会偏见转化为制度性偏差的风险。

　　第一，样本选择的局限性可能诱发资源配置失衡现象。若城市规划工作过度依赖局部区域的数据支持进行模型构建，在空间分布预测过程中容易出现系统性偏差，从而影响公共资源配置的公平性与合理性。

　　第二，算法逻辑固化现象加剧群体性排斥效应。在社会救助审核环节，若模型过度依赖历史负面标签数据，则可能产生“先入为主”的预判性偏差，从而显著削弱公共管理过程中的公正性。

　　第三，人工智能在公共管理中依赖数据驱动决策，可能因样本偏差和算法逻辑固化导致制度性偏差。这既会引发公共资源配置的不均衡，也可能会加剧特定群体的排斥效应，从而削弱公共管理的公平性和公正性，形成潜在的社会风险［5］。

　　2.2数据集聚下的隐私边界模糊与安全风险

　　政府部门掌握着包含身份属性、财产状况以及行踪轨迹在内的高维度敏感信息。随着人工智能的广泛应用，跨部门的数据交互频率提升与访问范围扩大，显著增加了全生命周期中的潜在安全风险。

　　一方面，系统内部治理存在漏洞。调查显示，部分政务平台普遍存在权限管控宽松及外包团队违规共用账号等问题，增加了数据泄露的内源性风险。

　　另一方面，在伦理层面，智能感知技术的广泛应用正在模糊公共治理与个人隐私之间的合理边界，尤其是在养老照护、医疗监管等领域，由于长期、连续收集个体轨迹、影像与声纹信息，若缺乏明确的最小必要原则与伦理审查机制，容易演变为对个体生活的过度干预。

　　2.3决策“黑箱”引发的解释性困境与责任虚化

　　随着人工智能在公共管理中的广泛应用，算法模型逐渐被应用于公共事务处理、公共资源配置和风险识别等关键环节。然而，由于算法系统具有高度复杂性和非线性计算特征，其运行逻辑往往难以被直观理解，公共决策过程由此呈现出明显的“黑箱化”特征。在具体运行过程中，自动化决策或智能推荐系统通常依赖模型输出结果支持公共决策，但算法在数据输入、特征权重与结果生成之间的逻辑关系缺乏透明呈现，传统基于因果分析的责任追溯机制由此受到冲击。当公共管理人员在实践中更多依赖系统结论而缺乏对决策逻辑的有效理解时，决策责任容易在“技术工具”与“管理主体”之间被弱化甚至转移，进而造成公共管理责任边界模糊化［6］。

　　2.4技术迭代与公共组织适应能力的矛盾

　　随着人工智能在公共管理中的广泛应用，技术迭代速度往往超过组织的适应能力。公共管理机构在制度调整、人员培训和流程优化方面响应滞后，导致智能工具难以充分发挥作用。一线管理人员缺乏系统培训和实践经验，难以理解和运用技术逻辑，使得技术潜力未能有效转化为治理能力。同时，多种技术系统短时间集中引入而缺乏配套制度与流程支持，增加了机构对技术的掌控难度，对公共管理产生了影响［7］。

　　2.5技术过度干预公众生活

　　智能监控、行为识别及语音采集等技术的普及，使政府对公共空间的监测能力显著增强，但也带来了干预公众生活的问题。随着城市中智能摄像头、自动识别系统等设备的大规模部署，公众行为被持续记录，个人自主空间被不断压缩。如果监测范围和数据使用缺乏明确规范和比例限制，技术介入可能会超出合理治理目标，从而引发社会关注和信任危机。例如，在交通管理中，一些城市采用自动识别行人闯红灯系统，但处罚规则、信息公开和申诉机制不完善，导致公众对治理的合理性产生怀疑。

　　3人工智能在公共管理中应用的风险治理策略

　　3.1以制度约束强化算法的公共性

　　在公共管理中应用人工智能时，必须建立系统化的算法规范框架，以保障公共管理的质量。具体而言，应制定算法登记、模型备案、第三方审查及偏差测试等方面的制度，对相关模型开展周期性评估，对训练数据、模型结构及评估流程进行持续监管。针对敏感应用，如信用监管、社会救助和治安预测等，应建立风险等级分层审查制度，实施更严格的约束措施。在算法开发阶段，应采用多来源、跨区域、跨群体的数据，避免单一样本引发偏差。

　　3.2构建安全可控的数据治理体系

　　为防范隐私泄露与安全风险，公共管理部门需要构建高标准的数据治理体系，采用权限分级、最小必要原则和用途限制等方式，对跨部门数据流动实施严格审计，并通过日志管理、异常监测与数据脱敏技术强化安全保障。明确外包团队的访问权限，杜绝账号共享与权限扩散，对于高敏感数据应采用加密存储与物理隔离措施。同时，可建立第三方安全评价机制，对大规模数据接入与算法平台进行定期检查，并向社会公开评估结果，以加强公众信任。

　　3.3提升决策可解释性与责任追溯能力

　　为解决人工智能在公共管理中应用可能引发的决策“黑箱”问题，应注重模型优化，增强决策可解释性。首先，通过引入可解释性算法或建立辅助解释机制，使管理人员能够理解模型的输入、特征权重及输出逻辑，从而加强对智能系统决策的认知和信任。其次，应完善决策记录和流程追踪体系，对算法支持下的公共事务处理进行全面留痕，以便在出现争议或错误时能够明确责任归属。再次，公共管理机构应明确责任分工，将算法工具使用的界限与管理主体的裁量权结合起来，避免责任在技术和组织之间模糊转移。最后，在实际操作中，可通过建立第三方评估和审计机制对关键决策环节进行定期检查和评价，以保障算法应用的合法性和透明性。

　　3.4构建组织适应能力与技术协同机制

　　针对人工智能技术快速迭代与公共部门制度响应滞后的矛盾，防范风险的关键在于提升公共组织对新技术的适应与整合能力。这里所说的组织适应能力是指公共机构在面对技术冲击时，能够通过主动调整业务流程和内部人员结构有效驾驭智能技术的能力。围绕这一核心诉求，公共管理机构应从以下3个方面着手优化：首先，在人员培训方面，需要建立系统的数字素养培育机制，不仅要让一线管理人员熟练掌握智能系统的操作规范，还要引导其理解算法的决策逻辑与潜在风险，避免对技术产生盲目依赖或畏惧心理。其次，在流程重塑方面，应建立“试点先行、分步推进”的技术引入机制，避免多系统集中上线带来的管理震荡，给予组织充分的缓冲期来验证技术工具的实际效能。最后，在结构优化方面，鉴于人工智能应用高度依赖数据的互通互联，公共管理部门需要打破传统的部门壁垒，构建跨部门的协作网络与知识共享平台，通过灵活的专班机制或跨领域工作组，实现技术赋能与公共管理的深度融合。

　　3.5规范技术应用边界

　　为避免人工智能在公共管理应用中对公众生活造成过度干预，应明确技术应用的边界和规范。首先，需要制定明确的数据使用政策和监测范围，严格遵循最小必要原则，确保信息收集和处理仅限于实现治理目标所需的范围。其次，应建立公众知情、参与和申诉机制，使个体能够了解自身数据的使用情况，并在必要时对决策结果提出疑问或申诉，保证个人权利不被侵犯。最后，公共管理机构应对技术应用过程进行定期审查和风险评估，对可能超出合理使用范围的应用进行调整或限制，以平衡治理效率与社会信任。

　　4结束语

　　人工智能在公共管理中的应用虽然提升了决策效率、优化了资源配置和公共服务供给，但也带来了算法偏误、数据安全、决策黑箱、组织适应性不足以及技术过度干预等多方面的风险。这些风险可能会削弱公共管理的公平性、透明性，影响公共管理效果。为应对这些风险，相关机构必须在技术设计、数据治理、组织能力建设和制度规范等方面同步推进，在保障管理效率的同时维护社会公平与公众权益，形成更加稳健、透明且可持续的治理模式，为提升公共管理智能化水平提供支撑。

主要参考文献

　　［1］王献笛.AIGC时代人工智能技术赋能领导者管理能力的提升：认知重塑与逻辑建构［J］.张江科技评论,2024(5):13-15.

　　［2］王辉耀,陈涛.四川人才发展报告（2021—2023）［M］.北京:社会科学文献出版社,2023:312.

　　［3］李明.人工智能时代公共管理学科人才培养的挑战与回应［J］.煤炭高等教育,2024(4):71-77.

　　［4］马亮.智能时代的公共管理研究向何处去？——基于研究方法的反思与前瞻［J］.行政论坛,2024(3):42-50,2.

　　［5］刘永谋,马亮,孙宇,等.ChatGPT对公共治理的挑战与机遇（笔谈）［J］.东方论坛,2023(3):1-24,165.

　　［6］刘伦.智能化城市管理理论辨析与框架构建：基于技术演进的视角［J］.电子政务,2023(5):100-109.

　　［7］郁建兴,高翔,王诗宗,等.数字时代的公共管理研究范式革命［J］.管理世界,2023(1):104-116.