随着生成式人工智能在基层治理领域的深度应用，其在提升治理效能与决策精准度的同时，由技术复杂性、运行不透明性及深度嵌入性引发的风险不容忽视。实践中，在技术层面存在算法权力异化与数据安全隐患；在制度层面面临法律滞后与责任界定模糊问题；在伦理层面遭遇文化断裂与主体权益受损挑战。针对上述风险，需构建多维防控体系：技术上强化算法监管与数据安全保障，制度上完善法律法规与责任共担机制，伦理上建立价值调适与人文补偿机制，同时通过政策协同、组织优化与技术赋能形成防控合力，为释放技术红利、保障治理安全及推动数字经济与治理现代化协同发展提供支撑。

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术掀起了新一轮科技革命的浪潮，其具备的自然语言理解与生成、内容创造、知识推理及决策辅助等显著能力，重塑了经济社会的运行逻辑与治理范式。基层治理作为国家治理体系的“神经末梢”和社会稳定的“压舱石”，其治理效能深刻影响着经济社会的高质量发展。生成式人工智能驱动基层治理更趋高效，辅助治理决策更为精准。但与此同时，生成式人工智能内在的复杂性、运行逻辑的不透明性，以及对治理系统的深度嵌入性，也潜藏着对基层治理体系的结构性挑战与颠覆性风险。

在基层治理中生成式人工智能应用存在的风险与挑战

技术治理维度：算法权力异化与数据安全风险

生成式人工智能的技术特性，在基层治理中催生了一种隐蔽的“算法权力异化”现象，其本质是技术理性对公共治理逻辑的“殖民化”。从公共价值理论视角来看，算法的“效率至上”导向与基层治理追求的公平性、民主性价值存在根本冲突。生成式人工智能通过自然语言处理与知识图谱技术整合基层数据，表面上提升了治理效率，但其“黑箱”特性导致决策逻辑难以追溯，形成技术权力的封闭运行空间。 

这种异化具体表现为两点： 

1.算法偏见对公共价值的系统性侵蚀。例如，由于训练数据中弱势群体样本缺失，人工智能低保审核系统可能将因突发疾病导致的贫困误判为“非必要救助”，实质是技术理性对程序正义的消解。

2.数据垄断对治理民主性的压制。基层部门为获取算力支持，将数据所有权让渡给技术企业，形成“数据-权力”依附关系。技术企业通过智能终端渗透、数据接口垄断等手段，实质掌控基层治理数据主权，导致公共决策过程脱离公众参与。这种数据垄断不仅削弱治理民主性，更会通过算法推荐机制塑造封闭性信息环境，抑制公众参与效能。

制度创新维度：相关法律滞后与治理责任真空风险

生成式人工智能在基层治理中的应用，暴露了现行制度体系的不足，核心问题在于技术迭代速度与制度供给速率之间的“代际差”。相关的法律滞后导致基层治理在三个层面存在矛盾： 

1.技术主体权责界定模糊。例如，当人工智能系统生成的土地纠纷调解方案引发争议时，现行法律难以明确技术开发者、使用者与管理者之间的责任边界；某地法院判决人工智能生成的行政决定书因缺乏人类决策痕迹而无效的案例，也暴露了这一制度空白。

2.数据主权与共享机制的冲突。基层治理中跨部门数据共享虽能提升效率，但缺乏法律约束的共享协议易引发数据滥用风险。

3.技术伦理的制度性缺位。例如，当人工智能调解系统跳过“调解前置”法定程序时，技术效率与程序正义的价值冲突缺乏制度缓冲机制，导致公共价值损耗。 

制度真空的实质是技术资本对公共决策的隐性操控，技术供应商通过算法封装将商业逻辑植入治理场景。此类风险表明，制度创新滞后不仅会放任技术异化，更会挑战基层治理的合法性。

伦理规制维度：文化断裂与主体性消解风险

生成式人工智能伦理风险，根植于技术理性与地方性知识的深层冲突，其表现形式具有隐蔽文化破坏性。在基层治理层面，这种冲突呈现为双重异化： 

1.技术生成内容对传统伦理共识的解构。例如，某地人工智能村务系统基于效率原则，建议取消“外嫁女”土地权益，直接冲击当地宗族伦理与地方性规范，引发群体性抗议，实质是秉持“技术中立”的算法逻辑对文化敏感性的粗暴消解。

2.人机交互模式对主体间性的侵蚀。算法推荐系统基于用户画像优先推送普通话政务信息，导致少数民族语言使用者被排除在公共服务覆盖范围之外；区块链技术构建的“不可篡改”治理记录，也固化了城乡二元结构中的话语权差异。 

此类风险的特殊性在于，其损害不仅限于个体权益，更会引发地方性知识体系的代际断裂，动摇基层治理的文化根基。而技术伦理规制的滞后性，使得这些风险难以通过传统治理工具消解，亟须构建文化敏感型的技术治理范式。

基层治理中生成式人工智能应用的风险防控机制

技术治理维度：强化算法风险防控与数据安全保障

生成式人工智能的技术特性，在基层治理中催生了算法权力异化与数据安全风险的双重挑战。其风险防控需以技术自主可控与公共价值平衡为核心，构建本土化的“技术-制度-伦理”协同治理框架。 

在技术层面，通过联邦学习与差分隐私技术实现“数据可用不可见”：基于联邦学习框架的数据隔离机制，可确保政务数据与人工智能训练环境严格分离，仅共享参数梯度而非原始数据，从而规避数据泄露风险；同时，嵌入可解释性人工智能模块，强制要求基层治理场景中的人工智能模型生成可视化决策报告，通过特征重要性排序与决策路径追溯提升算法透明度。 

在制度层面，需建立算法审计制度，明确技术供应商的责任边界：算法审计框架要求技术供应商公开训练数据来源与模型参数，接受多主体监督，以制衡技术资本对公共利益的侵蚀。此外，为警惕技术依赖导致的基层治理能力异化，需通过人机协同决策流程保留人工干预接口；双重校验机制要求重大事件决策中结合技术建议与人工研判，通过技术硬约束与价值软调控的协同，重构技术赋能的合法性边界，实现基层治理从“工具理性主导”向“公共理性主导”的范式演进。

制度创新维度：重塑法律规制与责任共担机制

生成式人工智能在基层治理中的应用，暴露了现行制度体系的深层矛盾，核心在于技术迭代速度与制度供给速度之间的“代际差”。制度创新需以公共价值理论为锚点，构建“法律-伦理-技术”三位一体的本土化框架。 

在立法层面，明确人工智能决策的辅助性定位，通过立法规范确立人类决策的终局性权威，确保涉及人身权利处分的治理决策保留人工核验机制。在责任分配层面，构建算法责任连带机制，要求技术开发者、使用主体与管理机构形成责任共同体，通过算法备案与过程追溯实现责任可归因。在治理协同层面，突破科层制数据壁垒，依托隐私计算技术建立跨域数据协作网络，在保障数据主权的前提下实现治理要素的合规流动。此外，需将公共价值损耗补偿机制嵌入技术标准体系，通过算法训练中的文化权重参数设置，平衡技术理性与传统治理智慧的张力。此类制度设计需要突破传统“技术中立”假设，以动态适配的规则体系平衡技术创新与公共价值保护，重塑技术治理的合法性基础。

伦理规制维度：完善价值冲突调适与人文补偿机制

生成式人工智能伦理风险，本质是技术理性与地方性知识的深层冲突，其防控需构建“价值修复-人文补偿”双轨机制，直面文化断裂与主体性消解的双重危机。伦理规制需实现三重转向：其一，在价值评估层面，建立基于公共价值损耗的量化评估框架，将算法公平性、文化多样性等维度纳入技术伦理评价体系，通过多维度指标动态监测技术应用的伦理损耗。 

其二，在主体交互层面，构建人机协同服务架构，通过情感补偿模块与社会支持网络响应协议，实现技术理性与人文关怀的耦合，确保算法决策嵌入人类主体性判断。 

其三，在文化适配层面，运用数字人类学的文化编码理论，通过地方性知识的形式化转译，建立传统治理规则与算法逻辑的兼容接口，平衡技术标准化与文化特殊性的张力。 

此类机制通过技术具身性重构公共价值生产关系，借助群体共识算法实现公众对生成式人工智能赋能基层治理的实时价值反馈，形成“技术赋能-价值损耗-制度补偿”的动态平衡闭环。

鉴于技术伦理规制的滞后性，需构建文化敏感型治理范式，设立包含传统伦理审查、文化延续性评估的复合型审查框架，通过算法备案与过程追溯实现责任可归因。最终需突破传统“技术中立”假设，以动态适配的规则体系平衡技术创新与公共价值保护，重塑技术治理的合法性基础。

在基层治理中生成式人工智能应用的风险防控机制协同策略

政策协同与制度保障：构建制度支持体系

1.国家层面：完善顶层设计与规则体系 

国家层面需加快制定生成式人工智能应用于基层治理的专项政策法规，明确其在基层领域应用的核心原则，包括辅助性定位、可控性要求、公共价值优先、透明度保障等。通过政策法规确立“人主责、人工智能辅助”的根本定位，明确涉及公民重大权益的决策，最终决定权归属公共治理主体，为地方基层治理划定清晰的法律边界与授权范围。 

同时，推进关联法律规范的联动调适与升级：以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，出台针对基层治理场景生成式人工智能应用的操作性规范与强制性技术标准，涵盖数据处理规则、算法安全评估指南、合规管理细则等；对数据分级分类管理（重点规范敏感政务数据和个人信息）、算法准入与备案要求、安全评估具体标准及周期等，作出可量化、可执行的规定。 

建立并推广“基于风险、审慎包容”的监管沙盒机制：选取治理基础较好、需求迫切的代表性地区作为试点，在严格设定风险阈值、强化监测评估的前提下，开展社区智能服务应答、乡村矛盾调解辅助、网格化事件智能处置等试点项目，允许在监管框架内先行先试创新性技术应用与配套规则；对经验证有效的风险防控经验和规则创新，通过快速响应机制及时固化为正式法规或强制性标准，形成监管与创新正向互促的良性循环。 

2.地方层面：推动政策落地与实践规范 

地方政府需将国家顶层设计转化为可落地的实践规范：出台配套、细化的生成式人工智能赋能基层治理“负面清单”及安全应用操作规程，将原则性规定拆解为一线工作人员的操作守则；设立具备实质权限的基层技术伦理审查委员会，吸纳公共管理、法学、数字技术等多学科专家，以及资深基层工作者、利益相关群体代表等多元力量，对拟引入或在用的生成式人工智能系统开展前置性伦理风险评估与合法性、合规性审查，并实施覆盖系统设计、部署、运行、迭代全生命周期的持续性监督，确保应用始终处于可控轨道。 

强化财政保障与能力建设：地方财政投入需精准匹配风险防控需求，设立专项“基层治理数字化转型与风险防控基金”，资金向风险防控体系建设倾斜，包括购置算法审计与偏见检测工具、开展常态化数字素养与人工智能伦理培训、设立公共价值损耗补偿基金、支付第三方专业评估机构费用等；探索通过政府购买服务模式引入专业化风险防控管理服务，提升防控的专业性与效率。

同时，建立硬性约束机制，将数字素养、人工智能风险识别与防范能力、公共价值敏感性纳入基层干部和治理人员的年度培训计划与绩效考核体系，显著提升其驾驭新技术工具的能力与风险防范意识。

组织优化与主体协同：构建治理责任网络

1.明确多元主体责任边界 

政府机构：依法承担规划引导、监督审查、风险监测与应急处置、公民权益救济保障等首要责任，建立健全的跨部门协同监管信息共享与联席会商机制，打破信息孤岛，形成监管合力。

平台企业与技术服务商：通过具有约束力的采购合同条款，明确其在系统安全性、可靠性、算法可解释性等方面的责任义务；推动建立行业自律公约，强化行政监管力度。具体责任包括保障系统安全稳定运行、及时披露已知或潜在风险、提供算法解释所需信息、及时修复技术漏洞并发布安全补丁，若因系统缺陷引发事故或损害，需依法依约承担民事甚至行政法律责任。

基层执行者：被赋予关键权限，包括对生成式人工智能生成的决策建议或内容的质疑权、修正权，以及紧急情况或高风险情境下的强制干预权；同时需履行规范使用技术、避免过度依赖人工智能、严格遵守数据安全和隐私保护规范等基本义务，建立人工智能应用技术问题和风险苗头的信息上报通道与反馈机制。 

2.构建多方协同治理架构 

以“党委领导、政府主导-企业担责-基层应用-公众监督-专业评估”有机融合为核心，构建多方协同治理架构：探索建立由政府部门牵头，吸纳技术提供方代表、基层实践者、公众代表、专家学者共同参与常设性或议题性“生成式人工智能基层治理应用协调组织”或“专家咨询委员会”，作为沟通协调、风险评估与政策建议的核心平台。 

保障公众实质性参与权利：对涉及重要公共资源配置、规则设定调整或可能影响群体权益的生成式人工智能辅助决策议题，制度化嵌入公众评议或公开听证环节，确保决策吸收民意；构建操作简便、界面友好的透明化技术反馈与投诉举报平台，允许公众查询特定服务是否由人工智能处理及基本原理，对人工智能生成的决策结果或服务响应提出质疑、申诉、举报违法违规使用或系统缺陷。 

引入第三方专业评估：委托具备公信力的独立第三方专业评估机构，定期对基层应用的生成式人工智能系统开展全方位“体检”，覆盖系统安全审计、漏洞扫描、算法公平性与偏见检测、伦理影响评估、效用评估等维度；依法向公众披露评估报告核心内容或发布公告摘要，增强公众知情权，提升透明度与监管公信力。

技术赋能与韧性提升：构建技术治理支撑体系

1.强化核心技术自主研发 

加大基础研发投入，重点支持适用于中国政务场景、兼顾数据主权、隐私保护与安全可控特性的国产大模型基座及配套工具链研发，降低对海外闭源商业大模型的依赖，规避供应链与安全风险。 

构建安全可控的技术体系：集成自动化、嵌入式的偏见扫描与持续纠偏机制，在模型开发及运行环节植入自动监控工具，建立包含地域性公平准则指标的评估体系，依据运行反馈或审计结果实现半自动或自动迭代优化；打造融合联邦学习、安全多方计算、同态加密、可信执行环境等技术的内生安全防御架构，为政务数据全生命周期流动构建“数据安全护城河”；研发适合基层资源环境的模型轻量化部署方案与边缘计算解决方案，确保关键应用在资源受限条件下高效、稳定运行。 

2.探索经济实用的应用路径 

构建“公共价值账户”评估框架，对技术应用的正面收益与潜在损耗进行量化或结构化定性分析，通过追踪账户净值的变化，为基层治理资源配置、技术应用规模及范围决策提供科学依据。 

推广经济可行的技术方案：积极地利用成熟可靠的开源组件、安全可控的政务云服务平台，降低初始投入与运维成本；开发标准化、模块化、可复用的轻量级生成式人工智能功能组件，适配不同乡镇街道需求；在有条件的县域层面建立区域性生成式人工智能资源共享与服务平台，实现资源集约化利用，避免重复建设与闲置浪费。

本文选自2025年辽宁省社会科学规划基金重点委托项目“推动科技创新和产业创新深度融合研究”（L25AWT008）。

(王雨 中共辽宁省委党校)