类型b：学术报告

作者及机构：嵇欣（上海社会科学院生态与可持续发展研究所助理研究员）、黄晓春（上海大学社会学院教授）。本文发表于《技术》期刊2025年第九期，是国家社会科学基金一般项目“当前我国城市更新中的社会参与机制研究”（24BSH153）的成果之一。

主题：本文聚焦“数智治理”（Digital-Intelligent Governance）及其共同体构建，探讨中国社会治理现代化转型中数字技术与人工智能融合的实践路径、成效落差及制度支持体系。

主要观点及论据

1. 数智治理的实践探索与成效落差

数智治理指通过数字技术与人工智能（AI）深度融合提升治理效能的新型模式。作者指出，当前中国数智治理在公共服务领域（如“一网通办”）成效显著，但在基层治理中面临“数据赋能不足”“场景黏性弱”等问题。这种落差源于不同领域的运行条件差异：
- 公共服务领域：需求明确（如“一网通办”中政府为响应者），流程标准化，数据与算法可高效优化流程（引用西蒙《组织》理论）。
- 基层治理领域：需求模糊（如业委会动员、为老服务），规则非标准化，需复杂条件支撑（如“顾客识别”、经验知识库）。

支持证据：以上海、北京等地“一网统管”平台为例，说明数据整合虽破解了“信息孤岛”，但基层对数据意义的挖掘能力不足，导致效能有限。

2. 数智治理有效运行的三大关键支持条件

作者提出，数智治理的深化需构建三类共同体：

（1）数据深度加工的意义识别共同体
- 问题：数据归集后，业务部门参与挖掘的积极性降低，基层缺乏数据修正权限，专业机构（如高校、智库）难以接入公共数据。
- 解决方案：
- 激励职能部门参与数据标注与挖掘（如设置“上云率”指标）。
- 建立公共数据开放制度（参考纽约、东京模式），明确数据共享的法律义务。
- 引入合规“把关人”，确保数据开发符合隐私与伦理规范。

支持案例：上海市浦东新区塘桥街道通过整合“12345”热线数据训练治理大模型，提升需求分流的精准性。

（2）跨学科知识共同体
- 挑战：社会科学与人工智能领域的知识鸿沟（如社科研究的“情境性”与AI所需的“结构化数据”矛盾）。
- 路径：
- 设立跨学科基金，推动文理协同（如“社区焦虑”需转化为机器可理解的指标）。
- 改革人才培养模式，融合社科理论与技术思维。

理论支持：引用卡斯特《网络社会的崛起》，指出传统理论对技术适应的局限性；以“郑州大学生夜袭开封事件”为例，说明集体行动理论需因应数智时代更新。

（3）数实融合的场景构建共同体
- 核心：应用场景需以公众需求为导向，避免技术部门“闭门造车”。
- 机制创新：
- 嵌入基层民主流程（如为老送餐场景需经居民共识设计）。
- 引入社会组织参与开发（如宝山区“小鲸”AI助手基于社工经验库）。
- 建立公众评价体系，以使用率衡量场景成效。

田野调查：上海宝山区通过公众参与优化“业委会议事表决”场景，提升用户黏性。

3. 配套制度改革建议

作者提出四项改革方向：
1. 数据共享模式：构建“激励兼容”的协同开发平台（如数据治理联合实验室）。
2. 学科交叉范式：推动社会科学与AI技术的“人机交互型”研究转型。
3. 公众参与机制：在市区层面开展需求调查，在街镇层面结合“全过程人民民主”。
4. 生态体系优化：实现数据生产与应用的闭环（如“12345热线”留痕与反馈机制）。

论文意义与价值

1. 理论贡献：提出“数智治理共同体”框架，弥补现有研究对“支持条件”的忽视（对比马长山、孙逸啸等学者的法治风险分析）。
   
2. 实践价值：为破解基层治理“技术悬浮”提供路径，如数据开放制度、跨学科人才培养等。
   
3. 政策启示：强调数智治理需超越“唯技术主义”，通过制度创新构建“人本导向”的治理生态。
   

亮点：
- 首次系统分析数智治理的“成效落差”根源，提出“条件依赖”理论。
- 创新性融合社会科学与AI技术视角，如“知识图谱”与“社科情境性”的协同方案。
- 基于上海、北京等地田野调查，案例详实（如塘桥街道、宝山区“小鲸”助手）。