人工智能赋能国家治理：定位、逻辑与实践

许 勇，黄福寿

（1．上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海200240；2．上海师范大学 马克思主义学院，上海 200234）

技术与政治倾向于双向互动，虽然从纯粹的技术伦理出发技术是中性的，但是政治通过政策制定、集中资源等对技术的发展产生了很大影响。反之，技术对政治也会产生影响，尤其对治理模式、国际竞争等治理因素产生影响。 “技术之所以是一种政治现象，是因为技术可以改变政治过程，技术可以造成社会的某些政治性变化，技术成为国家政治和国际政治的核心因素与核心内容”［1］。 人工智能作为新一代先进科学技术的代表，受到很多国家的高度重视，各国纷纷出台各种政策来支持人工智能的发展，把人工智能的发展和应用纳入本国的政治议程。 伴随着技术的发展，人工智能开始逐渐赋能到国家治理的各个方面，“人工智能的赋能是技术赋能，它既指向社会组织和个人，也指向其他技术载体，具有渗透性、全域性、融合性等特征”［2］。 技术赋能是一个复杂的系统性过程，将推动组织重塑、结构调整、动力倍增等多种变化。 “人工智能等将成为国家治理体系和治理能力的核心推动力，技术赋能将助推制度优势转变为治理效能”［3］。 本文的“人工智能赋能国家治理”是指通过人工智能在国家治理中的应用，不断增强国家治理主体的能力，进而不断提升国家治理效能和国家治理现代化水平。研究人工智能赋能国家治理的定位问题、逻辑问题、实践问题等，对于人工智能精准“赋能”国家治理具有重要意义。

一、人工智能赋能国家治理的研究现状

截至2021年10月，通过搜索南大社会科学索引（CSSCI）和北大中文核心期刊的研究成果，以“人工智能＋国家治理”为主题词的论文有116篇，但同时以“人工智能、国家治理”两个词为标题的论文共有9 篇，其主要内容如下所述。

（一）解析人工智能对国家治理的正反两方面影响

学者们普遍认同人工智能在国家治理中具有正反两方面影响，要准确地认识和分析其双重作用，发挥其积极作用，消解其消极作用。 张爱军认为人工智能在国家治理中是一把双刃剑，一方面可以促进国家治理体系与治理能力的现代化、智慧化、理性化、高效化，另一方面也带来治理困境，诸如技术理性取代价值理性、国家治理“一刀切”、导致“懒政滥政”、忽视人性化关怀、侵犯隐私等问题［4］。 在使用人工智能前，要预判人工智能融入国家治理带来的问题，并克服人工智能带来的治理困境，处理好国家治理与人工智能治理的关系。 梅立润提出要通过人工智能提升国家的信息能力、政策能力、组织能力，最终提升国家治理的效度。 人工智能与国家治理的融合中，可使国家治理提升效率、加强政策的精准性［5］。 张军平从技术专家的角度指出人工智能可以在海量计算能力、高风险模拟、预测能力、用户偏好能力、相对客观等几个方面助力国家治理，但也存在着对个人隐私侵犯、数据有偏性带来误判、数据造假、人机协作失衡的风险［6］。 这些研究成果使人们基本认识了人工智能对国家治理的正反两方面影响。

（二）综述人工智能与国家治理的前期研究成果

随着研究文献的增多，部分学者尝试对研究范畴和研究成果进行综述。 常保国等人通过分析截至2019年发表的与人工智能、国家、治理三个主题词相关的文献，指出“国内关于人工智能议题的探讨，专门类探讨阵地的规模尚小，主要集中在少量期刊的一般栏目中，并未形成全社会范围内的热点研究生态链”，并提出在政治权威决策、市场经济、社会文化和服务、危机治理等方面构建智能治理模式［7］。 代佳欣提出2017年后人工智能在公共领域的应用研究呈现了“井喷式”增长，公共领域与国家治理的内涵是不同的，但相互之间有很多共同之处，并且进一步总结了人工智能在基本公共服务供给、城市应急和环境治理、安全和伦理道德风险、国际经验借鉴等方面产生了大量研究成果，未来还可以在人工智能行政审批、人工智能伦理和政府新型智库建设等方面继续开展研究［8］。

（三）阐释人工智能对国家治理的积极价值

助推、赋值、赋能等词汇都反映了人工智能在国家治理中的积极作用。 刘俊祥提出了人工智能赋值国家治理，“表现为人工智能科学、人工智能技术、人工智能形态和人工智能体对国家治理的多重赋值和多源性影响作用”，提出了从赋益、赋义、赋能、赋权、赋则和赋责六个维度来解释赋值的内涵［9］。 张晋铭、徐艳玲从经济结构转型、政治认同构建、社会治理完善、绿色发展实践、未来图景预测等方面提出了人工智能助推国家治理的作用，并且分析了技术发展与国家治理的双向互动关系，论证了技术与治理的融合发展和相互借力的协同机制［10］。 本文采用的赋能相比助推、赋值而言，对治理主体有更强的能力提升效用。

通过以上分析可以看出，人工智能赋能国家治理的相关问题研究已取得一些有益的研究成果，但进一步分析后发现这些研究大多还停留在描述性层面，对问题的本质和内在逻辑研究不足，特别是对如何找准人工智能在国家治理中的理论定位、人工智能在国家治理中的应用逻辑和实践内涵还有待进一步深化研究。 鉴于此，本文将从赋能入手来阐释人工智能的积极价值，并对以上三个方面的问题进行分析探讨。

二、人工智能在国家治理中的理论定位

深化人工智能在国家治理中的定位问题，有助于认清国家治理中“人工智能从哪里来，到哪里去”的问题，有利于减少人工智能的错用、滥用、无用的问题。 人工智能在国家治理中的理论定位涉及逻辑定位、价值定位、决策定位、协作定位、目的定位。

（一）逻辑定位问题

治理是以人为中心还是以人工智能为中心？ 这个问题的答案看起来似乎很明确，很容易回答是以人为中心，但实际应用中却会出现以人工智能为中心的现象。 比如，在城市交通中，驾驶员判断交通拥堵的信息是以智慧地图的算法结果作为出行的决策依据，很少通过自己的经验判断来行车，主要原因是智能算法的数据更加实时且获取便捷。 人在大数据分析方面已经无法与人工智能竞争，人工智能在速度、精度、广度方面都完胜人的分析，因此容易产生这样的现象：在国家治理中大数据分析容易采取以“人工智能”为中心。 而公共政策的制定需要很多的经验积累、人文考虑、治理温度，“新时代公共行政的终极关怀，必须着眼于人是目的的价值追求”［11］，从这角度来说，以人为中心的决策更容易把握民生的难处、更容易提升城市的温度、更容易思考各方的利益平衡。 因此，在国家治理中以人为中心还是以人工智能为中心要根据具体的应用场景，不是简单地追求人或人工智能的中心地位，而应最大程度地发挥人的主动性，最恰当地利用人工智能的先进性，尽力实现治理效率的最大化并体现治理者的主体性。

（二）价值定位问题

价值定位是追求公平还是追求效率？ 人工智能可以提升效率，这是工业领域大规模应用人工智能的原因，但国家治理不仅要追求效率，公平问题也是重要的决策思考方向。 颜佳华等人提出：“追求人工智能向善与谋求优良国家治理二者的价值定位是一致的。”追求人工智能的“善智”，提高其安全性、可靠性，以“善智”实现善治［12］。 只有人工智能符合伦理、道德的情况下，人工智能才会更大程度地服务大多数人，从而实现公平。 应用人工智能是效率优先还是公平优先，要根据社会具体的发展阶段来决定。 在当下阶段，效率优先、兼顾公平是具有普遍意义的，对于解决发展问题具有重要的价值。 人工智能要在国家治理中发挥作用，其蕴含的高效率是必然要求，否则其便无应用的价值。 依靠人工智能高效率处理海量数据、高精度预测风险演化，从而提升治理的效率。而社会发展到一定程度，公平优先、兼顾效率可能会成为主要的价值内涵。 现阶段要避免东西部、城乡间等区域性人工智能应用鸿沟的产生，使不同人群有更多的人工智能方面的获得感，使人们更为均衡地享受智能红利。

（三）决策定位问题

决策中是人治还是人工智能治？ 权力的重要功能就是决策，即在无论外人是否同意的情况下都要服从决策者的决定，因此决策者不可能把决策的权力交给人工智能，否则人工智能就成为最终的决策者，人就成为人工智能的附属物。 中国的国家治理是在党的领导、人民当家作主、依法治国有机统一的情况下的国家治理，是法治框架下的国家治理，是确保整个国家平稳有序发展的国家治理。 在此指导下，仍然会存在强人工智能时代的智治问题（即人工智能统治问题），因此必须建立一套完整的人工智能赋能国家治理的制度体系，确保任何情况下人工智能都能把握好自身的尺度，不能越位，仅做好人工智能应该做的辅助工作。 在政策制定的过程中，决策者需用好人工智能的分析、预测功能，加入人性化的考量，制定出更加符合国情、世情、人情的政策。

（四）协作定位问题

人机如何协作？ 人机协作是发挥人工智能作用的前提，高度协作是提升人机工作效率的前提。在人机协作中，要确保责任清晰，没有清晰的人机责任边界，一旦人出现决策失误就容易造成推诿扯皮，导致将责任推卸给人工智能。 如果是人工智能的责任，需要技术专家找到原因，破解算法黑箱，优化算法，从而进一步减少问题的发生。 但如果是人的问题，需要人主动承担相关的责任，不断提升管理者的智能素养。 要提高人机协作效率就要提升人机协作的适配性，人固有的生理因素导致在人机协作中需要适宜的协作速度、友好的协作界面、简易的人机决策操作系统。 要避免高大上的人工智能系统造成人机隔阂，僵硬的协作指令让人性无法融入，最终导致人工智能虽然已经嵌入治理但却无人问津，无人使用的人工智能系统本质上是一个无用的系统。 人不应该成为机器，人工智能也不应该成为人的“主人”，两者融合中要始终清晰如何找准各自的定位，实现相互协作。

（五）目的定位问题

如何利用人工智能提升国家治理效能？ 人工智能技术融入国家治理体系后，必然对国家治理能力产生影响，准确地运用人工智能会提升国家治理效能，主要体现在五个方面：一是在提升信息能力方面，人工智能可以有效收集民众意见，获得最大的民意需求，减少信息的错配，通过人工智能的精准推送，提升官方信息的影响力和号召力。 二是在加强国家与社会的联接中，通过人工智能系统提供线上的沟通平台，让社会各方面的力量都能比较便捷地参与国家治理，提出自身的意见、建议和方案。 三是在促进决策科学化方面，人工智能将通过模拟政策效果，判断政策可能引发的社会舆论、效果走向，从而有利于政策制定者选择最优的决策方案。 四是在提升管理者管理范围和管理能力方面，人工智能的应用将大大提升管理者可以管理的范围，利用人工智能的摄像头、感知装备可以快速感知大范围的环境变化，从而实现足不出户就一览万里的管理，智能化、科学化的管理能力得到提升。 五是在完善反馈机制方面，人工智能可以快速收集相关的政策反馈信息和政策效果情况，从而更好地完成政策的闭环反馈。 总之，善用人工智能可以实现提升国家治理效能的目的。

三、国家治理中人工智能的应用逻辑

在明确人工智能定位的情况下，需逐步寻找人工智能在国家治理中的应用逻辑，要探索使用与规制的平衡、顶层与基层的融合，人治与智治的结合、人文关怀与规则治理的共存、价值理性与工具理性的协同，实现人与人工智能的完美协作和有序平衡，形成一套较为完整的国家治理运用人工智能的应用逻辑。

（一）有序推广与法律规制相统一

人工智能要在国家治理领域有序推广。 在国家治理领域，党和政府对人工智能技术的推广起关键作用。 人工智能能有效提升治理能力的优势，使各方面有了更大的推广动力。 在推广人工智能应用前，要认识到人工智能应用要耗费大量的人力、财力、电力等资源，比如建设一个超大型城市的数字化运营管理平台，不完全统计，需要各级政府的相关设备投资（含数据中心、物联网硬件等）超过数百亿元，而且这才是初始投资，如果要建设功能完善的智慧城市，投资额度还需要再增加几倍。 可见，推动人工智能赋能国家治理需要大量的资金投入、充足的电力保障和相关的芯片资源。 无序推广人工智能，容易产生政府财政吃紧、电力耗能过大、项目难以落地等问题，所以应有序推广人工智能的应用。

人工智能法律规制涉及两个方面：对国家治理中运用人工智能的法律规制和对人工智能的法律规制。 要建立国家治理中运用人工智能的法律框架，推动依法使用人工智能，避免滥用、错用人工智能导致治理失调，可从规范性文件开始加强各级各类政府中运用人工智能的规范，明晰人和人工智能的工作边界和责任划分，待方案成熟后再建立人工智能相关的条例和法律。 对人工智能进行法律规制近些年已经有了很多的讨论，比如郑戈提出要吸引更多的人工智能人才参与立法、行政和司法工作，对人工智能算法进行顶层设计，算法的制定需要法律人、程序员、人工智能专家的合作，最终实现使算法进入法律、法律进入算法，使人工智能的基础操作系统符合人类的伦理和法律［13］。 在未出台专门的人工智能法律前，现有的法律要及时发挥作用，加强对人工智能侵犯个人隐私、金融欺诈等违法行为的制裁。

对人工智能的有序推广涉及国家治理的资金、资源、效率等方面，需要政府的投入和市场的支持，从更大的范围来看，是对治理效率的提升，可解释为“效率优先”。 而法律规制确保人工智能是合法的、合规的，确保社会公平正义，可以解释为“兼顾公平”。 因此，要实现效率与公平相协调，需要有序推广与法律规制相统一。

（二）顶层设计与基层经验相统一

从顶层设计入手，做好人工智能的发展和运用工作。 习近平总书记指出：“加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设”［14］。 2017年国务院出台了《新一代人工智能发展规划》，从国际竞争、经济发展、社会建设等角度对人工智能的发展提出新要求。 本次规划是中国国家层面系统性地布局人工智能，对中国发展人工智能起到非常重要的作用。 可见，党和国家已经开始对人工智能融入国家治理进行了顶层设计。

从基层经验入手，总结人工智能应用的基层经验、分析不同基层的实际情况差异是差异化地运用人工智能的前提。 吸收基层的典型做法、提升治理效能是中国治国理政的优良传统，在人工智能的应用中，各地逐步建设了一些人工智能试点区域，比如张江人工智能岛、上海北新泾街道智慧社区、杭州城市大脑等，总结其中先进的经验是有效推动人工智能赋能治理的好方式。 中国不同地区的基层情况很不相同，要分析不同区域的民情、社情等情况差异，实现精准使用人工智能、助力治理效能提升，需要在养老方面发力就加大养老智能服务，需要在教育方面投入就加大智慧教育投入，需要在基层治理方面加强就多建设一些智慧社区，基层的情况千差万别，需避免“一刀切”的做法。

通过顶层设计与基层经验的结合，可以减少人工智能的错位，形成运用人工智能的顶层设计与基层经验的良性互动，防止因政策失准出现“上有政策、下有对策”的尴尬局面，打造人工智能赋能国家治理的中国方案。

（三）人工智能与人工管理相统一

人工智能在国家治理中的优势与劣势明显。其优势是：可以实现24 小时不间断工作，不计薪酬，没有疲劳期，以光速实现信息的传递，可以实现快速感知、快速分析、精准预测。 其劣势是：耗能较高，尤其是运行城市大脑和广大的传感器需要大量的电力能源。 在阿尔法狗大战李世石的人机大战中，一场比赛5 小时消耗的能量高达3000兆焦耳，相当于李世石消耗能量的1000 倍；初始投资费用高昂，要建设人工智能的数据中心、传感网络、传感器，需要大量的新基建投资；人工智能的运行效果比较僵硬，人工智能的算法只能对结构性问题进行计算，最终得出具体的数字和结果，从是与否的角度或概率的角度对事物进行定量的分析。

人工管理的优势是拥有人性化的视角和思考，比如对城市小商小贩的管理，社会普遍的期待是既有执法的力度又要有城市的温度，此时人性的力量就能发挥作用。 人类思考的深度是人工智能无法比拟的，不论是浩瀚的星空还是人类的未来，思想家总是可以提出无数有深度的见解，这些见解不是单纯的人工智能计算可以解决的。 但人工管理的劣势是容易造成滥用权力，国家治理强调多元参与，但因为公权力天然具有自我膨胀的特点，防止公权力的滥用是一个难题，膨胀的权力加上滥用极易导致腐败行为，因此要确保公权力运行在阳光下。 人的精力是有限，受制于人本身的生物学规律，人类无法做到24 小时工作，社会普遍实行了8 小时工作制，人类很难在高强度的工作中保持很长的时间。 而这些劣势恰恰是人工智能可以补足的方面。

要实现人工智能与人工管理的协调，要避免人工智能应用导致的大规模失业问题，因为治理效能的提升必然导致工作岗位的减少，要循序渐进地开展人工智能的应用，避免发生大规模失业，原来的管理岗位应有序变迁。 为避免人的恐慌和能力不足，要加强管理人员的培训，补齐其理解、运用人工智能的能力，提升智能素养，减轻其对人工智能的恐慌，提升人的智能素养有助于人工智能更好地赋能国家治理。 加强人工智能在国家治理各个环节的磨合，积极在一些领域适时启动人工智能运用试点，通过人工智能与人工管理相统一来实现优势互补、劣势互消。

（四）有温度与有规则相统一

有温度成为治理的重要标准，虽然现在没有统一的定量化标准，但其可以体现在三个方面：一是加强对弱势群体的关怀，社会总会存在着一些弱势人群，而造成的原因也有多种：或是缺乏技能导致就业收入少，或是因病导致家庭困难，或是未就业，等等。 对弱势群体的关怀体现了管理者对民生的重视，而这种人文关怀在使用人工智能时是无法实现的。 二是增加城市文化的浸润，每个城市都有独特的文化符号，这些文化符号有的是传统文化形成的，有的是城市的建筑风格形成的。拥有独特的文化成为城市的核心竞争力，不同的城市治理者都围绕着城市文化来规划、设计、建设城市，与市民一起打造独特的城市文化。 三是健全城市生命体的功能，要不断丰富公共产品的质量，为居民提供充足的健身、休闲、娱乐、养老、医疗等资源，加强城市基础设施建设，促进城市的“血液循环”，利用智能化手段提升城市运行效率。 在提升温度方面，治理者显然要发挥更大的作用，人工智能在这方面的作用是很微弱的。

国家治理中重要的内容之一是城市治理，城市运行必须有规则，任何城市都是建立在高度统一的规则约束下的。 社会规则涉及社会生活的各个方面，在交通、饮食、住宿、着装、言谈举止等方面都有一套伦理和法律规则，遵守规则对于良好的社会治理模式的形成具有积极意义。 要及时制止不良行为（比如商品造假、侵犯隐私、网络欺诈等），此时人治和智治都可以发挥作用，比如在交通违法治理中，人工智能可以通过摄像头对机动车、人脸进行识别和处罚，在金融防诈骗中可以利用智能程序识别诈骗行为并做到及时提醒。 人工智能可以制止不良行为，但其自身也存在被人利用而导致造假、欺诈等问题，比如对抗性生成网络可以生成一些模拟数据，而这些数据如果用于造假可以做到以假乱真，从而造成人工智能造假行为。 在有规则的方面，人工管理和人工智能都可以发挥一定的作用。 总体上说，有温度与有规则统一于“以人民为中心”的理念下。

（五）工具理性与价值理性相统一

人工智能赋能国家治理中有工具理性的内涵，人工智能的产生及应用将大大提升工作效率和生产效率。 人工智能加速了科技的更新迭代，对各个学科产生巨大的带动作用，各个学科在与人工智能的结合中找到自身的学科增长点。 人工智能将使国家治理更加精准、高速、高效，对社会问题的预判性分析更加准确，制定更有针对性的相关政策，实现更加精准、广泛的监管。

人工智能赋能国家治理中价值理性的实现需要人机结合，人工智能无法自然体现人的价值观，其所有的算法都是基于技术理性来进行设计的，仅能实现既定的目的，而国家治理中需要考虑人这个根本性的因素，要对人的全面发展提供保障。社会公正和社会各方利益的平衡是治理价值的另外一个维度，人工智能只能在社会管理与服务中体现有求必应、无事不扰，而考虑社会伦理和社会价值的治理是需要人的参与和管理的。 对国家责任的坚守是国家治理者责任感的体现，其中包含深沉的人民情怀，仅仅使用人工智能是不够的。

工具理性与价值理性的互动是人工智能应用在国家治理中需要思考的问题，人工智能更多是带有工具理性的产品，国家治理需要价值理性引领，这就需要实现人工智能技术治理与人文治理的良性互动，分层次、分领域、分区域、分步骤地运用人工智能，在国家治理中实现工具理性与价值理性的协调共生。

四、人工智能赋能国家治理的实践内涵

人工智能赋能国家治理的实践中需加快人工智能赋能国家治理的数据治理大脑建设，利用数据治理大脑建设数字化、智能化的治理中心，加速数字中国建设，主要可以从以下四个方面着手。

（一）加快治理内容的数字化采集

国家治理数字化涉及复杂的数据结构，数据量是超级海量的，因此必须分清哪些数据是关键数据，哪些数据是无用数据，哪些数据是备用数据，否则庞大的数据将对采集和运算形成巨大的阻碍。 可分类进行数据采集，一是基础数据，其包含资源类数据、人口类数据、交通类数据、经济类数据、文化类数据等。 其中每个数据都包含若干子项目，比如资源类数据至少包含土地资源、矿产资源、林地资源、渔业资源、淡水资源等，建立庞大的基础数据库后，要逐步实现各个数据动态采集和动态调整。 二是场景数据，智能应用很多都是在具体场景中展开的，国家治理中涉及很多具体场景，比如重大工程场景、重大传染病医疗资源场景、住房市场场景、食品生产与储运场景等，重要场景模型需要建立数据和边界，从而具备计算的前提。 三是大型事件数据流，比如突发疫情事件、经济波动事件、文化传导事件、重大历史事件等，这些事件是国家治理中必须应对的内容，可从事件模型中寻找重要的节点、传导机制、要素间的相互作用等，最终提升对类似事件的预测能力。

（二）研发定制化的人工智能算法

采集相关数据并建立庞大的数据库后就需要精准的算法来运行这些数据并产出有效的结果，编制算法需要人工智能专家的智慧和行业的协作，但管理者可以拟定算法的边界问题，比如对于人口类数据的预测，是否包含教育信息、病例信息、宗教信仰数据等，不是边界越广泛的数据越好，而是越精准地采集数据越有用。 算法的门类非常广泛，就算是深度学习算法和人工神经网络算法，都有非常多的计算模型，需要有足够的智慧和知识去建构算法并形成一个有效、可运行、可优化的针对固定问题、固定事件、固定场景的人工智能算法。

（三）构建智能化的数据治理大脑

类似于现在城市大脑的构建，国家需要建设国家治理的数据治理大脑，它包含集成化的数据和算法，是一个系统化的产物。 建立模型要有系统思维，需理清各个子单元间的相互关系，形成一个可以闭环的管理模式。 在数据治理大脑中，各个分体系间可以实现一定的数据交互，实现类似中央厨房的功能，打通各个分系统中的“数据孤岛”，以人工智能算法来运行大脑模型，构建全天候、全疆域、全领域的数据治理大脑。 数据更新要有创新思维，数据治理大脑还涉及非常多的变量参数，如市场波动、民众意愿变化等，需要不断更新数据及模型，避免僵化的算法阻碍预测的准确性。

（四）建立人机协同的治理机制

算法无法做到万能，管理者的智慧是最重要的决策保障，要建立人机协同的机制，充分发挥管理者的智慧和算法的优势，实现二者良好的协同。一是建立协同机制。 区分不同类型的事件、工作内涵，决定是否使用算法、如何使用算法和算法占决策参考的比重值，协同的方式可以是多种的，可以线上协同或线下协同，可以多要素协同或多领域协同，可以人—机协同或人—机—人协同等。二是建立价值判断机制。 国家治理中涉及很多价值判断的内容，这不是人工智能擅长的，且不应由人工智能来进行判断，此时需要管理者发挥决定性作用，从其价值观和经验出发来进行治理价值的判断。 三是建立执行机制。 人机协同后会产生决策，而如何执行决策需要各界的参与，再好的政策没有执行也是没有生命力的，需要坚定的执行机构来落实政策。 此时人工智能系统可以发挥监督作用，通过数据大脑的运行来检测政策的作用时间、作用效果。

总之，人工智能赋能国家治理是一个全新的课题，需要跨学科研究，需要法学、哲学、政治学、社会学、技术学等多学科的协同，要通过多学科协同研究，不断推进人工智能赋能国家治理的理论创新，并以理论创新引导实践创新，最终形成具有强大科技支撑的中国特色的国家治理现代化之路。