【摘 要】人工智能技术的广泛应用不断增强意识形态风险的来源弥散性、呈现隐蔽性和作用精准性，致使以中心治理、事后惩戒和统一规制为主要特征的传统意识形态风险治理模式显露出适应性弊端。而敏捷治理模式中的动态感知、快速响应、多元协同与循环迭代机制，与人工智能时代意识形态风险治理对预见性、时效性、系统性和发展性的要求高度契合，成为一种有效治理方案。人工智能时代意识形态风险的敏捷治理，是集动态精准的风险敏锐感知、人机协同的风险智慧决策、党委领导的风险迅捷管控以及能力升级的风险迭代学习于一体的整体性治理模式，其系统性重塑需构建技术敏捷体系、塑造组织敏捷机制、重塑制度敏捷体系以及凝聚思维敏捷共识。
【关键词】意识形态风险 敏捷治理 人工智能时代
作者任虹宇，山西大学马克思主义学院讲师；郑敬斌，山东大学人文社科研究院院长、马克思主义学院教授
文章来源：《科学社会主义》2026年第1期
党的二十届四中全会强调：“加强舆论引导，有效防范化解意识形态风险。”当前，以生成式人工智能为代表的人工智能技术深度嵌入人民群众学习、生活、工作的进程之中，使意识形态风险的来源弥散性、呈现隐蔽性、作用精准性等各类不确定性愈发突出，致使传统的科层制意识形态风险治理机制表现出一定的低能低效。习近平强调：“要精准把握可能带来系统性风险的重点领域和重点对象，增强治理的预见性和敏捷度，发现风险早处置、早化解”，将敏捷治理摆在风险治理的突出位置。敏捷治理（Agile Governance）是近年来被广泛认可的人工智能时代各领域风险治理的新兴治理范式，强调在人工智能技术赋能之下多元主体协同参与，以灵敏感知、及时响应、灵活应对和迭代适应的方式有效防治内外部不确定性风险，为人工智能时代意识形态风险治理提供了有效方式。
一、问题缘起：人工智能时代意识形态风险治理的新挑战
“统治阶级的思想在每一时代都是占统治地位的思想。这就是说，一个阶级是社会上占统治地位的物质力量，同时也是社会上占统治地位的精神力量。”意识形态作为特定社会经济基础的“观念上层建筑”，不仅是思想领域的斗争，更是社会权力结构的反映，直接关联到社会结构的稳定与时代秩序的存续。而人工智能技术的迅猛发展与深度应用，正以前所未有的力量重塑着意识形态的生成、传播与作用机制，为国家意识形态安全带来了全新而深刻的挑战。在此境况下，传统社会基于相对中心化、延时性信息传播模式的治理体系，在应对弥散性、隐蔽性和精准化的新型风险时，日益显现出反应迟滞、效能不彰的适应性弊端。
（一）人工智能时代意识形态风险的新特征
马克思深刻指出：“如果从观念上来考察，那么一定的意识形式的解体足以使整个时代覆灭。”随着人工智能技术在社会发展各方面的深度嵌入，传统意识形态风险的表现形态和运作逻辑也随之发生变化。人工智能时代意识形态风险已经不再是传统意义上“单一源头—直接呈现—自发扩散”的模式，而是表现出来源弥散、呈现隐蔽、作用精准的新特点，并以其叠加效应影响着意识形态安全。
其一，风险来源具有弥散性。传统意识形态风险来源较为集中，依赖于特定的媒体机构、社会团体或境外势力等明确主体，通过报纸、电视等固定渠道传播。因此，不论是在风险的实施主体还是在承载媒介方面，传统意识形态风险都具有明确性。然而，人工智能正重塑着意识形态权力的生成和分配。在人工智能技术的介入下，各类意识形态弥散在依托算法进行的“事件理解、数据取舍、模型构建、结果输出的一系列流程”之中，意识形态的生产和传播在摆脱原有集中式控制的固定力量，转向一种去中心化、多元分散的形态。在这个过程中，技术研究者、数据提供者、管理规则制定者甚至人机的交互行为都成为风险催生和演化的力量元素。
其二，风险呈现的隐蔽性。传统意识形态风险多以公开宣扬、直接否定社会主流价值观的显性方式呈现，具有较为明显的负面和易辨别的特点。而人工智能技术驱动的信息，通过看似客观中立的数据筛选、内容推送与关系建构，隐性建构一种新的“数字统治”。这种“统治”不再是表面可观可感的强制形式，而是以符合用户偏好、迎合用户心理的非对抗形式呈现，从而影响和控制社会意识形态的发展。同时，人工智能技术通过对现实世界的模拟和再创造，其呈现内容往往是以“模拟现实”的手段“模糊现实”的方式。当海量信息涌入，并对“已发生真实”进行逼真式篡改时，用户容易在无意识中弱化对现实世界理性和深刻思考的能力。
其三，风险作用的精准性。传统意识形态传播通过提升信息传播数量和覆盖面增强作用效果。而人工智能技术依托大数据、深度学习，根据用户年龄、地域、教育背景、社交关系、情绪倾向等因素，将特定意识形态内容精准推送给具有相应倾向的群体。更为关键的是，这种精准性并非静止不变，而是表现为一种动态演进、渐进叠加的渗透过程。“人工智能技术具有自我训练的倾向”，推送技术首先给用户推送与其现有立场轻度吻合、边界模糊的信息，继而通过收集用户点击量、点赞、评论、停留时间等数据进行推送调整，使受众在无意识中完成意识形态转向。这一过程本质上是算法通过对认知偏好的精准操控，实现对个体思想的隐性数字支配。
（二）人工智能时代传统意识形态风险治理模式面临的挑战
“劳动所生产的对象，即劳动的产品，作为一种异己的存在物，作为不依赖于生产者的力量，同劳动相对立。”人工智能作为人类智慧的产物，正以这样“异己的”的形态不断实现自我进化，逐步建构起一种新型技术权力，挑战既有意识形态风险治理方式。
其一，多元主体模糊风险责任边界。在传统媒介时代，意识形态风险具有完整清晰的责任链条，政府是监管主体，负责安全标准制定、事后追责与纠正；平台是生产主体，承担信息内容的审核与编辑；用户是使用主体，其责任在于遵守社会规范。在人工智能的数字生态中，信息的制造者、散播者、管理者等主体共同构成动态、去中心化的网络，任何一个节点都可以触发意识形态风险。例如，大语言模型生成偏见信息，其风险既可能源于数据提供方设定包含偏见信息的语料库，也可能是技术团队未能有效设定纠偏机制，还可能是用户在人机交互中肯定并引导了错误倾向。此时便产生了一种“责任悖论”：看似所有参与者都有责任，却又无法清晰界定任何单一主体的核心责任，难以有效追溯与根治风险源头。
其二，技术隐蔽运作弱化风险可视程度。传统意识形态风险可通过内容关键词筛查、传播路径追踪等方式被提前识别并拦截，而人工智能生成的风险信息凭借其隐蔽的技术逻辑、非公开的算法决策及动态生成的内容，致使风险潜藏于数据流转的深层环节，“隐性风险的不确定性意味着风险可能以不可预见的方式爆发”，极大提升了风险监测与防范的难度。尤其是人工智能常以“价值中立”“技术客观”等话语掩盖其内在的价值预设。然而，列宁早已深刻指出：“或者是资产阶级的意识形态，或者是社会主义的意识形态。这里中间的东西是没有的”“对社会主义意识形态的任何轻视和任何脱离，都意味着资产阶级意识形态的加强。”因此，这种以技术中立为名、行价值引导之实的隐蔽运作，正是当前意识形态风险最难察觉、最需警惕的形态。
其三，信息封闭交互消解社会主流价值。“不是意识决定生活，而是生活决定意识。”。人工智能与用户之间封闭的“一对一”交互模式，正不断强化用户对特定类型信息的持续接触，在一定程度上削弱了人的主体意识，使个体“在资本与机器的双重规训下逐渐沦为被动客体”。个体在封闭环境下形成的价值认知，由于缺乏传统的社会纠偏与共识磨合机制，无法及时实现认知纠偏和价值调适，容易脱离主流价值。与此同时，人工智能模型的内置语料库和技术逻辑日益趋同，用户在主流模型的支配下所获得的观点、论据与价值倾向都趋于同质化，当单个个体沉浸于自我建构的价值孤岛中，并在群体层面叠加共振，就会从整体上歪曲社会价值导向。
（三）人工智能时代传统意识形态风险治理模式的适应性缺憾
智能传播“带来人类信息传播范式的根本转变，也意味着旧有治理范式的失效和缺失”。当人工智能以“异己性”技术权力不断挑战既有意识形态风险治理格局之时，传统以中心化、事后性、统一化为特征的意识形态风险治理模式，在面对具备分散性、隐蔽性、精准性等特性的意识形态风险之时，显露出明显的适应性缺憾。
其一，中心治理与分散风险的结构性错配。传统的意识形态风险治理模式本质上是以政府为核心的单中心、层级化管控体系。政府作为最高公共权威，通过行政许可、内容审读、行业规范、事后追责等手段，对媒体机构施加垂直影响，维持舆论场的大体稳定。然而，人工智能时代催生的意识形态风险，其根本特征在于极度的去中心化与弥散性。每一个交互接口、每一次数据反馈、每一行代码的设定，都可能成为风险滋生与扩散的微末起点，与传统中心化治理所依赖的“关键点控制”逻辑发生了根本的结构性错配。
其二，事后惩戒与隐蔽风险的时效性脱节。“传统的科层制治理、监管型治理更加追求‘确定性’，其决策链条较长且倾向风险发生后的事后应对”，通常采用技术手段追溯违规内容的传播路径，定位责任主体并依据明确条文进行事后惩戒。然而，人工智能生成的意识形态风险具有前所未有的隐蔽性。算法偏见在数据中静默沉淀，通过无数次个性化推荐潜移默化地塑造用户认知，其价值扭曲效果可能需数月甚至数年才会以社会群体极化、共识破裂等形式爆发出来。此时，最初的算法模型可能已迭代多次，数据痕迹早已模糊，导致治理真空。
其三，统一规制与精准风险的防御性失效。传统治理模式往往采取统一规制标准，针对的是形态较为单一、受众同质性较高的风险类型。人工智能技术的赋能，使得意识形态风险呈现出高度的个性化与精准化特征，统一的标准既无法覆盖无限个性化的风险场景，也难以应对动态演化的风险内容。尤其是生成式人工智能所具有的个性化生产特点，也使用户在与智能技术的“一对一”互动过程中，极易被灌输相应理念，存在极大的隐蔽性意识形态渗透风险。因此，统一性的粗放式防御，已难以适应高度精准化、动态化的新型风险形态，导致治理的精准性和有效性双双式微。
二、敏捷治理：人工智能时代意识形态风险治理的新视角
实践已然证明，人工智能时代的意识形态风险治理亟需实现从“静态管控”到“动态治理”的范式转换。敏捷治理恰以其独特的理论视角和方法论体系，为突破当前治理困境提供了创新思路。
（一）人工智能时代敏捷治理的提出及其内涵
敏捷治理理论先后历经工业制造、软件开发、公共管理等多领域应用发展，呈现由技术范式向治理范式演进的趋向，如今已成为系统科学且应用广泛的理论范式。20世纪90年代初，敏捷理念首先兴起于工业制造领域，《21世纪制造企业战略》提出“敏捷制造”的构想，强调通过创新性的组织结构、制造技术与人力资源配置，实现对不确定市场环境的快速响应。近乎同一时期，敏捷理念亦进入计算机软件开发领域，并在《敏捷宣言》中得到系统化表达，其倡导的“个人与沟通”“可工作软件”“客户协作”“响应变化”的核心价值，推动了软件开发方法论的范式转型。
“敏捷治理”作为明确术语最早由阿西夫·库梅尔（Asif Qumer）提出，其将敏捷理念引入治理语境，视之为一种通过动态调整目标、绩效与风险管理以应对复杂环境的治理方法。此后，亚历山大·卢纳（Alexandre Luna）等学者推动敏捷治理由方法论层面向理论框架层面拓展，使其突破技术治理边界，逐步拓展至多学科。随着研究重心转向公共管理领域，敏捷治理被广泛运用于政府治理与城市治理实践，并发展出以“快速感知”“灵活响应”和“持续协调”为核心的能力结构。2018年世界经济论坛发布《敏捷治理：重塑第四次工业革命的决策》白皮书，标志着敏捷治理在人工智能与数字时代治理语境中的系统化确立。在中国，敏捷治理正逐渐成为人工智能治理研究与政策设计的重要理论参照。薛澜等学者认为，敏捷治理已成为人工智能时代利益相关方的广泛共识。中国科技部发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》亦将“敏捷治理”作为八项原则之一，推动其由学术概念向制度实践转化。
随着人工智能治理实践的持续深入，敏捷治理的理论内涵亦不断回应技术发展的现实需求，呈现出四个维度的深化拓展。其一，动态感知。持续迭代的智能技术与社会系统深度互构，不断催生出新模式、新业态。以数据驱动为特点的敏捷治理依托数据采集、智能研判等技术对变化的社会环境进行实时持续捕捉，确保治理行为始终建立在对当前现实的准确认知之上。其二，快速响应。“技术的发展都是以指数形式增长”，人工智能时代这种趋势更加明显。敏捷治理要求对技术的快速发展做出及时回应，以避免因治理滞后而错失发展机遇或积累系统性矛盾。其三，多元协同。人工智能技术的应用范围广泛，催生出治理资源分散和错位问题。敏捷治理则强调协同合作，要求搭建多元主体平台、明确共识性规范，形成与技术生态相匹配的网状治理结构。其四，循环迭代。人工智能技术有较强的学习反馈能力，作为与之互动的敏捷治理行为，也必须同样具备学习进化能力，能够持续不断地优化更新治理工具、规则和策略等，以有效应对新的技术挑战。
概言之，人工智能时代敏捷治理，可以定义为面对人工智能技术深度融入社会运行的情况下，政府、市场、社会等多元主体为应对快速演变、高度不确定的技术及其应用的社会环境，通过构建动态感知、快速响应、多元协同、循环迭代的治理机制，所形成的具有韧性、适应性和创新性的新型治理范式。
（二）敏捷治理视角与人工智能时代意识形态风险治理的内在契合
敏捷治理蕴含的动态感知、快速响应、多元协同、循环迭代等作用机制与人工智能时代意识形态风险治理的预见性要求、时效性需求、系统性格局和发展性趋势呈现出深度的内在契合性。
其一，敏捷治理的动态感知机制与人工智能时代意识形态风险治理的预见性要求根本统一。“预判风险所在是防范风险的前提，把握风险走向是谋求战略主动的关键。”在人工智能时代，对意识形态风险的前瞻性把握和预见性防控更为重要。这是由于风险在技术加持下，风险要素在系统内部持续积累并在某个关键节点突然爆发，呈现出潜伏突变特性，并在交织互动中产生新的衍生变异。例如，在海湾危机、叙利亚内战、俄乌冲突等网络舆论战中，社交机器人（不同平台社交机器人可以互动联系）“复制粘贴”发布相似推文，“在最短的时间内，以最低的成本将标签推上热门”，以控制舆论导向；或是散发无关信息分散公众的注意力以冲散中心议题的现实讨论。另外，根据麻省理工学院研究发现，虚假信息被社交机器人转发的可能性比真实信息高70%。于敏捷治理而言，其动态感知机制能够对信息增长趋势的异常变动、账号发布信息的异常同步等情况进行全方位监测，强调在技术操控信息并最终影响意识形态发展态势之前对风险苗头的实时捕捉与智能诊断，满足人工智能时代意识形态风险治理的预见性要求。
其二，敏捷治理的快速响应机制与人工智能时代意识形态风险治理的时效性需求相互呼应。人工智能时代意识形态风险的爆发呈现“瞬时极化”状态，其中算法技术的应用起到关键作用。通过个性推荐、重复信息、圈层划分等机制，算法将具有相似信息偏好的用户聚集固定在数据圈层中，使得用户信息窄化并思维固化，不同观点群体的认知隔阂和对立情绪也被进一步扩大。当突发事件尤其是带有冲突性质的事件发生时，不断叠加的负面信息、不断激化的矛盾情绪、不断窄化的片面认知共同作用并瞬间点燃价值冲突。此等情境下，风险治理的“黄金窗口期”被极度压缩，亟需提升响应时效，“力争把风险化解在源头”，以防各种风险挑战源和矛盾点交织叠加、演变升级。敏捷治理的灵敏响应机制以治理之“快”应对风险之“急”，通过简化风险治理决策流程、完善风险干预方案、阻断风险极化进程将风险控制在初发阶段并对发展中的风险及时化解，从而有力回应人工智能时代意识形态风险治理的时效性需求。
其三，敏捷治理的多元协同机制与人工智能时代意识形态风险治理的系统性格局深度匹配。现代社会风险的作用范围带有全局性特征，风险波及范围广泛且不同领域间风险相互渗透、影响、叠加，可能造成风险全领域性质的破坏，因此需形成系统全面的治理框架。随着人工智能技术在社会中的全域性嵌入，意识形态风险发生区间在数量和方位上的不确定性更加凸显，在不同领域的交织影响进一步增大。例如，AI影像改编等娱乐化内容可能潜藏历史虚无主义错误思潮，“大数据杀熟”等算法失范可能引发经济信任危机，智能媒体视听监视等商业伦理失当可能升级为政治认同问题。这种意识形态风险的跨界融合特征决定了治理格局不能是“单兵作战”而需是统筹协调、系统集成。与此相对，敏捷治理强调多元协同，不仅关注风险类型与治理主体的精准匹配，更注重风险链条上多主体的协同发力，力求构建党委领导、政府管理、平台监测、社会监督多主体多环节联动的治理网络。这一理论视角可为构建人工智能时代意识形态风险治理的系统性格局凝聚主体力量。
其四，敏捷治理的循环迭代机制与人工智能时代意识形态风险治理的发展性趋势高度耦合。人工智能技术的快速演进推动意识形态风险形态持续升级，具体表现为风险来源的多方位转移、风险种类的多样化更新、风险传播的多路径扩散，这一发展状况要求治理框架必须保持同步迭代。以DeepSeek模型为例，其在2024年5月至2025年9月期间密集进行了15次迭代升级，实现了技术与功能的超预期突破，同时也引发了意识形态风险的新演变：该模型已经能够以逻辑严谨的论述证明特定立场，从而使其生成内容的价值倾向更为隐蔽。基于此，2025年9月，《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布，与2024年发布的1.0版虽仅隔一年有余，却在风险视域、治理思路等方面实现了AI安全治理认知边界的拓展和治理范式的深层转变。敏捷治理的循环迭代机制正是通过各类风险治理框架的持续优化，充分把握风险种类、风险来源、风险范围等方面，从而在动态感知、快速响应、多元协同的维度上不断提升意识形态风险治理的前瞻性、适应性与实效性，从而契合意识形态风险治理不断向前发展的趋势。
需要强调的是，敏捷治理绝非无原则的技术调适，而是一种建立在明确价值坐标之上的系统性能力构建。当代中国意识形态风险的敏捷治理，必须始终坚持中国共产党的全面领导，坚持以人民为中心的根本立场，坚持运用马克思主义的立场、观点和方法分析技术变革中的意识形态问题，确保治理方向不偏、治理立场不移、治理底线不失，从而确保治理能力的动态进化始终服务于维护意识形态安全与国家发展的总体目标。
三、人工智能时代意识形态风险敏捷治理的运作逻辑
人工智能时代意识形态风险的敏捷治理是一个有机完整的系统，其运作逻辑遵照风险“萌发—扩散—爆发—消散”的演化规律，具体体现为萌发环节的风险敏锐感知，扩散环节的风险智慧决策，爆发环节的风险迅捷管控，以及消散环节的风险迭代学习等四个首尾相连、顺次衔接的过程。当然，该运作系统深植于中国特色社会主义的实践土壤，其核心特征在于技术赋能锚定于正确的政治方向，以确保实现“敏捷”而不失“定力”“智能”而不忘“初心”的治理效能。
（一）风险敏锐感知：以动态精准为基础
风险敏锐感知是敏捷治理体系识别、捕捉、检测风险的前提和基础，其目标是改变传统意识形态治理中风险辨识碎片化、评估滞后化的被动局面，完成意识形态风险辨识评估从零散到全面、从静态到动态的根本性转变。具体包含风险全景扫描的一体化集成，风险精准标识预警的自动化运行，以及风险动态监测的科学化实施等三个方面。其一，风险全景扫描一体化集成。采用爬虫（Python）等信息抓取技术，对散落在门户网站、影音APP、社交媒体等多平台的各类信息源加以整合，形成跨平台、多模态的数据集成和处理体系。同时，通过“数据采集和预处理、数据存储和管理、数据分析和挖掘”等环节，对已获取的风险数据进行分层分类管理，形成风险治理数据池，从而实现对意识形态风险相关信息的系统捕捉、精准画像、统一规划。其二，风险精准标识自动化预警。治理系统以内嵌的风险分级规则为支撑，综合考量风险扩散速度、影响范围及敏感程度等关键指标，对意识形态风险进行分层识别。当潜在风险出现，系统便可第一时间确定风险级别，并触发对应的预警信号。该预警可通过对接端口及时传达至各责任主体，从而实现对意识形态风险的快速响应和精准处置。其三，风险动态监测科学化实施。嵌入情感计算、立场检测、话题演化追踪等算法模型，对海量风险信息进行自动分析和智能研判，动态追踪风险演化趋势及其传播进路，及时捕捉其发展拐点、潜在“燃点”及异常波动段等关键信号，从而实现对意识形态风险态势的持续跟踪和科学评估。而实现这一过程的关键是，在党的全面领导之下，依托制度优势对多元数据与社情民意进行系统性、前瞻性搜集与分析的能力，确保治理目光始终聚焦于事关政治安全与人民根本利益的风险苗头。
（二）风险智慧决策：以人机协同为关键
风险智慧决策是敏捷治理体系实现快速响应风险的关键环节，其核心在于通过构建人机协同的智慧分析系统，对决策目标、决策资源与决策方式进行持续调适，推动意识形态风险决策从依赖传统经验转向依托数据驱动，进而提升风险应对的精准性和有效性。其一，决策目标的动态纠偏。借助自然语言处理（NLP）等技术，动态监测各类平台信息并智能分析意识形态风险发展态势。当监测数据偏离预设目标或偏离风险阈值时，智能监测系统能够及时捕捉偏差并生成相应纠偏方案，同时将相关方案发送到专家用户端，供专家审议、修正与完善，确保决策目标始终与实际情况保持动态契合。其二，决策资源的适度配置。通过多智能体仿真技术，构建资源优化配置模型，在兼顾效能和成本的前提下，对不同风险类型和等级所需的处置资源进行初步模拟和测算，为资源管理者统筹调配人力、物力、技术等提供思路借鉴，确保将有限资源聚焦意识形态领域的关键风险。相关结果以可视化方式呈现，令决策者“能够更直观地理解数据背后的规律和趋势，从而做出更加明智的决策”。其三，决策方式的适宜调整。针对不同意识形态风险类型和紧急程度，搭建深度学习决策系统，在持续学习决策者习惯与历史决策模式的基础上，预设生成不同场景的决策方案；决策者亦可根据实际情况对治理预案进行优化调整。从而，实现提高决策效率与契合决策者风险治理偏好的双重兼顾。当然，人机协同并非简单的人机互动，而是在马克思主义方法论指导下，将党的战略判断、人民的价值诉求与算法的计算能力相结合，形成科学民主、集中高效的决策过程，确保治理方向不偏离正确轨道。
（三）风险迅捷管控：以党委领导为核心
风险迅捷管控是敏捷治理体系有效运作的核心环节。在风险显化、危机态势显现时，必须坚持党委统一领导，充分发挥党的领导核心作用，在党的领导下搭建和完善技术驱动的协同对接程序机制、多边同步的协同沟通网络机制、精准分责的协同履职动力机制，实现各治理主体间的精准对接与紧密配合，确保风险管控责任到位、指令畅通、行动高效。其一，技术驱动的协同对接程序机制。通过党委领导下的数字指挥平台，对系统内不同单位、部门进行任务指令的及时推送和分发。在派发任务的同时，该平台还可以持续跟踪、评估、反馈风险处理效果，并全程保留处理痕迹和流程，实现对意识形态风险治理的智能识别、统筹处理和可视化管理。其二，多边同步的协同沟通网络机制。在党委统一领导下，打破各个风险管控部门数据系统、处理架构之间的沟通壁垒，使不同风险管控部门实现风险数据共集共享、处置方法交流互鉴，推动各治理主体在党委统一领导下形成科学协商、综合研判、联合行动、有效合作的良好局面，从而提升防范和化解意识形态风险的精准性和协调性。其三，精准分责的协同履职动力机制。党委统一建立权责清单和任务台账制度，明确各部门在意识形态风险管控中的具体职责和履职标准，并推动其细化为可执行的计算参数，有机嵌入风险治理平台。此外，建立绩效评估系统，释放系统自动记录、科学评估和有效监督的管理效能，充分把握各治理主体的响应时效、应对方案、协作情况、现实效果，并以此为依据及时合理进行考核奖惩，从而激发各方主动协同应对风险、维护意识形态安全的内生动力。这一过程突出强调在危机或风险显现时，党组织发挥领导核心作用，统筹各方力量依法依规进行快速干预与有效处置，彰显“一盘棋”的动员与执行优势。
（四）风险迭代学习：以能力升级为旨归
风险迭代学习是敏捷治理体系实现自我完善与持续发展的根本保障。通过数字化参与的风险学习方式，在线协作知识建构的风险学习过程，以及万物智联的风险学习场景，推动多元治理主体从被动反思转向主动总结，在持续的知识积累、经验整合与教训提炼中实现意识形态风险治理能力的迭代升级。其一，数字化参与的风险学习方式。运用虚拟仿真等技术手段，建立意识形态风险推演与模拟处置平台，使治理主体能够在相对安全的虚拟环境中开展风险识别、决策指挥和应急处置的全流程训练，达到降低试错成本和确保学习效果的目标，进而推动治理主体实现从被动接受到主动参与的学习方式变革。其二，在线协作知识建构的风险学习过程。通过在线协作平台，对不同部门或不同领域意识形态风险处置过程中的成功经验和失败教训进行开放共享和交叉借鉴，逐步凝练形成应用范围广、推广性强的风险治理方案，推动意识形态风险治理知识体系在持续协作和共享中不断完善发展。其三，营造万物智联的风险学习场景。依托物联网、VR、XR等新一代信息技术，将意识形态风险治理的系统性知识及前瞻性案例进行数字化、情境化的转化，打造虚实融合、具身在场的智能学习资源，推动风险学习从单一场景向万物互联学习场景的转变。总之，新时代人工智能敏捷治理体系并非静态闭环，而是坚持以人民为中心的成效检验标准，通过持续的制度化总结、评估与优化，实现治理效能与执政能力的共同升级。
四、人工智能时代意识形态风险敏捷治理的实现进路
习近平在中共中央政治局第二十次集体学习时指出：“要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控。”敏捷治理作为新时代应对人工智能时代意识形态风险的有效范式，是对上述治理要求的系统性回应。因此，要以敏捷治理理念推动风险治理范式系统性变革，不断打造集技术敏捷、组织敏捷、制度敏捷、思维敏捷于一体的完整的治理体系，破解传统治理体系中的感知钝化、决策固化、管控僵化、学习虚化的问题，进而推动意识形态风险治理从被动应对向主动引领、从碎片化向系统化、从经验主导向数据驱动的深刻转变。
（一）打破感知钝化，构建技术敏捷体系
实现意识形态风险的敏捷治理，首要突破在于克服传统治理中存在的“感知钝化”现象，即对新型、隐蔽、快速演化的风险识别迟缓与判断失准的问题。这需要通过构建一个以数据驱动、智能研判为核心的技术敏捷体系，为意识形态风险的敏锐感知提供强有力的技术支撑，实现从“被动响应”向“主动洞察”的根本转变。第一，完善数字化的风险动态监测评估流程，筑牢感知基础。整合多源数据，建立全域覆盖、全时响应的数字化监测网络，实现对关键意识形态风险指标的自动化采集与可视化分析，以连续、动态的全景扫描取代间断、静态的风险观察，从而为意识形态风险识别构建全面可靠的数据体系。第二，优化智慧化的风险精准标识预警功能，提升感知精度。应用人工智能技术建立智能分析模型，一方面，精准识别潜在价值偏向、情感极化、协同操纵等风险特征，实现从“传统关键词筛查”到“多模态语义识别”的技术跨越；另一方面，基于传播速度、影响范围、情感强度等指标建立完善的风险评估体系，形成分级分类的预警机制，确保对高风险目标实施精准干预。第三，推动数智化的风险模型算法程序升级，保障感知的持续进化。可将处置案例、新发风险等实时反馈数据用于模型训练，以推进模型算法在技术层面的迭代优化；同时，定期对模型决策逻辑进行伦理审查和性能评估，确保技术应用在伦理层面的合情合理。此外，可通过虚拟仿真技术进行风险推演练习，以不断增强对潜在风险的前瞻预测能力，实现从被动应对风险到主动防控风险的转变。
（二）突破决策固化，塑造组织敏捷机制
传统垂直封闭的决策模式难以应对人工智能时代意识形态风险的复杂性和动态性，必须通过构建开放协同的组织架构来突破决策固化困境。塑造组织敏捷机制的关键在于，形成党委领导、多元协同、资源优化的弹性治理网络，为持续应对新型意识形态风险提供坚实的组织保障。其一，坚持党的领导，打造组织敏捷的坚强中枢。党性原则是意识形态工作的根本原则，只有坚持党在意识形态工作中的核心领导地位，才能够在急剧变革的智能社会中始终锚定意识形态治理的正确政治方向，并有效统合分散于不同领域、不同主体的治理力量，确保组织敏捷机制协调运转。各级党委必须发挥统揽全局、协调各方的作用，整合政府机构、科技企业、高等院校、研究机构、社会组织和广大公众等多方力量，形成以党委领导为核心的多元治理格局。其二，发挥基层党组织治理优势，拓宽组织敏捷的前沿感知。基层党组织是党领导的组织敏捷机制中的“神经末梢”，是风险探查和政策执行的基础单元。基层党组织要充分发挥前沿阵地优势，通过常态化走访调研、网格化信息采集和数字化民情台账，精准掌握社情民意与思想动态，积极联动社区、学校、企业、社会组织等力量对社会舆情、热点话题、异常言论等进行动态跟踪和预警，并依托党群服务中心、新时代文明实践站等阵地，常态化开展群众沟通与思想引导，充分将党的政治优势、组织优势转化为治理效能。其三，推动治理资源共建共享，夯实组织敏捷的基础支撑。可建设统一的意识形态风险治理资源平台，系统整合分散于各部门的风险监测数据、技术资源和专家智慧，在确保数据资源安全的前提下实现分级分类有序流动共享，进而实现不同主体协同决策，形成资源互补、优势叠加的意识形态风险治理合力。
（三）避免管控僵化，重塑制度敏捷体系
习近平强调，要“完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。在人工智能治理领域，应将中国特色社会主义制度根本优势转化为治理效能，构建具有自适应、自优化能力的制度敏捷体系，从而既保持治理稳定性，又具备应对不确定风险的灵活张力。首先，以监督问责机制强化全领域制度权威，充分发挥法律法规刚性约束作用。坚持依法治理，建立覆盖人工智能技术全生产链、全应用范围的完整监督体系，通过动态清晰的权责清单，明确研发主体、管理主体、销售主体、应用主体等各方责任边界。尤其需压实各级党组织在意识形态风险防控中的领导责任，对造成重大意识形态风险的主体精准问责，对履职不力的党组织和党员干部严肃追责。其次，以考核评价机制推动全过程制度执行，坚定落实党管干部原则。要构建包含技术安全、治理效能、社会满意度等多维度的绩效考核体系，将意识形态风险治理成效纳入相关部门和领导干部的考核指标，与干部选拔任用、奖惩激励直接挂钩，并依托智能化评估模型和第三方评价机制对治理制度执行情况进行全面测评和监督，并以评估结果反哺制度优化。再者，以正向激励机制催化全周期制度革新，确保治理制度运作效力。在坚决守牢意识形态安全底线的前提下，应积极营造鼓励创新的制度环境，支持围绕风险识别、预警研判、协同响应与反馈优化等环节，自主探索适应人工智能时代特征的治理模式与制度安排。同时，建立容错机制，为治理模式、体制机制革新创造必要的、有限度的试错空间，从而激发全周期治理体系的内生活力。
（四）防止学习虚化，凝聚思维敏捷共识
敏捷治理体系的持续优化离不开治理共同体思维模式的与时俱进。要通过强化价值共识，避免学习流于形式、思考陷于僵化的“学习虚化”困境，形成具有前瞻性和包容性的思维敏捷基础。其一，筑牢底线思维，坚持正确的风险治理导向。面对人工智能带来的意识形态新挑战，应始终坚持党的领导，坚持马克思主义在意识形态领域指导地位的根本制度，从而为处理算法权力、数据垄断等新问题提供强有力的领导力量和理论指导。同时，将社会主义核心价值观贯穿人工智能研发与应用的全过程，用主流价值观引导技术发展和应用，确保技术发展始终根植人民立场、服务民族复兴伟业。其二，强化问题意识，化解新兴技术风险治理难题。发现问题并有效解决问题是意识形态风险治理的关键所在。要充分把握人工智能技术发展中所带来的“信息茧房”等问题，在全面摸清发展情况的基础上，有针对性地破解技术应用带来的治理难题。其三，激发创新思维，优化高效的风险治理范式。将敏捷治理引入意识形态风险治理本身就是对传统治理范式的创造性突破。然而，基于人工智能技术的不断迭代升级，敏捷治理也需要不断实现其内部的治理理念、治理体系、治理方法等方面的持续更新和完善，从而构建起更全面、更具弹性、更高效的治理体系，以应对更复杂且日益多变的意识形态风险。
