李敢，南京邮电大学管理学院教授，研究方向：数字经济、文化产业。孙建敏，南京邮电大学管理学院副教授、MBA教育中心副主任，研究方向：数字化转型。雷晶，南京邮电大学管理学院副教授，研究方向：数字化营销。

基金项目：江苏省决策咨询研究基地2025年度项目“从新时代‘昆山之路’到中国式现代化：县域经济高质量发展与治理创新研究”（编号：25SSL035）

文章来源：本文发表于《天府新论》2026年第3期。

摘   要：人工智能技术的迅猛发展正重塑公共治理的制度基础与能力架构，传统官僚制与既有新公共管理范式面临数据驱动决策带来的适应性困境。据此，本文基于制度分析与能力发展的双重视角，通过跨国比较，系统剖析人工智能技术嵌入公共治理的结构性冲突与逻辑重构。研究发现：AI技术不仅推动治理工具革新，更触发系列链式反应，由于不同国家在制度禀赋与能力基础上的差异，形成了欧盟“伦理先导型”、美国“市场驱动型”与东亚“技术赋能型”等差异化治理模式。继而，研究认为，智能治理的核心在于制度柔韧性与组织适应性的动态匹配，而非单纯的技术嵌入。本文结合中国实践提出“制度适配—能力重构—治理跃迁”的调节模型，揭示中国数字公共治理“三元互动、双轮驱动、反馈调节”的协同演进机制，进而构建中国特色数字公共治理框架。该模型既可解释中国智能治理机制的内部演化逻辑，也具备一定的跨国比较价值，能够为识别不同治理体系在面对AI技术挑战时的适应路径提供理论分析工具。

关键词：人工智能  数字公共治理  制度分析  能力发展  国际比较

一、人工智能对传统公共治理模式的冲击

人工智能对社会变革的深远影响已经引起了公共管理学界广泛的关注。随着人工智能尤其是生成式人工智能（Generative AI，GAI）的快速发展与广泛应用，AI技术在公共事务中的嵌入，不仅为政府优化资源配置、提升服务效率和强化政策执行提供了技术路径，也重塑了政策制定与执行的逻辑。由此，在数字技术大行其道的时代，虽然政府可以利用人工智能生成更准确的预测、模拟复杂系统以及对各种政策选项进行实验，但在一定程度上，人工智能多少也被冠上了“合理化神话”的光环，甚至出现了AI数字技术可以解决一切问题的技术决定论论调。于是，作为以制度设计与治理实践为核心的问题导向型专有知识体系，公共治理模式正面临前所未有的理论重塑压力与实践变革挑战。

回顾传统公共管理理论体系，包括韦伯式官僚制、新公共管理（New Public Management, NPM）和新公共服务（New Public Service，NPS）等，大致均产生于以人类决策者为唯一中心的社会技术环境中。这些理论基于对理性决策、人类行为与制度结构之关系的特定理解，在AI技术尚未成为现实变量的背景下构建起一套较为完整的知识体系。然而，当AI特别是自主学习型、预测驱动型智能系统逐步参与乃至可能有力影响公共决策与服务供给时，传统公共管理理论在解释与引导智能治理实践时暴露出理论盲点与适应性困境，其具体表现为理性假设的局限性与AI能力发展的不一致、对算法不透明性与偏差问题的低估、缺乏人机协同决策的理论基础，以及规范价值与决策合规性的理论真空等。

在此背景下，AI不仅是公共治理的技术工具，更是重塑其认知基础与制度逻辑的催化剂。从技术演化轨迹来看，人工智能的发展正推动公共治理体系发生结构性变革，尤其是在数据权力（权益）、政策算法化及治理结构方面呈现出强烈的转型趋势。这些趋势一方面体现为效率提升、服务智能化与资源最优配置，另一方面也导致了治理复杂性上升、风险责任界限模糊及有效问责机制重构等治理困境。

更为复杂的是，不同国家或地区由于历史传统、政治文化与技术发展路径的差异，所以在AI技术嵌入公共治理后呈现出各具特色的“制度锚定”现象。例如，欧盟以权力规制逻辑强调技术审慎与伦理治理，美国则以市场逻辑推动创新与数据资本化，而东亚国家更强调“技术赋能型”的发展主义路径，依托强大的国家能力推动政务数字化转型。因此，理解AI与公共治理之间的互动关系，必须置于具体治理语境（情景变量）中加以分析。

综上所述，AI时代的到来，不仅要求对传统公共治理理论和治理模式进行修正与扩展，更要求在跨学科、跨制度的基础上重塑公共治理的知识边界与实践范式。本文尝试在全球比较视野下揭示AI技术对公共治理构成的冲击和挑战，回应AI时代治理重构的理论需求，为未来数字公共治理体系建设和发展提供可资借鉴的经验。

二、文献述评：人工智能时代

公共治理转型的理论图景与实践进路

随着人工智能技术的不断发展，公共治理的理论与实践面临着前所未有的挑战。从理论的角度看，AI不仅仅是一个技术工具，还正在重塑公共治理的基本框架与逻辑。本节将从AI驱动的公共治理理论转型、伦理挑战、跨国治理视角等方面展开讨论，进一步揭示AI技术在公共治理中的嵌入机制与未来发展路径。

（一）从经典范式到智能治理命题：公共治理理论的转向

公共管理理论经历了从传统官僚制到新公共管理的多个发展阶段。韦伯式官僚制强调层级化的组织结构与明确的权力分配，新公共管理则推动了效率导向与市场机制的引入。然而，随着信息技术的飞速发展，尤其是AI时代的到来，传统的公共管理理论已经难以有效应对日益复杂的社会治理需求。

智能治理（Smart Governance）这一新兴理论概念，正是对AI时代治理需求的回应。帕特里克·邓利维(Patrick Dunleavy)与海伦·马吉茨(Helen Margetts）提出，智能治理通过数据科学与AI技术对公共治理结构与行政能力进行重构。智能治理的核心特征包括：(1）信息的“解压”而非“压缩”，即通过数据驱动机制实现更高效、实时的决策；(2）“机器人国家”概念的提出，机器人设备与自动化系统成为公共治理中的“新角色”，重新定义了人类与机器的协作关系；(3）通过“智能中心+下沉交付”的模式优化职能配置，推动跨部门、跨层级的协同响应。

这一理论转向不仅仅是对管理效率的追求，更是对公共治理逻辑的根本性重构。传统公共管理理论的局限性，特别是对于理性决策、人类行为与制度结构之间关系的传统理解，在AI嵌入公共治理实践中逐渐暴露无遗。伊兰·维戈达-加多特(Eran Vigoda-Gadot)与什洛莫·米兹拉希(Shlomo Mizrahi)进一步指出，AI不仅改变了公共治理的决策流程，还推动了价值取向的转变。尤其是“算法理性”与“伦理理性”的融合，逐渐成为公共管理理论发展的重要方向。

（二）AI驱动下的治理风险与伦理挑战

随着AI技术在公共治理中的不断深入，人工智能所带来的伦理与风险治理问题也逐渐成为学术界和政策界关注的焦点。人工智能的“黑箱”特性，特别是算法的透明性问题、数据隐私问题、算法偏见等，暴露了现有理论体系在技术风险治理方面的不足。AI的决策过程通常缺乏可解释性，尤其是在涉及公共决策、社会福利和公民权利时，算法的“不可知性”可能导致伦理问题的产生。即AI技术的应用不仅提高了公共治理效率，也带来了新的风险治理命题。这些风险挑战要求现有的监管框架进行根本性改革，传统的技术风险评估机制无法有效应对AI带来的复杂性与不确定性。因此，AI治理的创新不仅体现在技术层面，更在于如何通过制度设计回应其带来的伦理和社会风险。

从伦理治理的角度来看，欧盟的人工智能伦理框架，尤其是《可信人工智能伦理指南》（具有“软法”特质）和《人工智能法案》（具有“硬法”特质），强调了算法的公正性、透明性与可问责性，致力于平衡技术创新与社会价值的实现。虽然欧盟通过制定严格的伦理标准与法规，在一定程度上为公共治理中的AI应用提供了可操作的治理框架，但这一框架仍面临着如何实现全球协作、跨国标准统一等难题，这对于AI应用跨国治理模式的设计提出了更高要求。

（三）由规则导向向价值导向的治理转型

人工智能的应用不仅推动了公共管理规则的调整，还引发了公共治理价值观的深刻转型。在传统的公共管理理论中，治理行为主要以规则合规性为核心，强调制度的稳定性与可预测性。然而，AI技术的介入打破了这种“静态”规则体系，促使治理逻辑逐渐转向更注重伦理、公正和社会效益的“动态”价值体系。

智能治理不仅仅是技术配置的变革，更是社会价值与治理理念的变革。例如，传统的公共治理注重行政效能，而AI技术赋能后的公共治理更强调如何在技术进步的基础上保护公民权益，提升公共服务的公平性和透明度。AI技术的引入使得公共治理不仅需要关注治理效率，还需要考虑算法的伦理性、公民的参与权及技术的社会影响。马切伊·库津斯基(Maciej Kuziemski)与詹卢卡·米苏拉卡(Giunluca Misuraca)进一步指出，AI治理中面临的伦理风险，如算法歧视和数据偏见，要求政策制定者在推进技术应用的同时，必须同步考虑社会对公平性、透明性与问责制的需求。这一转型表明，公共治理正逐步从单一的技术和效率导向，转向更加注重社会正义与公民参与的价值导向。

（四）AI治理的多层次与跨国比较视角

AI治理不只是国家层面面临的挑战，更是一个跨国、多层次的治理议题。不同国家由于其政治体制、法律文化与技术发展路径的差异，在AI治理中呈现出多样化的治理模式。例如，欧盟采取了相对保守的“伦理先导型”治理模式，在注重技术创新的同时，强调对算法及数据隐私的严格规范；而美国则倾向于采取“市场驱动型”政策模式，推动创新激励和行业自律。两者的差异反映了在不同治理模式下对AI技术的接受程度及监管能力的差异。

对于我国而言，AI治理的路径独具特色。我国强调通过国家主导、全局规划来推动数字政府建设，尤其是在大数据与AI技术的融合应用方面，体现了强有力的政府主导性。例如，“数字中国”与“数字政府”战略的推进，正是在国家主导下推动治理结构的现代化和技术的快速应用。这一治理模式与西方国家的“市场驱动型”或“伦理先导型”模式存在显著差异，强调国家对技术发展的引导与制度创新的协调。

综上，AI技术的广泛应用和深度发展，将进一步推动公共治理理论的演进。随着AI技术从辅助决策工具向主导治理行为的转变，公共治理的核心能力正从传统的“静态能力”向更加动态、灵活的“适应性能力”演变。这种转型不仅关乎技术的引入，更是制度创新与能力建设双重驱动的结果。

综观既有研究，学术界对人工智能公共治理的探讨已形成“技术—制度—伦理”的多维图景，但仍存在三个方面的不足：一是视角割裂，或偏重制度规范的静态分析，或聚焦技术能力的工具理性，缺乏将“制度适配”与“能力跃迁”视为互动过程的整合视角；二是比较缺失，多数研究停留于单一国家经验描述，未能揭示不同治理体系面对AI冲击时的差异化响应机制与演化路径；三是中国经验的理论提炼不足，现有文献对中国数字治理实践的解读多停留在政策梳理层面，缺乏基于制度逻辑与能力结构的深度理论建构。

有鉴于此，本研究选择制度分析与能力发展作为核心分析维度，旨在弥补上述不足：一方面，通过制度维度揭示AI嵌入治理体系的结构性约束与规则重构逻辑，通过能力维度解释治理主体如何响应技术变革并实现组织跃迁，两者结合可更完整地呈现智能治理的复杂演化机理；另一方面，通过跨国比较提炼不同治理模式的生成逻辑，在中国语境下构建将AI技术视为媒介变量、以制度分析与能力发展为双核心维度的协同演化的分析框架，以期为数字公共治理提供具有解释力的理论模型，也为中国特色数字公共治理体系的构建提供学理支撑。

三、跨国案例比较分析——基于制度分析

与能力发展视角的国别比较分析

随着人工智能技术的迅速发展，全球各国在推动AI数字公共治理方面采取了不同的路径和模式。通过对比分析多个国家在AI应用中的制度设计与能力建设，可以更好地理解AI应用如何重塑公共治理结构及其实施效果。

为了深入探讨AI治理的最佳实践与经验教训，下文从制度分析与能力发展的双维视角出发。选择这两个视角基于两方面原因。一方面，AI嵌入公共治理不仅是技术应用问题，更是制度重构与能力再造的系统工程——制度分析关注规则体系、组织结构与规范框架的适应性变革，能够揭示不同国家如何将AI技术纳入现有治理体系的制度逻辑；能力发展聚焦组织执行、技术素养与人机协同的能力建设，能够解释治理主体如何有效响应技术变革。两者构成“结构—能动”的分析闭环：制度为技术应用提供规则边界与激励结构，能力则决定制度执行的效能与深度；制度适配需要能力支撑，能力建设亦需制度保障，缺一不可。另一方面，从跨国比较来看，不同国家正是在“制度供给”与“能力响应”两个维度上呈现显著差异：欧盟强制度规范但市场能力相对分散，美国市场能力强但制度约束较弱，东亚国家则呈现强国家能力与集中制度供给的特征。这一分析框架既能解释不同治理模式的生成机理，又能为中国在制度优势基础上提升数字治理能力提供精准的比较参照。

（一）欧盟的“伦理先导型”治理模式

欧盟在全球AI治理中处于领先地位，其AI治理模式注重伦理与社会责任的保障。欧盟的核心原则是在推动技术创新的同时，确保技术符合公共利益、社会伦理与公民隐私保护的基本要求。2019年4月8日，欧盟正式发布了《人工智能伦理准则》，强调AI应确保透明性、公平性、问责制以及非歧视性。此外，欧盟于2021年发布的《人工智能法案》则提出了AI开发和应用的“可信性”标准，尤其对AI算法的透明度、可解释性和数据隐私做出了明确规定。

欧盟的治理模式强调从“伦理”出发来规制AI技术的应用，体现了较强的制度规制属性。例如，欧盟推出的“沙盒机制”在技术应用前进行伦理评估和公众咨询，为AI技术的广泛应用提供了相对安全的实验平台，旨在减少技术应用中的潜在风险。然而，这一模式在实施过程中也面临挑战，尤其是在成员国之间存在制度差异。其中，一些欧盟成员国在AI伦理治理的执行上表现出不同的监管强度，这对统一的政策框架提出了挑战。因此，如何在跨国治理中保持制度一致性和协同合作，依然是欧盟治理模式面临的重要问题。

（二）美国的“市场驱动型”治理模式

与欧盟的“伦理先导型”模式不同，美国的AI治理更多依赖于市场机制和行业自律。美国政府普遍认为过度的政府干预可能会抑制创新，因此AI应用的监管框架较为松散，重点放在支持技术创新和市场竞争上。美国的《国家人工智能研究与发展战略计划》（2023）虽然为AI技术提供了资金支持，但并未提出详细的法律规定或监管措施，更多依赖市场和私营部门推动技术的发展。

美国的“市场驱动型”模式强调技术的自由发展，并鼓励企业创新与行业自律。然而，这一模式同样暴露出一些问题，特别是在数据隐私保护与伦理监管方面的缺失，例如AI技术在司法系统中的应用被批评为可能加剧算法偏见和社会不平等，缺乏透明的算法审查机制使得算法的决策过程难以解释。虽然美国在技术创新上处于全球领先地位，但如何通过制度创新确保技术的伦理性与社会责任，是美国AI治理亟待解决的问题。

（三）东亚国家的“技术赋能型”治理模式

东亚国家，如中国、韩国和日本，采用了以政府主导为核心的“技术赋能型”治理模式。在这一模式中，政府不仅是AI技术的推动者，也是技术规范与公共政策的主要制定者。例如，中国的“数字中国”战略推动了AI技术在政府治理中的广泛应用，尤其在社会安全、城市管理和公共服务等领域取得了显著成效。政府通过制定国家战略、政策法规并提供资金支持，确保AI技术的广泛覆盖与应用。

然而，东亚国家的“技术赋能型”模式也存在一些问题，尤其是在数据治理和隐私保护方面。中国在推动AI技术应用的同时，数据隐私和公民参与的制度保障较为薄弱，如何加强数据治理、保障公众权益，确保AI技术发展与社会责任相匹配，是中国未来AI治理亟需解决的难题。此外，在技术创新与社会责任之间的平衡问题上，东亚国家也需要进一步通过完善法律与伦理框架来增强技术的透明度和可问责性。

综上，通过对欧盟、美国和东亚国家的AI治理模式进行对比，可以看出不同国家和地区在AI治理中的路径差异与相应的治理效果。欧盟注重伦理规制与社会责任，在AI技术的应用中强调透明度和公平性；美国依赖市场驱动与行业自律，推动技术创新但在伦理监管方面存在缺陷；而东亚国家则通过政府主导的模式推动技术应用，但在数据隐私和公民参与方面存在一定的制度短板。

这些治理模式的比较揭示了制度适配和能力建设在AI治理中的重要性。欧盟的“伦理先导型”模式强调制度的适应性与伦理保障，但面临跨国实施的协调难题；美国的“市场驱动型”模式虽然在创新方面具有优势，但缺乏有效的伦理与社会监管；东亚国家的技术赋能型模式虽然推动了技术的广泛应用，但在制度建设方面仍有待完善。

进而，从上述比较中可以得出几个启示：一是AI治理必须结合技术与伦理，推动制度创新和能力建设的有机结合；二是不同国家在治理模式上的差异表明，AI治理需要灵活适应不同的政治文化与社会背景；三是跨国合作与经验共享对全球AI治理框架的建设至关重要。

对于中国而言，如何在维持国家主导优势的同时，强化AI治理中的伦理和社会责任，将是未来发展的关键。中国的数字公共治理可以借鉴欧盟的伦理框架与监管机制，结合美国的技术创新优势，并在东亚国家的经验基础上加强数据治理与用户参与，推动形成具有中国特色的AI治理模式。

四、数字公共治理的中国实践解析

——制度适配与能力响应的双维考察

随着人工智能技术的飞速发展，中国在推进数字公共治理方面初步取得了明显成就，尤其是在提高治理效率、优化公共服务质量和推动社会治理创新等领域。中国的数字公共治理模式具有独特性，体现了政府主导、技术应用与制度创新的深度融合。下文将从制度适配与能力响应的双维视角出发，全面分析中国在数字公共治理中的实践，进一步探讨如何构建具有中国特色的数字公共治理体系，并解析其间何以形成能够“协同演进”的数字公共治理模式。

（一）中国数字公共治理的基本框架与实践路径

中国的数字公共治理框架是在国家宏观战略的引领下，通过制度创新与技术应用的结合，不断推动数字化转型。自“数字中国”战略实施以来，AI技术在政府治理中的应用逐步加深，并在多个领域取得了显著成效，当然也存在着因通用标准不足而衍生的“数字孤岛”之类的新问题。从全国范围来看，中国的数字公共治理路径具有以下几个关键特征。

1.顶层设计与政策引导

中国政府早在2015年便提出了“数字中国”战略，强调数字技术在政府治理中的关键作用。该战略的实施为中国的数字公共治理提供了宏观政策的框架和明确的发展方向。随着AI技术的崛起，政府逐步明确了AI技术在各类公共治理场景中的应用，特别是在优化公共服务、提升决策质量和加强社会治理等方面的潜力。例如，2017年《新一代人工智能发展规划》明确提出，要将AI技术应用到政府各个层面，例如在决策支持、服务优化、社会管理等领域，推动AI技术与政府职能的深度融合。

2. 数字平台建设与数据整合

中国在数字平台建设方面取得了显著成效。如浙江省和广东省分别通过推动“最多跑一次”改革和“粤省事”平台，探索了一体化的数字治理模式。这些平台将行政审批、社会服务、公共事务等进行功能集成，提升了政府服务的效率与便捷性。通过跨部门的数据共享和协同工作，政府能够在一个统一的平台上实现资源优化配置，进一步提高治理透明度和公众满意度。

3. 政府主导与社会协同

中国数字公共治理的另一个显著特征是政府主导的治理模式。在这种模式下，政府不仅是数字技术应用的推动者，也是制度创新与法规建设的主要责任主体。例如，在数据治理方面，中国政府通过出台《数据安全法》和《个人信息保护法》加强对数据处理与使用的监管，确保技术应用符合伦理规范和法律要求。与此同时，社会各界也在数字治理中扮演着越来越重要的角色，形成了社会共治的格局。

（二）基于制度适配与能力响应的双维考察

中国在推动数字公共治理的过程中，面临着制度适配与能力响应的双重挑战。制度适配指的是现有治理结构与新技术的对接和融合，能力响应则强调政府在实施新技术时的执行力和应对能力。通过对这两个维度的分析，可以更清晰地理解中国在数字公共治理过程中所面临的挑战与机遇。

1. 制度适配：制度创新与技术应用的融合

中国的数字公共治理实践显示，制度适配不仅是技术引入的前提条件，也是其顺利实施的关键。在面对AI技术带来的新挑战时，中国对公共治理体制进行了积极的调整与创新。一方面，政府在推动AI应用的过程中，注重在政策和法律框架上进行改革，为AI技术应用提供法律保障，确保技术应用符合社会伦理与法律要求。此类法律框架的出台，为数据的合规使用提供了制度基础，避免了技术滥用对社会造成的潜在风险。

另一方面，行政流程的再造是中国数字公共治理中的重要环节。政府部门通过数字平台的建设，推动了行政流程的智能化。例如，自2016年起，浙江省推行的“最多跑一次”改革，依托一体化平台实现行政审批的跨部门、跨区域，大大提升了政府服务的效率与质量，优化了政府的资源配置，还增强了公众对政府服务的信任。

2.能力响应：政府能力与技术整合的协同推进

能力响应主要是指政府在面对AI技术应用时的执行能力和响应能力。AI技术的应用不仅要求政府具备技术部署的能力，还要求其在组织协调、人才培养、政策执行等方面具有高度的响应能力。首先，政府通过加强数字基础设施建设，提升了应对AI技术挑战的能力。中国政府大力推进“新型基础设施建设”战略，包括5G、大数据中心和AI计算平台的建设，为AI技术的落地提供了坚实的技术支撑。

其次，人才培养和专业化发展是提升政府能力响应的关键。中国政府推动“人工智能人才培养计划”等举措，例如《新一代人工智能发展规划》和《高等学校人工智能创新行动计划》，尤其是2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的出台，有助于培养大量的AI技术专家和公共管理人才。今后，这些人才的培养不仅能为技术应用提供支持，也将为政府政策的制定和执行提供专业意见。

最后，跨部门的协同合作是提升政府能力响应的另一重要方面。中国政府通过建立跨部门协同机制，使得不同部门能够在AI技术应用过程中协调一致。例如，广东省的“粤省事”平台将各类政府服务进行了整合，推动了多部门间的高效协作，提升了政府对突发事件的响应能力。

（三）构建中国特色数字公共治理框架

中国在推进数字公共治理的过程中，面临全球化与本土化的双重挑战。如何在全球数字公共治理的背景下构建符合中国国情的数字公共治理体系，成为当前的重要课题。结合中国的实际情况，构建具有中国特色的数字公共治理框架，不仅要借鉴国际经验，还需充分考虑中国的政治体制、文化传统和社会需求。

1. 数字公共治理协同演进的中国进路：模型与解析

基于前述文献梳理与阐析讨论，构建中国特色数字公共治理框架的路径，可以通过AI技术嵌入驱动下的“制度适配—能力重构—治理跃迁”调节模型予以说明（如图1所示）。该模型的理论内涵可归纳为“三元互动—双轮驱动—反馈调节”的系统性分析框架。该模型将AI技术视为媒介变量，以制度分析与能力发展为双重核心维度，试图揭示人工智能深度介入公共治理过程后，如何在反馈作用机制下推动制度调适与能力重构的互动过程，从而实现治理效能的整体跃迁。在一定意义上，该模型不仅具有解释中国智能治理机制内部演化逻辑的功能，也具备一定的跨国比较价值，能够为识别不同治理体系在面对AI技术挑战时的适应路径提供理论分析工具。AI嵌入驱动下的“制度适配—能力重构—治理跃迁”调节模型，具体可通过以下四个维度予以解释。

第一，三元互动结构模型的基本分析维度。

制度维度（I）指人工智能嵌入治理系统后所生成或调整的治理规则体系，包括法律法规、伦理准则与组织规程等制度安排。近年来，中国在这一领域积极推动相关制度建设，诸如《新一代人工智能伦理规范》《数据安全法》及《个人信息保护法》等制度及法律文件，体现出通过构建法律框架和伦理预警机制，实现制度对快速迭代技术的前瞻性适配的尝试。值得注意的是，在制度设计中，中国强调“可控安全”与“发展优先”的双重导向，使得治理规制既具备一定的刚性约束，又保留灵活性空间，形成一种适应性规制逻辑。

能力维度（C）则涵盖治理系统对AI应用所需的组织能力、数字素养与人机协同能力。在中国，这一能力建构过程体现为多层级、多维度的能力跃迁：中央层面推动新型基础设施建设以保障算力支撑与数据治理基础，地方政府通过“数字政府”工程提升数据处理与服务响应能力；同时，治理主体（如政府部门）也在持续开展与AI相关的能力培训。此维度在模型中发挥桥接作用，既将制度规范传导至技术实践，又对技术应用进行有效组织与执行，是系统耦合的重要承载者。

技术维度（T）包括AI算法、智能平台和数据资源等关键技术要素。技术不仅作为工具变量提供流程优化与决策支持，也通过其复杂性和不确定性反作用于制度与能力结构，形成所谓“技术压力效应”。在中国语境下，国家层面通过大数据中心、“城市大脑”等项目不断强化技术平台集成力，同时也面临算法歧视、数据安全等潜在风险问题，从而对制度响应和能力修正提出新要求。

制度、能力、技术三元结构并非平行排列，而是通过动态嵌套与相互反馈形成整体耦合结构，构成数字公共治理演化的基本生态图谱。

第二，双轮驱动机制构成模型运行的核心动力源。

在中国的AI治理实践中，制度适配与能力跃迁并非孤立运行，而是一种协同推进的双轮驱动机制。制度适配轮通过持续供给法律规范、伦理框架与组织规程，为AI治理提供正当性与合规性支撑。例如，中国在《互联网信息服务算法推荐管理规定》中明确了平台责任边界，回应了算法滥用问题；在人工智能标准化过程中，逐步构建涵盖技术与伦理双层面的国家标准体系。这些制度供给为治理实践提供了基础的规则框架。

能力跃迁轮则体现为自上而下的组织变革与自下而上的能力积累相结合的动态过程。国家在宏观战略层面强调“数实融合”与“以数治国”，推动数字能力纳入政府绩效考核与组织评估体系；而地方政府则在具体政策试点中积累实践经验，如浙江“最多跑一次”改革中的流程再造与智能审批系统的迭代升级。两轮之间的耦合效率在很大程度上决定了治理体系对AI挑战的响应速度与质量，并成为解释中国数字公共治理推进成效的关键变量。

第三，反馈调节机制保证系统演化的动态性与适应性。

与传统线性治理模式不同，AI治理具有高度不确定性与复杂性。在中国的AI治理实践中，治理系统并非一蹴而就地形成稳定结构，而是依托实践中的反馈信号不断进行制度调适与能力重构。具体而言，AI实践过程中暴露的技术风险（如“算法黑箱”、信息偏差）促使制度不断更新，从早期的“治理真空”向“责任明确”的规范框架演进；而治理复杂性带来的执行瓶颈，也促使政府在能力层面通过技术培训、外包协作与智能评估机制等方式予以回应。同时，某些成功试点经验（如城市运行智能平台的可扩展性）又反过来被上升为制度模板，实现从经验到制度的嵌套演进。

这一演化过程体现出制度与能力之间的“非对称耦合”特征，即制度变迁的速度往往滞后于技术创新，但能力建设则可能先行一步，从而形成动态调节链条。正是在这种“慢制度—快能力—中速反馈”的多节奏协同下，中国逐步构建起较为稳定的AI治理路径。

第四，调节因子的引入增强模型的适应性与可迁移性。

考虑到治理环境的高度差异性，该模型还在外围引入情境变量作为调节因子，以提升跨国适用性与内部解释力。对于中国而言，政治文化中的集权协调传统、政策执行中的条块协同机制，以及高度整合的数据资源配置能力，均构成治理机制演化的重要背景变量。这些要素为制度集中调整与能力快速部署提供制度土壤，使得中国能够在智能治理推进中形成“政策引导—技术推动—实践反馈”的闭环机制，从而呈现出区别于西方渐进主义治理路径的“跃迁式”演进特征。

总体而言，中国智能治理路径的核心在于构建制度与能力协同演进的动态体系。在技术驱动之下，治理系统并非简单叠加制度与能力两个要素，而是在AI技术介入后，通过制度框架的适应性构建、能力结构的组织性跃升，以及反馈机制的持续调节，实现治理整体性的跃迁升级。上述“制度适配—能力重构—治理跃迁”的调节模型，不仅能清晰展现中国语境下的智能治理变革进程，也为理解新兴技术如何重塑国家治理能力提供了理论范式与经验样本。

2.中国特色数字公共治理的路径选择

综上，根据数字公共治理协同演进中国进路的分析，构建中国特色数字公共治理的路径可从以下几个关键方面着手。

第一，强化国家主导作用。

中国的政治体制决定了政府在推动数字公共治理中的主导作用。在政策制定、技术部署和法律保障方面，国家应继续发挥核心引领作用。政府不仅要通过战略规划和政策推动AI技术的应用，还需在技术部署中提供必要的资源和平台支撑。例如，政府可以通过建设数据中心、云计算平台等基础设施，为AI应用提供技术保障。此外，国家应通过完善法律体系确保技术应用符合法律规范，避免技术滥用带来的垄断、隐私泄露和社会不公（例如，近几年有关部门陆续对携程、今日头条等巨型平台开展约谈）。在此基础上，政府还应鼓励社会各界广泛参与，形成共治共享的数字公共治理模式，提升社会对政府数字公共治理的认同感和参与度。

第二，注重伦理规范与社会责任。

AI技术的应用必须遵循社会伦理和法律规范，保障公民隐私与数据安全。随着技术的快速发展，AI决策过程中的“黑箱效应”带来了严重的伦理挑战。为此，中国应加强技术伦理的建设，推动AI技术的透明化和可问责性。具体而言，应通过制定AI伦理规范、提升算法透明度，确保AI系统的决策过程能够公开且具备可解释性，防止算法偏见和不公正的决策。此外，政府应强化对AI技术应用的监管，确保技术应用既能提升效率，又能兼顾公平性和公正性。只有这样，才能确保AI技术真正为社会带来福祉，而非加剧社会不平等或带来新的伦理困境。

第三，推动全民数字素养提升。

随着数字公共治理的不断推进，公众的数字素养普及变得尤为重要。提升公众的数字素养，将有助于社会各界更好地适应数字治理，确保技术红利能够惠及所有群体，避免社会分层和数字排斥现象的加剧。我国应通过教育培训等方式，提升公民对数字技术、AI应用的理解和参与能力。一方面，政府可以通过将数字技术和AI应用纳入教育体系，提高全民的数字素养，培养未来的技术人才。其中，针对中老年人群体，尤其是居住在城乡接合部的中老年人群体，政府应提供线上线下相结合的培训项目，帮助他们提高数字技术的应用能力，缩小技术鸿沟。另一方面，提升全民数字素养不仅是一个技术培训的过程，更是提高社会公众对AI技术的接受度和信任度的过程。通过提升全社会对数字技术的认知和理解，民众可以更好地参与数字公共治理，形成多元且开放的治理环境，推动技术应用的透明机制和问责机制的建立。

综上所述，构建中国特色数字公共治理的路径，既需要政府主导的强有力政策引导，也需要注重伦理与社会责任的保障，以确保技术进步能够促进社会公平与正义。同时，提升全民数字素养，增强社会对技术变化的适应能力，也是实现数字公共治理可持续发展的关键。通过这些路径的协同推进，中国将能够形成契合自身国情的数字公共治理模式，这不仅能提升智能治理效能，还能推动社会的全面进步与包容发展。

五、结   论

随着人工智能技术的深度发展与广泛应用，公共治理正在经历从传统工具理性向系统重构的深层次转型。基于制度分析与能力发展的双重视角，本文探讨了AI技术对公共治理结构及其逻辑的深刻冲击，构建了一个涵盖制度适配、能力重构与治理模式跃迁的跨国比较分析框架。在全球数字公共治理转型加速的背景下，国家数字能力的建设已经成为一个普遍性问题。AI技术已不仅仅是提升治理效率的工具，更成为推动治理范式更替与能力体系重塑的关键变量。

一方面，从理论反思的角度来看，AI技术的广泛应用挑战了以规则稳定、科层控制为特征的传统治理模式，并推动了公共管理理论的转型。传统的“规范理性”向“算法理性”和“伦理理性”的转变，代表了公共治理理论的重大演进。随着AI技术的嵌入，制度逻辑的自适应与组织能力的协同更新构成了数字公共治理转型的内生动力。特别是在制度适配、能力重构与治理跃迁的协同演化过程中，公共治理的核心能力正在从静态执行能力向动态风险治理能力与多元协同能力的综合体系演化。这种转型不仅涉及技术应用，还包括组织能力、决策能力以及对风险的动态适应能力的提升。

另一方面，从政策回应的层面看，中国正处于智能时代治理体系塑造的关键时期，如何将制度优势与技术潜能有效融合，亟待明确方向与战略引导。习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，要“坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展”。这一重要指示不仅为中国AI的发展路径提供了战略指导，也为构建具有中国特色的数字公共治理体系提供了根本遵循。

基于此，本文提出中国特色数字公共治理路径的三重构建策略：第一，强化国家主导与协同治理并进的体制安排，在平台监管、数据权属与伦理规范方面构建清晰的制度边界；第二，突出人民立场与问题导向相结合的治理理念，推动AI技术从“炫技”走向“实用”，真正服务于提升公共服务质量和保障社会公平性；第三，推进制度机制与能力体系的协同演进，通过建设“政策引导、组织转型与技术规制”三位一体的能力共同体，增强治理系统的动态适应性与风险承载力。

当然，任何研究均有其局限性。虽然本文在理论框架构建与实践路径提炼方面做出了尝试，但仍存在三点不足：一是在跨国比较中，对治理表现的深度机制尚缺乏系统量化分析。例如，应更多地关注特定形式的人工智能，而不仅仅是人工智能的一般应用。二是在技术伦理与参与机制层面，尚未构建完整的评价指标体系。未来，可从治理绩效、公众信任与技术透明度等维度入手，系统检视AI技术嵌入治理过程的全链条效应。三是在能力测度方面，对“智能治理能力”这类复合性概念的定义与评估还处于初步探索阶段，有待通过多学科交叉研究，进一步深化其动态结构与发展机制的理论建构。

展望未来，随着AI等前沿技术的持续演进，公共治理体系的挑战将日益复杂，同时也迫切需要精准回应。在全球经验的基础上，结合本土制度土壤，推动公共管理体系的韧性重塑与结构进化，构建具有中国特色、时代特征和全球意义的数字公共治理新范式，将是未来研究与实践的重要方向。唯有坚持自立自强、应用导向与有序发展并重，方能在技术跃迁、制度演化与能力提升的协同张力中，把握公共治理现代化转型的关键战略机遇期，开辟一条具有自主性、包容性与可持续的数字公共治理之路。