孟天广 || 智能治理：通用人工智能时代的治理命题
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本文刊发于《学海》2023年第2期
内容提要
人工智能是21世纪最具“颠覆性”的科技革新之一，在全球范围掀起了生产方式、生活方式和治理方式变革的现代化进程，而ChatGPT的问世则标志着通用人工智能时代的来临。我国正在经历智能技术与治理实践深度融合的大规模社会实验，而机器智能与社会智能深度融合、同步演化呈现了中国式智能治理的核心逻辑。智能治理涉及治理主体、治理过程以及治理效果三个基本要素，通过将社会智能与机器智能融合互嵌赋能多元治理主体，激发“智能”效应，构建“智治”格局，增进“智效”价值。面向智能时代，我国在科技革新和制度变革的驱动下，率先推进智能治理的实践探索，进而基于本土实践形成了赋能政府、赋权社会和赋智决策三大智能治理路径，有效推进人工智能驱动的治理现代化。
关 键 词
智能治理 通用人工智能 ChatGPT 技术赋能与赋权 技术赋智
作者简介
孟天广，清华大学社会科学学院副院长、长聘教授、博士生导师，清华大学计算社会科学与国家治理实验室副主任，教育部青年长江学者特聘教授。
01
通用人工智能时代的治理命题
伴随着第四次工业革命走向纵深，以人工智能为代表的科技革新在全球范围掀起了生产方式、生活方式和治理方式变革的现代化进程。第四次工业革命是智能时代治理方式迭代的科技驱动力。正如马克思所说，“手推磨产生的是封建主社会，蒸汽机产生的是工业资本家社会”，科学技术作为第一生产力，它影响并最终决定人类社会的发展形态。熊彼特也认为，生产技术的革新会带来生产方式的变革，同时也是治理变革的根本动力，尤其是某些“颠覆性”的技术创新，[1]甚至会带来治理体系的“范式变迁”。[2]人工智能是21世纪最具“颠覆性”的技术之一，美国、日本、欧盟等国家和地区都将人工智能作为国家战略竞争的关键性领域制定战略规划。
社会大众对人工智能的认知大多始于2016年初的人机大战，AlphaGo战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石。这一胜利震惊全球，让我们认识到专用人工智能的潜力。2022年11月，ChatGPT智能聊天机器人横空出世，展现出强大的自然语言理解和文本生成能力，通用人工智能成为现实，引发了全球社会对人工智能革命的关注。[3]近期社会各界对ChatGPT的热议预见了通用人工智能时代的加快到来。人工智能被人类社会寄予厚望，希望其能够模拟和扩展人的智能、辅助甚至代替人类实现多种功能，包括识别、认知、分析和决策等。[4]目前，诸多人工智能技术已经广泛应用于社会经济和国家治理各个领域，譬如人脸识别、语音识别、图像识别、自动驾驶、对话机器人、智能决策系统等。[5]
在科技革新与治理现代化交错发展的时代进程中，智能技术与治理实践的深度融合与互嵌重构为我国带来了一场超大规模“社会实验”。[6]可以说，智能技术的突破性创新及场景化应用将会成为国家治理现代化的未来趋势，[7]融合智能系统与社会系统的智能治理将成为适用于复杂社会系统的治理模式。通用人工智能时代的来临为中国式现代化提供了新的内涵，尤其是人工智能等新兴科技将加快推进我国治理体系和治理能力的现代化进程。智能治理成为新时代中国式现代化政治理论构建的时代命题。
02
通用人工智能的迭代与特征
人工智能（AI）概念可以追溯到20世纪50年代，人工智能技术是现代计算机科学的重要领域。[8]进入21世纪，得益于数据的海量积累、算力的显著提升、算法的优化升级，[9]人工智能终于迎来了蓬勃发展的黄金时期。[10]目前，人工智能技术大致可以归类为四个领域：视觉技术、语音技术、自然语言理解和规划决策系统，[11]其中后两者被视为衡量人工智能水平的重要参照。受益于深度学习，视觉技术让计算机像人一样能“看”懂图片、视频等图像资料，被广泛运用于人脸识别、图片分类、图像生成、自动驾驶等视觉输入系统。语音技术旨在让机器拥有“听”和“说”的能力，从而实现机器与人的语音交流。得益于深度神经网络在声学模型中的运用，机器语音识别能力得到显著提升。[12]当代人工智能的最显著进展莫过于语言模型的发展，自然语言理解旨在让机器能够理解人类所表达的意思，并做出合适回应。ChatGPT基于自然语言处理技术，能够理解人类语音所表达的意思，实现更深层次的人机互动。规划决策系统旨在让机器拥有像人一样的规划与决策的能力，当前已经被应用于自动驾驶、智慧城市、决策分析等领域。
2022年11月30日，OpenAI公司发布了基于自然语言处理模型的聊天机器人产品ChatGPT，ChatGPT成为时下最热门的大语言模型代表并备受瞩目。ChatGPT推出仅仅两个月，月活跃用户就成功过亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序，引发社会各界热议。[13]ChatGPT的关键技术是基于人工智能领域的自然语言处理技术(natural language processing)，其核心原理是使用深度学习神经网络技术训练出一个大型的语言模型GPT（generative pre-trained transformer）。通过对大量文本数据进行学习和分析，该模型可以理解并生成自然语言。ChatGPT采用了Transformer网络结构，这种结构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而实现对自然语言的理解和生成。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer模型没有像RNN那样依赖于顺序处理输入数据。Transformer可以并行计算，因此训练速度更快，具有更好的可扩展性，它能够处理更长的输入序列，已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、语音识别等NLP任务，表现出卓越的自然语言理解和生成能力。
作为通用人工智能的代表，ChatGPT具有以下特点和优势：首先，通用性AI适用于人机交互各领域，能够帮助人们更加便捷地获取信息、解决问题，实现与机器的自然沟通，提高人机交互的效率和舒适度；其次，不同于传统AI基于规则和逻辑对话，ChatGPT基于深度学习，可以通过训练数据集自动学习语言表达模式，并生成自然流畅的对话内容，更加贴近用户的需求和习惯；再次，不同于传统AI基于逻辑推理、专家系统，ChatGPT可以自动学习对话模式和规律，提高客服的效率和准确度，同时降低开发成本和人力成本；最后，基于自我学习能力，ChatGPT可以根据交互经验来改进表现，从而更好地满足用户的需求。ChatGPT利用有监督微调(SFT，supervised fine-tuning)方法，通过在高质量标注数据上微调基础语言模型，直接使用带有人类反馈的语言模型进行强化学习，使模型更安全、更有用、更协调、更无害，也更符合用户习惯和需求。
03
智能治理：中国式现代化的时代命题
以人工智能技术为代表的第四次工业革命，在全球掀起了社会革命的浪潮。第四次工业革命与我国国家治理体系与治理能力现代化叠加并进。在二者交错发展的“社会实验”中，智能技术与治理实践的深度融合与互促推进，凸显出智能时代我国治理模式的引领性发展。[14]智能治理正反映了这一过程中机器系统和社会系统的深度融合与协同治理，以及机器智能和社会智能的同步演化、互相强化。[15]目前，人工智能技术已被应用于国家治理、城市治理和社会治理等多样化治理场景，[16]智能治理模式、技术和方法正在快速迭代发展，[17]因此形成适用于智能时代的中国式智能治理模式成为中国式现代化的时代命题。[18]
我国高度重视智能治理，早在2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》时就提出要促进人工智能技术在多样化治理场景中的应用，推进智能政务、智慧法院、智慧城市、智慧交通应用支撑治理现代化，十九大报告在全球首次提出实施智慧社会战略，提升社会治理智能化水平。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2025年远景目标纲要》将人工智能技术及其治理纳入国家规划，一方面要求加快人工智能核心技术突破及产业化发展，另一方面高度重视人工智能治理体系建设，[19]集中呈现了“基于人工智能的治理”和“面向人工智能的治理”两条主线的交织融合。[20]
中国式智能治理蕴含三层内涵：一是智能治理强调智能技术与治理场景的深度融合，重视机器智能与社会智能的整合交互和互相赋能；二是智能治理重视机器系统和社会系统的有机融合与协同治理，通过赋能、赋权和赋智三重机制激发多元主体的治理资源，进而构建数字治理生态促进智能治理体系发展；三是智能治理的终极价值关怀是人本主义，[21]即智能治理以人民为中心，坚守人工智能服务于人的核心宗旨。[22]随着通用人工智能时代的来临，人们对智能技术及其应用的社会后果的关切及担忧与日俱增。早在人工智能诞生之初，计算机科学先驱艾伦·图灵和“控制论之父”诺伯特·维纳便对人工智能的危险提出警告。维纳在《人有人的用途》一书中激进地表达出对自动化技术造成“人脑贬值”并取代人类的担忧。[23]《AI的25种可能》一书汇聚了各领域学者对人工智能的思考，其中人们普遍对人工智能“可能的心智”表达了担忧，[24]因此人工智能伦理治理成为人工智能治理的应有之义。
人工智能是第四次工业革命的关键性技术，是经济社会发展和治理现代化的科技驱动力。智能治理超越了传统政府治理的边界，全方位重塑着政府、市场与社会的关系，支撑着面向未来的智能治理体系构建。推进智能治理既要发挥人工智能的经济社会驱动作用，又要激发创新动力和国际竞争优势，还要促进智能社会的普惠与包容价值，打造政府主导、社会协同、公众参与、法治保障、技术支撑的智能治理共同体。近年来，我国智能治理在如下诸多维度呈现出创新发展：首先，政务服务供给的智能化。与传统政务服务方式不同，智能政务服务变得“有智慧”“会思考”“懂人心”，在物联网、传感器和智能算法的赋能下不仅变得更便捷、更高效、更自助，而且更具交互性、定制化和人性化。其次，公共治理体系的协同化。人工智能以其更广的普及范围、更深的社会渗透和更强的计算能力，借助智能算法在整体层面实现客观理性的匹配，促进多重目标群体的最优决策和动态平衡，一方面实现在政府内部超大范围跨地区、跨系统、跨层级的统筹协同，另一方面提升社会协同能力，构建更具包容性、交互性、协同性的政社协同治理体系。再次，公共决策过程的智能化。通过物联网无处不在的智能传感器和民众随时随地携带的智能终端设备，人工智能可以实现大规模民情民意动态汇聚和社会风险的精准实时感知。[25]基于社会感知系统和决策辅助系统，政府通过数据挖掘、政策模拟和决策推演技术，提升决策的科学化和智能化水平。
04
智能治理的理论模型：
智能-智治-智效
智能治理涉及治理主体、治理过程以及治理效果三个基本要素。基于上文讨论，智能治理通过将社会智能与机器智能融合互嵌，进而同时激发社会系统和机器系统的治理价值。因此本文提出SPE框架——“主体（subject）-过程（process）-效果（effectiveness）”来阐述智能治理的理论模型，进而论述智能技术影响治理主体、治理过程和治理效果的三个机制——智能、智治和智效。智能时代要有效发挥技术赋能多元治理主体的作用，激发“智能”效应，构建“智治”格局，增进“智效”价值，构建向善包容的智能治理体系，进而实现“智能-智治-智效”的良性循环，有效推进人工智能驱动的治理现代化。
（一）智能
“智能”主要体现在技术本体性和治理延展性两个维度，前者意为人工智能技术本身的工具性能力，后者意为人工智能技术嵌入治理主体所产生的治理性能力，二者共同构成“智能技术+治理场景”所关涉的智能治理主体。通用人工智能的最强核心在于主动学习能力。人工智能的技术本体性是从弱人工智能到强人工智能，以及超级人工智能的迭代发展。在本体性智能层面，人工智能在具备理解、推断、对话以及适应性学习能力的基础上，可以持续提升交互性和个性化适应能力，根据不同交流对象的差异化特征，个性化呈现交流模式、肢体语言、表情和声调等，甚至可具备人类心智特征。在智能技术应用领域，人工智能技术将在多行业、多场景不断延伸和拓展。如人工智能购物、智能医疗服务、工人机器人、家庭机器人等经济社会生活领域的纵深服务；以及智能交通、智能城市大脑等城市治理细分领域的智能服务；再如在政府应急管理、决策辅助等方面的智能决策等。人工智能技术的深度运用，可以精准把握民生偏好和社会情绪，全方位系统化地提升政府智能决策与智能监管的治理水平。
人类社会的治理模式随着技术迭代不断演化。进入通用人工智能时代，人机交互与协同是不可避免的共存状态，人工智能不仅成为新生治理工具，更是嫁接于各类治理主体之上构建智能治理生态伙伴关系，进而融合社会智能与机器智能构建有效运行的“智治”系统的科技基础。从智能治理主体角度看，智能治理主要由政府、科技企业及社会等多元主体协同开展，[26]各主体发挥着相互补充、彼此嵌套的作用。政府在智能治理中发挥着主导性作用，为人工智能技术的创新发展、算法监管、组织协同、伦理规范等进行制度体系设立与约束。作为人工智能技术的开发者、设计者与应用者，科技企业是智能治理的重要参与者，在智能治理体系中受到伦理规范与企业社会责任双重约束，体现着科技向善的原则。公众、媒体等社会主体，在智能治理过程中发挥参与作用。社会主体应在有益于社会价值、不损害他人权利的基础上使用人工智能，对人工智能应用的安全风险、伦理挑战等进行积极反馈与外部监督。[27]
（二）智治
“智治”是“技术+场景”的结构互嵌和“智能+治理”的深度融合所形成的智能治理过程体系。人工智能之所以是引领未来的战略驱动力，在于其对维护国家安全、提升国家竞争力、增强国家能力等方面所发挥的不可替代作用。“智治”蕴含着不同时空、不同场景、不同议题中的治理因素。“智治”反映了随着技术演进而不断迭代的技术内嵌治理过程，呈现了智能时代区别于传统时代的治理范式变革。智能治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的途径与手段。[28]
“智治”是人工智能技术赋能治理主体后所产生的治理新方式，涵盖国家治理全过程与全域运行机制，既包括“智能治理”的工具理性与能动性，又涵盖“智慧治理”的价值理性与逻辑性。在我国，智能治理已在城市治理、政府治理和社会治理等宏观与微观场域中不同程度地予以创新性应用与操作化实践。[29]“智治”系统包含在城市、政府和社会等不同层面的协同治理。在微观层面，系统各层面各领域主体可在数字基础设施、人工智能技术、治理应用场景的交互融合中，通过各领域内的民情民意汇聚、堵点难点诊断、民意精准回应和风险预警研判过程，共同构建智能治理的过程体系。在宏观层面，“智治”系统可以在各领域构件的组合与联动中，全面整合系统全域多源异构数据，将包括城市、政府和社会各领域的智能治理实践予以统合，为全社会的整体性、智能化治理提供支撑和依据，促进基于人工智能的“智治”系统在超大范围复杂系统治理情境下形成良性互动的跨域智能治理体系，全面推进国家治理现代化。
（三）智效
“智效”指人工智能嵌入治理场景所产生的治理效果。任何一项治理实践的创新探索与有效实施，均离不开对其实际治理效果或产出的认知与评估。以人工智能等先进技术为治理工具，以海量数据为治理动能，以算法和算力为治理支撑的“智治”模式，相较传统治理而言，显著地提升了治理能力，降低了治理成本，取得了治理成效。在这个意义上，“智能”和“智治”最终要基于“智效”来予以评价和反馈。智效可从治理者与受众两个不同视角进行考量。治理者视角即考察智能治理能力的提升、延展与重塑，受众视角即考察“智治”应用在受众群体中的反馈和评价。
治理者视角下，智能治理能力可通过智能平台能力、智能服务能力、智能协同能力等方面予以考量。治理者视角下的“智效”是评判“智治”实施过程的关键变量。智能平台能力包括政府门户、数据平台、城市大脑等一体化平台的综合运用所提升的治理能力。智能服务能力则是将智能技术嵌入政务服务不同场景而得以延展的治理能力，包括通过政务APP、政务小程序、网上政务大厅等智能化应用的设置，将物理空间的政务服务事项通过网络空间进行在线连接与信息匹配，推进政务服务的智能化供给。政务服务能力的智能化需要政务服务数据、法人、证照库等海量数据的集成支撑，政府部门间的数据融合度、业务协同度等底层逻辑和支撑程度，影响着智能治理能力的实现程度。智能协同能力关注政社协同，强调智能技术如何链接并驱动主体间交互与协同，有助于提升政府与社会协同治理、政府响应能力。[30]以城市治理为例，[31]智慧城市治理通过汇聚城市运行的客观数据和主观数据、物感数据和人感数据，运用智能技术，实现传统治理所无法或只能部分实现的实时感知民情、靶向回应民意、精准研判民需，[32]以“倾听民声、体察民意、回应民需”的体制机制，为“疏解民忧、减轻民困、缓和民怨”的治理绩效提供有效工具与实现路径。
在受众视角下，“智效”蕴含两层含义：一是人工智能技术赋能多元治理主体的程度，包括评估智能技术的成熟程度，治理主体在多大程度上采纳人工智能技术并应用于相关治理场景，智能技术在组织架构中的适配性与价值性，组织对智能治理的采纳度，等等。二是智能治理的应用程度或渗透程度，即公众使用智能治理“应用”“平台”等载体的频次频度以及体验感知，尤其是作为反馈机制的用户使用行为及评价。借助系列智能化平台和数字化工具，一方面有效解决科层行政组织内部的纵横壁垒与协同问题，突破“技术主体性+治理延展性”的技术困境和融合难题，另一方面切实促进政府与社会协同共治，政府决策最大程度与民众需求耦合匹配，社会诉求和风险信息最为精准地感知预判，个人和企业的差异化需求在精准化、个性化服务中得以满足或响应，切实体现了人本主义的智能治理价值。
05
智能治理的中国路径：
赋能、赋权、赋智
当前，人工智能深刻地影响着国家治理体系和治理能力，塑造着面向智能时代的治理模式。面向智能时代，我国在科技革新和制度变革的双重驱动下，在全球社会率先推进智能治理的实践创新及模式探索，进而基于中国实践形成了赋能政府、赋权社会和赋智决策三大智能治理路径。[33]
首先，智能治理对个体和社会施加“赋权”效应。伴随着智能技术迭代和智能应用普及，个体和社会在智能应用支撑下切实提升了自身信息获取、信息处理能力，进而在个体层面提升了公众参与和诉求表达能力，在社会层面提升了集体行动和社会协同能力。智能技术赋权社会组织，不仅促进了组织网络的构建及强化，还极大地提升了组织内部的协同能力，促使虚拟化、平台化、去中心化社群的形成，[34]对促进社会系统发育、培育社会智能提供了社群载体。智能技术还驱动着政社协同格局的构建，即经由机器系统实现社会系统与政府系统的信息交换和智能融合，在培育个体参与能力和社会协同能力的同时，基于智能治理体系推进社会与政府构建协同共治格局。
其次，智能治理对政府组织及其运行发挥“赋能”效应。赋能效应促使政府形成一种集数据驱动、智能嵌入、社会协同为关键机制的新型治理能力。在人工智能浪潮的推动下，政府治理的范畴和领域得以极大拓展，数字空间成为现实世界的“镜像”，[35]数字社会与现实社会日益融为一体，国家治理不再局限于物理世界，而是拓展到数字空间，[36]这要求政府运行加快推进机器系统与社会系统的融合与协同，依托海量数据挖掘和场景化算法应用以理解政府的运行规律。政府智能化转型丰富了政府的治理工具。运用人工智能，可从更宽领域、更长时段对公共治理进行算法建模和智能化分析，更加准确、及时地把握社会和市场的运行情况，预测研判经济社会发展趋势及潜在风险，提升政府服务、监管和应对能力。此外，智能治理为政府科学决策提供了智能辅助，不仅重塑政府的决策模式，提升决策的科学性和精准性，还显著提升了政府敏感治理水平[37]以保障施策效能。
最后，智能治理对政策过程形成赋智决策效应。智能治理重视社会智能，依托社会系统实现以人为中心的治理，以开放、平等、包容等社群过程整合个体智慧、集思广益。[38]智能治理通过社群机制感知人的情感、认知人的偏好、理解人的逻辑、回应人的诉求。[39]智能治理尤为强调数据和算法驱动之机器智能的决策辅助功能，依托智能设备监测社会运行，汇聚多源数据感知社会运行规律，利用高效算法预测研判趋势风险，经由规划决策系统实现精准科学决策。[40]智能治理还依托政策过程构建由多元治理主体构成的数字治理生态，通过构建囊括党委政府、科技企业、社会组织、个体、媒体等多元主体的生态伙伴关系，经由机器智能激发社会智能形成集体智慧，凝聚集体智慧提升决策质量。
注：
[1]约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论——对于利润、资本、信贷、利息和经济周期的考察》，何畏、易家详等译，商务印书馆，1991年。
[2]姜李丹、薛澜：《我国新一代人工智能治理的时代挑战与范式变革》，《公共管理学报》2022年第2期。
[3]沈湫莎：《ChatGPT爆火，人工智能的下一个范式来了吗？》，《文汇报》2022年12月20日。
[4]腾讯研究院、中国信息通信研究院互联网法律研究中心、腾讯AI Lab、腾讯开放平台：《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，中国人民大学出版社，2017年。
[5]刘韩：《人工智能简史》，人民邮电出版社，2018年，第41页。
[6]孟天广：《数字治理生态：数字政府的理论迭代与模型演化》，《政治学研究》2022年第5期；胡业飞：《国家治理与创新的长周期演化：对技术治理的重新理解》，《学海》2021年第3期。
[7]高奇琦：《智能革命与国家治理现代化初探》，《中国社会科学》2020年第7期。
[8]A. M. Turing, “I. —Computing Machinery and Intelligence”, Mind, Vol.59, No.236(1950), pp.433-460.
[9]Robert Sedgewick、Kevin Wayne：《算法》(第4版)，谢路云译，人民邮电出版社，2012年。
[10]D. Acemoglu, P. Restrepo, “Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”, Journal of Political Economy, Vol.128, No.6(2020), pp.2188-2244.
[11]孔祥维、唐鑫泽、王子明：《人工智能决策可解释性的研究综述》，《系统工程理论与实践》2021年第2期。
[12][18][22][40]孟天广：《智能治理的中国内涵及路径》，《中国社会科学报》2023年3月1日。
[13]冯志伟、张灯柯、饶高琦：《从图灵测试到ChatGPT——人机对话的里程碑及启示》，《语言战略研究》2023年第2期。
[14]赵金旭、孟天广：《技术赋能：区块链如何重塑治理结构与模式》，《当代世界与社会主义》2019年第3期。
[15]孟天广、赵娟：《大数据驱动的智能化社会治理:理论建构与治理体系》，《电子政务》2018年第8期。
[16]阙天舒、吕俊延：《智能时代下技术革新与政府治理的范式变革——计算式治理的效度与限度》，《中国行政管理》2021年第2期。
[17]贾开：《人工智能与算法治理研究》，《中国行政管理》2019年第1期。
[19]陈磊、王柏村、黄思翰、张吉豫、郭锐、鲁俊群：《人工智能伦理准则与治理体系：发展现状和战略建议》，《科技管理研究》2021年第6期。
[20]A. Jobin, M. Ienca, E. Vayena, “The Global Landscape of AI Ethics Guidelines”, Nature Machine Intelligence, Vol.1, No.9(2019), pp.389-399.
[21]L. Floridi, J. Cowls, M. Beltrametti, et al.,“AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations”, Minds and Machines, Vol.28, No.4(2018), pp.689-707.
[23]李珍珍、严宇、孟天广：《人工智能的伦理关切与治理路径》，《中央社会主义学院学报》2022年第5期。
[24]约翰·布罗克曼：《AI的25种可能》，王佳音译，浙江人民出版社，2019年。
[25]孟天广、赵娟：《大数据驱动的智能化社会治理:理论建构与治理体系》，《电子政务》2018年第8期。
[26]邵春霞：《基层治理常规化的数字赋能路径研究》，《学海》2022年第3期。
[27]莫宏伟：《强人工智能与弱人工智能的伦理问题思考》，《科学与社会》2018年第1期。
[28]常保国、戚姝：《“人工智能+国家治理”：智能治理模式的内涵建构、生发环境与基本布局》，《行政论坛》2020年第2期。
[29]彭勃、刘旭：《用数字化兜住模糊性事务：基层治理的技术赋能机制》，《学海》2022年第3期。
[30]阙天舒、吕俊延：《智能时代下技术革新与政府治理的范式变革——计算式治理的效度与限度》，《中国行政管理》2021年第2期。
[31]于文轩：《奔跑的大象：超特大城市的敏捷治理》，《学海》2022年第1期。
[32]孟天广、黄种滨、张小劲：《政务热线驱动的超大城市社会治理创新——以北京市“接诉即办”改革为例》，《公共管理学报》2021年第2期。
[33]孟天广：《政府数字化转型的要素、机制与路径——兼论“技术赋能”与“技术赋权”的双向驱动》，《治理研究》2021年第1期。
[34]肖滨：《信息技术在国家治理中的双面性与非均衡性》，《学术研究》2009年第11期。
[35]M.Angelidou，“Smart City Policies：A Spatial Approach”，Cities，Vol.41, No.S1(2014), pp.S3-S11.
[36]李文钊：《双层嵌套治理界面建构：城市治理数字化转型的方向与路径》，《电子政务》2020年第7期。
[37]梁晓峣：《车路协同：智能交通领域的升维谋划》，《人民论坛·学术前沿》2021年第4期。
[38]凯斯·R.桑斯坦：《信息乌托邦：众人如何生产知识》，毕竞悦译，法律出版社，2008年。
[39]J. Burrell, “How the Machine‘Thinks’: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms”, Big Data & Society, Vol.3, No.1(2016).
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