人工智能嵌入党内治理风险：生成机理、形态表征与应对策略

□米华全

（1.电子科技大学 马克思主义学院，四川 成都 611731；2.电子科技大学 天府协同创新中心，四川 成都 611731）

有学者认为党内治理是“由涵盖各级各类党组织、党员、干部等在内的各方力量共同参与党内事务，合力推进党的建设，并容纳党外力量的适度参与，以期实现党内善治的一种管党治党状态及过程”。当前，在算法、算力和大数据等要素的驱动下，人工智能的基础理论和场景应用均取得突破性进展，人类社会或将进入新的人工智能时代。跨界融合、深度学习、人机协同、群智开放等特征赋予了人工智能革命性的力量，在深刻影响人们生产、生活和思维习惯的同时，也为政党治理带来了新机遇。将人工智能嵌入党内治理能够实现从网络连接到智能融合的技术跃进，在分析、诊断、预测以及决策等层面有效提升党内治理能力和治理成效。因此，无论是专家学者还是党建工作者大多对人工智能赋能党内治理持正面、积极和乐观的态度，而对其可能引发的深层次风险挑战的认知还不足。这提示我们，在推进人工智能嵌入党内治理过程中，不仅要重视发挥智能技术的正向功能，还要注意研判和规避其潜在的负面风险。

一、文献回顾与理论综述

随着智能技术应用场景向基层党建拓展，人工智能嵌入党内治理也受到学术界越来越多的关注。相关研究主要集中在人工智能嵌入党内治理的价值功能、现实境遇和实现路径等维度。

一是分析人工智能技术嵌入党内治理的价值功能。论者认为从技术赋能和智能技术的工具价值来看，人工智能可以通过智能搜索、深度学习、云操作处理等技术手段“为党的建设提供理念创新、内容创新、载体创新、方法创新”，实现党建信息的精准化、党建环境的智能化、党员教育场景的情景化和党群沟通的高效化。从破解基层党建难点问题来看，人工智能嵌入党建工作能有效解决基层党组织信息化普及不平衡、信息化建设相对滞后的现象。还有学者提出借助数字技术能够破解高校基层党组织理论学习不深不实、覆盖面不够等问题。

二是研判人工智能嵌入基层党建的现实境遇。围绕人工智能嵌入给党建工作带来的挑战，学者们的讨论主要集中在智能技术伦理风险、党建智能化现实基础两方面。关于智能技术伦理风险问题，学者们认为基于人工智能技术的双刃剑效应，在为党内治理提供机遇的同时，人工智能也会带来工具理性与价值理性的失衡问题，引发“技术利维坦”风险。如技术形式主义、技术依赖性和技术资本逻辑等问题在一定程度上会弱化党组织的凝聚力和党群联系，使党员干部教育管理松散化，不利于提升党组织引领基层社会治理的能力。关于党建智能化的现实基础问题，相关学者认为基层党组织在信息化方面所赖以支撑的软硬件设施依旧薄弱，而且对人工智能应用的监管和相关规范体系不够细化，数据孤岛劣势尚未得到有效破解，专业人才相对不足等因素，也导致人工智能嵌入党内治理缺乏足够的发展力。

三是探讨人工智能嵌入党内治理的实现路径。就如何应对人工智能嵌入党建工作的机遇挑战，学者们从转变思维、夯实平台、健全机制等多个角度提出了对策建议：从转变思维角度提出要坚持创新与守正相结合的理念，以智能思维增强人工智能赋能党建工作的主动性，以正确的政治方向确保党建工作的主导性，以人为本防止智能党建脱离人的价值本性；从夯实平台角度主张积极打造智能化的基层党务管理网络平台和基层社会治理网络平台；从健全机制角度建议构筑形成科学引导机制、宏观管理机制、微观运行机制、深度协作机制和绩效评价机制。也有学者从提升党组织组织力的视角出发，提出要通过智能技术增强党组织对内的组织覆盖力度、党员教育管理能力，以及对外的群众工作能力和基层社会治理能力等，形成上下联动、深度融合、多元参与的组织力提升路径。

综上所述，可以看到学界对人工智能嵌入党内治理相关议题的研究正不断拓展深入，部分研究也已从经验性论述转向学理性探索。不过，总体上还停留在对机遇挑战和应对策略的宏观探讨上，且侧重于对人工智能嵌入党内治理的正面价值分析。当前，部分学者已经认识到人工智能嵌入党内治理的潜在风险，但对于风险的生成机理、表征形态和规避策略等还缺乏整体性、系统性和深入性的考察，一些核心问题还没有得到完全揭示。鉴于此，本文聚焦人工智能嵌入党内治理的风险这一核心问题，从数据、算法和应用三个维度阐明党内治理风险的生成机理和表征，并提出风险治理的原则和策略，以期为相关理论和实践提供参考。

二、风险审思：人工智能嵌入党内治理风险的生成机理和形态表征

尼尔·波斯曼指出：每一种技术都既是包袱又是恩赐，不是非此即彼的结果，而是利弊同在的产物。作为一种革命性、颠覆性技术，人工智能技术具有典型的利弊双面性和发展不确定性。“人工智能及相关新技术的非正当使用，是当前存在的主要风险，尤其用户隐私、数据安全、算法公平性等问题，已引起较大反响。”而且，人工智能嵌入党内治理尚处于起步阶段，党建相关智能化技术不够成熟，党员干部的智能素养有待提升，相关的法规制度也还比较滞后。在多重因素影响下，人工智能嵌入党内治理在数据、算法和应用等维度都存在不少潜在风险，需要引起高度重视。

（一）数据失范风险的生成和表征

数据是人工智能应用的基础，离开数据支撑，人工智能技术将无用武之地。不过，党建数据的采集、分析和应用也蕴含着数据泄露、数据污染、数据孤岛和数据鸿沟等数据失范风险因素，会给人工智能党建系统的运用和党内数据治理带来隐患。

一是数据泄露问题。“数据的所有权、知情权、采集权、保存权、使用权以及隐私权等，就成了每个公民在大数据时代的新权益，这些权益的滥用也必然引发新的伦理危机。”人工智能在嵌入党内治理时，需要抓取、汇聚和挖掘大量的党组织和党员数据，这势必涉及党组织和党员的信息安全。首先，在数据采集环节。大数据、语音识别、语义理解、图像识别、指纹识别等智能认知技术能够实现海量非结构化数据的采集和分析，极大扩展了个人信息收集的场景、范围和数量，特别是人工智能与物联网设备的结合更加丰富了线下数据采集的场景，可以全程记录人们的“数据脚印”。由于数据属性边界的模糊性，人工智能无法区分数据是否属于党内数据，在采集过程中只能全样本抓取。因此，人工智能技术不仅能够获取党员干部的姓名、性别、年龄、职业、家庭住址等基本信息，也能在用户授权的前提下采集党员干部的网页浏览痕迹、搜索引擎记录、位置行程等数据信息。其次，在数据挖掘环节。大数据技术的持续数据监测和跨平台数据聚合能力能够将党组织和党员的各类数据汇聚起来，通过机器学习、数据挖掘对海量数据进行分析、对比和组合，将原来模糊和匿名的数据重新挖掘出来，使得去身份化、去标签化等传统数据安全保护机制失去功效，党组织的信息安全保障和党员的隐私保护难度进一步加大。再次，在数据应用环节。目前人工智能党建平台的搭建和维护主要采取委托研发和外包维护方式。各级党组织委托软件开发企业进行设计开发和辅助运行，软件代码和核心算法主要掌握在开发企业手中。在资本逐利本性驱动下，软件开发企业可能会凭借其数据垄断地位，将党组织和党员相关数据信息用于商业开发或交易，造成党建数据的泄露。最后，在数据存储环节。人工智能党建平台汇聚了大量党员和党组织信息，并通过云端进行上传、储存和下载，如果防火墙、文件加密、强制脱敏等信息安全防护技术和机制不够健全，就会为不法分子提供可乘之机。党组织的相关决策信息和党员干部的隐私等敏感数据一旦泄露，不仅会对党员干部个人及家庭造成不良影响，而且可能造成党和国家秘密泄露，引发政治安全问题。总之，人工智能技术正通过算法设计和智能程序构建一所福柯式“全景监狱”。

二是数据污染问题。数据质量是影响数据分析和使用的关键，其重要性毋庸置疑。高质量的数据能够为党内治理创造新的价值，而被污染的数据则可能会引发数据统计不准确、党员教育管理难开展、党组织决策有偏差等负面问题。一般来说，数据污染产生的原因可以分为四个问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。其中，信息类问题是由于数据标准不完善、数据填报缺失、数据描述错误等原因造成的；技术类问题是由于数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据使用和数据维护等环节的技术缺陷造成的；流程类问题是由于数据流转程序设计不合理、人工操作不恰当等原因造成的；管理类问题是由于人员素质及管理机制方面的不足造成的。在以上因素作用下，党建数据污染问题已经成为人工智能嵌入党内治理的现实难题。总的来看，党建数据污染主要有三种类型。首先是数据超载。由于党组织和党员的一切状态和行为都可以数据化而被记录、存储和传播，党建数据井喷式爆发，其中掺杂的大量无用数据或无法解析的数据，让党组织被海量的数据淹没。其次是数据失真。数据标准不一或技术障碍等可能引起党建数据错误、被断章取义或片面引用进而误报误载、以讹传讹等。再次是数据造假。有的党组织和党务工作者为凸显工作成绩、应付工作检查等，故意伪造、篡改和歪曲党建系统数据，虚假呈现和使用具有误导性的数据，形成数据腐败。因此，推进人工智能嵌入党内治理的前提就是要防范党建数据失真，做好污染数据、不可信数据和虚假数据的清洗处理，确保数据的客观性、可用性和完整性。

三是数据孤岛问题。数据孤岛是指数据库之间不能兼容连接，数据之间缺乏有效关联的现象，主要可分为物理性数据孤岛和逻辑性数据孤岛两种情况。物理性数据孤岛是指由于数据独立存储、维护而形成的物理区隔现象；逻辑性数据孤岛是指由于不同部门对数据的定义和理解不同而造成的数据沟通成本增加的现象。由于受数据生产的多源性、数据标准的差异性、数据管理的霸权性等因素影响，党建数据也存在物理性孤岛和逻辑性孤岛现象。首先，从数据来源来看，数据霸权主义导致党建数据采集难。基层党建数据广泛分布于各类党建平台和网站、社交媒体、网络论坛、手机客户端等，这些平台数据主要掌握在大型互联网企业和机构手中，相关企业和机构已经成为事实上的数据霸主。基于经济利益、知识产权等层面的考虑，它们很难允许基层党组织采集其平台的数据或共享其掌握的数据。其次，从数据管理来看，条块管理体系导致党建数据共享难。各基层党组织在推进党建智能化工作过程中，存在重自建轻联建、技术标准不一、数据统计方式差异较大等问题，导致在纵向方面不能与上级党组织的党建平台和其他平台实现数据对接，在横向方面也不能与同级其他部门其他领域的平台实现数据共享，党建数据只能在各个分散系统内部循环。总的来看，数据孤岛问题不仅限制了数据功能的发挥，而且会造成数据资源的虚耗和空转。

四是数字鸿沟问题。数字鸿沟是指因对数字技术的拥有、运用程度的差别而造成的信息落差及贫富两极分化现象。基于对这种差异的不同理解，数字鸿沟可以分为四类：技术鸿沟，即不同群体或个人在获取技术及信息可及方面的差异；应用鸿沟，即不同群体或个人在通过智能系统获取资源方面的差异；知识鸿沟，即不同群体或个人在通过智能系统获取知识方面的差异；价值鸿沟，即因不同群体或个人自身价值观的不同而导致在运用智能技术方面存在的深层次差异。数字鸿沟不仅会影响党建工作覆盖性、党员教育管理实效性，还会影响党组织决策科学性。首先，可能导致党建工作覆盖出现盲区。人工智能党建平台必须依托智能工具和充足的数据资源。因地理区域、经济条件、年龄习惯、居住环境等差异，不同的党组织和党员群体占有的数字基础设施、信息资源和智能工具等存在较大差距，党建平台容易忽略和遗漏占有信息资源不足、智能工具拥有较少和数据使用能力不高的党员群众，导致党建工作覆盖不全面。如老龄党员与中青年党员、农村党员与城市党员、落后地区党员与发达地区党员相比，无论是数据生产量还是消费量均较低，部分边远农村的老龄党员甚至没有接入互联网，他们无法关注党建平台发布的新闻、通知和消息等，不能公平享受智能党建平台的益处。其次，可能导致党员教育管理服务局部失声。对数据意识不强、数据资源不足、数据运用能力不高的党员群众，人工智能党建平台很难采集到充足的数据，没有海量数据作为支撑，智能算法也将无用武之地，难以对这类党员进行有效教育、服务、管理和监督。再次，可能导致党组织决策产生误差。人工智能时代的网络意见生产传播具有显著的马太效应，使得党组织的决策更容易被数据强势群体的意见所左右。数字素养和数据化程度较高的群体具有较强的数据生产和消费能力，其观点和意见更容易被智能党建平台捕获从而进入决策系统，进而对决策产生重要影响；而数字素养和数据化程度较低群体的数据生产和消费能力较弱，其观点和意见常常被海量信息所淹没，其思想观点即使被智能党建平台捕获，在决策系统中的体现也不充分，客观上会遗漏数据资源较贫乏、数据能力较弱的党员群体的诉求，可能导致党建决策产生偏差。

（二）算法“作恶”风险的生成和表征

算法是人工智能的核心要素，决策树、随机森林、逻辑回归、神经网络等智能算法在促进基层党组织再组织化、党员教育管理精准化的同时，也会形成信息茧房、算法歧视、算法“黑箱”等诸多问题。如果这些问题不能得到有效解决，将会为人工智能嵌入党内治理蒙上算法“作恶”阴影。

一是信息茧房问题。无论是基于内容的算法还是协同过滤的算法，人工智能技术都是以数据化的用户信息偏好为导向的。这种基于用户兴趣的数据挖掘和内容推送，会强化用户的既有偏好，导致他们同质化地获取与自己思想观念和兴趣爱好趋同的信息，造成信息渠道窄化，陷入信息茧房。在网络信息多样多元、纷繁超载和碎片阅读的情况下，能够引起用户兴趣的常常是轻松愉悦、浅白通俗、风趣幽默的信息。而作为意识形态载体的党建信息叙事背景宏大、意义表征丰富、话语风格严肃，容易被智能算法所冷落。如果不属于用户感兴趣的内容范围，无论这些党建工作信息价值多么大、内容多么好，人工智能算法也不会进行推送，诱发“劣币驱逐良币”，导致党建工作信息点击率和阅读量较低。这无疑加剧了不同圈层的固守、离散与隔阂，导致群体极化，增加了主流意识形态引导和聚合网络思潮的难度。

二是算法歧视问题。算法歧视是指智能算法在自动化决策中引发的不公平现象。从“技术中立”的观点来看，智能算法具有客观中立的特点。然而，如果算法模型所采用的数据本身就带有偏见、偏好和歧视，那么机器学习算法输出的结果也会相应地携带这些数据之中所包含的“偏见基因”。形成算法歧视的原因主要有两点。首先是算法工程师等相关人员价值倾向的影响。人工智能时代的数据库、统计模式、算法规则都控制在技术专家手中，“上面的人（指政治领导人和高级行政人员——笔者注）所作的几乎每一个决定都是依靠在某一点上被使用计算机的专家们操纵过的‘事实’”。当前主流的机器学习模型是监督式机器学习，监督式机器学习不仅需要专家对数据进行标注，还需要算法工程师按照委托者的意见设计算法模型。无论是算法工程师、数据标注人员还是党组织负责人都可能将其价值观念和利益立场内在的歧视因子植入智能党建平台的算法中，影响算法过程和算法输出的结果。其次是机器学习算法结构性偏见的影响。机器学习在与党员用户进行互动时，人工智能党建平台难免会从中“习得”用户原有的价值偏见，如种族偏见、地域偏见、性别偏见和语言偏见等，并在算法中加以强化。这使得处于智能素养弱势地位的党员群众陷入被反复歧视的系统性困境之中，形成不公正的“结构性锁定效应”，应有的权利得不到保障。

三是算法“黑箱”问题。算法“黑箱”问题是随着机器学习特别是深度学习算法的发展而产生的，主要是指算法运行的某个阶段“所涉及的技术繁杂”且部分人“无法了解或得到解释”的现象。深度学习算法不再遵循数据输入、特征提取、特征选择、逻辑推理和逻辑预测的过程，而是凭借学习能力自动对数据进行收集和挖掘，并依靠认知算法自动生成结果。“这意味着除了少数算法研发人员外，更多的外部人员并不清楚算法的设计理念与目标，也无从获悉数据的挖掘方式与确证情况，更谈不上确定算法责任归属问题及监督评估算法。”在人工智能嵌入党内治理过程中，一方面，算法“黑箱”可能削弱党组织的决策主体地位。党建决策是一个复杂的过程，不是简单的三段论或人工智能算法对党建工作要素的简单匹配，还需要准确掌握和深刻理解党的建设规律和基层党建工作实际。受算法设计、决策主客体和决策机制等方面的局限，专家系统、深度学习、规划技术等人工智能技术提供的辅助决策可能不符合决策需要和客观实际，甚至可能干扰党组织和党员干部的判断。另一方面，算法“黑箱”可能影响党建决策责任认定。基于机器学习的智能算法，按照数据痕迹、权重设计等原则，人工智能很可能简单把掌握人事权和财物权的领导干部标记为“高风险群体”，而把基层一线和“清水衙门”的领导干部标记为“低风险群体”，这些简单的分类可能导致决策失误。而因为智能党建平台具有高度的自动化和复杂性，如果出现决策失误，将难以确定错误环节，导致不能准确划分算法设计人员、党组织负责人、党务工作者的责任。

（三）应用走样风险的生成和表征

除了数据和算法可能引发的风险，人工智能嵌入党内治理在应用层面也可能面临着因智能技术不当使用而产生的党建工作变形走样，引发唯技术主义和技术形式主义等风险。

一是唯技术主义问题。人工智能强大的大数据处理能力、算法推荐能力和虚实交融能力，在为人们的生产生活带来智能化便利的同时，也会促使用户对智能技术形成依赖而产生唯技术论，而且依赖程度会随着人工智能技术升级而不断加深。首先，唯技术主义可能弱化党建工作创新动力。唯技术主义会使算法设计者、系统使用者对人工智能的工具价值产生迷思和崇拜，让人们过于依赖智能技术的分析判断，压缩自身的思考空间。技术依赖可能引发党组织和党务工作者创新意识的凝滞和冒险精神的失落，弱化创新党建工作的动力。个别党员干部将本应富含多重价值关怀和发挥多重功能的决策交由智能系统来决定，把决策失误责任推卸给党建平台；有的简单依赖智能党建平台进行党员教育管理，把党员教育管理指标化。其次，唯技术主义还会引发新的官僚主义问题。智能技术的“去中心化”、扁平化等特点变直接的人际交往为间接的人机交互，这在一定程度上容易造成党员领导干部与群众的冷漠和疏离。“虚拟交往既使人从来没有如此的接近，同时又令人觉得一切都是那么遥远——那种接近可能仅仅只是夸张的利益一致或趣味相投，那种遥远则可能是心灵之间亲密沟通的遥不可及。”如果党建工作陷入路径依赖，仅仅依靠智能技术手段开展群众工作、采集党建数据、开展工作评价，就会慢慢脱离群众，产生技术官僚主义。如有的党员干部单纯依靠社交媒体或党建平台与群众沟通交流，用“键对键”代替“面对面”的群众工作；有的党组织服务热线长期无人接听，党建网络平台留言长期无人回复，党务公开和党员服务栏目长期无人更新。这些现象对党的形象和党群关系都产生了较为严重的负面影响。

二是技术形式主义。技术形式主义是形式主义在信息化技术手段加持下的变种，相比于传统的形式主义，人工智能赋能的形式主义隐蔽性更强、麻痹性更大，也更容易让党内治理流于形式和过场。目前，技术形式主义的弊端已经在党建信息化智能化工作中有所显现。首先是党建系统的“僵尸化”现象。有的党建网站、微博、微信公众号和党建App等平台，由于缺乏长期规划、设计失当、管理松散，存在内容空乏、更新缓慢，重信息粘贴、轻原创阐发的问题，最终沦为有框架缺内容或功能不全的“僵尸端”，成为“面子工程”和“形象工程”。不仅没有发挥技术的优势，反而造成极大的资源浪费。其次是过程管理的过度留痕现象。有的基层党组织为实现数字化、智能化管理，要求党员干部定期在党建App上打卡签到，并完成一定数量的帖文阅读、点赞和转载任务。有的基层党组织要求文件通知、学习资料、统计数据等既要通过OA平台、QQ群、微信群等传递，又要走线下公文传递通道，线上线下双线并行，不仅没有发挥人工智能技术的优势减轻基层负担，反而加重了基层负担。再次是网上展示“作秀化”现象。有的党组织把党建信息化、智能化平台安装率、信息发布数量、党员活跃情况等作为工作考核指标，不仅耗费党务工作者大量时间填报信息、上传资料图片，而且助长了部分党员干部作秀之风，引发了“干得好不如秀得好”的争议。

三、理念遵循：人工智能嵌入党内治理风险的应对原则

针对人工智能应用可能引发的伦理风险，不少组织与个人尝试性地提出了应对原则。如为了防止机器人失控，科幻作家阿西莫夫提出了著名的“机器人三定律”。随着人工智能技术与经济社会生活的深度融合，人们提出了更加契合现实需求的人工智能技术价值导向原则。2019年欧盟委员会发布的《可信赖人工智能伦理准则》提出了七项原则：人的能动性和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据管理、透明度、多样性和非歧视性以及公平性、社会及环境福祉、问责制。2021年9月国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理规范》明确提出：人工智能各类活动应遵循增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等六项基本伦理规范。综合考虑人工智能伦理规范和党建工作实践，笔者认为在推进人工智能嵌入党内治理过程中，要注意遵循主体性、自主性、公正性和安全性等原则。

（一）遵循主体性原则，避免陷入“技治主义”误区

人工智能技术是人类文明的产物，作为技术工具应该服务于人类社会发展，满足人们生产生活需要。在人工智能嵌入党内治理中，要坚持党员的主体地位，把工具作为人工智能技术的基本定位，不能让人工智能的可疑风险、负面效应危害党组织和党员利益。首先要正确把握“技治主义”路径的利弊，避免唯数据主义和片面技术理性主义的误区。要以党组织建设和党员发展作为目标主体，以提高党建质量作为衡量党建智能化工作成效的首要标准。在此基础上，充分发挥智能技术在促进党建理论创新和实践探索方面的辅助作用，而不能将党建智能化应用作为党建工作改革本身，尤其要避免将党内治理的复杂问题简化为一般的技术性问题。其次要最大限度发挥智能技术的工具价值。当前的人工智能技术发展还不够成熟，不仅在基础理论、原创算法和应用研发方面还面临许多瓶颈，而且算法“黑箱”、信息茧房、数据窥视等技术弊端也产生了诸多负面效应。为此，一方面要加大智能党建技术的研发力度，消除技术盲区，打造更加丰富实用的党建智能化落地场景，促进人工智能与基层党建的有机融合；另一方面要注意通过技术手段、管理手段和制度手段等，多举措规避人工智能技术存在的伦理风险，防止“技术逻辑”和“资本逻辑”的危害，确保党建工作健康发展。

（二）遵循自主性原则，维护党建主体合法权益

自主性原则是指党建平台用户享有不受外力干扰，按照自身意愿决定是否分享以及如何分享数据信息的基本权利。面对党建信息数字化、存储介质普及化、搜索和传播技术高速化导致的数据失控威胁，自主性原则可以保障数据主体自由处分个人数据和对抗他人收集、处理或使用其数据的权利，保护党组织的信息安全和党员的隐私权不受侵犯。以人工智能赋能党内治理时，一方面，数据的采集、分析、储存和使用应该建立在党员知情同意或知情选择的基础上，尊重党组织和党员的自主性和自我决定权。上级党组织或相关研发维护企业应该建立数据安全和信息泄露预警机制，在数据关联分析触及党组织和党员的敏感数据信息时，应立即停止数据挖掘和使用并主动向数据权人发送提醒通知，重新获取授权，保护他们的合法权益。另一方面，在尊重党组织和党员自主性原则的同时，也要按照有关法规积极推进党务公开和数据共享。在党建智能化平台的研发、设计和应用过程中，不断提升算法透明度，将其置于相关监管机构、伦理委员会和党员群众的监督之下，确保智能算法处于可理解、可解释、可预测状态，提高人工智能算法可信度。

（三）遵循公正性原则，防止信息贫富差距扩大

公正性原则是针对人工智能嵌入党内治理可能存在的算法歧视、数据鸿沟等问题而提出的。“在知识权力谱系主宰下的现代信息活动中，信息权利的实现总是不平等的，必须依靠公平正义原则对其加以规制。”公正性原则既是人类社会的道德标准，又是提升党内治理水平、保证党员合法权益的基本准则。每个基层党组织和每名党员都应拥有平等享受人工智能技术成果和按意愿使用党建智能应用的机会。为此，各级党组织要坚持把公正性原则落实到人工智能嵌入党内治理的各个环节。首先，在数据采集和处理方面，要最大程度消除人为推断和解释数据造成的隐形偏差，引导利益相关党员群众代表在上游参与智能党建的研发及其应用的决策过程。其次，在数据共享和数据安全方面，要积极推动智能党建平台的共建共享，打破数据信息壁垒，保持信息渠道的畅通高效；同时注重保障党组织和党员的信息安全，避免因数据不当泄露而产生的负面问题，让每名党员以平等的姿态融入党内治理。再次，在智能设备使用能力方面，要关注智能应用弱势党员群体，通过数字基础设施建设、智能素养帮扶、智能党建应用推广等途径，保证弱势党员群体公平享有人工智能技术党建应用的权利。

（四）遵循安全性原则，抵御党建数据泄露威胁

党内治理政治性强、保密性高，安全性是党内治理的红线，数据安全和算法安全是关系人工智能嵌入党内治理能否顺利推进的前置条件。坚持安全性原则，要求党组织、党员和党建智能研发运维企业在数据安全、算法安全和应用安全等方面形成合力。首先，在数据安全方面，党组织、党务工作者和研发运维企业要主动履行数据安全义务。在储存、传输和使用党建数据过程中要防止用户身份信息等被窃取，保证数据库的安全可靠。其次，在算法安全方面，要求保持高标准的负责任研发和运用，坚持诚信研究，反对不端行为。要对算法的数据使用、应用场景、影响效果等开展日常监测，感知算法应用带来的网络传播趋势、市场规则变化、网民行为等信息，及时发现算法应用安全问题，研判算法应用产生的意识形态、社会公平、道德伦理等方面的安全风险，并提出应对措施。再次，在应用安全方面，要加强参与主体的教育引导，促使他们严格遵守相关法规。在使用党建智能系统过程中，党组织和党员要养成严守党的秘密、维护数据安全的思想观念，严格遵守国家互联网管理、使用及网络安全等相关规定，养成良好的信息安全防护习惯，做到既能维护自身的合法权益不受侵害，又不侵害其他党组织的秘密信息和他人的数据隐私。

四、突围路径：人工智能嵌入党内治理风险的协同应对策略

科学管控智能技术风险，有效规避数据、算法和应用等方面的挑战，是提升人工智能嵌入党内治理效能的必然要求。各级党组织要时刻站稳党性立场和人民立场，准确把握党建工作部署要求与人工智能发展的规律及特点，做好人工智能技术发展和应用的风险预判和防范，采用“价值引领—技术突破—法规约束—机制建设”四要素协同的规避策略，引导党内治理更加科学化、规范化和现代化。

（一）价值引领：提升责任伦理意识和人工智能素养

各级党组织在利用智能技术过程中要更加重视党建工作的人文情怀与价值内涵，坚持用辩证观点看待人工智能与党内治理融合的利弊，力争做到趋利避害、扬长避短，实现人工智能技术与党内治理互融互促。首先要提高研发和运维主体的责任伦理意识。责任伦理是一种将人作为唯一责任主体的道德情感和内在责任感，强调人的道义担当和必须为自身行为后果负责的判断标准。责任伦理意识培养的目的在于以制度形式确立明确的道德规范，让人们有正确的道德价值定位和价值取向。人工智能的核心算法主要由技术开发者、设计者所掌握，以正确的价值取向引领人工智能嵌入党内治理工作，首先就要强化算法开发和设计者的责任伦理意识，引导他们将道德算法融入智能党建平台研发设计的算法模型中，确保其每个行为都能通过道德准则的审查。否则，一旦算法研发设计人员将带有偏见、歧视的错误价值植入算法并带入党内治理，就可能对党建工作产生负面影响。其次要提高党员干部和群众的智能素养。要通过推动公共数据透明化、加快大数据专业人才培养和养成互联网思维等措施消除数字鸿沟，提升党员干部和群众的智能化通用素养、智能化社交素养、智能化创意素养、智能化专门素养和智能化安全素养。要加强智能伦理、数据安全教育，帮助党员干部全面认识人工智能的功能，准确把握理解人工智能社会的时代特征和发展规律，充分了解人工智能技术风险及其负面效应，提升风险认知能力。

（二）技术突破：提高利用技术手段规避风险的能力

人工智能嵌入党内治理风险的生成是党建工作与智能技术双重因素作用的结果，其中人工智能是关键性的技术因子，有效的技术手段是规避数据风险和算法风险的重要途径。当前，各级党组织和研发运维企业要抓住人工智能技术发展的战略机遇期，力争在基础研究和应用研究的核心技术上取得突破，为人工智能嵌入党内治理提供有力技术支撑。首先要加强基础研究，掌握党建智能化的核心技术。人工智能产业链结构分为基础研究层、技术开发层与应用层。基础研究层包括芯片、计算平台和数据，技术开发层包括算法、开发平台与通用技术。其中，基础研究是基石，而基础理论和原创算法、高端芯片、通用开源算法平台等恰恰是我国人工智能技术发展的短板。为此，国家政策布局应向基础研究倾斜，在智能芯片、基础算法、计算平台等方面持续加大投入，提高自主创新能力，突破关键核心技术瓶颈。党内治理行为涉及党和国家秘密，只有掌握智能党建的关键核心技术，优化算法治理，破解算法的“黑箱”属性、安全漏洞等风险，才能避免受制于人，防止不法分子和敌对势力的干扰与攻击。其次要加强应用研究，提升智能党建工具研发能力。要树立鲜明的问题导向，以解决党组织建设和党员群众工作生活的痛点、难点问题为切入点，提升党员群众在智能党建中的获得感。要重视硬件建设和软件建设的衔接配套，把基础建设、平台建设、内容建设有机结合起来，同智能工具协同起来，综合利用微信公众号、党建App、微博、VR/AR技术、视频直播等方式，推进党员信息管理、党员教育培训、线上组织生活、党建现状分析决策等功能的智能化，助力党内治理实现“应用场景革命”。

（三）法规约束：促进风险防控的规范化和制度化

应对人工智能嵌入党内治理的风险挑战，还需要“加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架”，健全智能党建工作制度体系。首先要进一步推进立法立规，为人工智能嵌入党内治理提供完备法制保障。立法是调整社会资源配置、平衡利益冲突、保障权利实现的最重要手段。在智能技术和智能应用蓬勃发展的背景下，人工智能立法的重要性和紧迫性日益凸显，国家出台了《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》等法规。但总体来看，关于信息安全、数据主权、算法决策和人机交互等的法律法规还需要进一步完善。中央要结合党内治理智能化工作实际，尽快制定党建智能化建设相关的党内法规，对党建智能化的发展目标、行业标准制定、核心技术研发、技术环境建设和组织保障条件等作出明确规定。同时，要结合法律法规要求，积极推动人工智能风险问题研究，制定从业人员道德规范、行为守则和行业伦理安全准则，将正确价值导向与规范嵌入党内治理中。其次要进一步严格执行法律法规，健全相应的追溯与问责机制。法律法规的生命力在于执行，在智能党建平台开发和运维过程中，各级党组织要认真执行有关法律法规，确保智能算法设计、数据采集分析、平台内容建设和技术安全管理等在法律法规的允许范围内开展。要加强风险责任与义务划分，逐步完善相关法律责任认定，增强法规制度在人工智能嵌入党内治理工作中的约束力，对因法规制度执行不力而引发风险问题的组织和个人要进行相应处理。

（四）机制建设：增强风险防控的系统性和实效性

机制建设是防范和化解人工智能风险的重要举措，在推进人工智能嵌入党内治理过程中，要依靠机制管长管远。首先要厘清工作主体的协同机制。人工智能嵌入党内治理是一项复杂且涉及面广的系统性工程，对组织领导和统筹协调的要求非常高。中央和省级党组织要加强战略规划和宏观统筹，建立多层次、全方位的工作格局，为人工智能技术嵌入党内治理提供政策依据、路线规划和条件保障；要适应“扁平化”发展趋势，重塑组织结构体系，搭建数据共享平台，完善运行监管，积极推进跨部门党建数据交换与共享。基层党组织要本着务实管用的原则，统筹推进本地区本部门党建智能化工作，注意打通条块壁垒，避免各自为政；要围绕使用便利、精简高效、发挥作用的目标，优化整合现有党建信息化智能化平台，严格控制党建App、微信公众号、官方微博的数量。其次要健全党员群众参与机制。基层党组织要搭建党组织负责人、人工智能专家和党员群众的交流对话平台，按照党务公开要求向党员群众及时披露运用人工智能技术的合理性和潜在风险，尤其是可能对党员利益和个人伦理价值造成危害的重要信息，疏导党员群众对人工智能的焦虑，增进他们对人工智能嵌入党内治理的接受度和信任度。再次要建立全流程监管机制。应对人工智能嵌入党内治理风险，各级党组织要落实监管责任，加强对智能党建平台设计环节、研发环节和应用环节的全流程、分层次监管。应按照最高标准设置准入门槛，对参与党建智能化平台建设的企业进行前置资格审查，对已入围的企业进行全过程监管，建立健全退出机制，及时淘汰不合格的人工智能研发企业。强化算法设计、平台运维和党务工作者的道德自律意识，并对其进行有效的监督和管束，使其严格遵循党内治理的规定要求和人工智能应用的行业标准，减少风险隐患，做到防患于未然。最后要完善风险评估和成效评价机制。鉴于人工智能技术尚存在算法“黑箱”，建立风险评估机制是规避党建智能化风险的有效手段。将人工智能技术应用到党建工作前，要采取用户参与式、体验式风险评估，在一定范围内进行适应性论证，根据用户体验实际情况评估风险，以提高风险评估的科学性。同时，要围绕提高党建质量目标，结合党内治理政治性、实践性和人工智能技术性特点，构建起指标清晰、结构完备、操作性强的评价体系，加强过程管控和结果评价，保证人工智能嵌入党内治理工作取得实实在在的效果。