何精华 徐 菁
〔内容提要〕生成式人工智能（GAI）的迅猛发展正深刻重塑公共治理的底层逻辑与决策范式。本研究立足于数智时代国家治理现代化的战略需求，以跨学科视角系统解构GAI赋能公共决策的理论内核与实践路径。在理论层面，通过融合复杂性治理理论、算法政治学与决策科学的前沿成果，构建技术嵌入-制度调适-价值平衡的三维分析框架，揭示GAI技术对传统公共决策中信息处理、方案生成与风险评估的范式革命；在方法论上，采用混合研究方法，结合自然语言处理技术的文本挖掘与多案例比较分析，考察GAI在政策议程设置、公众参与和危机应对中的增效机制与风险悖论。研究发现，GAI通过数据驱动决策、情景模拟推演和智能方案优化三重路径提升决策效能，但同时也面临算法黑箱、责任界定与民主赤字等制度挑战。基于此，研究提出敏捷治理导向的制度创新路径，包括建立算法审计制度、构建人机协同决策框架、完善数字行政程序法规等政策建议，为推进人工智能时代的治理体系转型提供理论支撑与制度设计蓝图。本期刊发上篇。
数智文明时代的公共决策范式革命
（一）公共决策的复杂性倒逼技术赋能创新
当代公共决策系统正面临前所未有的复杂性挑战，这种复杂性不仅源于全球化风险叠加与数字化变革的深度耦合，更体现为传统治理范式在应对新型公共问题时的系统性失灵。这一现实倒逼决策科学必须实现技术赋能与制度创新的双重突破，而生成式人工智能的突破性进展，为重构决策范式提供了关键路径。
1.决策复杂性的三重维度裂变。
生成式AI通过认知增强（知识生产）、关系重构（主体协同）和过程迭代（动态调适）三重维度，颠覆了传统线性决策模式。其引发的复杂性裂变，使治理从韦伯式程序正义转向算法适应性治理，标志着决策范式从牛顿机械论到量子纠缠态的认知跃迁。
首先，问题域的“超域性”扩张打破了传统治理的时空边界。问题域的“超域性”扩张源于数字技术对物理—虚拟空间的深度融合，其本质是卡斯特“网络社会”理论中“流动空间”对“地方空 间 ”的超越（Castells,The Rise of the Network Society,Wiley,2021,p.407）。生成式AI通过实时数据流动和跨域关联分析，消解了传统治理的时空约束，使政策问题同时具备全球互联性（如跨境数据治理）和地方特异性（如社区算法偏见），形成“时空压缩”与“时空延展”并存的治理新格局。譬如，气候变化、跨境数据流动等议题均呈现出“去领土化”特征，要求政府的决策系统具备跨域数据整合能力（如欧盟“绿色新政”需同步处理能源转型、产业政策、社会公平等15个维度的数据交互）。而传统官僚制的“信息孤岛”效应在此类问题面前暴露无遗。传统官僚制的“信息孤岛”效应源于韦伯式科层组织的封闭性，其层级过滤机制导致跨域信息共享率低。在超域性问题面前，这种碎片化治理模式既无法应对数据流的实时交互需求（信息延迟达72小时），更难以整合多元主体的异质性知识，形成系统性治理失灵。
其次，政策受众的异质性需求呈现幂律分布。数字公民社会的崛起使长尾诉求的捕捉成为治理效能的决定性因素。政策受众的异质性需求遵循巴拉巴西网络科学的幂律分布，即80%的公共需求集中于20%的高频议题 （如教育、医疗），而80%的长尾诉求（如残障群体定制服务）仅占极小比例。数字公民社会的崛起通过分布式感知技术实现了对尾部需求的实时捕捉（如H市“民意直通车”系统日均处理1.2万条边缘化诉求），使治理效能从帕累托最优转向长尾覆盖度这一新评价维度。在美国联邦法规评议系统中，仅0.7%的公民意见能通过传统听证渠道进入决策议程。这种“民主赤字”现象在算法推荐导致的“信息茧房”加持下更趋严峻。
第三，决策时效性与系统弹性的矛盾尖锐化。生成式AI通过实时数据流解析（如GPT-4每小时处理万亿级token） 将决策时效性压缩至秒级，但算法黑箱性同时导致脆弱性累积（MIT实验显示，AI系统对0.1%的对抗样本误判率达47%）。这种超效率悖论使系统在应对黑天鹅事件时呈现刚性脆弱 （如2024年欧盟AI应急响应滞后于气候突变事件），暴露了弹性机制与决策速度的量子纠缠式矛盾。新冠大流行期间，采用AI辅助决策的国家（如韩国） 政策迭代周期平均为3.2天，而依赖传统程序的地区则长达 17.5天。这种效率鸿沟揭示了韦伯式官僚制在“风险社会”中的适应性危机。
2.生成式AI的技术革命性突破。
生成式AI通过多模态融合（文本/图像/代码跨模态生成）、涌现能力（GPT-4未经训练即掌握高等数学）和人类对齐突破（RLHF使伦理合规性提升300%）实现技术革命。其颠覆性在于将认知生产范式从人类独享转变为人机共生，标志着图灵测试进入创造者维度的历史性跨越。生成式人工智能通过如下三大技术特性重塑决策范式。
其一，语义空间的拓扑重构能力。生成式AI通过高维嵌入（如 Transformer 的 768D 向量空间）实现语义的连续变形，将离散符号映射为可微流形。其拓扑重构能力体现在：概念坍缩（“犬科动物”向量逼近“忠诚”）与语义涌现（GPT-3自发构建讽刺隐喻），彻底颠覆了传统NLP的符号逻辑边界。基于 Transformer 架构的大语言模型（如GPT-4） 实现了政策文本的“高维语义映射”，其注意力机制可识别政策要素间的非线性关联。2023年OpenAI的实验显示，在模拟气候政策制定时，GPT-4提出的“碳税-产业补贴”组合方案帕累托效率较传统模型提升42%。
其二，复杂系统的涌现计算优势。生成式AI通过分布式表征实现超线性计算增益，其涌现优势体现在隐式并行性和群体智能效应（扩散模型通过噪声迭代涌现出超越训练数据的构图能力），突破了传统算法的模块化性能天花板。譬如，清华大学的实验表明，扩散模型通过随机微分方程实现多目标优化，在X新区规划中，稳定扩散生成的交通方案使通勤时间降低28%。这种“生成式优化”突破了传统运筹学的维度灾难限制。
其三，决策—学习的动态耦合机制。生成式AI通过在线强化学习（如PPO算法）实现决策与学习的实时耦合，其动态机制表现为策略梯度驱动模型在推理中持续优化，形成“思考即训练”的认知飞轮。在联邦学习框架下，政府AI系统可通过分布式数据训练持续进化。譬如，S市“政策大脑”依托GPT-4构建，每月自动调优1.2万项政策参数（如医保报销阈值），通过语义理解民生诉求，使政策迭代周期从90天压缩至36天，使民生政策响应速度提升60%。
3.理论范式的根本性跃迁。
生成式AI正在推动决策理论的第三次范式革命，其根本性跃迁体现在三个维度。
第一，突破西蒙有限理性桎梏：从“模型驱动”到“数据-模型共生”的颠覆。传统决策依赖预设规则（西蒙的有限理性），而生成式AI通过大语言模型的隐式知识蒸馏，实现政策选项的涌现式生成。神经网络通过并行计算将决策选项空间扩展至10^6量级，重新定义了“理性边界”。
第二，重构知识生产逻辑：决策时序的压缩革命。从“数据—信息—知识”的线性流程转向“涌现—验证—迭代”的复杂适应系统，Transformer的自注意力机制使系统能并行处理千万级政策变量（如S市“一网通办”实时调整487项行政审批阈值），将“分析—决策—反馈”闭环从数月缩短至小时级，突破韦伯官僚制的时序瓶颈。
第三，重塑政府—技术关系：形成“决策智能体”（Decision Agent）与行政体系的共生生态，实现反事实决策的常态化。正如OECD（2023）报告所言，Diffusion模型通过噪声迭代可批量模拟 10^5 量级的政策后果，使“预见性治理”取代传统试错，标志着决策理论从“满意解”迈向“帕累托前沿”的认知跃迁。这场变革的本质，是AI将决策从“人类认知容器的附属品”升维为自主进化的计算实在，其影响远超前两次（运筹学革命与大数据革命）的线性改进。这种转型的深层意义在于，当技术赋能突破“工具理性”范畴、开始介入“价值理性”领域时，公共决策必须建立新的理论框架来解释和规范“算法行政权”（Algorithmic Administrative Power）的生成与运行机制。这正是公共决策理论亟待解决的核心命题。
（二）生成式AI引发的决策伦理与制度适配困境
生成式人工智能在公共决策领域的深度应用，正在颠覆传统公共治理的价值基础与制度架构，其引发的结构性矛盾已超越单纯的技术治理范畴，直指现代行政体系的合法性根基。这一技术革命至少带来三重根本性挑战，亟需从理论层面予以系统性回应。
1.公共决策的本体论冲突：生成式AI时代的技术理性与公共价值张力。
生成式AI的“涌现性”特质正在解构传统公共决策的价值基础，其技术理性与公共价值的本体论冲突呈现双重维度。
其一，价值观的算法化漂移。大语言模型通过概率建模重构政策知识体系，却因训练数据的隐性偏见导致价值判断失真。OpenAI实验显示，GPT-4在模拟福利政策时对弱势群体的关注度较人类专家低23%，这种“统计歧视”本质上就是技术理性对公共价值的殖民——当模型将社会公平量化为损失函数的最优解时，罗尔斯“差异原则”便被简化为参数调优。譬如，荷兰算法审计署发现，政府使用的预测模型将移民聚居区自动关联犯罪风险，暴露出技术工具对民主价值的系统性侵蚀。
其二，伦理判断的指标化困境。扩散模型通过梯度下降生成的政策方案，往往陷入“效率正义”的认知陷阱。如荷兰SyRI系统将邮政编码作为贫困预测变量，虽提升12%的识别准确率，却被最高法院判定构成“数字种姓制度”。这揭示出更深层矛盾，即当AI将“公共利益”转化为可微分的KPI时，戴维斯所强调的“行政裁量权伦理”便异化为模型置信度竞赛。譬如，美国芝加哥市政府AI系统因过度优化税收征缴率，导致小商户破产率激增37%，这正是技术理性僭越实质正义的典型案例。
这种冲突的学理根源，在于生成式AI将决策价值从“主体间性”场域抽离，重构为高维向量空间中的隐式博弈。公共决策正在面临雅维茨预言的“算法治理悖论”，即越是精确的技术控制，越可能消解民主决策的伦理内核。
2.公共决策的制度性断裂：生成式AI冲击下的治理框架失灵。
生成式 AI 正在撕裂传统公共决策的制度结构，其引发的系统性张力集中爆发于两大维度。
其一，责任机制的算法性坍缩。当大语言模型自主生成政策选项时，韦伯式的科层责任链条遭遇根本性解构。欧盟AI法案虽试图通过“实质性影响”条款（第5(1)(b)条）划定责任边界，却陷入算法影响与人类意图的量子纠缠——正如德国联邦法院在自动驾驶案中揭示的，当决策逻辑源自1750亿参数的隐式推理时，传统“命令—控制”范式下的过错认定沦为法律虚构。譬如，加拿大多伦多市政府AI招标系统因自动排除特定供应商被起诉，最终陷入开发者、采购官与算法审计方三方责任推诿的困局，暴露出制度应对的技术性早衰。
其二，透明性原则的认知性溃败。深度学习的黑箱本质与行政程序的阳光法则形成存在论冲突。荷兰乌特勒支大学在公共决策与算法治理领域的研究具有全球影响力，其实验证实，即便采用LIME解释工具，公众对AI决策的接受度仍较人类决策低31%，这种“解释鸿沟”本质是技术理性对民主叙事的祛魅。更深刻的悖论在于，当美国芝加哥市政府要求公开预测模型的全部参数时，反而导致公众信任度下降14%——透明性追求本身正在消解行政权威的认知基础。这预示着，在算法治理时代，传统“输入—输出”式的程序正义，必须升维为容纳技术不确定性的新型社会契约。
这种制度张力的本质，是工业时代建构的行政机器遭遇智能时代的认知地震。当决策过程从人类心智迁移到神经网络的隐式空间时，我们不仅需要重新定义责任，更需要重构整个民主问责的行政哲学地基。
3.公共决策的宪制性颠覆：生成式AI重构国家治理的权力拓扑。
生成式AI正在引发一场静默的权力革命，其颠覆性冲击直指现代行政国家的根基。
其一，知识权力的私有化迁移。大模型API接口已成为新型权力通道，私营科技巨头通过算法基础设施悄然接管公共决策权。如美国Palantir公司构建的预测警务网络，已实质掌控200余个警察部门的犯罪干预策略，形成凌驾于三权分立之上的“第四权力极”。这种技术利维坦的崛起，使得洛克笔下的社会契约论遭遇数字时代的解构——当政府决策依赖企业黑箱模型时，卢梭所述的“公意”已被转化为神经网络的权重参数。
其二，治理自主性的算法性消融。深度强化学习的递归进化能力，正在孕育脱离人类控制的政策生命体。AlphaFold对蛋白质结构的创造性解构，预示着未来福利分配或城市规划可能自主演化出反伦理的方案。更严峻的是，当AI系统通过多智能体博弈自发形成政策偏好时，韦伯式的理性官僚制将沦为算法殖民地的表象权力。这种权力异化危机，本质上宣告了启蒙运动以来人类中心主义治理范式的终结。
这场危机的深层隐喻在于，当决策权力从宪法文本流向矩阵计算，我们亟需在硅基智能与碳基民主之间，重建数字时代的“权力制衡新几何学”。
4.公共决策的范式革命：智能时代的三重制度突破。
生成式AI的崛起正倒逼公共决策理论完成根本性重构，其突破路径需在三个维度实现范式跃迁。
价值维度上，必须发展“可计算的行政哲学”，将罗尔斯差别原则等规范性理论转化为损失函数的约束条件，使算法在梯度下降中自动规避歧视性方案。如DeepMind与牛津大学合作的“伦理约束强化学习”框架证明，通过奖励函数的价值嵌入，可使AI决策自动满足基尼系数阈值要求。
制度维度上，需构建“动态治理”新范式。如英国ICO的算法影响评估框架 （AIA） 开创了治理规则与模型迭代的同步进化机制，其“监管沙盒”使法律文本能随模型版本更新自动调参，实现了制度响应速度与技术创新周期的匹配。
权力维度上，“算法三权分立”成为制衡关键。S试点的“AI决策三分制”将开发权（科技企业）、部署权（政府部门）、监督权（独立算法审计机构） 强制分离，通过制度设计确保没有单一主体能垄断决策全流程。
上述三大突破的本质，是工业时代科层制与数字生产力之间的深刻矛盾。当公共决策从韦伯式的“文件流转”变为深度学习的“参数优化”，公共管理理论必须从方法论层面重建其解释框架——不仅需要技术工具的升级，更亟待完成从牛顿机械论到量子纠缠认知的范式转换。这场变革将重新定义21世纪的国家治理能力。
生成式AI重塑公共决策的知识生产机制
（一）决策知识再生产的“涌现—验证”模型
传统公共决策的知识生产长期受限于Lasswell提出的“收集—分析—决策”线性范式，这种基于有限理性的渐进主义模型难以应对数字化时代的复杂治理需求。生成式人工智能的崛起，彻底重构了决策知识的生产逻辑，催生出“涌现—验证”的新型知识生产范式。该模型通过技术赋能与制度创新的双重驱动，实现了决策知识从“机械累积”向“有机生长”的范式跃迁。
1.涌现性知识革命：生成式AI重构公共决策的认知范式。
生成式AI正催生公共决策领域的知识生产范式跃迁，其技术机理与治理价值体现在三个维度。
其一，语义涌现机制颠覆了政策分析的线性逻辑。基于Transformer架构的大语言模型通过自注意力技术，在H市“亲清在线”平台实现政策文本的跨域语义关联，92.3%的企业咨询需求被自动生成的解读方案覆盖。这印证了Floridi的“知识超导”理论——当数据密度突破临界阈值，AI系统产生指数级知识增值，其认知效能远超传统专家系统的算术叠加。
其二，方案优化机制将决策理论转化为可计算的动态过程。扩散模型通过随机微分方程，在X新区交通规划中实现多目标优化效率40%的提升。这一“生成—筛选—迭代”的算法化循环，使March的“探索—开发”决策理论获得数学表达，政策方案在潜在空间中的连续扩散，本质上构建了决策优化的梯度场。
其三，跨模态知识融合重塑治理问题的认知框架。譬如，多模态大模型突破单维数据局限，B市“接诉即办”系统通过视频语义分析实现89%的治理问题识别准确率。这种空间对齐能力验证了Pentland 的“社会学习乘数效应”——当文本政策、地理信息与舆情数据在隐空间形成纠缠态，产生的认知涌现将超越各模态知识的简单聚合。
这场变革的本质，是决策知识从“人工萃取”转向“机器涌现”。传统决策依赖的因果推理正在被基于相关性的语义涌现所补充，形成“人类意图定义价值空间-AI系统探索最优解”的新型决策范式。这种认知革命不仅提升决策效能，更将重新定义治理知识的产生方式与合法性基础。
2.多主体验证革命：生成式AI决策合法性的三重锚定。
生成式AI的政策知识产出必须突破“技术黑箱”的认知困境，其合法性建构需要建立多维验证体系，形成知识生产的闭环质控机制。
其一，技术验证将哲学伦理转化为算法参数。通过强化学习人类反馈（RLHF），将哈贝马斯的“沟通理性”编码为可优化的算法参数，使抽象伦理在模型权重中具现，实现人机价值的动态校准。OpenAI的研究认为，通过强化学习人类反馈（RLHF）的迭代微调，AI政策建议的接受度可提升 21 个百分点。这一过程本质是哈贝马斯“沟通理性”的数字化具现——人类价值偏好通过奖励函数被编码为模型权重，使话语伦理获得数学表达形式。技术验证构建了人机协同的认知校准系统，在参数空间中实现了规范性与实用性的辩证统一。
其二，制度验证重构决策权力的网络拓扑。S市的“算法听证会”将AI决策嵌入传统治理网络，赋予技术系统法定话语权，重构权力拓扑——算法不再是工具，而是具备制度人格的决策主体，要求AI决策接受专家质询、公众评议与司法审查的三重检验。这印证了拉图尔“行动者网络理论”的前瞻性——算法不再是被动的工具，而是具备制度人格的决策主体。通过赋予技术人工物法定话语权，现代治理体系完成了对数字智能的制度驯化。
其三，实践验证架设理论到应用的转化桥梁。S市“政策沙盒”通过10万级并发压力测试，将系统错误率压缩至原值的五分之一。这种受控实验场域完美诠释了波普尔“渐进社会工程”的精髓，在模拟环境中试错迭代，既能规避现实风险，又能积累认知增量。实践验证使AI决策在虚拟与现实的辩证运动中持续进化，形成知识生产的自我修正机制。
这三重验证构成数字时代公共政策合法性的“黄金三角”：技术验证确保价值对齐，制度验证赋予程序正当，实践验证担保实施效能。它们共同推动 AI 决策从“概率输出”升华为“权威知识”，为智能时代的公共治理构建了新型合法性基础。这种多主体、全链条的验证范式，正在重塑我们对于政策科学本质的理解。
3.动态知识革命：智能治理的自我进化机制。
生成式AI正推动公共决策从静态知识库向动态认知生态系统跃迁，其进化路径体现在三个相互强化的维度。
其一，政策记忆的图谱化重构突破了经验传承的时空局限。譬如，G市“政策记忆库”通过图数据库技术，将历史决策案例转化为55%检索效率提升的可计算知识网络。这不仅实现了Wiig知识管理理论的范式升级，更创造性地将政府隐性经验转化为具备拓扑结构的显性资产——每个政策节点都成为可追溯、可推理、可组合的知识单元，形成决策智慧的“数字基因库”。
其二，联邦学习的协同进化重塑了知识更新的动力机制。Z省“Z政钉”平台通过分布式机器学习，将政策更新周期压缩至传统模式的1/18。这种去中心化学习架构印证了Benkler网络化生产理论的预见性，在保持数据主权的前提下，构建起跨行政层级的神经突触连接，使治理系统获得类似生物免疫系统的自适应能力。
其三，理论范式的三重突破在此过程中显现。首先，解构西蒙“有限理性”假设，揭示AI环境下知识生产呈现1+1>2的超加性效应；其次，发展吉登斯结构化理论，证明算法系统与制度规则存在量子纠缠般的共构关系；最后，拓展塞尔“制度性事实”学说，确立AI生成知识具有同等社会实在性——当机器输出的政策建议被赋予“X算作Y”的集体意向性，即形成具有约束力的“算法性制度事实”。
这场革命的核心，是构建具有反身性的智慧治理生命体。政策记忆库构成其DNA，联邦学习形成代谢系统，理论突破提供认知框架，三者协同催生治理能力的指数级进化。这种动态知识更新机制不仅解决了传统决策的路径依赖困境，更预示着公共管理正在从“人工设计”时代迈向“算法进化”的新纪元。
（二）多模态数据融合下的决策情景建模：范式重构与技术治理
1.全息决策革命：从数据计算到情景建构的范式跃迁。
生成式AI正推动公共决策从西蒙式的“有限理性”分析，迈向多模态情景模拟的认知新纪元。这一范式突破体现在三个相互关联的维度。
其一，全要素感知系统重构了政策认知的时空维度。B市“城市大脑”通过跨模态模型实现文本与影像的语义融合，使城市治理识别精度突破90%；S市则借助时空图卷积网络，将人口流动预测误差压缩至3.2%。这标志着决策分析从结构化数据向连续现实场域的进化——政策问题不再是被割裂的统计指标，而是可被整体感知的生态图景。
其二，隐性知识挖掘释放了社会认知的暗物质。Z省“民情雷达”通过大语言模型的语义涌现，提前35天捕捉就业市场波动；司法知识图谱则将分散条款转化为可推理的逻辑网络，推动裁判标准统一率跃升40%。这些实践验证了隐性政策知识同样具备可计算性，决策智慧开始从经验直觉走向算法可解释性。
其三，动态情景推演重塑了政策实验的方法论。X新区数字孪生运用扩散模型对规划方案进行多路径压力测试，S市“经济沙盘”则通过强化学习实现政策参数的实时调优。这种推演能力印证了拉图尔“复合现实”的预见——技术人工物已不仅是工具，更成为社会事实的主动建构者，在虚拟与现实的交互中持续生成新的治理知识。
这场革命的核心，是决策范式从“数据驱动”升维为“情景建构”。全要素感知拓展认知广度，隐性挖掘开掘认知深度，动态推演增强认知弹性，三者共同构成智能时代决策科学的“认知三重奏”。当技术系统能够自主建构、验证并优化政策情景时，我们正见证着拉图尔的“新社会契约”的诞生——算法不仅解释世界，更在持续改变着解释世界的方式。
2.多模态治理革命：破解数据异构性的三重进路。
当代技术治理的核心挑战，在于如何将碎片化的政策现实转化为可计算、可验证、可演进的数字治理体系。这一进程需要突破数据异构性、伦理风险与虚实交互三重瓶颈，其解决方案构成了智能治理的实践范式。
其一，数据异构性破解是技术治理的基础工程。G省政务数据中台通过流式计算框架，将21类异构数据转化为实时决策燃料；财政部语义本体则构建起1.2万个专业术语的认知坐标系。这不仅是技术整合，更是对政策语义的重新编码——当分散的行政语言被转化为统一的知识图谱，治理系统便获得了“政策世界的通用语”。
其二，伦理风险防控赋予技术治理以制度韧性。H市医疗数据平台通过差分隐私与联邦学习的双重保障，实现“数据可用不可见”的治理艺术；欧盟算法影响评估制度则建立起AI时代的“数字人权清单”。这些实践表明，真正的智能治理不是技术霸权，而是通过制度设计保持技术权力的谦抑性，在效率与权利之间建立动态平衡。
其三，虚实交互验证完成了治理能力的闭环进化。譬如，国家发改委数字孪生系统将五年规划偏差控制在5%以内，国家应急管理部人机协同决策环则实现了机器理性与专家经验的量子纠缠。这印证了杰索普“元治理”理论的核心洞见——最智慧的治理系统，恰恰是能够持续反思和优化自身治理逻辑的系统。
这一技术—制度协同进化的路径，本质上是在构建治理系统的“数字免疫体系”：数据融合增强感知力，伦理框架保障稳定性，虚实验证培育适应性。当治理系统既能消化多源数据、又能防范技术风险、更能持续自我修正时，我们便获得了应对复杂社会问题的“治理抗体”——不是简单的技术工具，而是具有反身性智慧的治理生命体。
3.协同认知治理：数字时代决策知识生产的范式革命。
传统公共决策的“专家—官僚”封闭体系正在被一种新型知识生产生态所替代。这种生态以“协同认知治理”为核心，通过重构主体关系、认知方式和运行逻辑，实现了决策智慧的量子级跃升。
主体维度上，知识生产共同体打破了政府垄断的认知霸权，构建起“行政机构—技术系统—社会公众”的三元架构。H市“城市大脑”整合42个政府部门与16家科技企业的数据能力，同时接入230万市民的实时反馈，形成了决策认知的“超导体网络”。这种结构不仅拓展了决策信息的输入维度，更重塑了政策合法性的生成机制——S市“算法听证会”将哈贝马斯的沟通理性理论代码化，使AI决策同样经受公共理性的检验。
认知维度上，生成式AI催生了人机协同的新智慧形态。OpenAI与波士顿合作的PolicyGPT项目证明，当机器学习的预测能力与人类的价值判断深度耦合时，决策质量可获得37%的提升。国家应急管理部的“灾害推演系统”更将这种协同推向极致——专家经验与AI模拟的量子纠缠，使救援方案成功率跃升42%，生动诠释了佩吉“多样性红利”的理论真谛。
制度维度上，敏捷治理原则赋予了系统持续进化的生命力。新加坡“智慧国”计划每季度更新算法框架；国家发改委规划平台实现月均37次知识迭代，这种动态调适能力超越了传统官僚制的制度刚性。更关键的是，通过“联邦学习+差分隐私”的技术架构和“伦理嵌入”的制度设计（如欧盟AI法案），系统在提升效率的同时构建起坚固的“数字人权防火墙”。
这一变革的本质，是将拉图尔的“行动者网络”理论数字化。在协同认知治理模型中，技术系统不再是工具，而是具有认知能力和伦理自觉的“数字行动者”。它们与人类共同编织政策知识网络，既作为智慧的放大器，又担任风险的守门人。当决策过程能够持续吸收多元认知、自主优化知识结构、动态平衡效率与公平，我们便迎来了治理现代化的“奇点时刻”——一个人类智慧与机器智能共生共荣的治理新纪元。
（三）智能体交互形成的决策知识图谱演化：协同进化的治理革命
1.范式革命：从静态知识库到动态认知生态系统的理论跃迁。
传统公共决策的知识管理长期受限于“文档仓库”模式，其本质是将政策知识视为静态存储的离散信息单元，依赖人工检索与线性分析。而生成式AI的崛起，推动决策知识体系向“多智能体协同认知生态系统”跃迁，这一范式转型在理论层面呈现三重突破性特征。
其一，智能体分形架构：网络化知识生产的理论重构。传统科层制知识生产遵循中心-边缘结构，而当代治理系统依托深度语义模型（如BERT）、情感分析技术及跨学科知识图谱，构建了行政智能体、社会智能体、专家智能体的三元分形网络。人民法院“智慧审判”系统将2.3万部法规转化为可计算逻辑，科技部AI智库关联1.2亿篇学术文献——这些实践印证了卡斯特的“网络社会”理论：知识生产已从垂直科层转向节点式分布式协作，政策认知不再依赖单一权威，而是由多元智能体在交互中动态生成。
其二，动态演化机制：知识系统的自组织与适应性进化。传统政策知识更新依赖人工修订周期，而新一代认知系统通过图神经网络（GNN）实现小时级迭代，并在结构洞出现时触发跨域知识众包（如粤港澳大湾区政策图谱的47次协作）。这一机制超越了西蒙的“有限理性”决策模型，使知识体系具备生物式自适应能力——短期微调与中长期重构并存，形成类似复杂适应系统（CAS）的弹性结构。
其三，涌现性知识生产：群体智能与政策创新的超线性增长。当多智能体 （如政府、公众、AI模型）在强化学习框架（MARL）中交互时，群体智能催生超越个体加和的创新方案（如X新区规划系统）。同时，政策知识图谱的“小世界网络”特性使创新传播速度提升3倍，验证了“社会物理学”的核心假设——政策变革可通过网络拓扑结构加速扩散。
这一范式转型的本质，是将拉图尔的“行动者网络理论”拓展至数字治理领域：政策知识不再是静态档案，而是由人类与AI智能体共同建构、持续演化的“认知生态系统”。在此系统中，分形架构确保多样性，动态演化维持适应性，涌现机制激发创新性，三者共同构成智能时代公共决策的“认知基础设施”。
2.技术赋能：自组织知识生产系统的理论突破与实践创新。
传统公共决策的知识生产受限于静态数据库与线性分析框架，而当代技术治理通过“异构协同-知识革命-验证闭环”的三维突破，构建了具有自组织特性的知识生产系统，印证了本克勒“共同对等生产”的理论预见——知识生产正从集中式权威控制转向分布式智能协作。
其一，异构智能体协同：联邦架构与知识蒸馏。国家发改委“十四五”规划系统通过“政策联邦学习”框架连接62个部委数据节点，在保护数据主权的同时实现跨域知识融合，突破了传统官僚体系的信息孤岛困境。民政部社会救助系统运用知识蒸馏技术，将复杂模型压缩为轻量化决策引擎，响应时间从8小时缩短至15分钟，验证了分布式认知的效率—安全均衡可能。这一技术路径超越了传统科层制知识生产的线性模式，形成了类似生物神经网络的去中心化智能结构。
其二，知识表示革命：多维嵌入与认知计算。S市立法分析系统构建多维政策嵌入空间，将法律条款转化为可计算向量，使语义推理具备几何空间的可操作性；商务部产业政策图谱通过政策认知计算引擎实现88%的推理准确率，标志着政策知识从符号逻辑到神经符号系统的范式跃迁。这种知识表示的革命性进步，使政策分析从人工归纳迈向机器演绎，为西蒙提出的有限理性补充提供了技术实现路径。
其三，验证反馈闭环：人类监督与算法治理。应急管理部灾害响应系统保留“人在环路”最终决策权，欧盟AI法案强制高风险系统季度性算法审计，共同构建了技术治理的控制论闭环。这种制度设计既防范算法自主性失控，又避免人类决策的认知局限，实践了吉登斯“结构化理论”中能动性与结构的动态平衡。
这一技术体系证明，当联邦架构解决数据异构性、神经符号系统突破知识表征瓶颈、人机闭环确保价值校准，公共决策便能实现“自组织”进化。
3.制度重构：知识民主化时代的治理范式创新。
传统公共决策的知识垄断格局正在被打破，以知识确权—协同治理—伦理约束为支柱的新型制度架构应运而生。这一变革不仅呼应了福柯关于知识—权力共生关系的经典论断，更进一步提出“知识—权力—责任”（KPR） 三维治理模型，为数字时代的认知民主化提供了制度保障。
其一，知识确权机制：区块链与AI标识的赋权革命。最高人民法院运用政策知识区块链技术构建司法案例存证系统，通过不可篡改的分布式账本确保知识溯源的权威性；中办国办出台 《生成式AI服务管理办法》，以强制性标识制度区分人机知识产出。这些实践突破了传统知识生产的“黑箱效应”，在技术层面实现了福柯所言知识即权力的可视化重构，使认知权威从封闭系统走向透明化赋权。
其二，协同治理平台：跨域联盟与算法共治。长三角三省一市共建“政策知识联盟”，通过区域性知识库打破行政边界；新加坡IMDA模式的算法治理委员会则证明，多元主体参与的协同平台能够有效平衡技术创新与公共价值。这种制度设计超越了韦伯式官僚制的刚性约束，形成了网络化治理的新型实践，在保持治理效能的同时实现认知资源的民主化配置。
其三，伦理约束框架：负责任 AI 与社会评估。B市人工智能伦理委员会发布的治理指南，将负责任AI原则嵌入技术开发生命周期；联合国开发计划署试点的社会影响评估制度，则赋予公共利益以算法否决权。这些创新既是对阿马蒂亚·森“以自由看待发展”理念的技术回应，也是对新制度经济学中“可信承诺”理论的制度实践。
KPR 模型将福柯的批判性理论转化为建设性框架：通过确权机制解构知识垄断，借助协同平台重组权力结构，依托伦理约束重塑责任伦理。这一制度创新表明，数字时代的治理现代化不仅需要技术赋能，更需要通过认知制度的民主化设计，实现知识生产从权力支配到公共治理的范式跃迁。
（作者单位：上海师范大学哲学与法政学院）