「改革創新」邵春堡：讓治理成為“能呼吸”的生態系統

邵春堡：讓治理成為“能呼吸”的生態系統

改革創新

摘要：面對技術的指數級變革，國家治理的現代化之路，不在于建造一個固化的數字宮殿，而在于構建一個具有生命力的智慧治理生態系統。這個系統的核心，在于構建一種能夠動態調適制度穩定性與技術迭代性的能力，最終實現治理體系與數字文明的同頻演進。

2023年以來，生成式人工智能作為最具革命性的技術引爆點，正加速迭代，推動全球AI競爭走向模型、算力與數據的協同，并帶動生物科技、量子科技等前沿領域的競爭日趨白熱化。技術正以“爆炸”般的速度重塑社會，其滲透性和影響力日益深刻。然而，社會治理與規則制定的步伐卻相形見絀。問題的關鍵不在技術本身，而在于治理體系能否跟上技術與社會變化的節奏。在技術迭代發展與治理制度穩定之間尋求平衡，需要嘗試構建“能呼吸”的“敏捷治理”生態系統。

一、制度穩定與技術迭代的矛盾

制度與技術遵循不同的發展邏輯。在歷史上，二者的演進速率大致匹配；而在當下，其迭代周期呈現出巨大的“速度差”。

1. 制度的穩定悖論。法律和制度穩定，會給社會和市場明確的預期，讓人們感到安全和國家有序。朝令夕改則損害治理公信力。在技術演進緩慢的時期，一項核心技術的代際更替往往長達數十年，這使得法律與制度能夠保持長期的有效性。例如，《漢謨拉比法典》其文本本身便沿用了數百年。反觀當下，以AI大模型為代表的技術，其迭代周期已縮短至以“月”甚至“周”為單位。治理法規若固守不變，勢必會嚴重滯后于現實。如果治理的法規和制度不變，就會嚴重滯后，老辦法難以解決新問題。因此，要正視制度長期性和穩定性的周期在縮短。

2. 技術的躍遷效應。技術的產業化和廣泛應用正在驅動社會變化和發展。我們正身處一場新科技革命的“機遇窗口”。這場革命呈現出“機遇群”的特征：技術在多點上同時突破、群發并進，且彼此融合、通用性強，與產業結合后催生出連綿不斷的新業態。這一“機遇期”具有全球性和戰略性，主要經濟體與企業無不爭相布局，唯恐落后。

廣泛應用新技術的社會又在驅動治理。這些技術產業化后，快速滲透到經濟和社會生活的方方面面，比如平臺經濟、數字孿生城市、智能家居、智能制造、自媒體等，使治理對象即社會本身前所未有的復雜和多變，可以說日新月異。

3. 制度牢籠與創新野馬。技術與治理的深度交織，凸顯了經典的兩難困境：過度監管可能扼殺創新活力，而放任自流則會累積社會風險與市場失序。一方面，技術本身蘊含的復雜性及潛在風險，以及社會應用新技術后引發的深刻變遷，都構成嚴峻的治理挑戰。若以舊有制度去監管迭代技術，治理不僅會效能不彰，更可能扼殺創新活力。另一方面，若放任自流，又將因規則缺失而引發市場失序與社會風險。這一困境的根源在于，傳統治理體系如同一座“堅固但遲緩的堡壘”，難以追上數字時代“高速疾馳的跑車”。國家治理怎樣適應新情況，處理好治理制度長期性穩定性與技術加速發展之間的矛盾？破解這一困境，或許可以從歷史的治理智慧中汲取靈感。鄧小平同志在處理復雜問題時展現出的辯證思維，至今仍具啟示意義。在1977年科學和教育工作座談會上，面對恢復高考的建議，鄧小平同志當即采納其核心精神并果斷去除了“領導批準”環節，強調“今年就恢復”，力主在當年12月這一非傳統考季緊急舉行高考，其決策之堅決，正源于“百年樹人”的戰略考量不能有半點遲疑。[1]與此形成對照的是，對于1982年“傻子瓜子”工廠用工100多人，遠超當時國家對個體私營經濟雇工數量的限制，當時引起各方關注，鄧小平得知后表示要“放一放”和“看一看”，并指出有些個體戶雇工超過國務院的規定，這沖擊不了社會主義。[2] 這兩個案例共同揭示了一項關鍵的治理智慧：對關乎根本和公平的議題，須果斷響應；對市場自發的創新，則應保持“戰略耐心”，為制度的審慎制定留出觀察與適應空間。將這一智慧應用于技術及其廣泛應用的社會治理，就要求我們具備精準的風險識別能力，在“管”與“放”之間做出情景化的精準判斷，而非一概而論。

二、雙向接口的敏捷治理是破解之道

對于科技和社會不斷發展變化的現象，很難找到一勞永逸的方案，而應在鮮活的治理體系設計上下工夫，使其成為能像呼吸的生態系統，不斷吸收和感知新變化，不斷輸出適應性的策略和法規。這就需要在治理體系上預設“輸入”與“輸出”兩大接口，構建一個持續與外界交換能量與信息的循環系統。“輸入”即感知與吸納，包括新技術工具和社情民意；“輸出”即反饋與引導，包括適應性法規和治理需求。當然，對治理體系內在的微調，應堅持“大框架穩定，小細節靈活”的原則，如同一個生命體，通過持續不斷地從外界吸納能量與信息來實現自我更新，同時又避免動搖其核心，從而實現穩健而持續的進化。

1. “輸入”接口旨在提升治理體系的動態感知能力。主要通過吸納兩類“養分”：一是輸入新的技術、工具和方法，提高治理水平。如大模型安全衛士能以模制模；如AI治理五維法，用系統性的方法幫助政府構建人機共治范式；如多模態思維鏈用于復雜案例分析、城市態勢感知等。二是輸入社會的新情況、新變化，實時感知治理對象的動態演變。如以特斯拉FSD為代表的自動駕駛系統框架，展現出人工智能在復雜環境中持續決策與高效迭代的潛力，可為交通治理、城市安全等領域的規則構建提供新方法與新思路；如金融領域的AI驅動型支付（AI-powered Payments）和智能風控等以用戶為中心、深度嵌入場景的新型服務模式，提示治理體系必須關注技術對業務流程與用戶體驗的重塑作用，從而更科學、更具前瞻性地設計監管規則。

2．“輸出”接口的核心功能是迭代與引導。體系將對輸入的信息進行甄別、研判、試點與法定程序轉化，最終形成新的規則、政策與措施，并將其精準地反饋給治理對象：一是根據治理內容，針對性地輸出到治理客體不同的層次、類別和區域，以適應新的經濟社會發展狀況，優化治理實踐，解決新問題。如在吸收來自智能網聯汽車道路測試的數據與經驗后，監管機構可以及時輸出分區域的、差異化的自動駕駛法規，而非等待一部“完美”但滯后的全國性法律。這有點像“群眾路線”，從群眾的實踐中來，經過改造提高，再回到實踐中去，就能適應時事，既能為群眾的實踐所接受，又能針對新問題得到好的治理效果。二是把治理需求輸送給科技界。向科技公司、研發機構提出需求，比如需要更好監測網絡安全的工具，引導技術研發為治理服務，打造更先進的治理裝備，爭取讓治理能更好更快地運用上最先進的工具，還要追求更加專業獨特的治理技術和工具，發揮社會治理奇特的功效。

3.“輸入”“輸出”構成了緊密耦合的治理閉環。治理體系通過輸入接口感知技術動態與社會反饋，經過內部的分析、試點與決策程序，再通過輸出接口釋放出優化后的規則與政策，這些規則政策在實踐中產生的新效果、新數據，又作為新的“養分”被輸入體系，從而驅動治理體系實現螺旋式的演進與升級。

治理體系增設輸入輸出的方式，如同治理的經常化“小試驗”，輸入讓治理體系能感知變化、學習新知；輸出讓它能增加適應性影響、即時糾正偏頗，積極引導社會。讓治理的決策從 “憑經驗”轉向“兼看數據”，通過智能敏捷的手段，得到科學治理的效果。特別是通過“一呼一吸”的兩個接口，形成動態平衡的閉環。這一“呼吸”式的治理閉環，恰是社會學家吉登斯“結構二重性”的生動寫照：治理結構既通過規則塑造社會行動，其本身也在被源源不斷的新技術、新實踐所重塑。治理體系由此從一個靜態的“機械裝置”，轉變為一個能夠學習與成長的“生態系統”。[3]使智能時代的治理結構既通過規則塑造社會行動，治理體系也在被源源不斷的新行動、新技術、新實踐所重塑。特別是技術系統與社會系統的深度耦合，將會產生結構與行動的相互作用。

三、邁向“會學習”的智慧國家

構建敏捷治理的目的，是推動國家治理體系和治理能力的現代化轉型，建設一個真正“會學習”的智慧國家。這樣的治理體系，應具備感知、適應、學習和自我優化的能力，能夠像有機生命體一樣，持續從技術變革和社會發展中汲取養分，不斷調整和完善自身結構。這旨在實現一種類似于人工智能大模型的“生成式治理”，也就是一種能夠為國家與社會創新源源不斷生成適應性策略的公共治理新范式。“這一新興公共治理范式基于生成式人工智能技術，通過全域數據感知、跨域知識萃取、多情景策略創生，對公共事務治理中的決策制定和執行優化進行系統性賦能。”[4]實現這一目標，無疑需要培養既懂政府管理又懂技術的復合型人才，全面提升政府的“數智素養”；需要構建既借鑒AI生成式、又不同于純粹技術邏輯的治理生成模式；需要培育容忍 “審慎試錯”的組織文化，尤其應在監管沙盒、政策試點等風險可控的領域，鼓勵大膽探索與學習精神。除了治理主體的積極態度和行為，還需要治理體系各維度的協同推進。

1.治理工具智能化升級。運用大數據、人工智能、仿真模擬等數智技術賦能治理過程。如建設“政策仿真實驗室”，在政策出臺前模擬推演其社會經濟影響；利用大模型進行海量法規文獻的智能比對與沖突檢測，輔助制度立改廢釋；構建城市級數字孿生平臺，實現對復雜城市系統的實時監測與動態調控。通過這些智能化工具，提升治理的科學性與預見性。未來十年，隨著 AI 深入千行萬業與千家萬戶，唯有將“AI 普惠”與“AI 向善”融入治理框架，人類才能真正掌握技術主導權，從而構建一個“以人為本”的美好智能世界。

2．組織架構的扁平化網絡化演進。改變僵化遲緩的傳統科層式治理結構，打破部門壁壘，構建跨領域、跨層級的柔性項目團隊和協同網絡。在特定區域或領域內，為創新產品和服務提供安全的測試環境，實現風險可控條件下的制度創新。同時，建立常態化的政、產、學、研協同機制，確保治理體系能夠快速響應來自技術前沿和產業實踐的最新信號。

3.健全反饋與學習閉環。“輸入-輸出”接口的有效運轉，依賴于強大的反饋和學習機制。這要求我們不僅要“輸出”規則，更要系統性地收集規則執行的效果數據，建立政策后評估與動態調整機制。對于試點成功的經驗，要及時總結提煉并推廣；對于出現的新問題、新風險，要能快速溯源、分析成因并反饋至規則制定環節，形成“感知-決策-執行-評估-優化”的完整閉環，實現治理體系的螺旋式上升。

4.構建面向全球協同的治理網絡。技術變革是全球性的，其帶來的機遇與挑戰也超越國界。一個“會學習”的智慧國家，必須具備全球視野，積極參與國際數智治理規則、人工智能倫理規范的對話與構建。通過雙邊、多邊合作，學習借鑒他國先進經驗，貢獻中國智慧，在應對跨境數據流動、科技倫理安全等全球性議題中發揮建設性作用，為國家技術創新創造穩定、開放的國際環境。

智能時代的國家治理，并非要追求一個靜止、完美的終極藍圖，其精髓在于掌握并持續優化一種動態平衡的能力。通過構建“雙向接口”，踐行“敏捷治理”，就是賦予治理體系以生命的律動。使制度在保持核心框架穩定的前提下，具備微調與演進的活力；讓技術在被合理引導和規范的同時，最大程度地釋放其創新潛能，使我們能夠在技術迭代與社會變革的澎湃洪流中，抓住數智文明帶來的巨大紅利，守護社會和諧穩定的基石，從容駕馭時代浪潮，駛向更加智慧、包容和可持續的未來。

參考文獻：

[1]恢復高考――中國改革的先聲，[N]《中國教育報》,2008-10-07

[2]章穎:鄧小平三談“傻子瓜子”[J] 《黨史縱覽》2024.8

[3]吉登斯結構化理論,[EB\OL]快懂百科.2025-11-05. https://www.baike.com/wikiid/738398120895204235?baike_source=doubao&anchor=2

[4]米加寧 生成式治理：大模型時代的治理新范式, [J]《中國社會科學》,2024年第10期P119

(這是作者邵春堡2025年10月12日在中國人民大學“智能時代的國家治理”研討會上的主題報告)

【 邵春堡：長安街讀書會成員、中國國際經濟技術合作促進會副理事長 】

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責編： 馬嘉均 ；初審：韓培濤、邱詩懿、 許雪靖 ；復審：李雨凡、程子茜

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