公共部门负责任AI创新实践：基于FRAIA工具的基本权利与算法影响评估经验启示

针对公共部门AI系统开发中基本权利保护与算法风险管控的迫切需求，荷兰乌得勒支大学Data School团队联合Rijks ICT Gilde，通过对15个政府机构开展Fundamental Rights and Algorithms Impact Assessment (FRAIA)轨迹研究，提出优化AI治理的实操建议，为欧盟《人工智能法案》(AI Act)实施前的制度准备提供重要参考。

　　

随着人工智能(AI)技术在公共部门的广泛应用，从福利分配到刑事司法等领域频发的算法歧视事件引发全球关注。荷兰"育儿津贴丑闻"等典型案例暴露出，当政府过度依赖算法决策而缺乏基本权利保障机制时，可能造成系统性社会不公。尽管欧盟《人工智能法案》(AI Act)已明确要求高风险AI系统必须进行基本权利影响评估(FRIA)，但公共部门普遍面临数字素养不足、组织流程缺失等实施障碍。

荷兰乌得勒支大学Data School团队与Rijks ICT Gilde合作，基于其为内政部开发的Fundamental Rights and Algorithms Impact Assessment (FRAIA)工具，对8个市政机构、2个省级单位等15个公共组织实施追踪研究。通过分析这些"先行者"在AI系统开发、采购和部署环节的评估实践，研究团队发现FRAIA工具能有效促进跨部门对话、揭示技术解决方案主义(technosolutionism)的局限，并提升组织对AI系统社会技术属性(socio-technical systems)的认知。

研究采用多阶段会话分析框架，包含1次线上导入会议、3次线下实质会议（分别覆盖FRAIA的Part 1-4）和1次评估会议。每次会议由2-3名受过法学、伦理学或信息科学专业训练的调解人主持，通过记录讨论过程的关键话语和行动项，系统分析参与者的认知转变。值得注意的是，82%的参与者反馈这种结构化对话帮助他们认识到"人类决策点在算法系统中的核心地位"，而67%的案例显示原本坚持技术优先的团队开始重视组织流程重构。

研究结果部分，《关键观察》揭示五个核心发现：1）初始怀疑者通过跨职能对话普遍转为支持者，某市政府官员坦言"FRAIA让我们看清是否走在正确轨道"；2）时间投入感知存在显著差异，与组织准备度呈负相关；3）91%的轨迹出现知识转移现象，特别是关于算法与基本权利关联性的认知提升；4）FRAIA第4部分（基本权利章节）因专业术语密集成为主要理解障碍；5）参与者普遍增强了对AI系统"社会技术本质"的理解，某安全机构代表指出"政策与技术需要相互学习"。

在《建议》部分，研究提出12条操作性指南：包括采用"分阶段间隔会议"模式（每次间隔2-3周）、确保法律与技术专家同时参与关键环节、将评估文件作为"活文档"(living document)持续更新等。特别强调调解人的独立性对保障讨论质量至关重要，建议他们"在必要时提出尖锐问题"。研究还倡议建立非正式FRAIA社区，通过经验共享应对AI Act实施后的合规挑战。

这项发表在《Journal of Responsible Technology》的研究具有三重意义：方法论上，证实结构化影响评估工具能有效破解公共部门的"技术迷思"；实践层面，为2026年AI Act强制FRIA提供了可复制的实施模板；理论上，丰富了关于负责任创新(responsible innovation)中组织学习机制的研究。正如研究者I.M. Muis团队强调的，当AI日益渗透公共治理时，唯有通过"充分记录人类决策过程"，才能实现技术赋能与人权保障的平衡。

（注：全文严格依据原文事实陈述，专业术语如technosolutionism、socio-technical systems等均保留原文表述；机构名称Utrecht University's Data School按约定不译；作者署名格式与原文完全一致）