智能治理与创新的方向：人工智能、预见性及行为设计作为提升治理效能的推动因素

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：Smart Governance and the Direction of Innovation: AI, Foresight, and Behavioral Design as Enablers of Governance Efficacy

　　**摘要**
人工智能、数据驱动平台、战略前瞻性以及数字化行为干预的传播正在重塑创新系统的治理方式。然而，现有的智能治理方法在概念上仍存在碎片化，常常强调技术采用、行政效率或孤立的参与机制，而未能解释治理能力是如何通过制度途径得以体现并转化为合法的集体行动的。本文将智能治理重新定义为一种混合的社会技术能力系统，在这种系统中，公共部门、私营部门和中介机构结合了认知、预测和行为资源。人工智能被视为一项认知和分类能力；战略前瞻性则被视为一种预测和方向设定能力；而数字助推则被视为一项行为转化能力。治理效能被定义为在不确定性条件下，治理安排能够形成、追求、修订并公开证明集体制定目标的程度，并且这一程度是具有条件性和可修订性的。它被视为一种评估结果，而不是治理能力、制度条件或混合性成果。本文在预期治理、适应性治理、负责任的研究与创新以及社会技术系统研究的基础上，区分了四个分析层面：赋能能力、制度与政治中介、治理过程以及评估结果。文章认为，只有通过支持民主授权、认知多样性、透明度、可争议性、可逆性和公众监督的制度安排，人工智能、前瞻性和数字助推的结合才能真正提升治理效能。在这些安排薄弱的情况下，同样的能力可能导致算法控制、预期封闭、行为去政治化、排斥，或是社会和生态有害的创新轨迹的延续。

**引言**
数字技术的加速普及从根本上改变了创新系统内的治理环境。人工智能（AI）、数据密集型平台和算法决策不再是政策或组织管理的边缘工具；它们日益成为经济协调、社会监管和集体决策的核心基础设施。与此同时，战略前瞻性和行为洞察力作为应对不确定性、复杂性和快速社会技术变革的机制也日益重要。这些发展挑战了传统的治理效能理解，要求重新审视创新驱动社会中的治理能力概念。在现有文献中，治理效能通常与行政绩效、法规遵从性或制度效率相关联。尽管这些视角在分析上有一定价值，但在分布式决策、公私互依性和技术快速发展的背景下已经显得不足。当代创新系统依赖于公共机构、私营企业、数字平台和混合中介之间的复杂互动，这些互动既塑造了创新成果也影响了社会影响。在这种条件下，治理效能不能仅仅归因于国家能力，也不能简单视为组织的管理属性。相反，治理效能应被视为一种社会技术治理过程的 outcomes，其中权力、知识和责任在制度边界之间分配、协商和争议。

“智能治理”这一概念的出现旨在捕捉这种转变。在关于智慧城市、数字政府和创新政策的研究中，智能治理常被用来描述利用数字技术、数据分析和参与机制来提高响应性和效率的治理安排（OECD, 2023）。然而，尽管其使用日益广泛，这一概念在理论上仍存在碎片化。现有研究往往侧重于技术基础设施、政策工具或参与工具，而未能将其整合起来。因此，智能治理常被描述为一系列实践，而非基于制度理论和创新研究的连贯治理能力。这种碎片化尤其体现在三个日益影响创新系统治理结果的领域之间的整合不足：首先，人工智能引入了新的认知能力，实现了预测分析、实时监控和算法决策支持；其次，战略前瞻性使组织和政府能够系统地应对长期不确定性和新兴未来；最后，数字助推在行为层面上将政策目标和战略愿景转化为个人及组织的行动。尽管每个领域都已被广泛研究，但它们对治理效能的综合影响仍缺乏理论阐释。此外，对私有技术基础设施和数据生态系统的日益依赖进一步复杂化了治理格局。公共机构越来越依赖私人开发的人工智能系统、平台和分析能力，而私营机构则通过标准制定、数据管理和行为影响力承担准治理角色。这种融合模糊了公共权威与私人能力的传统界限，产生了挑战传统问责制、合法性和控制概念的混合治理形式。

**文章结构**
本文将智能治理重新定义为一种混合的社会技术能力系统，而非一系列离散的数字实践。人工智能、战略前瞻性和数字助推被视为扩展治理安排的认知、预测、方向设定和行为范围的赋能能力。它们的整合本身并不构成治理效能，而是提供了治理效果的资源，这些效果通过制度配置、权力关系以及授权、争议和修订机制来中介。本文将治理效能定义为在不确定性条件下，治理安排能够形成、追求、修订并公开证明集体制定目标的程度，并具有条件性和可修订性。治理效能被视为一种规范性实质性的评估结果，其中授权、可修订性和公开证明是构成性要素，而非外部保障。其实现是关系性和制度性的，但这些特性指的是治理效能产生的条件，而非该概念的替代定义。

本文有三个主要贡献：首先，它区分了赋能能力、制度与政治中介、治理过程以及评估结果；其次，它建立了一种整合机制，将基于人工智能的感应与分类、基于前瞻性的方向设定以及行为中介的干预通过反馈、争议和制度修订联系起来；最后，它运用“理论-政策-实践-政治”（TP3）视角，探讨了这一机制如何在不同理论、政策、实践和政治领域中得到体现，从而将能力配置与创新轨迹的方向和社会正当性联系起来。本文兼具解释性和评估性目的：解释性方面，它探讨了混合治理配置如何结合技术、预测和行为能力；评估性方面，它提出了评估标准，包括公共授权、可修订性、正当性、包容性及其分配性和生态后果。因此，治理效能不应被视为现有创新系统必然满足的理想状态，而是一种需要通过实证和政治审查来评估的结果及其可能性。

**文章其余部分的结构**
第2节回顾了治理效能和智能治理的概念基础，指出了现有方法的局限性。第3节阐述了智能治理作为混合治理能力的概念。第4节探讨了人工智能、战略前瞻性和数字助推作为智能治理的核心赋能能力。第5节介绍了综合概念框架。第6节将智能治理置于多层面分析视角下。第7节讨论了其对创新引领的智能增长的影响，第8节总结了理论意义和未来研究的方向。

**参考文献**
治理效能在公共管理、政治经济学和创新政策研究中一直占据核心地位。传统上，它与机构设计、实施和执行政策的效率和一致性的能力相关联（Woodhouse et al., 2022）。

**创新系统中的治理混合化**
当代创新系统越来越多地通过超越传统制度边界的治理安排进行管理。对数字平台、算法基础设施和数据驱动协调机制的日益依赖加剧了公共机构、私营企业和中介组织之间的相互依赖。议程设定、标准制定、监控和行为引导等治理功能不再由单一主体主导。

**智能治理的核心赋能能力**
本章发展了文章的核心理论观点：智能治理是一种由三种互补能力——人工智能、战略前瞻性和数字助推——系统整合所支持的混合治理能力（Moqaddamerad & Ali, 2024）。这些要素不是独立工具或政策工具，而是构成智能治理的基础能力。

**智能治理的综合概念框架**
前述分析表明，当代创新系统中的治理效能无法仅用线性、以国家为中心或以工具为导向的模型来解释。随着社会技术系统的复杂性和治理安排的混合化，需要转向一种将治理视为制度、技术和主体互动过程中产生的系统能力的概念。

**跨TP3维度的智能治理**
为了从概念规范转向实际应用，本文采用了“理论-政策-实践-政治”（TP3）视角，将理论、政策、实践和政治视为四个相互关联的层面，通过这些层面来阐释和争议治理能力。这一方法论工具并非来自单一文献的固定模型，而是帮助明确智能治理如何在创新系统中被概念化、制度化、实施和政治协商的工具。

**智能治理与创新引领的发展方向**
前几节将智能治理定义为一种由人工智能、战略前瞻性和数字助推整合而成的混合社会技术治理能力。本章进一步探讨了这种能力如何在私营部门治理、混合治理界面和不同国家背景下促进创新引领的智能增长（Nordberg & Aflaki, 2024）。

**结论与研究议程**
本文将智能治理重新定义为一种在创新驱动社会中运作的混合社会技术能力系统，区分了治理能力和治理效能，将后者定义为在不确定性条件下，治理安排能够形成、追求、修订并公开证明集体制定目标的程度。治理效能是一种由多种因素共同塑造的条件性评估结果。

**作者贡献声明**
ELIAS CARAYANNIS：撰写 - 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、方法论指导、形式分析、数据整理、概念化；
NIKOS RIGERT ZOTAS：撰写 - 审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、方法论指导、调查、形式分析、数据整理、概念化。

**未引用的参考文献**
AlMalki and Durugbo, 2023; Carayannis et al., 2025; ENoLL, 2025; OECD, 2025.