AI赋能社区治理的机遇与挑战（理论视界）

从“人找事”的被动响应到“事找人”的主动服务；从“经验决策”到“数据驱动”的科学精准；从“单向管理”到“多方协同”的开放共治——人工智能不仅提升了工作效率，更带来了治理理念与模式的深刻变革。

党的二十大报告指出，“完善网格化管理、精细化服务、信息化支撑的基层治理平台”。《数字中国建设整体布局规划》等文件对推进数字社会治理精准化等提出明确要求。

城乡社区是社会治理的基本单元，是国家治理体系的基础。当前，我国社区治理正面临双重变革和机遇：一方面，随着新型城镇化的深入推进，社区治理面临服务需求精细化、居民诉求多元化、治理资源有限化的挑战；另一方面，以人工智能（以下简称AI）为代表的数字技术迅猛发展，为社区治理提供了新的手段。在政策和技术的双重推动下，社区治理迎来了“数智化”升级的历史机遇。

面对日益复杂多变的社区事务，提升治理“反应速率”是关键。大模型技术的突破，使社区能够构建集政策解读、服务指引、需求识别、事务协调等多功能于一体的“数智工作平台”，实现全天候服务与治理支持。物联网与智能感知技术可形成全域数据采集网络，让管理从“人力巡查”升级为“智能感知”。云计算与大数据分析能力为社区决策提供了科学依据，使治理从“经验主导”转向“数据驱动”。这一社区治理新引擎不仅提升了工作效率，更带来了治理理念与模式的深刻变革——从“人找事”的被动响应到“事找人”的主动服务；从“经验决策”到“数据驱动”的科学精准；从“单向管理”到“多方协同”的开放共治。

目前，各地正积极探索将AI融入社区治理，构建“数智社工”新模式。总体看，主要呈现四大典型应用场景：一是智能回应，社区依托语音助手等工具提供全天候咨询服务，居民提问可获得即时解答；二是数据分析，通过大数据汇聚居民意见，分析共性需求和热点问题，帮助管理者找准短板；三是流程协同，借助AI实现跨部门分流诉求、调度资源，快速协调各方解决问题；四是预警监测，利用机器学习和物联网监测安全隐患等，提前发出风险预警。

在实践中，AI嵌入社区治理的各个环节带来结构性赋能。在人机协同方面，AI可辅助甚至部分替代人工处理重复事务，让社区工作者专注于为居民提供更有温度的服务；在数据驱动方面，社区可借助大数据及时掌握民情民意，更灵敏地感知并响应居民需求，精准定位服务对象，提供个性化、差异化服务方案；在预警监测方面，可以帮助社区提前发现风险苗头并及时干预。

AI赋能下的社区治理将迈向系统性变革，逐步构建互联互通的智慧治理生态。一方面，“社区大脑”有望成为现实——通过整合物联网传感器、社区信息系统和AI中枢平台，打造类似“城市大脑”的社区“中枢”，实时汇聚分析社区的人流、物流、信息流，为治理提供依据，并在突发情况下快速调度资源。另一方面，多方协同的基层治理格局将更加完善，政府部门、社会组织、驻区单位、居民等将在统一的数字平台上各司其职、协同配合，实现资源信息共享。此外，开放创新的生态也将形成——智慧社区平台向第三方开放接口，鼓励开发更多贴近居民需求的智能应用，使社区治理持续保持活力。

不过，要让AI更好赋能社区治理，需要循序渐进、稳妥推进。首先，坚持“小切口、快迭代”的技术导入策略。从社区最迫切的具体问题入手，选择细分场景开展AI应用试点，在取得成效后及时总结经验，迭代优化并逐步推广。这种“小步快跑”方式能够降低试错成本。其次，着力提升社区工作者和居民数字应用的素养。通过开展分层培训帮助工作人员掌握AI应用技能；同时，加强宣传，引导居民熟悉智慧社区服务，消除对智能技术的陌生感和抵触情绪。最后，严守科技应用的伦理底线，积极应对数据安全和算法偏见等挑战。社区治理涉及大量居民个人信息，必须严格遵守数据隐私保护法规，做好敏感信息脱敏加密，防止数据泄露和滥用。在就业推荐等涉及居民切身利益的应用场景中，要建立AI系统监督机制，防范算法歧视，并引入人工复核，确保智能决策公正，避免算法偏差引发的一系列问题。

（作者系深圳大学政府管理学院教授、博士生导师）

(责编：金一　签发：王立国)