以人工智能技术促进居民参与社区治理（理论视界）

社区是基层治理的基本单元，是国家治理的“神经末梢”，是党和政府联系服务群众的“最后一公里”。“十五五”规划纲要对“健全城乡社区治理体系，完善网格化管理、精细化服务、信息化支撑的基层治理平台”提出明确要求。

与传统粗放式、经验化的参与方式不同，人工智能借助数字技术手段整合和优化治理资源，汇集分散的信息元素和数据，通过深度学习和分析研判，可精确捕捉居民参与社区治理的需求和意愿，实现有效参与。要深刻认识以技术赋能居民参与社区治理的重要意义，加强人工智能与社区治理的深度融合，为居民提供更加便捷高效的参与渠道，为基层治理现代化提供重要支撑。

整合治理资源，推动供给模式精准适配。作为盘活沉睡数据资源的“催化剂”，人工智能技术通过算法与数据的分布式计算，将数据划分为不同类别和等级，并转化为可供利用的资源，进而发挥整合多重资源的优势，提升治理回应性和服务供给能力。一方面，将算力下沉与数据绑定，优化传统公共服务供给制度，处理大量定性的非结构化数据，为居民提供更具温度和专业性的服务，实现社区资源的优化重组和效益最大化配置，确保人机交互过程中居民可直接参与社区治理、获得即时反馈。另一方面，人工智能可挖掘不受时空限制的治理资源应用场景，实现安全监控、智慧交通等方面的全链条管理和全覆盖服务。

强化主体赋能，拓宽居民参与渠道。居民主体意识和参与效能感的高低，直接影响社区居民参与的广泛性和有效性。受参与渠道等因素影响，居民有时难以高效参与社区事务。人工智能跨模态、多技术的融合，从加速底层数据存储优化到中间层模型发展，再到顶层的生成式AI应用，全过程的数字化支撑能够有效降低社区事务参与者获取信息的难度和成本，为居民提供个性化参与社区事务的渠道。同时，人工智能的普及性应用能够打破社区治理中的信息壁垒，推动形成多方主体协同参与的社区治理新格局，为居民广泛参与社区事务提供精准有效的机制保障。

驱动智慧决策，提升信息处理效能。随着社区问题日趋复杂，依赖主观臆断和经验主义的传统方式已难以满足居民对社区决策参与的需求。人工智能通过神经网络模型检验假设、进行预测，借助海量数据库资源，对人类思维进行抽象化处理并模拟人类行为，在不断的信息流中克服决策中的非理性因素和认知偏差，推动以证据为基础的决策制定。大数据分析能够自动识别和清洗数据中的异常值、缺失值和重复值，发现社区治理的趋势和潜在问题；模型预测功能使决策者能够在实施决策前预见各种可能结果，将单链条运行调整为闭环式反馈；自然语言处理和情感分析技术在有效规避数据垄断等问题的基础上提升对居民诉求的感知能力，在有序化表达中为决策提供有力支撑。

打造共治生态，促进协同治理优化。虽然，以人情交往维系的线下参与模式在促进社区协同治理方面具有一定优势，但其在运转过程中也面临失衡问题。针对这一挑战，亟需可持续发展的结构性工具支撑。人工智能通过物联网技术打造深度感知的连接体系和知识图谱，构建具备数据大脑、自进化能力和人机物深度融合特征的开放生态系统，将多方主体的需求转化为社区治理共识。这种物联网嵌入式治理模式，以其逻辑统一性和物理分散性，为社区内不同利益主体提供中立的交流和协商平台，增强居民之间的互动和协作，构建共建共治共享的数据化协同生态治理体系。同时，人工智能依托AGILE（全球人工智能治理评估指数）等量化评估工具，构建可量化和透明化的反馈评估弹性体系，细化参与前端、中端、末端等各环节的质量评估和优化策略反馈，在虚拟会议中分析发言频率和讨论质量，为居民提供参与度反馈并建立奖励机制，形成有序循环的参与流程模式，从而提升居民参与社区治理的积极性。

（作者系首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院副教授）

(责编：田宇　签发：张宝珠)