近日，公共管理学院夏守智副教授于公共政策国际权威期刊《Policy Sciences》发表题为“AI‘nationality’,policy types,and public support for embedding AI in policymaking”的研究成果。该研究探讨了人工智能系统的来源属性以及政策影响层级如何塑造公众对政府应用人工智能辅助政策生产的支持度。

研究基于一项问卷调查实验得出以下核心发现，关于来源偏好与科技认同，相比国外人工智能系统，公众对政府在政策制定中引入国产人工智能系统的支持度显著更高。这种偏好在对本土科技发展抱有较高认同感的群体中表现得尤为突出。关于作用机制，公众普遍认为，国产人工智能系统在提升政策制定科学性与可行性的同时，能更好地规避潜在的算法风险。关于政策类型的应用边界，公众对人工智能嵌入政策制定的支持度因政策场景而异。相比涉及范围广、深远影响的重大政策（如财政与土地开发政策），公众更倾向于支持将其应用于局部性、技术性的日常微观政策（如公共交通与旅游管理）。

研究发现，将人工智能系统的来源属性与政策影响层级引入公共政策研究，深化了对算法嵌入政策制定中公共信任构建机制的理解。研究的实践启示在于公共部门在推动数字化与智能治理转型时，既要评估技术效能，也要审慎区分应用场景，合理界定人工智能辅助决策的适用范围。

来源：公共管理学院

实习编辑：彭心怡

责任编辑：余楚倩