随着技术迭代与跨学科融合的推进，人工智能在运算精度、响应速度及决策可靠性等方面持续提升。在公共行政实践中，该技术可通过智能资源调度优化行政资源配置，借助自然语言处理等技术手段去改善互动质量，并利用预测分析模型来提升公共服务的前瞻性。这些创新应用不仅重构了传统政务服务模式，更为建设高效透明的现代治理体系提供了技术支撑。

　　欧盟国家应用AI的概况

　　欧盟在公共管理中逐步推进AI技术的应用，以提升行政效率与公共服务质量，整体策略在于强调需要负责任地部署AI，鼓励成员国根据自身需求在不同领域开展实践。例如，瑞典通过AI优化水资源管理与洪水预测，显著降低公共支出；法国利用AI改善交通规划与紧急服务管理，提升应急响应效率；德国将AI用于行政流程自动化与数据驱动的政策决策，减少人为错误；意大利借助AI实现公民服务个性化并加强网络安全防护，芬兰开发了职业指导机器人“Aurora”，基于算法分析技能需求，为公民提供可持续就业建议；等等。

　　值得一提的是，作为全球首部综合性人工智能监管法案，《欧盟人工智能法案》已于2024年8月1日起正式生效，计划在1—3年内分阶段实施，这将对各成员国的公共行政产生深远影响。从实施角度去观察，该法案引入了协调的、基于风险的框架，按风险级别对人工智能系统进行分类。公共管理层面的应用程序（如福利分配、预测性警务和公共决策系统）通常被归类为高风险应用程序，需要严格执行透明和人为监督模式，以确保在公共服务中更安全、更负责地使用人工智能，并增强公众信任。

　　不过，随之也带来了相应挑战：公共机构必须调整现有制度，培训工作人员，并管理日益增加的行政和合规负担。规模较小或资源不足的政府机构可能难以满足这些需求，这可能会减缓创新。然而，从长远来看，该法案既可以作为监管模式，也可以作为数字化转型的催化剂，以助力保障公共部门的人工智能不仅有效，而且符合欧盟的价值观。

　　英美日韩应用AI的概况

　　英国已在医疗、司法、公共交通和社会服务中广泛应用AI。例如，在公共医疗领域应用AI进行预测性辅助诊断；税务方面用于欺诈检测和风险评分；交通部门通过AI优化基础设施规划；司法部门也在一些环节通过AI工具促进法律流程的自动化。此外，在社会服务领域，利用AI识别弱势群体并优化资源分配。

　　在美国，AI开发和应用以市场驱动与创新为中心，不过，在公共管理层面很大程度上以分散式为主要特征，联邦、州乃至更次一级行政机构可以独立探索医疗保健、公共安全和基础设施管理等领域的应用。这与历史文化和政治体制密切相关。

　　日本的做法和特点是中央政府大力推动，并将人工智能部署与旨在创建超级智能社会的“社会5.0”愿景结合起来，将人工智能整合到灾害应对、行政程序、老龄人口支援等公共服务中。然而，日本面临的障碍包括数字基础设施的限制和公共部门对变革的抵制等。

　　韩国则启动了雄心勃勃的数字新政政策，积极投资于人工智能研究，且承办了全球第二届人工智能安全峰会（2024），旨在将韩国定位为全球人工智能领导者。韩国人工智能已融入多样化公共功能，包括电子政务、智慧城市和公共卫生监测等，并致力于公共部门能力建设和改革。不过，尽管进展迅速，但与数据隐私、算法公平和劳动力适应相关的问题仍有待解决。

　　AI工具应用的启示

　　为便于对比和参考，下文将顺延“AI在公共管理中的作用、优势、挑战以及未来发展前景”主线，将AI在公共管理领域应用的国际经验整理为如下内容。

　　作用。一是推动可持续发展。AI在公共管理中的应用能够促进经济、社会和环境的协调发展，有助于实现联合国可持续发展目标（SDGs）。通过优化资源分配、提升公共服务效率，有助于经济、社会、环境协调发展，优化资源分配，提升公共服务效率。二是优化治理效率。通过数据分析和算法优化，提高政策制定和资源分配的精准性，减少人为干预与偏差。三是应对治理挑战。在气候变化、公共卫生、社会不平等等方面提供实时监测与预测，提升政府应对能力。

　　优势。一是提高精准度。AI能够快速处理海量数据，提供精准的分析和预测，从而优化公共管理流程，减少人为失误。二是促进公平与包容。AI可以通过算法设计实现资源分配的公平性，例如在教育、医疗等领域的资源分配中减少人为偏见，推动社会包容性发展。三是增强透明度与问责性。AI技术能够记录和追踪决策过程，提升公共管理的透明度和问责性，减少腐败和滥用权力的风险。四是支持数据驱动的决策。AI能够通过数据分析提供科学依据，帮助政府制定更符合实际需求的政策，提高公共管理的科学性和有效性。

　　挑战。一是数字鸿沟与技术不平等。就欧盟内部而言，罗马尼亚、保加利亚等发展中国家在AI技术应用中面临资源和技术的劣势，可能导致数字鸿沟进一步扩大，为此，需要加强跨国合作。二是算法偏见与伦理风险。AI算法可能存在偏见，导致歧视性决策，例如在招聘、司法等领域。因此，公共管理中需要建立严格的伦理审查机制，确保AI应用符合人权和公平原则。三是隐私与数据安全问题。AI在公共管理中需要处理大量敏感数据，可能引发隐私泄露和数据滥用问题，因而需要通过法律法规和技术手段加强数据治理。

　　未来发展前景。一是技术与伦理的平衡。AI在公共管理中的应用需要在技术创新与伦理规范之间找到平衡，确保技术发展符合人权和可持续发展原则。二是推动普惠发展。通过技术转移和能力建设，帮助人们共享AI红利。三是持续创新与适应性。AI技术的快速发展要求公共管理不断适应新技术，保持灵活性和创新性，以应对未来可能出现的挑战。

　　在全球数字化转型加速的背景下，AI技术不仅是推动经济结构优化的重要工具，更日益成为国家提升治理能力、强化全球竞争优势的战略支柱。AI正引领一场深刻的生产力革命，为实现社会与经济的可持续发展提供坚实技术支撑。

　　从公共行政的视角来看，公共组织的运作往往处于制度约束、规范期待与多元利益相关者需求的交织之中。因此，AI技术在公共管理中的应用，不仅是技术层面的革新，更深层次上反映了制度逻辑对组织行为的塑造。在此背景下，推动人工智能与公共行政的深度融合，需系统思考如何在提升行政绩效的同时强化问责机制，平衡技术创新与行政合法性之间的张力，并构建制度性保障以增强公众对AI应用的信任。

　　对中国而言，推动AI在公共管理领域实现普惠价值，亟须正视组织层面存在的协调难题。例如，“九龙治水”现象与政府部门间的“横向罅隙”揭示了绩效管理系统与跨部门协作机制之间的结构性矛盾。如何破解这些“绩效悖论”，成为AI能否有效嵌入公共行政系统的关键。进一步而言，AI在公共管理中的有效整合，在很大程度上取决于技术创新、风险防控、跨机构协同与公众信任之间的动态平衡。这要求政府既要在战略层面回应国家发展优先事项，又要在制度构建上明确可操作的实施路径。在治理理念方面，应强调适应性治理的核心价值，注重政策执行过程中的响应性、灵活性及对多元利益相关者的包容性。传统的等级制命令与控制范式在AI时代正面临挑战，公共政策制定与执行需转向更加弹性化与参与式的治理框架，以提升组织韧性并增强政策的社会适应性。

　　AI在公共行政中展现出的数据分析能力、流程自动化效率以及决策支持价值，正不断显现。未来，中国应采取战略性、规范化且具有包容性的AI治理路径。特别是反思性治理（reflexive governance）理念值得进一步关注，这一理念强调通过利益相关者参与、迭代学习与制度调整应对技术发展带来的不确定性，从而有助于实现政策工具、组织目标与公共价值之间的有机一致。

　　（本文系国家社科基金一般项目“虚—实空间交互视角下城市社区韧性的变化机理与提升路径研究”（23BGL285）阶段性成果）

　　（作者系南京邮电大学管理学院教授）