人工智能赋能政府监管的影响因素与实现机制——基于社会技术系统理论的多案例研究

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中文摘要：人工智能技术的迭代升级和应用场景的多元化,为转变政府监管范式提供了新动能与新思路.然而,政府监管涉及众多领域与行业,不同领域的监管对象与模式各异,人工智能赋能政府监管的核心要素与机制亟待探索.基于社会技术系统理论,通过多案例分析从金融、交通、环境与食品安全监管等领域的典型案例中提取文本内容进行编码分析,构建起任务、结构、人员、技术、规则、文化环境六个关键影响因素的整合型框架,归纳出人工智能赋能政府监管的六个具体实现机制,即组织协同机制、人机交互机制、技术驱动机制、智能监管机制、顶层设计机制和风险防范机制.在此基础上,提出现阶段人工智能赋能政府监管在数据安全、人才培养、监管责任界定和监管模式革新等方面面临的困难与风险以及相应的对策建议,并探讨了未来如何使人工智能更好地赋能政府监管.

作者：

段永彪、董新宇、徐文鹏

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作者单位：

西安交通大学公共政策与管理学院

关键词：

人工智能政府监管智能监管社会技术系统 AI监管

基金：

国家自然科学基金

项目编号：

71573204

出版年：

2024

DOI：

10.16582/j.cnki.dzzw.2024.06.004

电子政务

中国科学院文献情报中心

电子政务

CSSCICHSSCD北大核心

影响因子：0.978

ISSN：1672-7223

年,卷(期)：2024.(6)

参考文献量21