基層社會治理數智化的風險防范對策研究

摘 要：隨著信息技術的迅速發(fā)展，數智化技術在基層社會治理中得到了廣泛應用，為提升公共服務質量和實現治理精細化帶來了重要契機。然而，數智化進程也伴隨著隱私泄露、算法偏見、數據安全漏洞、法律制度保障不足等一系列風險。聚焦于基層數智化治理的關鍵風險領域，從技術應用、數據治理、法治保障和公眾信任等4個方面進行深入分析，揭示其對治理安全性、公正性和可持續(xù)性的影響?；诖?，提出了強化隱私保護、規(guī)范算法公平、完善法律體系、提升公眾參與度等多個維度的風險防范對策，以期為基層數智化治理提供系統(tǒng)的安全保障方案，并為“數字中國”建設提供理論支持與實踐指導。

關鍵詞：基層治理；數智化；風險防范

中圖分類號：F303；F49 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2025）6-20-5

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.06.004

0 引言

在信息技術快速發(fā)展的背景下，以大數據、人工智能、區(qū)塊鏈和物聯網為代表的數智化技術正深刻影響著社會治理方式。黨的十九大報告在論述加快建設創(chuàng)新型國家時，提出了“智慧社會”。建設智慧社會是建設創(chuàng)新型國家的重要一環(huán)，是滿足人民日益增長的美好生活需要的重要基礎。2021年4月28日發(fā)布的《中共中央 國務院關于加強基層治理體系和治理能力現代化建設的意見》明確提出，鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）、村（社區(qū)）應加強基層智慧治理能力建設，用數字技術推動基層治理。2023年，中共中央、國務院印發(fā)了《數字中國建設整體布局規(guī)劃》，特別指出建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優(yōu)勢的有力支撐。目前，數智化手段被廣泛應用于基層社會治理之中，為提升公共服務質量、優(yōu)化資源配置、實現精細化治理提供了新手段。

數智化技術在基層社會治理中的應用也帶來了潛在的風險和挑戰(zhàn)。一方面，數智化治理過程涉及大量居民個人信息和敏感數據，存在數據泄露、隱私保護不足等安全隱患［1］，威脅居民隱私權；另一方面，數智化決策普遍依賴算法與數據，而算法偏見［2］、數字霸權［3］、數據質量問題和信息不對稱現象可能導致治理結果的不公正，甚至引發(fā)社會矛盾。此外，基層治理中的信息孤島［4］現象依然存在，傳統(tǒng)的條塊分割管理體系加大了跨部門的數據共享難度［5］，導致數智化治理的潛力未能充分釋放。為了應對上述挑戰(zhàn)，有效推進基層社會治理的數智化進程，急需一套系統(tǒng)的風險防范對策，以確保治理的公平性、安全性和可持續(xù)性。在此背景下，筆者從技術應用、數據治理、法律制度建設及公眾信任等4個關鍵方面展開研究，深入分析數智化治理面臨的核心問題，并提出切實可行的風險防范策略，為基層治理的數智化轉型提供科學指導和理論支持。這不僅對保障居民權益、提升治理效率具有重要的現實意義，同時也為探索創(chuàng)新型智慧治理模式、推動“數字中國”戰(zhàn)略布局的全面實施提供了重要參考。

1 基層社會治理數智化發(fā)展現狀

近年來，基層社會治理數智化建設在技術手段的推動下取得了顯著進展。各地政府普遍建立了區(qū)域性的大數據平臺，通過信息系統(tǒng)對轄區(qū)居民、經濟、環(huán)境等多領域的數據進行實時收集和管理。這些平臺匯集的海量數據為政府決策提供了可靠的支持。作為國家首批智慧城市時空大數據云平臺試點，廣州市運用智能決策、智能認知、智能融合、智能感知等技術手段，打造了集統(tǒng)一共享、分層分級管理于一體的城市時空信息智能化平臺。廣州市的“智慧城市”平臺不僅能夠實時收集社區(qū)事件、人口流動等多種信息，還可以通過數據的實時更新和分析來幫助政府及時調度資源、有效響應突發(fā)事件。許多地區(qū)建立了跨部門的信息共享機制，以解決基層治理中的“數據孤島”問題。例如，杭州市的“城市大腦”項目成功實現了公安、交通、醫(yī)療等多個部門的數據共享，有效提升了應急管理和公共服務的水平。此外，人工智能和大數據分析在基層治理中的廣泛應用，使智能決策支持成為可能，基層治理部門能夠基于這些系統(tǒng)預測風險并及時提出預警。

在這些技術的支撐下，基層治理數智化逐步形成了實時監(jiān)測、精細化服務和智能化調度等多種應用模式。首先，建立實時監(jiān)測與反饋機制。通過視頻監(jiān)控、智能傳感器等物聯網設備，基層治理得以對相關動態(tài)進行實時監(jiān)測。在臺風“煙花”登陸期間，上海市基層政府利用物聯網傳感器和視頻監(jiān)控系統(tǒng)實時監(jiān)測水位、風速、降雨量等關鍵數據，及時調整應急預案并組織人員疏散，有效保障了居民安全。其次，建立精細化的人口服務管理模式。借助大數據和人工智能技術，基層治理能夠精確分析不同人群的需求，提供個性化服務。湖南省長沙市長沙縣果園鎮(zhèn)為轄區(qū)內的老年人提供“5G智慧健康養(yǎng)老”服務，利用智能穿戴設備實時監(jiān)測老年人和殘障人士的健康狀況，為特殊人群的健康保障提供了數據支持，以便及時發(fā)現意外情況、及時救援。最后，智能化指揮調度系統(tǒng)在突發(fā)事件和重大活動的應急響應中發(fā)揮著關鍵作用。2022年杭州亞運會期間，當地政府利用智能化調度系統(tǒng)對活動場館、交通樞紐和周邊區(qū)域的人流量進行實時監(jiān)控。該系統(tǒng)通過大數據分析預測可能的擁堵區(qū)域，并自動調度安保人員和志愿者，提前在關鍵區(qū)域布防，同時及時引導人群疏散，避免了潛在的安全隱患。

盡管數智化在基層治理中取得了積極成效，但也面臨諸多局限性。從治理效果來看，數智化手段顯著提升了信息采集、整合和傳遞的速度，優(yōu)化了公共資源配置。但數智化轉型帶來的數據安全和隱私保護問題也引發(fā)了廣泛關注。技術的過度依賴可能導致信息泄露，甚至威脅到居民的隱私權。部分地區(qū)存在信息共享不足和數據“碎片化”現象，難以實現各部門的協(xié)同治理，削弱了數智化在實際治理中的效果。例如，2023年，深圳市在推進智慧城市建設過程中，發(fā)現各部門之間的數據共享存在障礙，導致“信息孤島”現象嚴重，影響了智慧城市的整體效能。同時，部分基層干部缺乏數智化治理能力，在數智化治理工作中出現“形式化”現象，過分依賴數字化系統(tǒng)而忽視實際治理需求，導致數智化治理成效難以充分發(fā)揮。

在政策支持和制度建設方面，中央和地方政府已陸續(xù)出臺了一系列促進數智化轉型的政策文件。2016年9月25日發(fā)布的《國務院關于加快推進“互聯網+政務服務”工作的指導意見》提出了提高政府信息公開透明度、促進數據開放共享的要求。地方政府積極響應政策號召，制定了區(qū)域性數智化治理的規(guī)范和標準。例如，深圳市的《深圳經濟特區(qū)數據條例》明確了數字政府的運行規(guī)范和管理標準，為數智化治理提供了法律保障。然而，相關政策在具體實施過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。部分基層部門對數智化治理的認識和重視程度參差不齊，難以形成統(tǒng)一的執(zhí)行標準；不同部門間的數智化標準和信息共享機制不統(tǒng)一，影響了跨部門、跨區(qū)域的協(xié)同治理效果。此外，部分地區(qū)在數智化設備的應用上存在“形式化”傾向，對數字化設備的依賴導致實際治理效果不佳?？傮w來看，數智化在基層治理中的發(fā)展成效顯著，但其深入應用仍須制度完善和進一步的規(guī)范化管理。

2 基層社會治理數智化中的風險

基層社會治理數智化盡管取得了顯著進展，但也暴露出多方面的問題和風險。

2.1 技術挑戰(zhàn)：隱私泄露風險與算法偏見

在數智化治理過程中，隱私保護和算法公平性是當前技術應用中面臨的兩大核心挑戰(zhàn)。數智化治理的廣泛應用使得政府機構在決策和管理中需要采集并分析大量居民的個人信息和行為數據，這些數據盡管為更精準的公共服務和資源配置提供了支持，但在數據的收集、存儲和共享過程中，也存在嚴重的隱私泄露風險。首先，數據信息集中管理雖然提升了數據的可用性和便捷性，但同時也增加了信息泄露的可能性。隱私泄露不僅威脅居民的個人安全，還可能導致居民對政府數智化治理的信任度下降，進而影響數智化治理的推行效果。與此同時，算法公平性問題也逐漸顯現。數智化治理依賴數據驅動的算法模型進行決策支持，算法的有效性和準確性在很大程度上決定了治理的質量和公正性。然而，算法在訓練時使用的數據可能并不均衡，如樣本數據中不同群體的比例不一致或是缺乏對某些群體特征的全面考量，導致算法在實際應用中產生偏見。這種偏見可能導致特定群體在公共服務和資源分配中被不公正對待，進而加劇社會的不公平感和抵觸情緒。例如，當算法對某些群體的識別準確率低于其他群體時，可能會導致該群體在實際治理中被區(qū)別對待或被排斥，從而影響數智化治理的公正性。

2.2 數據治理難題：數據安全漏洞與質量不均

數智化治理高度依賴數據的準確性、實時性和可靠性。在實際操作中，數據的安全性和質量問題已成為基層治理中的關鍵難題。首先，數據質量參差不齊、來源不統(tǒng)一，導致信息在采集、處理和整合過程中出現較大偏差，直接削弱了數據支持的決策效果。此外，數據更新滯后、信息錄入不完整等問題，也使得基層數智化治理無法實時反映真實的社會動態(tài)，從而影響了智能決策的有效性。同時，基層治理中的數據管理制度不夠健全，數據安全保護機制相對薄弱，導致數據泄露事件時有發(fā)生。這些數據安全漏洞不僅威脅到居民個人權益，還可能使外部不法分子通過獲取數據對社會安全造成威脅。由于不同部門之間的數據共享機制不完善，因而數據信息在傳遞和共享的過程中存在較大被截取或篡改的風險。這些管理漏洞一旦被惡意利用，不僅會對數智化治理的公正性和安全性帶來負面影響，還會對居民信任度造成損害。因此，數據的質量和安全管理直接關系到數智化治理的效率和穩(wěn)定性。數據管理的薄弱環(huán)節(jié)問題如果不能得到有效解決，將制約基層數智化治理的長效發(fā)展，使得數智化在提升治理質量和優(yōu)化公共服務上的潛力難以得到充分發(fā)揮。

2.3 法律支持與標準化：法律支持缺失與標準化不足

在法律法規(guī)和制度建設層面，當前基層數智化治理面臨著法律支持不足和操作標準缺乏統(tǒng)一性的問題。雖然國家層面相繼出臺了《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律，為數智化治理提供了基本的法律框架和保障，但在實際應用中，基層部門對這些法律法規(guī)的理解和執(zhí)行仍然存在較大差距。許多基層單位缺乏系統(tǒng)的培訓和指導，對法律條款的解讀不深入，具體執(zhí)行中標準不統(tǒng)一，甚至在部分場景下出現了法律法規(guī)被忽視或執(zhí)行力度不足的情況。此外，基層數智化治理的標準化建設程度相對較低，缺乏統(tǒng)一的數據采集、存儲和處理規(guī)范。不同部門、不同區(qū)域的數據管理標準存在較大差異，數據在格式、質量和更新頻率上不一致。這種標準化缺失使得各部門之間在數據共享和協(xié)同管理上面臨諸多障礙，難以實現數據信息的有效整合和跨部門協(xié)作。這不僅削弱了數智化治理的效果，也在一定程度上阻礙了信息的互聯互通，限制了基層治理中數據資源的有效利用。

2.4 社會信任度與接受度：公眾信任危機與接受度低

隨著數智化治理的深入推進，居民對政府在隱私保護和數據安全方面的信任度已逐漸成為影響治理成效的關鍵因素。數智化治理依賴于對個人數據的采集和分析，而這一過程直接關系到居民的隱私權，其中的數據安全問題直接影響到居民對政府的信任度。然而，當前居民對數智化治理的理解和接受程度參差不齊。一方面，一些居民能夠理解數智化治理的價值，對數智化手段在優(yōu)化公共服務、提升治理效率等方面的潛力持積極態(tài)度；另一方面，許多居民由于信息匱乏或缺乏相關知識，仍對數據采集的目的和用途心存疑慮。尤其在數據隱私頻頻受到威脅的背景下，公眾對政府在數智化治理中的信息保護能力和治理公平性表現出較大的擔憂。隨著數據泄露事件的增加，居民對個人信息在數智化治理中的安全性愈加關注，擔心自身數據被濫用或在未經授權的情況下被共享。居民的信任缺失不僅會影響居民對數智化治理的接受度，也可能導致他們在參與治理項目時產生抵觸情緒，降低數智化手段的應用效果。

綜上所述，基層社會治理數智化進程中存在的多方面風險對其安全性、有效性和公正性構成了威脅。隱私保護、算法公平、數據管理和公眾信任等問題相互交織，形成了基層數智化治理中的多重風險。要實現數智化治理的穩(wěn)健發(fā)展，亟須在技術手段、數據管理、法律法規(guī)和公眾參與等方面采取綜合防范措施。

3 基層社會治理數智化的風險防范對策

3.1 強化隱私保護與信息安全管理的多層次體系建設

在基層數智化治理過程中，隱私保護與信息安全管理是確保居民信任和治理安全的關鍵。要實現有效的隱私保護，需要從制度、技術和管理等3個層面建立多層次的保障體系，以構建系統(tǒng)性的“防火墻”機制。建立統(tǒng)一的數據標準和信息共享規(guī)則，包括數據共享協(xié)議、隱私保護機制及信息安全管理制度，以確保數據的合法性、準確性和安全性［6］。首先，在制度層面，應完善隱私保護相關法律細則，明確數據采集、存儲和使用的具體規(guī)范，通過標準化流程確保信息處理的合法性和透明度。地方政府可以參照《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》，結合基層治理需求，制定適用的隱私保護細則，確保政策在執(zhí)行中的有效性。在技術層面，建議采用分層加密、區(qū)塊鏈等先進技術手段，嚴格控制敏感信息的訪問權限，防止數據泄露。尤其在應對突發(fā)公共事件時，信息安全更為重要。因此，可以構建“分級授權”的數據共享機制，確保僅必要數據被共享，最大限度縮小數據暴露范圍；同時設立定期網絡安全檢查和實時風險監(jiān)控系統(tǒng)，以便在突發(fā)事件中及時預警并采取防護措施。在管理層面，應明確數據安全責任，將信息安全納入部門績效考核，落實信息安全問責機制，以確保數據管理的規(guī)范性和責任的有效落實。這種全方位的保障措施不僅能夠增強基層治理的安全性，還能有效提升公眾對數智化治理的信任度。

3.2 推進算法公平與數據治理機制的規(guī)范化

隨著人工智能和大數據在公共治理中的廣泛應用，算法公平性和數據治理問題日益凸顯。為應對這些挑戰(zhàn)，基層政府亟須在數智化治理中推進算法透明和公平性評估機制，以提升決策的公正性和社會認可度。依據公共管理中的“治理公正性”理論，算法偏見不僅會影響居民的公平感，還可能引發(fā)社會不滿和抗拒情緒。因此，建議地方政府對應用于公共服務的算法進行“黑箱測試”，從性別、年齡、地域等多維度評估算法對不同群體的公平性，確保各類人群在算法模型下獲得平等對待，避免潛在的歧視性偏差。同時，數據治理的規(guī)范化管理也是實現有效治理的關鍵。按照數據治理框架的要求，應明確數據采集、存儲、更新和使用的標準，確保數據的準確性、實時性和合法性。通過建立數據準入機制、定期更新機制及跨部門數據共享機制，基層數智化治理將能夠獲得更高質量的數據支撐，從而提升決策的科學性和有效性。

3.3 完善法律法規(guī)與標準化體系建設，構建法治化數智治理環(huán)境

法律法規(guī)和標準化體系是確保數智化治理規(guī)范運行的核心保障。根據公共管理理論中的“法治化”原則，治理活動應具備明確的法律依據，并在法律框架內規(guī)范化運作。目前，《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》已為數智化治理提供了法律基礎，但在基層治理的實際操作中，各項規(guī)范尚須進一步細化。為此，地方政府可結合實際情況制定數智化治理的標準手冊和操作規(guī)范，使各部門在數據采集、處理和共享上有據可依。同時，標準化體系建設不僅應覆蓋數據采集和使用流程，也應延伸至跨部門的協(xié)調與協(xié)作?；凇敖y(tǒng)一指揮、分工協(xié)作”的原則，可建立區(qū)域性應急數據共享平臺，以實現跨部門數據的統(tǒng)一調度，打破“信息孤島”，提升突發(fā)事件應對中的信息整合和快速響應能力。此外，有必要建立統(tǒng)一的數智化治理考核體系，定期檢查法規(guī)和標準的執(zhí)行情況，確保治理活動始終在法治框架內規(guī)范進行。

3.4 提升公眾參與度與基層干部的數智治理能力

公眾的參與度和基層干部的技術能力直接影響到數智化治理的實施效果。根據公共管理中的“協(xié)同治理”理念，居民的參與不僅能增加對數智化治理的支持，還能提高治理決策的針對性與合理性。為了增強公眾的信任與支持，地方政府應加強數智化治理項目的信息公開，確保信息的透明化，定期公布治理項目的進展情況，并邀請社區(qū)代表參與討論和反饋。例如，針對公共安全監(jiān)控設備的使用，可以定期召開居民溝通會，解答居民對隱私保護的疑問，消除公眾疑慮，增強其參與信心。另一方面，基層干部的數智化能力也是實現高效治理的關鍵。地方政府應根據應急管理中的演練機制，定期為干部提供數智化能力培訓和實戰(zhàn)演練。例如，組織應急管理演練，幫助干部掌握在突發(fā)事件中利用數智化工具進行快速決策的能力。此外，地方政府可以與高校、技術企業(yè)合作，共同開展數智化治理專題培訓，幫助干部及時了解和應用最新的數智化技術手段，從而有效提升基層干部數智化治理的執(zhí)行力與專業(yè)水平。

4 結束語

基層社會治理數智化的推進在提升治理效率、優(yōu)化資源配置和改善公共服務等方面展現了顯著的優(yōu)勢，但在這一進程中也面臨著技術、安全、法治及公眾信任等多方面的風險與挑戰(zhàn)。隱私保護和算法公平性的問題直接影響到居民的基本權益與社會的公正性，數據質量和安全的管理薄弱限制了數智化治理的實際效果，法律法規(guī)的落實不足及標準化的缺失阻礙了跨部門、跨區(qū)域的協(xié)同治理，而公眾對數智化的理解與信任程度也影響著數智化治理的整體成效。為應對這些挑戰(zhàn)，研究提出了多層次的風險防范對策，包括加強隱私保護與信息安全管理，推進算法公平和數據治理的規(guī)范化，完善法律法規(guī)與標準化體系，以及提高公眾參與度與基層干部的數智治理能力，等等。這些對策的實施將有助于為基層數智化治理構建更為穩(wěn)健的支持框架，保障數智化治理的公平性、安全性和可持續(xù)性，為構建數字中國提供堅實的基層基礎。

參考文獻：

［1］許彩慧，孫小澤.數字經濟窗口期下中國產業(yè)鏈數字化轉型面臨的挑戰(zhàn)及路徑探析［J］.當代經濟管理，2024，46（1）：43-51.

［2］仲為國，賈寧，梁屹天，等.人工智能時代的工商管理研究現狀與未來［J］.中國科學基金，2024，38（5）：794-805.

［3］朱萌，龔為綱.數字技術賦能農業(yè)社會化服務的技術邏輯與實踐困境：基于農技推廣大數據的分析［J］.西北農林科技大學學報（社會科學版），2024，24（6）：83-95.

［4］丁波.數字鄉(xiāng)村治理的實踐邏輯與梯度嵌入［J］.甘肅社會科學，2024（5）：116-124.

［5］朱正威.以韌性思維推動超大城市公共安全治理現代化［J］.探索，2024（5）：30-34，72-73.

［6］詹國彬，陳鑫悅.公共管理中的數字官僚主義及其矯治策略［J］.江漢論壇，2024（3）：51-56.

Research on Risk Prevention Strategies for Digital Intelligence in Grassroots Social Governance

TIAN Tian

College of Public Administration and Law， Hunan Agricultural University， Changsha 410125， China

Abstract： With the rapid development of global information technology， digital intelligence applications has been widely used in grassroots social governance， bringing important opportunities to improve the quality of public services and realize the refinement of governance. However， the integration of digital intelligence is also accompanied by a series of risks， such as compromised privacy protection， biased algorithmic fairness， insufficient data security， and insufficient legal system protection. Focusing on the key risk areas of grassroots digital intelligence governance， an in-depth analysis is conducted in four aspects： technology application， data governance， rule of law protection， and public trust， to reveal their impact on governance security， fairness， and sustainability. Based on this analysis， multi-dimensional risk prevention strategies such as strengthening privacy protection， standardizing algorithmic fairness， improving the legal system， and enhancing public participation are proposed.These strategies aim to provide a systematic security solution for grass-roots digital governance， offering theoretical support and practical guidance for the construction of \"Digital China\".

Key words： grassroots governance; digital intelligence; risk prevention