人工智能賦能新時代黨的建設高質(zhì)量發(fā)展

【關鍵詞】人工智能 新時代黨的建設 高質(zhì)量發(fā)展 科技賦能 【中圖分類號】D602 【文獻標識碼】A

在數(shù)字化浪潮與智能化轉(zhuǎn)型的交匯點上，人工智能正在為新時代黨的建設注入新動能。目前我國人工智能正在不斷融入新時代黨的建設各方面各領域，黨建工作向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型是順應發(fā)展潮流的必然趨勢。把握人工智能與新時代黨的建設的內(nèi)在關聯(lián)，深入研究人工智能給新時代黨的建設帶來的機遇和挑戰(zhàn)，深度探求因應路徑和對策，對于推動新時代黨的建設高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

人工智能發(fā)展給新時代黨的建設帶來新機遇

第一，人工智能推動新時代黨的建設工作方式變革。人工智能技術通過算法迭代、數(shù)據(jù)訓練和場景定制實現(xiàn)跨領域滲透，能夠靈活適配不同行業(yè)需求，具有廣泛應用前景?！叭斯ぶ悄?黨建”模式的出現(xiàn)，更能調(diào)動各級黨組織、黨員、人民群眾等工作主體性，有效整合和利用社會資源，從而提升黨建工作能力和水平。首先，能夠推動工作機制創(chuàng)新，即從傳統(tǒng)管理到智能協(xié)同，通過先進的技術手段，將分散的黨建資源、信息、服務等進行全面、高效的整合，構建起一個集學習教育、組織管理、服務黨員群眾等功能于一體的黨建大平臺。其次，能夠推動教育方式升級，即從單向灌輸?shù)匠两?，利用人工智能分析學習偏好，實時評估思想動態(tài)，探索個性化學習路徑，構建多維交互空間，利用虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）技術構建沉浸式教育場景，增強代入感和體驗感。再次，有利于進行復雜社會問題研判和預測。最后，能夠推動黨群服務效能提升，使服務方式向人性化、精細化和動態(tài)化方向發(fā)展。

第二，人工智能為提升新時代黨的建設科學化水平提供技術支持。例如，在人工智能助力決策層面，以黨建數(shù)字化作為支撐，實現(xiàn)黨建內(nèi)容全方位、全過程動態(tài)管理，不僅提升了信息透明度，還能夠建立數(shù)據(jù)驅(qū)動、以自然語言理解為核心的認知計算模型，形成從大數(shù)據(jù)到知識、從知識到?jīng)Q策的能力，從而促進黨建決策科學化。

第三，人工智能技術為黨內(nèi)監(jiān)督工作開辟新渠道。借助人工智能技術，人們能夠從海量數(shù)據(jù)中篩選出有效信息，推動黨的執(zhí)紀監(jiān)督工作從依靠“經(jīng)驗判斷”向依靠“科學數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變。例如，基于大數(shù)據(jù)的分析方法與信息捕捉，黨委和監(jiān)督執(zhí)紀部門能夠及時掌握社情民意和部門運行狀態(tài)，使權力活動的執(zhí)行與監(jiān)督變得更加客觀與高效。借助大數(shù)據(jù)智慧黨建平臺，可以貫通干部、基層黨建、人才工作與部分重要部門數(shù)據(jù)流、業(yè)務流、工作流，實現(xiàn)基層黨建工作的有效拓展延伸。

人工智能新技術應用于黨建工作的挑戰(zhàn)與問題

第一，技術瓶頸：算法局限性與應用場景的適配困境。首先，算法模型的解釋性缺陷。當前主流深度學習算法具有“黑箱”特性，其決策邏輯難以追溯。在黨員思想動態(tài)評估、廉政風險預警等場景中，算法可能因特征提取偏差導致誤判，容易削弱決策公信力，引發(fā)黨務工作者與智能系統(tǒng)之間的信任危機。其次，場景理解的淺層化局限。黨建工作的政治性、思想性特征要求技術具備深層語義理解能力。現(xiàn)有自然語言處理技術對政治話語、意識形態(tài)話語、黨的建設和政策理論的專業(yè)術語解析仍存在偏差，無法精準識別黨員學習材料中的核心觀點關聯(lián)性，導致智能推薦系統(tǒng)時常出現(xiàn)“形式匹配而實質(zhì)偏離”的錯位現(xiàn)象。再次，硬件設施的梯度化差異，算力資源分布不均形成技術應用差別。發(fā)達地區(qū)可部署GPU集群支持復雜模型運算，而一些欠發(fā)達地區(qū)的基層黨組織受限于終端設備性能，只能運行簡化版算法，導致黨建工作數(shù)字化進程的不平衡發(fā)展。一些基層地區(qū)還面臨智能化轉(zhuǎn)型的“最后一公里”困境，存在基礎設施與人才儲備失衡等問題。

第二，數(shù)據(jù)治理：信息生態(tài)構建中的結(jié)構性矛盾。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性問題。日常黨建數(shù)據(jù)涉及思想?yún)R報、組織生活記錄等非結(jié)構化內(nèi)容，其采集標準不統(tǒng)一導致信息碎片化。部分基層單位為提升系統(tǒng)評分，選擇性錄入正向數(shù)據(jù)，造成“數(shù)據(jù)美化”現(xiàn)象，使得算法訓練集與真實情況存在系統(tǒng)性偏差。其次，隱私保護與數(shù)據(jù)利用的邊界沖突。黨員行為軌跡、網(wǎng)絡言論等信息的持續(xù)采集，引發(fā)個人信息過度暴露風險。如何在輿情分析、廉政監(jiān)督等數(shù)據(jù)利用需求與黨員隱私權保護之間建立動態(tài)平衡機制，成為技術嵌入必須解決的倫理難題。再次，數(shù)據(jù)孤島與協(xié)同共享的體制障礙。黨組織系統(tǒng)內(nèi)部存在垂直管理部門與橫向協(xié)作單位間的數(shù)據(jù)壁壘，跨系統(tǒng)接口標準不統(tǒng)一導致難以實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，制約黨建資源整合效能的最大化。

第三，制度規(guī)范：技術應用與制度建構的調(diào)適難題。首先，技術標準體系具有滯后性?，F(xiàn)有黨建信息化標準多針對傳統(tǒng)IT系統(tǒng)制定，缺乏對機器學習模型、區(qū)塊鏈存證等新技術的適配性規(guī)范。算法備案、系統(tǒng)審計等監(jiān)管要求尚未形成統(tǒng)一框架，導致同類技術在不同地區(qū)的準入規(guī)則存在差異。其次，人工智能技術介入決策流程可能影響和改變傳統(tǒng)權力運行原則。如智能推薦系統(tǒng)對干部選拔、評優(yōu)評先等環(huán)節(jié)的介入，既可能提升決策科學性，也可能會因算法控制權的集中化傾向影響決策。再次，責任追溯機制存在模糊地帶。當算法決策出現(xiàn)失誤時，黨務工作主體責任、技術開發(fā)責任、數(shù)據(jù)提供責任的界定缺乏明確依據(jù)。這種責任真空狀態(tài)易導致“技術背鍋”或“人機互諉”現(xiàn)象，影響問題整改的時效性與精準性。

第四，倫理風險：人機關系重構中的價值沖突。首先，技術依賴與主體性弱化風險。過度強調(diào)智能系統(tǒng)的管理效能，可能使黨務工作者陷入“數(shù)據(jù)崇拜”誤區(qū)。如將黨員學習教育簡化為學習時長統(tǒng)計，把學習質(zhì)量等同于線上簽到率，這可能造成黨員主體性弱化。同時，年輕黨員與老黨員的數(shù)字鴻溝和代際認知差異可能影響組織凝聚力的有效維系。其次，技術異化對黨內(nèi)政治文化的影響。當智能系統(tǒng)成為黨員教育的主要載體時，如何防止技術中介性削弱人際直接交流的政治溫度，成為亟待解決的實踐課題。部分單位將人工智能簡單等同于效率提升工具，忽視其在增強黨的政治領導力、思想引領力、群眾組織力、社會號召力方面的深層價值，這種功利化應用傾向易導致技術嵌入與黨建工作核心目標的脫節(jié)，形成“有智能無智慧”的形式化創(chuàng)新。最后，技術中立性與價值取向的沖突。技術供應商可能通過數(shù)據(jù)標注規(guī)則、特征權重設置等隱蔽方式影響系統(tǒng)輸出結(jié)果，對黨的政治和思想建設構成潛在危險。

“人工智能+黨建”的五維協(xié)同發(fā)展路徑

人工智能賦能黨的建設是一項系統(tǒng)性工程，通過政治保證、技術創(chuàng)新、倫理約束、人才驅(qū)動、制度保障的五維協(xié)同，人工智能將成為新時代黨的建設高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略引擎，為推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供有力支撐。

第一，加強對“人工智能+黨建”的頂層設計和導向把控，筑牢數(shù)據(jù)主權與信息安全防線。一是要將人工智能納入黨的建設工作數(shù)字化建設總體規(guī)劃，明確“黨管數(shù)據(jù)、黨管算法”原則，統(tǒng)籌技術研發(fā)、場景落地與風險評估。二是要強化政治引領與技術治理的深度融合，通過自然語言處理（NLP）實時分析黨內(nèi)文件、會議記錄、黨員言論，自動生成政治立場偏離度預警報告。推行“紅色AI認證”制度，對應用于黨建場景的算法模型進行政治合規(guī)性審查，重點檢測其輸出內(nèi)容是否符合黨的理論和路線方針政策，確保技術工具與政治目標的高度一致性。三是建立黨內(nèi)數(shù)據(jù)分級分類管理體系，核心黨務數(shù)據(jù)（如組織決策、干部檔案）僅限國產(chǎn)化AI系統(tǒng)安全調(diào)用。建立自主可控的AI安全防護體系，實現(xiàn)黨務數(shù)據(jù)全生命周期可追溯、防篡改，重點防范敵對勢力通過AI模型后門竊取情報或?qū)嵤┱J知滲透。嚴格遵循黨和國家有關保密規(guī)定，確保黨員數(shù)據(jù)在AI訓練與應用中的最小化使用與匿名化處理，使數(shù)據(jù)達到“可用不可見”的效果。

第二，以技術創(chuàng)新推動構建自主可控的智能黨建工作系統(tǒng)。一是明確核心技術攻關方向。聚焦“卡脖子”環(huán)節(jié)，重點突破中文語義理解、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析、小樣本學習等關鍵技術，研發(fā)適配黨務場景的專用大模型，替代依賴境外技術的通用模型。努力構建黨建專用大模型生態(tài)，以中文語義理解為核心，訓練覆蓋黨史文獻、政策法規(guī)、基層案例的垂直領域模型，支持智能問答、文件起草、輿情研判等高頻需求。二是支持場景化應用設計。在決策支持層面，開發(fā)黨內(nèi)政策模擬推演平臺，整合社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)與黨的建設工作案例庫，通過強化學習預測政策實施效果，生成風險預案與優(yōu)化路徑。在執(zhí)行監(jiān)督層面，開展AI驅(qū)動的基層工作效能評估系統(tǒng)，自動抓取黨建任務進度、群眾反饋等數(shù)據(jù)，構建動態(tài)績效畫像并識別形式主義傾向。在服務創(chuàng)新層面，運用生成式AI創(chuàng)建虛擬黨建指導員，提供24小時政策解讀、理論學習輔導，通過情感計算技術增強交互真實性與親和力。三是推進平臺化整合與標準化建設。建設全國一體化“智慧黨建云”，統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口與算法標準，支持省市縣三級黨組織高效協(xié)同，破解信息孤島與重復建設難題。

第三，構建倫理規(guī)范、平衡好數(shù)據(jù)安全與人文關懷關系。一是遵循人本導向的技術倫理框架。制定黨建AI倫理工作指南，確立“人類主體性、技術輔助性、決策可解釋性”原則，要求AI輸出結(jié)果必須標注置信度區(qū)間，關鍵結(jié)論需經(jīng)人工復核方可生效。二是推動算法透明與公平性約束。推行黨建AI算法備案制度，核心模型（如黨員評價、干部選拔）要公開決策邏輯框架，接受紀檢監(jiān)察部門審核。建立算法偏見監(jiān)測與矯正機制，定期評估黨員評價、民意分析等模型在性別、年齡、地域維度的公平性，修正潛在歧視性輸出。界定人機協(xié)同責任，建立AI失誤追溯與問責機制，劃定技術應用的禁止領域（如最終決策權、黨內(nèi)紀律處分）。三是推動黨建工作與科技融合創(chuàng)新。將紅色基因編碼入AI底層邏輯，在模型訓練中強化語料權重，確保技術工具內(nèi)在政治取向與黨的創(chuàng)新理論、黨的重大部署同頻共振。

第四，培育復合型黨建AI專業(yè)化人才隊伍。一是探索專業(yè)化培養(yǎng)模式。在黨校系統(tǒng)增設“AI+黨建”交叉學科，培養(yǎng)兼具政治素養(yǎng)與AI通識能力的黨務工作人才。二是建立能力提升機制。建立省級以上“黨建AI實訓基地”，編制《黨員干部AI素養(yǎng)標準》，將數(shù)據(jù)解讀、模型評估、風險識別等AI技能納入黨員干部能力考核指標體系。三是建立激勵扶持政策。建立專項基金，對基層自主研發(fā)的輕量化應用（如流動黨員管理系統(tǒng)、鄉(xiāng)村全面振興AI助手）給予政策、資金扶持，并支持推廣使用。在省市級黨委配備具備AI專業(yè)背景的專職干部，負責統(tǒng)籌技術規(guī)劃、倫理審查與跨部門協(xié)同，破解政治邏輯與技術邏輯的融合障礙。

第五，構建可持續(xù)發(fā)展的支撐體系。一是完善黨內(nèi)政策法規(guī)。將AI技術研發(fā)與應用納入黨內(nèi)法規(guī)體系，明確數(shù)據(jù)權限、算法倫理與責任邊界。完善國家有關法律法規(guī)，從國家層面規(guī)范技術研發(fā)、資金投入與安全審查。二是推動動態(tài)迭代升級。構建黨建AI發(fā)展指數(shù)，每年發(fā)布技術成熟度、制度完備性、群眾滿意度等多維度評估報告，作為政策調(diào)整的核心依據(jù)。三是優(yōu)化資源投入。國家支持關鍵技術攻關與試點項目，引導社會資本參與基層智能黨建場景建設。建設國家級“黨建AI開源社區(qū)”，共享算法模型、數(shù)據(jù)集與成功經(jīng)驗，降低技術應用門檻。四是提升國際話語權?？偨Y(jié)中國“AI+黨建”實踐經(jīng)驗，探索政黨建設人工智能應用的新模式，為推進人工智能時代世界執(zhí)政黨建設提供啟示和借鑒。還可通過“數(shù)字絲綢之路”推動智能黨建技術對外交流合作，增強發(fā)展中國家政黨對中國治理模式的理解與認同。

（作者為寧波大學馬克思主義學院教授）

【注：本文系國家社會科學基金哲學社會科學領軍人才重大項目（項目編號：23VRC093）的階段性成果】

【參考文獻】

①翟曉舟：《“人工智能+黨建”為黨的建設助力賦能》，《學習時報》，2019年9月6日。

②黃相懷：《從“相加”到“相融”：“人工智能+黨的建設”芻論》，《社會治理》，2022年第7期。

責編/谷漩 美編/王夢雅