习近平主席在致国际人工智能与教育大会贺信中指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”随着人工智能技术的迅速发展，在全球范围内引发了各国在战略和政策层面的加速行动。2017年，加拿大发布了首个国家级的人工智能战略，以加强加拿大在科学研究、人才汇聚和政策领导力方面的优势和影响力。同年，日本制定了《人工智能技术战略》，旨在通过人工智能技术实现“超智能社会”。2018年，德国发布了《人工智能战略》，并在2020年进行了更新，增加了新的资金投入和行动计划。2019年，美国发布了《人工智能倡议》，并在2019年、2023年更新了《国家人工智能研发战略计划》，旨在巩固美国在该领域的领先地位。此外，韩国也在2019年发布了《人工智能国家战略》，英国则在2020年、2021年先后发布了《国家数据战略》《国家人工智能战略》，旨在通过战略联动发挥英国在技术创新和治理方面的优势。面对新技术的蓬勃发展，我国早在2017年就发布了《新一代人工智能发展规划》。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会又提出八项治理原则，以发展“负责任的人工智能”。近年来，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等文件陆续出台，为生成式人工智能的发展提供了政策保障。如何把握人工智能技术发展带来的重大机遇，发掘其在提升国家治理能力、优化公共服务、促进经济社会发展中的巨大潜力与实现路径，已经成为公共治理领域的重要议题，也构成了本文研究的题旨。 

　　一、治理范式的演进及面临的挑战 

　　（一）技术驱动视角下的治理范式演进 

　　治理理论作为一个多维跨学科概念，随着社会、政治和技术的演变而不断演进。近几十年，它经历了从相对简单的管理结构到更为复杂的网络化框架的变迁。如果从技术驱动的视角重新审视这一演进历程，可以发现，治理范式的变迁与生产力和生产关系的变革密切相关，不同技术条件下孕育出不同的治理范式。 

　　在前工业化时代，农业社会以手工劳动为主导，技术相对简单。以西方治理模式为例，此时的治理多依赖分权模式，如封建领主对辖区的控制。工业革命带来机器大生产，催生了工业社会。随之，中央集权的科层制治理应运而生。韦伯将其理论化为科层制，强调清晰的角色、规则和责任划分。这种治理模式以命令控制为核心，很大程度上依赖于权力中心的决策，主要任务是维持秩序、规范操作和提供基础公共服务，与工业社会追求标准化、规模化生产的需求相适应。 

　　第二次世界大战后，电力、内燃机等技术进步推动经济腾飞。但20世纪七八十年代，奉行凯恩斯主义的西方国家陷入“滞胀”困境，新自由主义抬头，政府失灵理论和公共选择理论兴起，人们开始反思科层制的低效与市场机制的优势。在此背景下，强调竞争、绩效导向、顾客服务和管理创新的“新公共管理”（NPM）理论应运而生，主张政府采用企业经营理念，通过引入市场机制提高效率和回应性。这一转变与当时新自由主义盛行、私有化浪潮兴起的大背景密不可分。然而，过度强调效率也引发了对公共责任和公共利益的忽视，重新强调公共价值、公共伦理和社会创新的后新公共管理理念随之兴起，反映出人们对“新公共管理”片面追求经济效率、忽视社会公平正义的反思。 

　　 进入信息时代，互联网特别是移动互联网的普及，极大增加了社会运行的复杂性，也为公众参与公共事务提供了前所未有的便利。传统等级化、中心化的治理模式难以应对日益增多的非结构化问题和多元化诉求，转向以网络化、协同化为特征的治理成为必然趋势。应运而生的治理网络理论强调利益相关方广泛参与，通过伙伴关系与协作应对共同的社会问题。随着全球化加剧，气候变化、金融危机、传染病等跨国性、系统性风险频发，单一政府和传统科层制难以独立应对如此复杂的挑战。适应性治理模式开始受到关注，其强调分散、多中心的治理结构，依靠持续学习与动态调整来应对不确定性。“反脆弱”理念则进一步指出，面对“黑天鹅”事件的冲击，治理系统不应只是恢复到原有状态，而应从压力中学习成长，不断提升韧性和适应能力。这些新兴理念体现了人类社会应对日益复杂多变环境的探索。 

　　随着大数据、人工智能、区块链等新技术在21世纪迅猛发展，社会步入数字化时代。海量数据的积累为科学决策提供了前所未有的依据，人工智能能够极大提升决策制定和执行的效率，区块链技术则有望破解数据孤岛难题，提升治理的协同性与透明度。随之兴起的是开放治理、数字治理等新理念，主张利用新技术推动政府开放数据，加强社会协同，实现多方参与、共建共治。但数字鸿沟、隐私安全、算法歧视等新问题也随之而来，对传统治理模式形成新的挑战。数字化治理需要平衡这些机遇和挑战，确保公众利益和公共价值得到维护和增强。 

　　纵观治理理念与模式的演进历程，技术进步始终扮演着关键的推动力角色。从农耕时代的简单分权，到工业时代的科层节制，再到信息时代的网络协同，每一次技术革命都深刻重塑了人类社会的生产和生活方式，进而对治理理念和治理模式产生广泛而深远的影响。历史的车轮滚滚向前，不同时代的治理范式交相叠加，既非简单的线性进化，也非彼此完全割裂，而是在“技术—社会”共生演化中不断积累、交融、创新，逐步形成一个开放多元的治理图景。同时，随着不同学科理论方法如经济学、社会学、信息学等不断引入，交叉融合，治理研究视野不断拓展，分析工具日益丰富，有力推动了治理理论的深化发展。 

　　（二）传统治理模式面临的挑战 

　　传统治理模式在解决社会、政治和经济问题方面积累了丰富的经验。然而，随着社会结构日益复杂、技术飞速发展以及全球性问题不断涌现，这些传统模式的局限性日益凸显，越来越难以适应当今复杂多变、高度互联的社会环境。 

　　第一，传统治理模式存在相对的静态性路径依赖。它们往往建立在一组稳定的假设和条件之上，强调规范性、稳定性和可预测性。在人工智能和大数据的推动下，社会技术环境呈现出高度动态性和不确定性。面对瞬息万变的现实，传统治理模式的静态性和僵化性容易导致治理失灵和低效，难以应对快速变化的环境。 

　　第二，传统治理模式侧重于纵向集权结构，如政府或企业内部的层级体系。这种结构通常以一种自上而下的方式进行决策，资源分配通常由上层权力机构决定，信息的不对称和孤岛效应亦在纵向集权与横向部门割裂状态中凸显。同时，这种结构缺乏足够的灵活性和适应性，往往忽视了横向的社会参与和多元利益的整合。 

　　第三，传统治理模式在某种程度上受到技术决定论的影响，存在“工具理性”偏向。这种偏见在人工智能时代更加明显。人工智能技术本身就具有浓烈的工具理性色彩，从而过分强调工具和方法的作用，忽视了人的主体性和社会文化因素。殊不知，人不仅是工具和方法的使用者，更是具有独立思考和价值判断能力的主体。工具理性的偏颇可能造成决策过程中人文关怀和伦理考量的缺失。而过度依赖技术决定论的治理模式也往往导致伦理和价值滑坡，引发数据歧视、隐私侵犯等一系列社会和伦理问题。 

　　第四，传统治理在一定程度上存在学科隔离与知识孤岛。尽管治理本身是一个跨领域的综合性命题，但传统治理研究往往局限于特定学科（如政治学、经济学、社会学等）的视角和方法，忽视了其他学科可能提供的有益洞见。这种内部性逻辑闭环以及不同治理领域的“知识孤岛”，容易陷入治理失灵甚至治理真空的困局。 

　　第五，传统治理模式尚未很好地解决短期效应与长期视野的失衡性矛盾。诸如，在经济周期下行、选举周期来临之际，政治家往往倾向于采取短期政绩工程和讨好选民的策略，而忽视了如气候变化等长期的社会环境影响。再如，在应对突发事件时，传统治理模式常流于应急响应，缺乏长期战略规划和风险评估，难以对复杂多变的社会问题作出前瞻性应对。在人工智能时代，伴随着技术迭代周期缩短和数据井喷，这种短期化倾向进一步加剧。久而久之，治理视野狭窄、头痛医头的弊端日益积累，不仅影响了治理的全面性和深度，也埋下了风险累积、不可持续发展的隐患。 

　　二、新质多要素驱动下生成式治理的样态可能 

　　传统治理无论是在公共还是在私营部门都依赖于事先设定的规则、结构和过程，其核心在于如何制定和实施决策，以确保组织和系统的有效、透明、公正。面对日益复杂的全球性问题、技术变革和多变的社会环境，传统的治理机制愈发僵化，亟须治理理念和方式的变革。生成式人工智能通过处理海量数据，模拟预测复杂系统行为，生成涌现新策略方案的能力，为治理提供了新路径。 

　　（一）驱动生成式治理的新质要素 

　　生成式人工智能的独特优势得益于三大关键要素的协同推动：大模型、大算力和大语料。这三者不仅各自发挥独特功用，更在相互作用中产生协同效应，共同驱动生成式人工智能在更广泛场景中的发展应用，为生成式治理奠定坚实基础。 

　　 第一，生成式大模型算法构建了生成式治理的人机协同框架。人工智能研究的正式开启肇始于1956年达特茅斯会议，AlphaGo的社会影响和深度学习技术的应用引领人工智能研究进入高潮阶段。然而，深度学习虽在诸多任务上表现优异，但也暴露出泛化能力不足、推理能力薄弱等局限，尤其当训练任务与应用任务不完全一致时，模型泛化性大打折扣。在这样的背景下，生成式大模型逐渐崭露头角。与备受关注的判别式模型不同，生成式大模型（如GPT系列）主要依赖预训练技术，通过自监督学习从海量数据中生成知识。Transformer架构的自注意力与多头注意力机制，使模型能捕捉输入数据中的远距离依赖关系，揭示看似疏远的事物间的隐秘联系。在预训练的基础上，模型还可针对具体任务进行微调，实现治理领域的专门化应用。微调为特定场景治理工具的构建提供了技术基础和实现路径。 

　　第二，强大算力基础拓展了生成式治理的人机互动张力空间。在大模型迭代的技术环境下，算力的重要性尤为凸显。强大算力支撑着更为复杂、高维度的模型运行，实现更精准的预测、更广泛的应用和更高效的决策。人机互动“张力空间”的拓展，不仅指模型算法的计算能力，更涉及其应对现实复杂问题的适应性与创新性。随着算力提升，模型迭代优化更快，能处理的数据类型和数据量更多，从而更准确捕捉和反映现实世界的复杂性。大算力已成为生成式大模型发展应用的根基。以GPT-4为例，其模型参数达1.76万亿，训练数据规模13万亿token，训练成本高达数百万美元。预测显示，为在人工智能领域取得突破，计算资源和资金需求还将呈指数级增长。 

　　 第三，海量数据基础提供了生成式治理的丰富训练场景与无穷可能。既往，数据被视为事实的固定记录，是构建信息和知识的基石。数据信息的体量、维度、模态等限制了我们在数字空间重塑现实世界的能力，钳制了数字时代变革中治理创新的想象力。而生成式人工智能作为当代技术进步的前沿领域，以其独特的学习生成机制和革命性影响，使治理方式的颠覆性变革成为可能。生成式人工智能将数据转化为动态自适应的流程，通过自我学习优化，自动识别提取数据中的模式结构，不仅复现已有信息模式，更能创造前所未见的全新信息，颠覆了我们对信息不变性、确定性的传统认知。它突破了传统算法局限，能深入挖掘、分析和理解空前规模与复杂程度的数据，用复杂性思维取代线性因果思维，借助大模型在海量数据中发现隐藏的复杂关联。随着模型学习迭代，同一数据集可能产生不同解释和洞见，过往数据的复用和再分析在生成式大模型时代愈发重要，基于经验数据的复用、再辨识和动态学习更新，成为一种新常态。 

　　（二）生成式治理的核心要义 

　　 一言概之，生成式人工智能以独特的学习生成机制，不仅重塑了我们对数据信息的认知，而且重构了我们对“知识”的定义及其生成方式的认知，更深刻影响着治理的本质、结构和过程。因此，生成式治理是基于生成式大模型驱动的知识生产方式革命的结果，是知识生产方式变革的重要组成部分。生成式治理的核心在于“生成式”（Generative）。这一概念源自生成式人工智能，尤其是当前备受关注的生成式预训练大语言模型（Generative Pre-trained Transformer，GPT）。传统的机器学习模型大多基于判别式方法（Discriminative Approach），通过学习输入和输出之间的映射关系，对新样本作出判别。而生成式方法（Generative Approach）则试图学习数据的内在生成机制，从隐空间（Latent Space）中采样生成与训练数据分布相近的新样本，通过注意力机制（Attention Mechanism）对全局语义和上下文信息进行建模。 

　　作为一种全新的治理范式，生成式治理以大语言模型为代表的生成式人工智能技术为基础，通过全域数据感知、跨域知识萃取、多情景策略创生，对公共事务治理中的决策制定和执行优化进行系统性赋能，在“人—机—物”交互协同中持续进化、涌现创新，以应对日益复杂的治理环境，提升国家治理体系和治理能力现代化水平。因此，生成式治理是一种具有动态性、适应性、数据驱动特征的决策制定和执行过程，是一种崭新的治理范式。 

　　生成式治理之所以具有革命性的意义，其根源在于依托生成式大模型的技术路径，基于人类社会全语料所生成的治理方案，有别于传统基于个体的治理方案。传统治理往往遵循固定路径，依赖预设规则；生成式治理的突破在于，它不再满足于既定规则，而是通过对全语料内在关联的生成式挖掘，试图洞察治理问题的深层规律和生成机制。通过持续学习治理实践的海量多模态数据，生成式治理模型能够透过纷繁表象把握事物本质，在看似无关的隐空间中发掘高维关联，进而生成既合理可行又出人意料的决策方案。生成式治理强调对当前数据的持续分析、学习和生成，犹如亿万人脑共同参与决策，这改变了政策制定的信息来源和质量，使政策更加数据驱动和客观，在某种意义上符合了“以证据为基础的政策制定”的理念。 

　　因此，生成式治理绝非仅是技术进步的简单应用，还是新技术、新理论、新实践交融的复合体。区别于单纯应用算法模型解决特定问题，生成式治理的特点在于以数据和模型为基础，通过复杂计算和“思维链”推理，将传统的“分析—决策—执行”线性流程转变为更加动态、适应性强、参与性广的决策涌现过程，生成新的治理策略、规则和方案。 

　　具体来看，生成式治理呈现出如下特征。其一，生成式治理强调数据的中心地位，数据不再只是决策参考，而是上升为决策核心。政策制定者利用海量实时数据进行精准分析，预测未来趋势，制定更加个性化的政策。其二，生成式治理重视算法和机器学习在决策中的作用。有别于传统决策模型对人类直觉和经验的依赖，生成式治理借助算法从大数据中挖掘深层模式和规律。其三，生成式治理注重公众参与和协作。在数字化时代，公众不再是被动的信息接收者，而是积极参与政策制定、监督和执行的主体。生成式治理利用社交媒体、在线论坛、移动应用等数字工具，加强与公众的互动合作。 

　　可以说，生成式治理标志着从传统经典治理到大模型时代公共治理的革命性转型，反映了对治理理念和方法的根本性重估与更新。它融合了历史积淀的治理智慧与当下的技术前沿，旨在创造一个更加高效、公正、透明的公共管理系统。它昭示了这样一个核心理念：将分散在不同时空、领域和层级的数据知识整合为群体智慧，生成跨越时空界限的治理之道，从而实现从个体化、局部化走向全局化、整体化的范式转移。在大模型时代，生成式治理不仅改变了治理对象和方法，更深层次地重塑了我们对治理的整体认知和预期。过去，我们总是试图通过规范程序来控制不确定性和复杂性。而生成式大模型机制则允许我们以更加开放动态的视角审视治理，认识到在一个不断变化和发展的世界中，治理不仅需要规范控制，更需要创新适应。 

　　（三）生成式治理下的政府治理形态 

　　以大语言模型为典型代表的生成式人工智能，正通过自监督学习、少样本学习、创造性生成、可控交互等独特技术优势，为政府角色定位、决策机制、管理方式等治理要素注入革命性力量，由此开启一场“内生于技术、外溢于形态”的治理范式系统性重塑。随着机器从“感知智能”跃升为“生成智能”，从工具辅助走向主动赋能，人类对客观世界的洞察、对未知问题的应对、对美好社会的想象都将突破认知藩篱，激发无限可能。 

　　生成式人工智能赋能下的政府角色蜕变，是治理形态变革的重要维度，而生成式预训练大模型技术为政府角色转型提供关键驱动力。其突出特征在于通过自监督学习，从海量非结构化数据中习得跨领域知识，进而具备了类似人类的语言理解和知识运用能力。将其应用于公共治理，意味着政府可借助机器阅读理解、信息抽取、观点生成等功能，高效梳理和汇聚多元利益诉求，并交互式地创生兼顾各方的政策方案。由此，构建包容性的协同治理平台成为可能。同时，由大模型衍生的自然语言处理技术，使得政府与社会沟通的门槛大幅降低。无论是政策解读、民意倾听，还是公众参与、共识达成，AI+人工的双向互动都将成为“新常态”。治理权力从国家机器回流社会，政府与民众的共情、共识、共治得以真切发生。 

　　在决策机制变革上，生成式大模型所独具的少样本学习、多任务学习等优势，使其能够从少量案例中快速归纳决策规律，并将经验迁移至新的政策场景中。相较于传统系统，这种广度学习使决策考量更加全面立体。基于大模型衍生的因果推理技术，则可帮助政府透过数据表象洞悉问题的细微差异和内在机理，有的放矢地预判政策效果。而受控文本生成、对话式交互等功能则可辅助政策制定者权衡利弊，优化论证逻辑，让决策过程告别“拍脑袋”。更引人注目的是，创造性的想象力正逐步从人类专属走向人机共享。大模型所具备的类比推理和涌现能力，能够在已知信息的基础上衍生、创造出崭新的关联和方案，弥补潜在盲点和经验局限。 

　　管理方式的精准化、个性化，同样得益于生成式范式所特有的语境感知和交互生成能力。一方面，将管理对象从“平均人”拓展为“千人千面”的差异化个体，对精细化治理提出了新要求。大模型基于往昔的行为轨迹、语音语义等海量非结构化数据，可能对每一位公民进行360度刻画，揭示其独特的认知框架、价值诉求、行为模式，进而匹配个性化的政策组合，实现“精准滴灌”式的资源配置和服务供给。另一方面，管理手段也从“一刀切”走向“弹性适配”。得益于大模型所衍生的可解释机器学习技术，历史上作为“黑盒”的政策工具如今可视、可述、可控，并能对实时反馈作出动态调整。在人机协作中，政府治理将从“要我服从”走向“我要参与”，刚性约束更深入地让位于柔性引导，最终实现治理对象从被动的“管制者”到主动的“赋权者”的蜕变。 

　　诚然，以大语言模型为代表的生成式人工智能虽为政府治理变革提供了“新引擎”，但其赋权于民的技术特性，也对传统国家治理体系提出了挑战。大语言模型所独具的知识萃取、策略生成等能力使得洞见发现和方案创制的权能一定程度上从政府垄断走向社会化分布，这可能导致权力重心的下沉和治理主体的分散。借助开源的AI工具，各类社会主体皆可参与到治理议题的定义、分析、求解之中。相较于政府的有限算力，分散的民间力量运用生成式大模型“自下而上”所涌现的治理智慧，其规模之大、速度之快、多样性之丰，往往更能精准回应多元社会的复杂诉求。这无疑对政府在议程设置和政策主导方面形成挑战。同时，AI所倚重的去中心化知识库也可能与政府意志产生张力。 

　　而在大模型技术加持下，政府对社会运行的洞察、预判、调节能力空前提升，生成式的数字孪生系统让政策制定有了“沙盘推演”的空间，因果推理揭示事物运行的内在规律，场景模拟精准预判政策效果，进而形成对治理实践的实时优化闭环。当感知数据从粗放走向精准，信息反馈从滞后走向实时，政府掌控的“看得见的手”将无所不在、无微不至。这意味着，国家权力正悄然从显性管控走向隐性引导，从直接干预走向参数设计和算法规制。在这个过程中，政府角色虽从指挥者让位于协调者，但其善治的能力却在分散与集中的辩证互动中得以升华。 

　　与此同时，也要清醒认识到，生成式治理对传统国家—社会关系的重构绝非一蹴而就，而是充满张力与博弈。大语言模型所倚重的去中心化知识库，其价值取向未必一致。算法推荐、信息过滤所导致的“茧房效应”，也可能加剧群体对立与社会撕裂。面对观点碎片化、利益差异化的挑战，政府需拿出更大的包容性和耐心，在均质化管理向差异化服务的过渡中寻求新的平衡。面对权力下沉的挑战，政府需以智慧和勇气拥抱变革。在分散赋权的时代语境中，规避以层级节制的刚性应对逻辑，积极搭建包容开放的协同治理平台，以技术和制度创新回应时代之问。运用元规则设计、智能合约等非强制性手段，可调节各方利益，引导生成式决策走向理性均衡。 

　　三、生成式治理的运行机理 

　　生成式大模型作为变革性治理工具，其核心优势在于能够实时分析处理数据，为解决复杂问题提出恰当、高适应性的解决方案。它不仅是决策辅助工具，更是能在组织内部生成知识、洞察和策略的生态构件。它以仿生学和哲学深度融合的方式，将知识和策略从数据洪流中涌现，体现了非线性的复杂适应系统特性，为组织战略规划、日常管理，特别是在危机场景下的短板处理，提供即时有效的决策支持。 

　　借助于自组织、适应性和进化等生物学原理，生成式治理能够在组织内部产生和进化知识，指导战略的自发生成和优化。在日常管理中，可以通过持续分析组织运行数据，帮助管理者了解组织的运行状态，发现潜在短板及问题并及时调整优化。它还将工具理性与价值理性结合，通过技术中介实现治理目标最优化，同时确保决策过程的伦理正当性和社会责任。这种机制和作用，不仅是技术应用，更是组织智能化的体现，是一种深入组织细胞层面的治理革新。 

　　（一）源于知识生成式“涌现”的生成式治理 

　　涌现是一种从无序到有序的转变，是多层次尺度上互动整合产生的新的不可预测行为或模式，长期以来一直是生物进化的核心概念。近年来，随着人工智能和计算机科学的发展，这一机制也逐渐被应用于技术和社会治理领域。生物进化中的涌现机制源于个体与环境之间相互作用。通过自然选择，种群中的个体根据其适应度筛选，逐渐演化出更有利于生存的特性。这种不断的自组织自适应是涌现的核心要素，使复杂生态系统能在变化的环境中保持稳定和韧性。 

　　然而，将涌现机制应用到人工智能领域时，其内涵和应用场景发生了根本性变化。在生成式人工智能中，涌现不再仅是自然选择的结果，而是通过算法和数据驱动的模型进行的有意识的设计和优化。这使得人工智能能够在处理复杂任务时表现出与生物相仿的自适应和创新能力。生成式大模型作为人工智能的重要分支，特别体现了这种涌现机制的应用。通过大量数据训练，生成式大模型能学习并模拟复杂的数据分布，产生与真实数据相似的新数据。这一过程类似于生物进化中的模拟和创新，但更侧重于技术和应用的实际需求。 

　　 在探索治理的新形态时，我们必须首先理解知识如何在生成式环境中“涌现”。在治理和决策环境中，涌现现象表现出的“生成式思维”本质是利用算法和大数据来产生新的知识和策略。在传统治理模式中，知识的产生往往是线性的和累积的，建立在过去的经验和已有数据之上。但在生成式环境中，知识不再仅基于历史，而且能实时地从海量数据中产生和演化。这种知识的生成过程更加动态，能更好地适应和响应外部环境变化。例如，当公共组织面临新的挑战或问题时，它不再完全依赖于以往经验或策略。借助生成式大模型，组织可以利用现有的数据来模拟不同的策略和方案，从中选择最佳解决方案。这种结合了数据客观性的和算法创新性的决策过程既科学又灵活。此外，生成式决策不仅仅是对问题的反应，更注重未来预测和规划。通过深入分析数据，组织可以预测未来可能出现的问题和挑战，从而提前制定策略，确保治理的稳定和有效。 

　　生成式治理的核心可能性在于知识的生成式涌现。知识的生成式涌现机制打破了传统线性思维模式，重塑了知识边界，使跨域交融触发无学科知识涌现，昭示了一个新的“知识高地”。这片高地可观察到的不仅仅是知识的广度，更是其深度与综合性。有别于传统个体经验的峰值，知识高地更像是集体智慧的结晶，经由数千年的人类智慧沉淀而成。借助生成式大模型，我们不再局限于某一领域或研究方法。这些模型能够深入探索交叉领域知识，整合多方研究成果，构建起宏观而稳定的知识体系。其强大之处不仅在于吸纳与存储知识，更在于深度挖掘、模式识别和预测未来趋势的能力，为政府部门提供了更具开放性、创新性和前瞻性的决策方式。 

　　（二）生成式治理中的生物学原理：自组织、适应性和进化 

　　 自组织作为生物系统和生成式治理中的核心机制，具有多层次、多维度的应用解释。在生物系统中，自组织涉及从分子到细胞，乃至生态系统的多种层次。例如，蛋白质折叠是一种基础的分子层面自组织过程，通过局部相互作用达到全局稳定。在更宏观层面，生态系统通过食物链、共生关系等多样的相互作用实现自我组织，维持生态平衡。与此相似，在生成式治理中，自组织也具有多层次性。单一的数据点可能通过算法整合成更高级别的信息结构，这是一种“自底向上”的过程，强调系统内部成员的相互作用和协同性。进一步说，自组织的核心在于局部与全局之间的动态平衡。在生物系统中，单个细胞通过与周围环境和其他细胞的相互作用维持其功能，从而影响整个生物体的健康状态。同样，生成式治理中，个体决策行动通过数据喂料和算法迭代被整合到全局治理策略中，形成从局部到全局的自组织机制。 

　　 适应性是生物系统持续发展和稳定的关键因素，也是生成式治理运行机理的重要单元。在生物系统中，适应性主要通过基因突变和自然选择来实现，使得物种能在复杂多变的环境中生存繁衍。这一过程不仅是物种与环境之间的单向适应，更是一个动态的相互作用和影响过程。与生物系统的适应机制相对应，在生成式治理中，适应性通过持续的数据喂料和经验性累积来达成。这一过程涉及多维度的信息处理和决策制定，包括但不限于社会、经济、技术和环境等多个方面。大模型的适应性机理是通过数据喂料积累来引导与激发“量变引起质变”的过程。本质上讲，大模型由于拥有宏大体量的数据和信息，已经基本具备质变“涌现”的潜能，但引导大模型产生这种质变则需要基于多轮对话的“互动式精调”。持续的数据喂料和算法迭代为生成式治理提供了一种“实时反馈机制”，使大模型能够快速检测需求变化，从而调整治理策略。这是一种全局优化和多目标协同的过程，综合考虑准确性、鲁棒性、可解释性和数据效率等大模型治理策略生成的多方面指标，以实现更高层次的适应性和泛化能力。 

　　进化是生物系统和生成式治理的另一共通之处。生物学中，进化是持续的动态过程，通过自然选择、遗传变异和环境适应等机制，种群不断地进行改进和优化。进化过程使生物能适应不断变化的生态环境，并在竞争和合作中脱颖而出。同样，在生成式治理框架下，进化与演化同样起到关键作用。具体而言，生成式治理通过基于对话的互动式精调来实现治理模式和策略的持续改进，这种进化是持续迭代的过程，面向不同需求涉及并纳入更加丰富的因素类别，诸如社会需求、技术发展和环境因素等。通过不断地对模型或治理策略进行评估、修正和优化，适应新的场景挑战和需求。 

　　（三）工具理性与价值理性的交叠蔓生 

　　 马克斯·韦伯将理性二分为工具理性和价值理性，用于理解社会行动、社会结构以及社会变革。在韦伯的体系中，工具理性（Instrumental Rationality）通常指实现特定目标或解决特定问题的最高效的手段或方法，以结果为导向、以效率为核心。而价值理性（Value Rationality）则强调目标或任务本身的意义和价值，考虑行为的终极目的和社会、道德影响。这两种理性在传统治理模型中常是冲突或难以和谐的。工具理性常常导向于集中权力、标准化流程和量化评估，而价值理性则强调多样性、人的尊严和社会公平。工具理性与价值理性的张力导向使两者很可能处在博弈与背离状态。这种二分映射到治理领域常造成政策制定中的难题：追求哪一种理性，以及如何在两者之间找到平衡。工具理性由于披着自然科学的外衣，在现代国家治理范式中颇据主导，这与孔德所倡导的通过量化数据和逻辑推理来解释社会现象的实证主义在一定程度上类似，有趋于简化或者忽视价值理性的倾向，即通过科学化的方法试图解决所有社会问题，某种程度上忽视了社会现象内在的复杂性。举例来说，在环境政策中，工具理性可能推崇通过工业化和现代化手段快速提高生活水平，但这样往往会忽视环境保护和社会公平等“价值性”问题。反之，过度强调价值理性的政策可能会阻碍经济发展和技术进步。这种对立在许多传统治理实践中产生了一系列问题，如制度僵化、政策失效等。但随着对工具理性与价值理性间相互依赖认识的加深，这种对立已被逐渐打破。 

　　 在大模型时代的生成式治理框架下，数据不仅仅是信息，同时也承载着社会、文化和政治的意涵，工具理性和价值理性不再是相互独立或对立的，而是在复杂的社会、技术和制度环境中交织和互构。我们通过数据和算法来驱动决策时，实际上是在将这些意涵转化为行动。转化过程中，工具理性（如算法优化、数据处理）与价值理性（如数据中隐含的社会价值）不断相互作用和影响。算法的设计和运作是在人的主观能动性影响下进行的，这种设计上的偏好和价值观念会在决策逻辑中体现，并进一步影响算法的输出结果。在生成式治理中，工具理性体现为治理工具和技术的选择和使用，通常旨在提高决策的效率和有效性。然而，工具理性并非单纯追求技术上的最大化效率，还需考虑如何在实际应用中融入价值理性的考量。价值理性在生成式治理中强调治理决策中的伦理价值和社会目标，这种价值在大模型的多轮对话中不断得以演进和完善定义，在调适中确保治理过程中各种价值观能够得到表达，并影响治理策略的形成。在这样一个动态、适应与反馈调节的制度环境中，技术和价值的交融最终导向一个持续进步和适应的治理体系。 

　　四、生成式治理的实践展望 

　　审视生成式治理的功能构成与应用场景，不只是在探讨技术应用范畴，实则是在探索一种新的社会运作逻辑。这种逻辑以数据为基础，以模型为框架，以实时响应为特征，致力于打造一个更加动态、个性化和包容的治理生态，其中政策的制定和执行是一个多参与者、多层次、多维度交互的连续循环。 

　　（一）生成式治理的功能构成 

　　生成式治理的功能核心在于“生成”，即在复杂多变的公共事务环境中，通过高级数据分析和模式识别，生成预测模型、决策路径和个性化解决方案。这种治理模式能在传统决策框架之外，创造出新的治理方法、策略和公共服务形态。 

　　功能一：预测性决策生成。在生成式治理语境下，预测性决策生成是核心功能之一。它利用先进算法和海量历史及实时数据，生成关于社会、经济和环境未来状态的准确预测。这种预测不仅基于线性推理，更能处理非线性复杂性，为政策制定者提供更为精确的决策支持。例如，通过对历史经济数据的深度学习，生成式大模型可以预测就业率、通胀率、房地产市场走向等关键经济指标的未来走势，助力制定长期经济政策和调整短期经济措施。生成式治理工具的预测功能并不限于单一维度，还能进行跨领域综合分析，通过大数据的交叉验证和模型集成学习，生成更全面的社会发展景观。这种跨学科的、系统化的预测为政策制定提供了一个更加复杂但更接近现实的决策环境。 

　　功能二：响应性策略生成。该功能强调生成式大模型的自适应政策生成能力，以自动调整和提出响应社会经济变化的政策方案。其不仅包括实时数据分析，还包括对长期趋势的适应性响应。通过将观测指标作为语料“投喂”给生成式大模型，可实时分析政策执行效果，并通过自我学习迭代生成改进方案，提高政策适应性。利用自然语言处理技术进行社交媒体和公共论坛的情感分析，生成式大模型可以实时捕捉公众情绪及其对政策的反应。而在突发事件应对领域，通过对现有资源和需求的连续分析，可以生成多重较优的资源配置方案，并对变化中的突发情况进行即时响应策略的生成与调整。 

　　功能三：个性化解决方案生成。个性化公共服务是生成式治理在实际应用中的重要突破点。它依赖于高度发达的信息收集和处理能力，通过互动式对话和深度学习来细致捕捉和解析公民需求偏好，核心优势在于提供更精确和个性化的解决方案。传统中公民需求通常通过第三方机构或代表性调查间接表达，往往涉及一定程度的信息失真和需求概化。生成式治理通过实时的互动对话接口，允许公民直接表达需求。这种从源头上的精准信息抓取，避免了需求传递过程中的信息扭曲，确保需求捕捉的真实性和全面性。传统公共服务设计通常基于样本调查或历史数据推断大众需求，生成式治理则可基于全样本数据，即考虑到每一个个体的反馈和数据，实现个性化需求的精准匹配。 

　　功能四：合作治理结构生成。这是生成式治理在多方利益协调和资源共享方面的重要功能。通过以生成式大模型为基础的决策支持系统，将多样化的利益相关者带入一个协同决策环境。这不仅是在行政层面的创新，更是社会治理模式进步的体现，使政府、公民、企业和非政府组织能够在平等和透明的基础上，共同参与公共事务的管理和决策。合作治理结构生成依赖多方策略的有效联动，生成式大模型通过模拟不同参与者的决策过程，预测政策联动的可能结果，帮助制定最具协同效应的治理策略。此外，通过开放的数据接口和可视化工具，所有参与者可实时查看决策过程和结果，增加治理过程的公信力和可接受性。 

　　（二）生成式治理的应用场景 

　　 生成式治理并非仅是一种理论构想，自然科学领域已经较早地拥抱并适应了大模型带来的专业化技术治理变革。新一代人工智能催化了自然科学和工程科学大模型的加速迭代，通过整合海量数据集、完善测量、指导实验、探索数据匹配的理论空间，并与现有科学工作流程无缝集成，推动“AI for Science”范式下更加精准高效的自主科学发现。比如，在工业设计领域，Autodesk Research在2023年开发了一种生成式设计方法，以多智能体仿真捕捉建筑内人员行为，通过生成大量不同建筑布局并进行病毒传播风险仿真测试，经多轮迭代学习，产生出降低风险的设计元素，最终方案较基准设计降低了20%的病毒空气传播风险。再如气象预测领域，传统上依赖大气物理方程和雷达数据，在处理复杂多变的天气系统时常受制于计算能力和物理条件。2023年，华为“盘古”气象模型通过创新性地提出适应地球坐标系统的三维神经网络和使用层次化时域聚合策略，在精度和速度上超越了传统数值预测。再如生命科学领域，在2021年的蛋白质结构预测竞赛中，DeepMind公司的AlphaFold2模型利用图神经网络和大量的生物学数据，成功破解了困扰科学界长达50年之久的蛋白质折叠难题。此外，人工智能大模型在材料科学、能源科学、电子工程、环境科学等诸多自然和工程科学领域都有深度应用。 

　　 对比自然科学大模型实践领域，在公共事务治理领域大模型实践应用的进展尚显迟滞。随着以GPT-4.0为代表的通用大语言模型的到来，治理视域进一步拓展到通用性公共事务领域，尤其是多模态通用大语言模型，通过先进的思维链和序贯决策机制实现多步推理和决策，表现出显著的知识表征和复杂任务处理的涌现能力，对应了政策科学家在关键决策时的思维方式。它具备序列到序列能力，超越简单响应，理解生成上下文的相关反馈，能将多源输入转化为多样化输出。通过大规模数据深度学习和多轮精细对话调适，它能从海量多模态数据中提取有用信息，为公共卫生、应急响应等公共事务提供更高层次的数据驱动决策支持，提升公共事务决策效率，推动多领域交叉融合创新。因此，生成式治理能够为复杂性高、数据密集且需适应性强的决策提供支持，实现对复杂社会系统的深度理解和高效治理。 

　　（1）城市规划与管理实践。在城市规划领域，生成式治理可通过建立动态城市数据模型来实施。例如，生成式大模型辅助的GIS系统能够实时地分析交通流量、城市扩张程度和居民生活质量等关键指标，为城市规划者提供基于数据的决策支持。Text2Map Revolution则是一个利用生成式大模型在城市规划前期进行数据处理的工具，它能处理海量城市数据，为规划者提供更直观和可操作的数据视图，加速识别城市发展中的关键问题和机遇。在中国的智慧城市建设中，生成式人工智能也有广泛的应用。比如雄安新区利用其构建城市的数字孪生体，模拟城市运行状态，生成不同情境下的应对策略，辅助城市管理和决策；杭州市与阿里巴巴合作，通过生成式模型模拟城市交通流量，预测交通拥堵情况，生成最优的信号灯配时方案，大大减少了交通拥堵时间，提高了车辆的通行速度。 

　　 （2）公共卫生系统优化。在公共卫生领域，生成式治理可应用于疫情预测、资源分配和健康策略自动化生成。通过分析历史健康数据和实时监测，人工智能大模型能预测未来的健康风险，为制定应对措施提供数据支持。如Google Health等通过利用大数据和机器学习技术提高疾病预测的准确性。ITRex Group的生成式人工智能应用案例展示了如何利用机器学习算法分析医学图像等非结构化数据，以提供更个性化的患者护理和治疗方案。Babylon Health创建了一个数字健康服务，利用生成式人工智能理解患者不断变化的风险配置文件，帮助提供商在降低成本的同时提供更个性化的护理服务。Deep Genomics正在研究在庞大的遗传数据集和EMR中进行识别的模式，以便将两者与疾病标志物联系起来。在机械诊疗领域，急诊科医生运用多模态生成式人工智能生成的胸片报告，已达到了与放射科医生报告相似的临床准确性。 

　　（3）灾害预防与应对系统。生成式治理的应用可以见诸中国国家气象中心利用生成对抗网络（GAN）模型处理历史气象数据和实时观测数据，从而生成高分辨率的天气预报模型，提高了对台风、暴雨等极端天气的预测准确度，为防灾减灾赢得了时间。再如2024年6月，四川省地震局开展“人工智能地震综合预测和应用示范”活动，并顺利完成了实时地震数据处理及成像软件的部署。 

　　（4）环境保护与资源管理策略。通过监测环境指标数据，生成式治理工具能够预测环境变化趋势，生成适应性管理策略。世界自然基金会（WWF）使用的环境监测工具，能实时跟踪野生动物种群和森林覆盖变化，为制定保护措施提供科学依据。ARIES平台通过集成多源数据和模型，提供全球性的环境决策支持系统，以改善环境管理和政策制定。ClimateBert是一个针对公司报告和环境披露的分析和事实核查进行其预训练和精调的生成式大模型，已对超过200万段气候相关文本进行了预训练，其包括公司的气候报告、研究文章和新闻报道。它不仅加深了对企业环境策略真实性的理解，更为识别潜在的“漂绿”行为提供工具，在环境诉讼中有很高的实践价值。 

　　随着社会治理需求的日益复杂和多元化，生成式治理展现出广阔的发展前景和实践潜力。当前，我们已经观察到生成式治理在从智慧城市到应急响应等多个通用公共事务管理场景中的应用。未来，生成式治理的进一步发展需专注于垂直场景的优选开发，针对特定公共事务问题设计和优化决策支持系统。治理平台和工具嵌块的创新将成为提升治理质量和效率的关键，需要构建细分工具作为组件的通用事务性治理平台，这样的平台应具备高度的模块化和适应性，能够根据不同的治理需求快速调整和整合各类功能模块。如此，生成式治理不仅仅是公共管理领域的一个新兴方向，更是推动治理体系和治理能力现代化的有力工具。 

　　（三）生成式治理的实现路径 

　　生成式治理的实现路径包括三个核心步骤。一是全域感知、实时采集社会运行的方方面面数据，用以描述治理全景。二是通过图神经网络、因果推理、强化学习等算法，建立起反映系统微观机制和宏观涌现的数字孪生模型。三是在此基础上，生成式治理模型可探索政策选项组合的广阔空间，创造性地生成“超越经验、非限定域”的治理新策略。这些策略经专家论证、决策审议、政策试点等环节优化完善后，将形成制度化的治理方案。 

　　以应急管理领域为例，生成式治理可通过数据驱动、算法迭代、知识涌现，形成多情景、多路径的辅助决策方案。具体而言，该过程可分为数据输入、模型训练、策略生成三个环节。 

　　首先是全域数据的输入融合。应急管理涉及地理信息、人口分布、灾害史料、物资储备、舆情动向等多源异构数据。通过数据清洗、特征工程、语义映射等预处理，将结构化和非结构化数据统一转化为机器可读的向量表征形式，并采用图神经网络、知识图谱等技术建立起多层级、多粒度的数据关联，揭示出显性和隐性的复杂关系网络，这一步骤在传统人工智能辅助决策当中也有所体现。 

　　其次是生成式预训练大模型的迁移学习。以通用大模型为基础，引入应急管理领域的本体知识库、专家经验、预案手册等先验知识，通过持续的多任务微调形成领域适配的应急管理生成式模型。该模型一方面继承了通用大模型对自然语言和常识逻辑的理解能力，另一方面也习得了应急响应的特定技能。模型采用自回归生成、对比学习、强化学习等范式，在“情景—行动—效果”的闭环迭代中不断优化策略。这一步骤是生成式大模型所驱动的生成式治理的核心环节，有别于传统人工智能辅助决策，更区别于传统治理的决策方式。 

　　最后是多情景策略集的创生。面对应急事件的复杂性和不确定性，单一、静态的预案难以奏效。生成式治理可探索应急策略的高维组合空间，创造性地生成多情景策略集。具体包括：情景构建，即罗列各类可能的事态发展路径；策略创生，即在各情景下生成系列响应措施；效果评估，即采用因果推断模型评估不同决策组合的成本收益。策略集涵盖了从预防、准备、响应到恢复的全流程管理，可为决策者提供全局性的视角和抉择依据。这一步骤更是生成式治理的优势所在，借助生成式大模型的全语料生成能力，形成区别于传统基于个体决策的治理情景方案。 

　　结语：迈向公共治理的新时代 

　　当前人类正在步入数智化时代和乌卡时代（VUCA），这两大全球性趋势准确地刻画了当下时代的特质和复杂性。前者以物联网、大数据、云计算、人工智能和数字孪生等数字智能技术为代表，不仅极大催化了经济和社会的进步，也引发了知识生产革命和数智化管理范式的变革。后者则以高度的不稳定性、不确定性、复杂性和模糊性冲击传统的治理机制和决策框架，要求治理模式必须具备更高的灵活性、适应性和敏捷性，以有效地应对多变的社会经济现象和不断涌现的全球性挑战。以生成式大模型为代表的新一代人工智能技术的蓬勃发展，让数智化时代变革与乌卡时代的不确定性所产生的冲突矛盾迎来了调和的曙光。 

　　生成式治理以跨越时空界限的群体智慧重塑知识生成和决策机制的内核，以数据、算法、算力等新生产要素重构治理的技术土壤，以理性与价值并重的内在机理重构治理的本质内涵。从这个意义上说，生成式治理是一场自我革命，是人类社会进入智能时代后对自身治理方式的再造和升维。它不再满足于亿万个体思想的简单汇聚，而是创造性地生成超越个体的群体智慧。在这里，技术嵌入治理的每一个毛孔，推动社会系统从静态均衡走向动态演化，开启治理的生成式未来。这一转变从根本上突破了西方启蒙运动以来个体理性占据主导，而集体智慧相对被忽视的传统观念。这种模式在某种程度上是自组织和自适应的，能够根据大语料库实时地反映和适应不断变化的全球环境。 

　　生成式治理作为基于大模型驱动、自适应学习和涌现机制的治理模式，标志着公共治理进入了一个新时代。在这个时代中，治理模式正从规则、线性和确定性的范式转变为动态的、非线性的和复杂性的范式驱动，大数据和新一代人工智能技术的深度融合使治理能力得以倍增，能更精准地响应和适应社会环境的快速变化，这一变革的实质是对治理体系中知识生成和决策机制的重塑，赋予治理系统以前所未有的生命力和适应力。 

　　生成式治理使公共事务治理从治理主体对客体的单向响应，演变为交互式、多层面的复杂系统，涵盖从微观个体到宏观系统的多尺度治理活动。多尺度互动使治理不仅能解决问题，更能在问题萌芽阶段预警和预防。生成式治理借助新生产要素的合力，驱动治理范式超越传统界限，重新定义问题解决路径和治理体系架构。治理规则和决策逻辑可动态生成，从新数据新信息中持续学习、适应。 

　　当然，这并非意味着摒弃传统经验和理性分析。生成式治理通过海量、跨界、多模态数据整合各类治理工具和方法，构建起全方位、多层次的治理体系。传统治理的经验智慧被重新编码，与现代技术紧密结合，实现更加全面和深入的治理效果。未来，生成式人工智能将成为推动公共治理现代化、提高治理效率和质量的关键力量，引领治理实践走向更加开放、智能的未来，实现治理体系的根本性创新和进步。 

　　〔本文注释内容略〕

　　原文责任编辑：刘倩