在萨拉蒙看来，对政策工具的选择应用正广泛地影响着公共政策实践。“新治理”理论的核心是将政策分析和公共管理的“分析单位”从公共机构及单个公共项目转变为政府用以实现公共目标的工具。而且，“新治理”理论不仅关注政策工具的选择，也关注政策工具应用的有效性，因为“有效性是判断公共行为成功与否的最基本标准。”具体到人工智能治理领域，作为风险治理工具的政府采购其效能发挥需要一系列关键条件的支撑，包括清晰明确的政策指引、多方合力的支持机制、规范有序的治理流程、持续稳定的技术保障等。在这些条件的综合作用下，政府采购在人工智能风险治理中的独特优势才能充分展现，并在实践中达成预期的治理目标。 

　　（一）嵌入战略：为政策工具选择提供清晰政策依据 

　　通过嵌入国家战略将政府采购纳入政策工具集是其发挥效能的前提条件。一方面，政策工具是战略实施的有效手段，是促进公共服务智能化、人工智能技术创新和负责任使用的重要措施；另一方面，融入战略可以增进政策工具效能，将相对抽象的人工智能、数字政府发展目标转化为实际执行的采购需求，提升政策工具的针对性、有效性。为了充分发挥政策工具作用，需要从以下两方面着手：一是从隐性工具向显性工具转变。据不完全统计，仅2022年我国政务云项目就达到409个，采购规模近45亿元，采购额破亿元的项目有11个，超千万级项目达到69个。这意味着电子政务类的政府采购在我国存在着相当大的市场体量，政府采购在事实上起着政策工具调节作用。还需要做的是，进一步强化对其风险管理功能的政策认识，在人工智能发展、新兴技术促进、数字政府建设等国家层面战略文件中予以清晰规定，从而明确其政策工具属性和定位。其次，从项目应用到战略执行转变。现有政府采购政策的执行逻辑仍然是单一项目的成本—效益逻辑，而不是基于整体战略实施需要的目标—工具逻辑。为此，需要逐步形成与人工智能战略导向匹配的采购工具政策。在目标层面，将“技术赋能”与“风险管理”结合，促进公共领域内人工智能技术的规范发展；在路径层面，采用试验性方法部署数字技术，通过“试点—评估—推广”模式将新兴技术安全地引入公共行政；在实施层面，融入创新型政府采购形式，例如创新解决方案式公共采购、商业前采购等，并结合技术标准和伦理要求，推动其规范发展。 

　　（二）规范程序：为政策工具实施建构流程治理框架 

　　通过制定人工智能政府采购指南对采购活动予以规范是其发挥效能的程序保障。这样做不仅有助于统一采购流程和操作规范、便于过程治理，也有助于明确人工智能政府采购领域的合规要求和风险防控措施，实现治理目标和要求的融入。首先，对人工智能政府采购基本准则予以规定。在主体建设层面，倡导形成多元参与机制，在公共机构内外部间、政府与市场、政府与社会之间构筑合作关系；在竞争秩序层面，落实公平竞争规则，确保人工智能解决方案的互操作性，避免供应商“锁定”；在管理要求层面，贯彻分级分类管理和风险管理原则，提出算法透明度和可解释性要求，避免算法“黑箱”。其次，对采购流程中的治理事项予以规定。在规划准备阶段，评估项目的可行性，进行初步风险评价和数据安全性论证；在招投标阶段，将风险管理要求融入招标要求、评标标准和合同约定中；在履约与持续管理阶段，注重合同执行、绩效评价、履约验收、后期管理等环节的全过程治理和运行监督。最后，对采购管理配套机制予以规定。例如，建设持续的风险评估和动态监测机制；制定人工智能政府采购示范合同条款；规定算法公共登记簿机制、人工智能合规审计制度；构建人工智能透明度标准、人工监督机制等。 

　　（三）提升能力：为政策工具应用搭建技术保障体系 

　　通过采取有效措施提升公共机构专业能力是政府采购发挥效能的技术保证。经济合作与发展组织已经敏锐地意识到这一点，认为“现有公共机构的内部能力与采购、管理人工智能系统所需要的能力之间存在一定差距”。欧盟报告则进一步指出，“旨在提升公共机构内部能力，以克服公共机构与私营部门之间知识鸿沟的政策措施仍然有限。”基于此，为了更好地发挥政府采购工具效能，需要从内部能力建设和外部技术支持两方面采取措施。一是着重加强公共机构自身能力建设。制定数字政府能力建设规划，培养和建设数字政务技术保障团队，使之涵盖政务领域专家、技术架构师、软件工程师、数据科学家、安全专家、应用伦理专家等人才资源；在采购机制中有意识地嵌入能力提升计划，如在采购规划准备阶段，通过早期市场接触获取技术信息；在招投标阶段，运用竞争机制获取最佳技术方案；在履约过程中，强化操作技能培训，并通过运行合作提升实践应用能力。一是建立稳定有序的外部技术支持体系。从现状看，一些地方，如广东省、湖北省已经建立了“数字政府建设专家委员会”；在政府采购过程中也设立了采购评审专家库，起到了决策咨询、专业服务的作用。未来，还应该进一步加强专家委员会、研究基地、技术支持单位等外部技术支持机构建设。同时，通过举办论坛会议、组建跨组织数据科学社区、开发和共享负责任应用实践范例等方式稳步推进数据科学伙伴关系（the Government Data Science Partnership）建设，借助社会网络治理手段提升技术保障能力。 

　　（原文标题：《作为人工智能风险治理工具的政府采购：功能优势与实现路径》） 

　　（作者简介：李奇伟，湖南师范大学法学院副教授）