以ChatGPT为代表的通用大模型，标志着从弱人工智能到强人工智能的发展。算力、算法和数据带来巨大的生产力革命，这不仅会改变世界政治经济格局，而且会使得中国在移动互联网领域的优势消失。ChatGPT的应用打破了传统的知识秩序，加剧了亨廷顿所讨论的失序问题。因此，如何构建新的秩序成为国家治理的重要问题。与此同时，ChatGPT可以形成新的赋权效应，在导致政治参与新革命的同时，也会产生表达庸俗化的再剥夺问题，最终会导致赋权后的“空心人”。ChatGPT的应用使得重复的工作被替代，更多的人可以成为学习者，这在引发创新革命的同时也存在创新堕化的风险。因此，作为基础设施，通用人工智能技术不可避免地接入各行各业，这会大大促进国家治理现代化，带来智能体红利。但是，人工智能的全球治理仍存在难题，各国应该就通用人工智能逐渐达成一些规则，实现全球治理与国家治理的有效联动。

　　人工智能技术的新发展与新实践深刻影响了现代官僚制。作为信息技术的人工智能，可以在决策和信息传递两方面消除人因非理性和结构性非理性的影响，并且一定程度上摆脱官僚制“铁笼”。就管理过程而言，人工智能技术可以基于大量数据与高级预测模型制定更加精准可行的计划和预算，从而取代内容创作型智力工作；人工智能技术还可以强化管理者的信息处理能力，也可以监管工作中的信息采集、信息核验，并且可以规避腐败与共谋等问题。就组织权威而言，人工智能可以从专业技术与社交能力两个方面削减组织中人的权威，基于人工智能的治理方式会颠覆官僚制改革赛道，人将更多地为价值理性工作；人工智能的治理方式将克服人的非理性，给行政组织打破“铁笼”的机会，从而激发出新的制度竞争力。这种技术优势在落地之后会立即转变为效率优势。但是，人工智能治理是在传统国家治理基础上发展起来的新型治理模式，存在着一系列风险和挑战，需要建立更加透明、公正和负责的监管机制来避免算法偏差和滥用。

　　从普遍适用性、进步性、创新孕育性三个维度来看，生成式AI是一种通用目的技术（General Purpose Technology，简称GPT）。由此而言，需要从GPT角度考虑生成式AI发展的相关政策。GPT存在其独特的问题，即具有很强的正外部性，但投入成本非常高，并且具有很强的创造性毁灭效应（比如，GPT会带来技术性失业、影响收入分配、引发市场竞争问题）。从GPT角度出发，产业发展应当秉承结构—演化范式，以环境塑造为根本，以提供基础设施为抓手，通过新的举国体制突破关键技术瓶颈；在就业和分配方面，要鼓励服务业发展，推动零工经济与共享经济的发展；要建立健全培训体系，用金融方式促进政府、企业、培训机构的协调；要建立托底保障政策，向AI企业征税，提供最低保障；加强产业竞争政策与法规建设。但是，生成式AI仍处于发展阶段，这方面的政策法规应依据生成式AI的发展前景来确定。

　　人工智能技术既可以弥补传统政策工具无法全面获取信息的不足，也可以帮助分析判断有效的政策干预环节。因此，使用人工智能技术分析、评判、优化、干预系统型风险演化态势，是必要且相当急迫的。人工智能技术应用于政策领域的关键，在于找到有效指标来预判、识别风险态势，判断政策应用场景以及现存政策存在的问题。人工智能技术可以描述政策的结构性特征，以优化求解的方式展现风险问题与政策适用的演变态势，进而形成政策智能工具。尤其是对于与系统风险存在距离的决策者而言，人工智能技术是其掌握风险信息、识别政策演变态势的有效工具。总之，人工智能技术可以使有效指标与突发事件之间形成政策演化框架，帮助决策者选择有效的政策工具。化解风险性问题的有效手段之一是协同治理，而人工智能技术可以识别协同治理的窗口，并通过算法确定需要协同的主体数量，构建出政策协同优化的组合。

　　人工智能的快速发展与广泛应用使智能治理成为社会各界广泛关注的热点问题。智能治理主要包括基于人工智能的治理和面向人工智能的治理。总体而言，智能治理的框架至少包括主体、资源与机制三个基本要素。其中，治理主体包括政府、科技企业与社会，治理资源主要是大数据、算力与算法，治理机制包括多元共建、众智共治、成果共享。在智能治理的框架中，处于主导地位的政府引领人工智能与社会治理的融合，科技企业为智能治理提供技术支撑，社会主体积极参与和监督治理全过程。在实际治理过程中，政府、科技企业、社会形成网格化协作格局，贡献治理智慧，共享治理成果。“中国式智能治理”这一概念主要包含三重意涵：智能技术与治理场景深度融合、机器系统与社会系统有机融合、人本主义的终极价值关怀。智能治理的中国路径主要是赋能—赋权—赋智。其中，赋能表现为丰富政府治理工具、重塑政府决策流程；赋权表现为提升个体处理信息能力、组织内部协同能力与政社协同能力；赋智表现为以海量数据为基础的人工智能可以高效精准地辅助人类决策，提高集体智慧、凝聚共识、创造价值。

　　从形式、规则、过程与系统四个指标出发，仿真模拟方法可以划分为系统动力学、元胞自动机、智能体模型仿真三个阶段。社会模拟的关键是解决涌现问题。在智能体模型仿真阶段，涌现问题的核心就是解决行动者的结构问题，即微观个体基于行为规则采取制度化的行动会导致某种结果，固化的结果就是一种结构。在社会生活中，个体基于某种结果产生行为机制之后会产生新的结果，而新的结果会更新知识矩阵，个体也就会按照新的行为规则采取行为策略，这种个体学习知识的行为机制会反复循环。从理论层次而言，个体基于社会共同知识的实践可以划分为六个阶段：社会刻画—社会知识—模拟推演—社会预测—社会干预—社会优化。其中，社会刻画是基于社会事件和可观测的数据描绘社会特征；社会知识是在社会刻画基础上形成的知识图谱或行为规则；模拟推演是个体基于社会知识产生具有可见性、动态性的行为过程；社会预测是对未来一段时间的社会发展进行预判；在社会预测的基础上采取既定公共政策或选择某种公共政策进行社会干预；如果采用的政策并没有让社会向好发展就需要进行社会优化。

　　人工智能技术正在逐步进入政务服务领域，我国政务服务发展逐渐步入数字化、智能化阶段。从整体而言，当前的政务服务智能化建设在需求满足方面存在重信息提供、轻服务办理问题，在过程体验方面存在重结果反馈、轻交互技术问题。其原因在于，政务服务的整体应用导向不足、需求识别不充分、支撑能力不足、技术水平限制。因此，需要加强顶层设计与战略规划，明确政务服务智能化建设的思路与方向，强调公共价值导向；完善管理机制，推动跨层级、跨部门、多元主体协同合作，加强服务供给；主动培育智能化建设合作平台，推动产学研合作走向深入，孵化智能化转型所需要的技术和应用，提高技术支撑能力；建立智能化应用运行反馈机制，开放公众参与和监督渠道，关注各平台公众对政务服务智能化应用的参与反馈。要以公众为中心，在政务服务智能化建设中引入公共价值管理范式，从公众需求出发，通过制度和管理的完善以及技术的合理应用，提高政务服务智能化建设水平。

　　随着人工智能的快速发展，可应用的场景日渐增多。与此同时，人工智能的应用也带来了一些伦理与治理问题。目前，人工智能的治理瓶颈在伦理方面存在人工智能的技术失控、误用滥用以及AI新兴主体的问题，以及AI的短期社会影响与长期社会影响问题。在中国，人工智能伦理的治理实践经历了从回应式治理、集中治理到敏捷治理的发展过程。当前的敏捷治理仍存在一定的困境：敏捷行动仍需改善、互动体系缺乏构建、社会关注引导不足。从长远来看，对人工智能治理要迈向多主体合作的敏捷治理模式，政府、行业、企业要形成信任治理关系。具体而言，政府要具备持续的行业理解与追踪研判能力；要依赖头部企业治理实践与行业智慧，形成共同学习与同行评议机制；要加强各类智库研究支撑与信任中间人角色建设；要重视实证范式下政策评估的快速跟进。

　　大模型可以减少系统偏差、避免模型的过度拟合，弥补小模型难以准确刻画社会系统的不足。当前，以ChatGPT为代表的前沿人工智能的优势仍只是体现为预测能力，主要展现的是变量之间的统计关联，而不是变量间的因果关系；其使用的模型、算法与数据的可靠性有待验证，结论的可靠性也不确定。此外，大模型还会遭遇特殊性挑战，因为社会发展一般规律背后的具体场景都有显著的特殊性，故针对具体场景特征与结构的研究，需要相关理论的指导和数据支持。当前，大模型背景下司法数据的计算可靠性引发争议。针对司法大数据无法对小数据类型疑难案件作出精准预测、法逻辑与计算逻辑融合不够等问题，应融合大模型的预测能力和小模型的可解释能力，结合系统辨识算法与因果推断思想，将非线性递推辨识方法应用于数据分析之中，实现建模合理化、科学化。针对非线性量刑模型，可运用新的自适应学习算法，建立具有全局收敛性、有限样本下参数估计具有可靠性保障的算法理论。

　　人工智能治理存在明显的国家差异，全球协同的人工智能治理面临天然困境。从全球视角而言，当前的人工智能发展具有四个显著特征：定义“人工智能”难有共识；技术路线多样性产生巨大技术红利；技术创新范式从模块化创新向系统性创新跨越；大规模、多样化的应用创新与深度嵌入呼吁场景化治理。当前，国际人工智能治理已经进入治理竞赛阶段。从全球范围来看，制定人工智能战略与治理原则的国家和地区进一步扩大，发展中国家踊跃参与以弥补差距与数字鸿沟，人工智能治理准则与法规进一步深化与细化，国家层面与地区层面的具体法律法规也有显著进展，以合作促共赢、推动人工智能向善发展的全球人工智能治理共识进一步加深，政产学研在人工智能治理与发展领域的合作也有所加深。

　　数字时代治理战略的巨大调整必然会冲击已有的治理框架，需要从现有的法治治理框架转向数字化的法治治理框架以适应新的治理战略。从基层政府的角度出发，数智治理就是以智慧治理为纽带，形成人机一体的新治理生态，其迭代升级具有敏捷性、节点性与穿越性等特征。当前的数智治理存在五重悖论，即数智赋权悖论、数智参与悖论、数智规制悖论、数智安全悖论与数智人文悖论。从法律角度出发，数智治理需要纳入数字法治框架，破除工具主义倾向；要塑造数字法治机制。具体而言，要构建政府即平台、公民即用户的数字法治政府，要形成公权力—私权力—私权利三元平衡规制，要明确数字权利义务，形成数字规则、数字正当程序明确的数字司法体系；要培养数字公民，提高数字能力，破除数字鸿沟；要强化域外数字法治建设。

　　人工智能与作品创作的关系，是“人的工具”与“人的作品”的关系，人工智能生成内容的表现形式体现为数据、信息或有形载体等各种形式。就现阶段而言，人工智能虽然实现了感知、学习、分析和生成内容的智能化，但仍然不能改变其本质上的作品创作工具属性，人工智能生成内容成为作品的条件与一般作品的独创性（实质要件）和可复制性（形式要件）相比并无特殊性。人工智能技术本身不可能成为版权权利主体，而是涉及人工智能创设者、技术开发者、使用者等不同的权利主体，各种权利主体之间可能独立存在，也可能重叠交叉存在，极特殊情况下上述主体完全重合。总之，在人工智能版权归属的讨论中，必须警惕两种思维模式：一种是过于保守的不予保护思维，另一种是刻意追求人工智能领域的规则创新，试图颠覆性地创设法律规则。