未来社会治理模式会是人机协同吗？| 数智法观

发布日期：2026-01-12 浏览次数：90

在人类文明的长河中，正义女神手持天平与利剑，象征着程序正义的永恒追求，却始终蒙着双眼，试图摒弃偏见，坚守事实、法律与正义本身。

当我们站在2025年的最后一天回望，人类社会正经历着一场前所未有的治理革命。当算法成为治理的新语言，当数据成为决策的新基础，当人工智能从工具演变为治理的伙伴，当AI具备数据洞察的能力、拂去云遮雾绕的表象，一个全新人机协同、价值共创的社会治理图景正在我们面前徐徐展开。

不禁要问：未来的社会治理将呈现怎样的图景？人类在智能治理体系中又将扮演何种角色？正义女神是否可以睁开双眼了？

01 | 从数字迷 雾中的觉醒

需要办理某项事务，可能需要在多个部门之间来回奔波，重复提交相同的材料；一个新问题出现后，往往难以第一时间锁定主管，更毋论快速得到解决方案；突然爆发的事件，可能三个月前就已有端倪，甚至被某个窗口记录在案。——这就是“数据孤岛”，是传统治理模式中最常见的困境，不同管理部门之间的信息自成体系，壁垒森严，一家一个“烟囱”，“烟囱”与“烟囱”互不相连。

数据孤岛导致信息碎片化，不仅损害治理效能、降低信息效益，更是造成大量的重复建设、加剧了形式主义，在“一个表格反复填”、“一条信息反复报送”中消耗大量资源，使运营成本居高不下。

不妨设想一下，有一个系统，将所有治理要素链接成“治理网络”，不仅是简单的数据共享，更是一个具备智能感知、理解和决策能力的有机整体，当一位独行老人突然跌倒时，道路摄像头会立即立即告知系统，系统会根据老人的健康档案、跌倒的位置和方式、反应的时长和能力、周围环境等多维度信息，判断是否需要医疗救助，并迅速通知附近社保部门，必要时自动调配附近医疗资源。全程自动、独立完成信号传输、智能判断并决策执行，耗时不超过1分钟。

—— 技术上已经可以做到。只需将分散在不同系统、文档中的同一实体进行关联，让点状数据形成网络化数据空间，加载对类似行为模式的训练学习及分类处理方式即可。甚至可以更进一步地，赋予这个智慧系统自我纠正和进化学习的能力。

再设想一下，有一个系统，掌握所有法律法规、熟知过往所有类案，只要是既有类型的矛盾冲突，都可以在双方充分提交所有证据材料之后，论秒还原证据事实，可以在听取各方发表意见的同时，通过生物体征判断对方是否可能在说谎，然后现场给出依法判断的结论并提出和解建议。整个过程可以异步、线上进行，不需要大家同时在场。

—— 技术上也已经可以做到，甚至已经开始试点。

通过学习，AI能够识别问题所处的发展阶段，并调用对应的解决模型。当出现新的问题时，系统会自动分析问题特征，从历史数据中寻找相似案例，生成最优的解决方案，使得治理从“经验决策”转向“数据驱动”，更加科学精准、及时高效。

02 | 从消防员到预言家

传统的治理模式是“问题出现-发现问题-分析问题-解决问题”的被动循环，稍微进步一些的，至多将解决问题的方案反哺至下一次解决问题中，或形成规则公布出去，试图规训群体。这种“头痛医头、脚痛医脚”的治理方式，在面对日益复杂的现代社会时显得力不从心。

然而，在AI赋能的未来社会中，治理模式将发生根本性的转变。通过机器学习、预测分析和深度学习技术，AI系统能够从海量数据中发现隐藏的模式和趋势，提前预判可能出现的问题。这就像从“人找事”的被动响应到“事找人”的主动服务的转变——系统会主动识别潜在风险，自动调配资源进行干预。

不妨设想这个场景，有一个系统，汇集了天气、节假、交通等数据，可以轻易预测交通拥堵的发生，并主动通过调度交通信号灯、推荐最优路线、调配公共交通工具等方式主动干预，在拥堵之前就消除拥堵。

再设想一下，有一个系统，当发现某一地区的投诉集中在“充电桩不足”时，它不会仅仅是记录和回应这些投诉，而是会分析该地区的住宅人口密度、电动车流量、停车场分布、细分聚集区等数据，主动提出具体在哪个位置建设充电桩的建议，并将该建议连同投诉直接发送给相关部门供参考。

—— 这些“化被动为主动”的治理场景，技术理论上都已能够实现。

03 | AI参与社会治理已具备可行性

当前发展水平的AI大模型，已具备深度协助社会治理的能力。其五大核心特性从信息、过程、效率、尺度、成本五个维度，全方位破解传统治理痛点：

一是作为决策依据的“全局信息”。理论上，AI的信息存储近乎无上限，且几乎可以实时更新，跨区域、跨部门的全量数据可自动整合，打破“数据孤岛”，为决策提供充足素材。
二是作为分析过程的“客观性与无偏性”。算法公平性优化与多源数据交叉验证，让AI分析及判断可以规避主观偏好与利益干扰，再加上透明化算法框架的可追溯性，从技术层面杜绝“人为干预”与“弹性寻租”空间。
三是作为治理效率的“全时段、实时性、连续性”。很显然，AI能做到7×24小时无间断运行、毫秒级响应突发情况，且持续跟踪问题演变、治理效果，而人不行。
四是作为公平尺度的“一致性与标准化”。AI可将治理准则转化为统一算法逻辑，在不同场景下以一致标准处理同类问题，进而为社会行为提供更为情形的准据。
五是作为治理成本的“自发学习”与“规模化复制” 。可以赋予AI自发提炼治理经验的能力，训练完成的模型可零边际成本规模化部署，让优质治理能力“举一反全”地快速普及，大幅降低整体治理经验学习成本。

04 | 人类角色的重新定义

那么，有了AI之后，还需要人吗？

人类在未来的智能治理体系中究竟应该扮演什么角色？

人类不仅不会被取代，反而将在更高层次上发挥不可替代的作用：治理目标的定义者、治理规则的架构师、AI治理的监督者、伦理冲突的仲裁者和人文关怀的守护者。

■ “治理目标的定义者”看似干脆，实则最为危险。

AI虽然具有强大的数据分析和决策能力，但它本身缺乏价值判断和道德选择的能力。人类首要的角色是为整个治理系统设定方向和目标。人工智能的透明性、伦理性与权责属性仍依赖人类塑造，确保搭载AI能力的系统不会做出看似高效但违背人性的决策。例如，为了提高城市管理效率，系统可能会建议限制某些群体的活动范围；为了降低犯罪率，可能会建议实施全面的监控。这些决策在技术上可能是“最优”的，但在价值层面却可能是灾难性的。

因此，“什么是我们想要的社会？”、“什么是我们愿意为之奋斗的目标？”这些根本性的问题必须持续由人类回答，并永恒拷问着人类的前瞻性视野和包容性思维。

■ “治理规则的架构师”看似传统，实则仍为核心。

治理规则即立法，即AI系统的运行逻辑和决策框架。在最终规则的制定上，AI至多只能提供参考或建议。

治理规则要求制定者除了具备法律素养，还需兼具伦理智慧和技术理解力：什么样的规则能够确保AI决策的公平性？如何设计规则才能既发挥AI的优势，又避免其潜在的偏见或“效率至上主义”？怎样的规则体系才能适应快速变化的社会需求？如何确保AI决策的透明度、可解释性和可追溯性，让人们能够理解为什么做出某个决定？

以及，什么时候需要由人类接手。

在未来，立法者不仅不应该被替代，技术的进步还对这个角色提出了更高的要求。

■ “系统机制的监督者”看似次要，实则不可或缺。

即使有了明确的目标和完善的规则，AI系统的运行仍需要人类的监督，以确保技术应用始终符合社会利益和法治要求。

监督不是简单的“看管”，而是一个复杂的系统工程。监督者不仅需要具备技术理解力，能够理解系统运行机制，识别潜在的数据偏见、技术问题或模型风险，建立有效的监督机制和纠错程序；还需要具备批判性思维，能够质疑AI的决策，提出改进建议。

在监督过程中，人类需要特别关注几个关键问题：AI系统可能会复制和放大训练数据中的偏见；在数据利用和隐私保护之间找到平衡；以及，当AI系统做出错误决策时，责任如何界定和追究。

无论科技多么先进，人类仍是“最终责任方”—— 人工智能所造成的偏误，必须由人类识别、修复并承担责任。

因此必须监督。

■ “伦理冲突的仲裁者”看似普遍，实则反映了治理的本质。

在复杂的社会生活中，不同的价值观念之间常常会发生冲突。当AI系统面临伦理困境时，人类必须做出最终的价值判断。

AI可以识别模式、执行规则，但缺乏主动提出伦理问题、衡量文化后果与承担社会责任的能力。例如，当自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞时，应该优先保护车内乘客还是行人？当医疗AI系统资源有限时，应该优先救治谁？当监控系统发现可疑行为时，如何在安全与自由之间做出平衡？

这些问题没有标准答案，需要人类群体根据具体情境，运用智慧、同理心和道德判断，兼顾文化差异、情境因素、道德意义、长远影响，而后做出抉择。

在多元化的社会中，不同群体可能有不同的价值观，针对一个问题的仲裁者可能是海量的，需根据不同问题，区分是寻求最大公约数，或是交由少数利益直接相关、或利益完全无关的特殊群体决策。

■ “人文关怀的守护者”看似空洞，实则最为根本。

在AI主导的治理体系中，存在一种风险：过度的理性化可能导致“技术冷漠”——只关注数据和效率，而忽视某些特殊群体的特殊需求，或忽略个体的差异性。

因此，在技术理性和人文精神之间，需由人类负责保持平衡：关注边缘群体，关注那些可能被算法忽视或边缘化的人群，如老年人、残障人士、贫困群体等；保护文化多样性，传承丰富的文化传统；维护情感连接，维持人与人之间的真实交流和情感纽带；倡导价值多元，尊重和包容不同的生活方式和合法的价值选择。

人机共生社会，强调“合乎势、和于众、合乎道”，这正是人文关怀守护者的使命。

05 | 走向共生

当我们深入思考未来的社会治理时，一个人机相互依存、相互促进的动态平衡图景浮现出来。

在这种新范式中，AI承担它最擅长的工作，负责处理海量数据、识别复杂模式、进行快速计算、执行重复性任务，24小时不停歇地运作。而人类则专注于更高维度的领域，负责价值判断、创新思维、情感交流、道德选择。

而且这种分工是动态演化的。一些原本只有人类才能完成的工作可能会被AI掌握；同时，人类也会发展出新能力、新视角、新角色，去解决AI技术带来的新问题。这种协同进化的过程，将推动整个社会治理体系不断升级。

在人机协同的治理新范式中，有几个关键原则需要坚守：

一是人类主导。无论AI技术多么先进，人类始终是治理的主体，包括是初始决策主体，也包括是最终责任主体。所有的重大的、新兴的决策，都需要人类的参与和认可。

二是人权优先。任何技术应用的都不能违背基本的人权和尊严。

三是透明开放。系统的运行过程应该是透明的，决策逻辑应该是可解释的，治理过程应该是开放的。这样才能建立公众对人机协同治理模式的底层信任。

四是持续优化。人机协同不是一次性的设计，而是一个持续学习和优化的过程。系统和人类，都将面临更多新情况，和不可避免的新错误、新挫折，需要不断从经验中学习，从失败中改进，从反馈中成长。

回到最初的问题：正义女神能否睁开双眼了？

曾经正义女神蒙眼象征着不因个人身份地位而有差别对待的程序正义。

如今的你我都应当睁开眼睛看一看，看看数据背后的真相，看看当下的是非和未来的风险与机遇，看看个案的公正和整个社会的坚守。

真正的智能治理，不仅是技术的胜利，更是人类文明的升华。如果我们正在见证人类文明史上最深刻的变革之一，不妨再凑近一些，对这种变革保持深度好奇与美好期待。尝试在未来的社会治理中丰富自身的价值。

你选哪个？治理目标的定义者、治理规则的架构师、系统机制的监督者、伦理冲突的仲裁者，还是人文关怀的守护者？

正义女神又何尝不是你呢？

睁眼，豁然开朗。

陈昱竹

乾成合伙人、示范团律师
中国法研法律智能应用创新中心主任
数智枫桥研究院联合创始人

拥有十余年复杂争议项目管理、多元解纷方案设计、法律创新及团队组织管理经验，为刑事案件、重大商事争议案件当事人提供综合、高效的全流程法律服务，并长期负责团队专业化、标准化建设。

深谙公司治理、投融资及商业模式分析，曾在多宗复杂纠纷中，通过股权及合作架构设计，快速解决争议并推进交易达成；在ADR非诉解纷、策略制定、调解和谈、风险评估及项目管理方面有丰富的成熟经验。

担任“数智枫桥”基层治理系列应用及“法观AI”法律垂类大模型总设计师，在“法律+科技”、数据合规治理及机制体制建设方面，深度参与多地政法课题及项目。

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