湖南社会科学投稿论文格式参考:技术赋能与风险防控: AI 驱动政府 数据治理的变革逻辑和实践创新
关键词：人工智能时代;AI驱动;技术赋能;风险防控 数据治理
作者：王延隆
作者单位：浙江中医药大学
摘 要: 人工智能时代政府数据治理是政府治理能力和治理体系的重要内容。文章基于技术赋能 与风险防控的双维视野分析政府数据治理的变革逻辑，其中技术赋能维度主要集中于论证人工智 能时代 AI 对数据治理的高效化发现问题、精准化执行决策、精细化管理城市等功能，风险防控维度 主要聚焦于讨论人工智能时代的政府数据治理技术、运作和道德困境，进一步提出人工智能时代完 善政府数据的网格化治理、标准化治理、融合化治理、精细化治理，从而推进政府数据治理能力和治 理体系的新提升。
人工智能( Artificial Intelligence ，下文均用 AI 表示) 技术的飞速发展不断驱动政府数据治理发生 变革。数据要素作为新质生产力的重要构成要素， 是催生和促进人工智能时代数字经济新发展业态 的基础。数据要素区别于以往其余各类生产要素 的最大特点是数据能够对其他生产要素进行整合 赋能，从而释放土地、资本、劳动力等生产要素在社 会生产价值链中的乘数效应。然而数据要素尽管 有着上述强大的功效，但也面临着政府数据治理的 现实困境。政府对于数据的治理直接影响新质生 产力的形成效率与发展速度。人工智能时代政府 数据治理大范围应用的同时，需要反思数据治理可 能带来的风险。一方面，数据具有自身的限度，仅 用机械数据去应对生动、多面向的社会变量，可能 会影响社会治理的有效性; 另一方面，一旦政府过 度依赖技术，可能会生成“技术利维坦”。对此，本 研究在对数据治理的价值及风险反思的基础上，从 宏观层面探讨数据治理应对策略，具有重要的现实 意义。
一、文献回顾与问题的提出: AI 对政府 数据治理的挑战
数据( Data) 的概念最早形成于 13 世纪，新质 生产力的提出进一步强调数据在生产力革新方面 的重要作用。生产要素由土地、能源、资源等到数 据、技术等领域的转型，是新质生产力创造价值的 重要体现，同时也要求劳动对象做出实践回应，要 求政府对数据资源进行整合治理。2024 年《政府工作报告》强调深入推进“数字经济创新发展”。 由此可见，随着数字技术与数字经济的发展，数据 成为重要的生产要素，数据治理逐步受到政府的关 注和重视。
目前学术界针对政府数据治理议题大致形成 三种主要的研究视角。从资源维度分析，政府的数 据治理展现了数据作为一种新型治理资源的角色， 其特征包括“容量大、类型多、存取速度快、应用价 值高”［1］，这些特性有助于“构建‘人—机—物’融 合的网络空间”［2］，提升政府的管理效率和实现治 理目标。从技术维度审视，政府数据治理涉及技术 治理结构内对数据资源的运用和监管。传统管理 通常聚焦于结构化和标准化的数据集处理。面对 大规模、多样化的数据源，传统处理方式显示出处 理能力上的不足。政府数据治理借助尖端数字技 术，如“群集技术”［3］，有效提高了数据处理的效率， 提升了政府的数据质量。从理念视角来看，政府数 据治理坚持以人为本，“更加强调人与人之间、政府 与群众之间的信息交流与情感沟通”［4］，折射了新 时代数据驱动与现代政府治理能力现代化的思维 构建。综合而言，上述研究成果为本研究的继续推 进奠定了基础，但也存在对数据治理定义不清晰、 未结合人工智能时代政府数据治理的新问题来论 述的问题。
在人工智能时代，政府数据产生的方式和数量 都发生了显著变化。自动化能力平台的发展，极大 地释放了公职人员的生产力，提升政务工作效能。 传感器和物联网设备的广泛部署，实现对交通、环 境和基础设施状态的实时监控，智能监控系统和自 动计量设备应用，提高了数据采集的精确度和高效 性。政府业务流程的数字化转型，通过自动化记录 审批和税务等关键数据，减少人为干预，确保信息 准确性。政府部门间的数据共享机制和与社会机 构及企业的合作，形成“风险治理共同体”［5］，推进 “数据可视化服务”［6］，拓宽数据来源，深化数据内 涵，为政策制定和公共服务提供更全面的数据支 撑。公众借助“双向交互的信息收集与反馈机 制”［7］，打破行政信息垄断，增强信息可获取性。政 府通过政务服务平台和社交媒体的交互数据，以及 举报信息的提供，掌握更多宝贵反馈和监管线索。 鉴于医疗、教育等关键领域的数据激增，政府需更 新其数据管理策略，以应对数据规模的急剧扩张和 类属多样化，实现政府数据资源的有效开发应用。
人工智能时代带来的数据治理难度主要体现 在以下几个方面: 一是数据质量方面。人工智能的 效能与数据的精确度密切相关，但数据的多元性和 复杂性可能引入误差，影响预测准确性。如不同部 门用户数据的差异性表达，可能导致“数据失真”［8］ 和传达偏差，削弱整体效能，激化数据风险。二是 数据安全与隐私保护方面。数据量的增长容易导 致保护范围的无序扩大，尤其是涉及敏感信息的数 据，如医疗记录，一旦泄露，将对个人隐私造成严重 威胁，甚至在深度分析中侵犯个人隐私。三是数据 管理和整合方案方面。“数字政府的关键在于数据 治理以及数据资产化”［9］，这要求政府在数据管理 和整合储存方面具备更高级的技术资源，以应对随 之增加的经济和技术挑战。四是数据伦理方面。 人工智能的决策过程的不透明性可能导致道德沦 丧。如算法偏见导致的不公平决策，智能系统推送 的不当信息，而法律监管的滞后性则为数据治理带 来了法律框架内的不确定性。对此，本文结合人工 智能时代背景，将 AI 作为改革的重要变量，破解数 据失灵的问题，以提升政府数据治理效能。
二、技术赋能与风险防控: 政府数据治 理的双维视角
众所周知，技术变革所带来的效能与风险可谓 一个硬币的两面。一方面，技术赋能可以提高风险 防控能力、促使风险防控手段的不断创新，利用区 块链、大数据、云计算、人工智能等先进技术帮助政 府更准确地识别、评估和管理风险，采用更加智能 化、精准化的手段来应对风险; 另一方面，技术赋能 也带来新的风险类型和风险挑战，如人工智能的决 策不确定性、数据安全和隐私保护问题、自动化技 术对就业市场的影响等，都给政府的风险防控带来 了新的挑战。政府数据治理在平衡技术两面性中 的作用日益凸显。数据管理是政府职能的核心，代 表了政府运用数据资源进行的现代化管理策略。 政府的数据管理活动强调通过数据资源的运用来 生成价值，并通过对数据的监控与政府行为的评估来预防和解决数据治理中的风险挑战。也有学者 从政府数据开放风险角度进行研究，指出技术赋能 条件下政府数据开放活动面临国家秘密与个人隐 私泄露、数据不当利用等风险［10］。对此，人工智能 时代要如何加强政府数据开放与政府基于数据治 理过程中的风险防控问题，已经成为重要的理论与 现实议题。
政府数据治理是在数据管理的基础上提出的 新概念。综合而言，政府数据治理是政府与多方参 与者合作，利用技术、制度和创新，提升数据质量与 价值，促进资源整合与共享，保障数据安全，构建综 合管理框架的过程。人工智能时代发展出深度学 习、自然语言处理等技术，利用算法和计算能力实 现对数据的智能分析和应用，实现更高程度的智能 化协作与决策。当前，政府部门的各类政策文件、 制度规范等是政府数据治理的主要数据类型; 日常 生活中不同政府部门之间的数据、政府与社会之间 的数据、政府与市场之间的数据等，都需要纳入政 府数据治理的范畴。［11］由此可见，政府数据治理的 内容暗含政府数据协同与处理的意蕴。政府数据 治理的深入推进使得数据要素的治理问题不完全 是一个技术管理问题，还兼具数字技术的风险防控 内容。因此，我们在理解政府数据治理的理论框架 时，需要构建技术赋能与风险防控的分析框架，确 保制度安排与技术保障之间的有机衔接，提升现代 政府的治理效能。
从技术赋能角度来看，政府数据治理强调数据 规模、数据技术、数据应用、数据分类等在人工智能 技术中的应用与管理，通过对数据的采集与存储、 挖掘与共享，进而实现对数据的监管与维护。在此 过程中政府部门能够改变以往传统治理过程的局 限，通过重新发现原来容易被忽视的区域，充分释 放了数据治理的潜在价值和实践意义。政府数据 治理的技术赋能维度倡导政府通过数据应用与管 理来降低社会问题的不确定性所带来的社会风险， 从而更好弥补传统经验治理的局限性，提升整体智 治水平。随着互联网技术的快速推进，整个世界都 处于数据化的过程之中，正如有学者提出: 我们将 不再以一连串的社会事件或现象来理解世界，而是 从事件背后隐藏的数据信息和知识来反思治理实 践，量化为政府数据治理提供了便利途径。［12］处于 人工智能时代，政府数据治理与 AI 技术发展存在 相互促进的关系。一方面，政府数据治理为人工智 能的应用提供高质量的合规数据; 另一方面，人工 智能对政府数据治理存在诸多优化作用，有助于提 高政府社会治理效率。
从风险防控角度来看，由于各类异质性、高度 复杂性数据的不断涌现，以高维矩阵运算为代表的 新型人工智能计算范式需要更加先进的技术支撑， 这与当前传统大数据技术的滞后相互矛盾，由此导 致在政府数据治理转型进程中一些潜在的风险要 素也呈现出来。一方面，政府受限于技术水平、价 值观念、经济阅历，［13］在数据采集、管理、应用和保 障等环节出现偏差，造成人性秩序与机器秩序的价 值冲突; 另一方面，政府数据管理体制的不健全、数 据要素市场发育不成熟以及公民参与数据要素治 理的能力不高，导致数字资源在社会内部分配失 衡，使弱势群体很难获得平等的经济机会以及公平 的利益分配。并且在实际的政府数据治理实践中， 数据割据和孤岛现象普遍存在，跨部门跨行业数据 的资源整合与高效使用也难以实现。因此，未来随 着政府职能的不断拓展和业务事项的日益增加，如 果不能采取及时有效的数据资源要素管理机制和 手段，可能会引发更多的风险防控问题。
三、技术赋能: AI 赋能政府数据治理的 实践逻辑
现代技术具有赋能效用，能够提升资源利用的 效率，助推政府治理向纵深方向发展，从而全面促 进政府数字化转型升级。政府数据治理旨在优化 政务效能、增进民生福祉、推动产业发展，其核心应 用覆盖城市管理、公共服务、经济活动等多个方面， 其关键功能包括增强问题识别、辅助决策精准化以 及保障公众权益等。
第一，高效化发现问题，强化智慧分析。在人 工智能时代背景下，传统数据处理技术如联机分析 处理和数据挖掘，难以适应数据量的爆炸性增长。 而政府数据治理具有敏捷性、智能化的信息发展优 势，有助于实现智慧分析，提高问题发现能力。一 是政府数据治理深化了党建引领下业务和数据协同场景的应用，通过建设破除不同区域、单位、行业 之间的数据运用壁垒，打通多元治理主体参与城市 范围内的全域治理，从而发挥多元社会主体的力量 对社会问题进行智慧分析。二是政府数据治理除 数字化之外还具有网格化、协同化、智能化等一系 列相关特征，赋予了数据相应的价值和知识，能够 促进对社会问题感知、决策、追踪的科学性和精准 性分析。三是政府数据治理通过对数据的智能化 收集、处理、分析，可以建立数据监控的系统化平台 与制度化网格，及时发现社会问题并进行防范和化 解，从而确保社会秩序的稳定运行。
第二，精准化执行决策，重塑治理场景。治理 场景是政府治理的职能与业务的总和。人工智能 时代以数字技术重塑城市中原有的治理主体、治理 结构、治理流程以及治理组织，使治理场景的物理 特征在互联网终端得以呈现，为政府部门精准化执 行决策提供便利。数字技术在城市治理场景有两 大功能体现: 一是有效规避算法黑箱问题。算法黑 箱是指在输入数据后，人工智能系统模拟人脑结构 进行学习和决策，经过复杂的运算过程得到结果， 而这一过程恰似“黑箱”，使用者无法从外部观察算 法的内部运作。对此，弗兰克·帕斯奎尔认为，互 联网科技企业利用不为人所熟知的算法来操控社 会，会使得不了解程序代码的社会公众直接处于数 字“黑箱”之外。［14］而政府数据治理一方面从技术 维度加强对算法及其运算过程的监督和控制，另一 方面建立健全公开透明的人工智能监管体系，能够 有效克服算法黑箱问题。二是数据化治理过程有 助于提升政府精准决策。政府部门以统一规范的 数字技术指标推动自身与城市建设验收指标体系 衔接，在数字城市设计、建设、运营全生命周期的广 阔覆盖面上创新市场化开发和运维机制，激发多方 治理主体深度参与城市治理，提高政府精准决策的 能力。
第三，精细化管理城市，保障人民权益。政府 数据治理的价值归宿是以人为中心，通过运用人工 智能技术，政府可以实现管理效率的提升、决策过 程的优化、服务品质的提高、风险防控能力的增强、 创新能力的促进，实现城市精细化管理。精细化管 理可高效地解决城市具体人员、事件、活动等社会 问题，在治理过程中又暗含整体思维、系统思维的 逻辑。一是政府数据管理在城市管理应用的过程 中不单注重各个管理部门的职责，也强调应用系统 性思维智能采集城市整体数据，通过数据收集提高 城市的精细化管理水平，并为人民群众提供更多数 据信息。［15］二是数据管理的密集型计算应用，能够 立足于城市治理的整体性，通过整合社会治理中 心、信访局、公安局等部门业务，打通城市治理四平 台和矛调中心、人民调解等平台数据。通过打通城 市大脑数据供应链，促进条块数据融合，贯通好城 市大脑承接多跨服务精准落地，实现各类服务内容 全场景链接，保障了公众获得数据服务的权益。三 是数据治理运用云计算等信息技术整合能够实现 城市运营数据化、管理智能化，并通过联动云端城 市和居民，实现城市公共事务办理与居民的相互对 接，为公民提供便利。在公共安全的关键领域，数据 治理不力可能导致基础设施运行受阻，增加安全风 险。例如，智能交通系统的数据异常可能引发交通 拥堵或事故，对公众安全构成威胁，阻碍社会发展。
四、风险防控: 人工智能时代政府数据 治理的困境
数据治理在人工智能时代对政府管理、经济社 会发展和国家安全具有至关重要的作用，但同时也 可能造成“政治生态治理过程混乱”［16］，面临技术 风险、道德风险、运作风险等多重挑战，政府要重点 关注在数据资源整合、数据伦理规范、数据管理规 范化等方面的风险困境，以确保数据的安全、准确 和高效利用，进而推动社会的全面进步和高质量 发展。
1．技术风险: 数据资源的整合难题。城市大脑 作为智慧城市架构的核心，以期通过汇聚和融合城 市各级数据资源，构建起高效的信息流通网络，驱 动城市管理和社会治理的智能化进程。城市大脑 的主要职能在于数据优化整合，但基层数据对接城 市大脑时面临挑战，众多住宅小区的信息管理系统 因“信息孤岛”而难以实现与城市大脑的数据互联， 无法打通城市数据资源整合的“最后一公里”。政 府数据治理目标是打破“信息孤岛”。但现有系统 因独立建设和条块分割而缺乏有效的信息共享机制。即便在同一小区内，不同部门间也常因信息共 享权限的缺失而使得数据私有化，反映出数据整合 难题背后的体制机制障碍。同时，从技术层面来 看，实现数据资源的有效整合关键在于统一数据格 式和标准。部门间管理系统的差异性，以及多源异 构数据在存储、处理和分析方面的多样性，均增加 了保持数据一致性的难度。智慧社区建设依托数 据平台作为社区智能化和数据化商机的基石，尽管 政府政策促进了社区软件和智能管理系统的发展， 积累了大量数据资源，但智慧社区与政府数据管理 的整合仍存在挑战。
2．道德风险: 数据伦理的全新挑战。从个体层 面而言，数据治理失误可能导致个人信息的扭曲、 泄露丢失等道德风险，侵犯隐私，威胁安全，引发公 众对政府保护数据能力的质疑，动摇公民对政府的 信任，削弱国家机关公信力，影响决策和执行效率， 危害社会稳定和公民权益。人工智能算法的决策 过程可能存在不透明性，导致一些不符合伦理道德 的结果。以数字医疗为例，医疗数据分析过程产生 的对患者的信息干扰，成为医学伦理问题。数字技 术基于算法提供的健康建议可能未能充分考虑患 者的个人意愿和生活习惯，加剧医患间信息不对称 现象。“信息茧房”会引导和左右患者的兴趣偏向， 加剧患者获得医疗信息的难度，根据算法的推荐接 受所谓的最佳治疗方案。此外，算法技术面临诸如 责任界定困难、危害追踪复杂和责任分配不明确等 挑战，特别是在医学领域，由于其专业性，算法的透 明度和公开性往往受限，这可能导致监管不力。一 旦算法在医疗实践中违反伦理原则，社会可能缺乏 追责的证据和标准，影响对相关责任方的全面 问责。
3．运作风险: 数据管理的规范问题。政府数据 治理亟待构建科学的管理体系，以促进数据运行机 制的完善和数据确权工作的规范化。人工智能技 术的进步使得数据安全与隐私保护问题变得尤为 突出。当前，数据滥用和泄露风险凸显，数据权属 相关政策和法规不完善，政府数据治理在安全机 制、互联共享标准和技术防护等方面建设滞后，影 响治理绩效的保障和提升。以杭州互联网法院公 布的个人信息保护案例为例，其中一起案件涉及个 人信息的非法买卖和商业滥用，不仅侵犯个人隐私 权益，也凸显数据治理在安全防护、共享标准和技 术支持方面的不足，构成了人工智能领域健康发展 的潜在障碍。政府数据治理的关键在于明确数据 权属，规范权利主体行为和资源分配机制。由于数 据准确性难以保证，且数据所有权的确立复杂，涉 及多个权利主体和要素，不同主体在数据处理各阶 段的作用增加了确权的难度。目前，政府在数据权 属问题上倾向于宏观界定而非深入探讨，面临法律 层面的挑战，数据资产属性不明确，导致管理权、使 用权和所有权缺乏法律和政策的充分支持，使得政 府数据治理在管理体系和确权方面存在缺陷，需要 改进和优化。
五、实践路径: 人工智能时代政府数据 治理的对策
数据治理是依托现代数字技术的新型政府治 理形态，注重发挥数据资源的核心价值，统筹推进 经济建设、政治建设、社会管理、公共服务等领域的 高质量发展。针对人工智能时代政府数据治理存 在的困境，政府要积极顺应新技术发展，推进数据 协同治理，以持续优化政府数据治理效果。
1. 推进数据网格化治理，促进数据资源共享。 数字化转型实际上是对传统社会管理体系的革新， 强调将管理结构从垂直层级转变为水平网格，数据 成为连接各管理节点的关键，促进了治理单元间的 互动与整合。网格化建设就是通过各部门信息之 间现代化的、主动的、系统的联系来解决信息孤岛 的问题，让政府数据治理能够紧密精准地对接城市 的精细化管理。一是完善政府数据的共享机制。 优化数据管理体制机制，建立由政府部门主导的数 据管理委员会、数据局牵头打通“数据壁垒”，抛开 部门各自利益，通过网格化建设，搭建基础数据平 台。对所有数据信息及与人相关联的社会事务信 息建立动态数据库，实现信息资源共享，调动一切 资源为城市管理服务，有效地整合各级政府和社会 资源，为居民提供高效高质量服务的同时有效地加 强政府职能部门的综合服务和管理水平。二是形 成科学的数据分配机制。要对政府“系统大脑”和 “行业大脑”融合迭代，将政务数据、社会数据、物联感知数据等多种数据资源进行集成，建立体系化、 可调用的工作模型，更加高效地发现问题、对接需 求、研判形势、预防风险。信息和资源在各管理单 元间实现最大化共享，由核心管理机构按需分配给 使用者。三是完善统一的数据集成机制。推进“系 统大脑”和“基层治理小脑”的一体化建设。要建 立统一通用的知识、数据、模型、算法及规则法律 库，加速数据和知识的整合，以及工具和模块的集 成。大力推进现有各类基础设施数字化改造，实现 感知系统互联互通和数据共享，健全数据整合共享 机制。利用技术手段重新划定管理空间、明确职责 范围、采集城市设施与服务对象的数据，在网格化 建设中，强化城市与社区之间的信息链接，优化社 区数据资源的共享机制，以解决城市治理中的信息 不明确和不对称问题。
2. 促进数据标准化治理，提升数据管理水平。 加强数据标准化治理，着重建立完善的数据标准规 范、技术标准规范和管理标准规范，从而为人工智 能的良性发展提供制度保障，更好地挖掘数据资源 价值，释放政府数据治理的活力。一是建立人工智 能数据应用标准规范。依据国家和相关部门的数 据标准化指南，持续优化数据标准化框架，明确政 府数据治理的范围和界限，构建详尽的数据目录， 确立数据采集、管理、分析和保障的标准和规范。 如着力推进制定数据体系、安全体系 2 大核心标准 体系，基础标准、管理标准、服务标准 3 大核心标 准。强化数据安全与隐私保护，实施数据加密、访 问控制和审计跟踪等措施，确保数据应用安全。同 时，积极培育和引进数据管理与人工智能领域的专 业人才，构建人才梯队。二是确定人工智能数据技 术标准规范。积极培育和引进数据管理与人工智 能领域的专业人才，构建数据技术人才梯队，加强 权限管理和审计跟踪，实施分级防护与数据技术安 全责任，解决不同数据应用平台的技术标准不一的 问题，实现对数字化改革中海量多源异构数据接口 一体化，集中攻克数据技术整合、平台接口标准化 和数据库建设的技术挑战，以促进不同部门间数据 共享和创新融合的机制建设。三是明确管理标准 规范。全面分析组织项目需求，展开合规性评估， 明确数据权责清单，建立数据治理统筹机制，通过 一体化的政府数据审核发布机制，优化政府内部管 理水平，提升政府数据治理绩效。聚焦“一件事”集 成改革，推动部门围绕基层治理、执法监管、应急管 理等关键领域形成数据统筹管理，建立规范化、标 准化的把关审核流程。
3. 增强数据融合化治理，推动跨界流通共享。 人工智能时代数据作为要素资源的价值逐渐得到 人们的广泛重视，因此要推进数据流通共享，加强 数据融合化治理。一是推进数据交换与合作。推 进数据确权和隐私保护，在数据安全的基础上加强 与其他企业、组织、机构进行数据交换合作，推动数 据开放、共享，让数据价值充分体现出来，实现互利 共赢。要加强组织间互通，共享关键信息以拓宽业 务及增强市场优势。通过确立正式协议，界定交换 信息的目标、内容、流程及安全规范，以维护数据交 换的合规与安全。二是加强数据的融合应用。数 据作为人工智能时代的重要生产要素，反映了社会 规律、内在机制、本质特征等客观知识原理。聚焦 部门业务和公众生活的实际需求，探索社区层级的 “基层治理小脑”，建立全时空多维度信息采集网， 拓展数据归集覆盖面，运用大数据分析技术，构建 算法模型、知识图谱等智能化工具，并借助数字技 术模仿、仿真原来的治理场景，实现数据整合与知 识应用融通发展。三是提升数据管理组织能力。 要强化顶层规划，优化数据整合管理与运作机制， 提升数据治理效能。在城市大脑数字驾驶舱的基 础上，构建“部门系统—区县平台—镇街”三级驾驶 舱体系。数字驾驶舱可通过政务钉钉接入，集成指 标管理、权限控制、任务通知、指标关注和决策报告 等功能。加强数据共享和数据交易的管理，推进数 据从产生端到应用端呈现出完整的数据产业链，优 化数据资源配置，真正释放数据的价值。
4. 健全数据精细化治理，激活数据应用价值。 要从战略的高度、系统的思维和整体的视野来构建 政府数据治理整体方案，激活政府数据治理的内在 价值。一是推进数据管理的流程再造。也就是从 根本上审视数据生成、管理和应用的流程，以优化 成本、质量、服务速度等关键性能指标。激活数据 开发和使用的主体，特别是在基层治理中，要确立 以街道社区为中心行动者，联合社区党组织、社区物业企业和居民多方参与治理格局。要将“互联网 +”、大数据、云计算和现代服务业结合起来，多方力 量共同建设基层治理小脑，形成更精细化的基层数 据的采集和管理体系。二是推进 AI 与数据挖掘的 融合。加强大数据相关的重点技术研发，聚焦数据 平台软硬件的研发，不仅需要在系统思维下构建政 府数据治理的产学研体系建设，而且也需要关注数 据安全性和应用伦理问题。如智慧医疗发展的过 程中，确保数据隐私安全至关重要。利用 AI 技术 加密和解密数据，保障患者电子病历、医疗影像、远 程诊断等信息的安全性。推进数据挖掘的结果解 释与可视化，利用自然语言处理技术对结果进行解 释和展现，拓展数据挖掘的应用场景，便于受众理 解和应用。三是创新数据驱动的发展模式。数据 驱动发展是全新的发展模式，是基于通过整合散落 在城市各个单元的数据资源来打通城市神经网格， 数据驱动城市分析、决策，提升治理效能。强化数 据的科学和应用价值，集中基础数据至城市大脑，促 进数据在决策、管理和创新中的作用。通过广泛、全 面、细致、实时的数据采集，形成信息流，并按需提 炼，以数据为基础进行科学决策和流程优化。
作为重要的劳动要素，数据已经与社会各个领 域、行业深度融合，在社会生产价值链中产生了乘 数效应，为政府治理创造了新的公共价值。然而， 政府数据治理尽管有着众多优势，但是也面临着数 据失灵以及由此产生的数据伦理等问题。因此未 来需要如何利用好 AI 技术赋能政府数据治理，要 从数据治理的制度设计、治理结构以及监管机制等 深层次内容开展研究，进一步推动政府数据治理议 题研究的深化与拓展，进一步推动国家实现数据驱 动发展的新模式。
