算法赋能基层治理的智能鸿沟及其弥合之道／刁俊文 石 路

　　二是算法优化，弥补技术的不足。一方面，要增强算法技术运行结果的可解释性和透明性。算法赋能基层治理不但要对核心业务进行细化、量化，而且要对算法运行的结果进行解释和说明，以消除群众的误解和疑虑。对此，可在同一个算法模型中识别多项并行的业务事项，通过对比不同的运算结果来确保算法技术认知的稳定性与真实性。另一方面，要融入感性要素，避免算法治理中的数据信息窄化。现有的算法技术系统多由技术精英开发设计，难免会在技术尺度上追求完美而忽略了主体的情感需求，在无形中构成了技术服务理性导向与感性导向的二元对立。［26］换言之，算法技术需要情感设计，因为情绪互动更能反映出社会层面的治理需求，但这种技术开发并不是让算法技术产生情感，而是进行更好的情感互动。为此，技术开发者要将情感识别和情感表达融入算法治理全过程。情感识别是指技术要识别用户情绪，了解治理方案是否符合服务对象情感层面的需要；情感表达主要是指表达治理主体的情绪，形成“治理主体—用户”的双重主导。

　　五、结语

　　算法逻辑在基层社会的大部分领域颠覆了传统治理（片段式、管控式、粗放型治理）的技术和模式，尽管某些公共领域的算法应用场景尚处在“实验室阶段”，未形成稳定的智能生态，但已明确地显示出有别于传统治理的新趋向。当下，数字政府建设处在快速发展轨道之上，算法的一系列解题指令层出不穷，算法技术赋能被寄予厚望。正如技治主义者所言，“技术的进化推动着人类的进化，人类的进化同时也就是技术的进化”［27］。的确，算法技术通过智能化的决策支持、强大的数据处理能力，为化解基层矛盾和处理基层事务提供了模型化、立体化的全新窗口，使得复杂的治理对象更加直观。概言之，在基层算法场景下，技术赋能在很大程度上解放了治理主体与治理对象，提高了基层治理的效率和服务精准度，推动了基层治理的现代化发展。

　　但是，当智能算法具备更多的自主学习与决策能力，治理者不自觉地过度依赖智能系统的高效性时，算法治理就会加速技术赋能对社会不平等的复制。当然，只要我们正视算法嵌入基层治理可能产生的智能鸿沟现象，及时纠正数据资源的群体分化、基层政治参与的权利受限等偏向，并通过实现算治平台共通化、树立场景化治理思维、增强算法技术运行结果的可解释性和透明性等措施，突出算法技术赋能基层治理的过程导向，而非简单的效率结果导向，就可以有效地对算法不平等进行整体性治理。在数智时代，算法平等是社会平等的前提，而非仅仅是技术平等。对算法治理实践而言，这是一场不断深化算法认知、摆脱算法依赖、化解治理矛盾的持久战，不仅要掌握算法的技术逻辑，还要厘清人机协同的辩证关系，这样才能有针对性地开展基层治理工作。

　　

　　参考文献：

　　［1］中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局.马克思恩格斯文集：第2卷［M］.北京：人民出版社，2009：580.

　　［2］刘伟兵.算法的意识形态与意识形态的算法［J］.深圳大学学报（人文社会科学版），2024，41（1）：152-160.

　　［3］陈海贝，卓翔芝.数字赋能研究综述［J］.图书馆论坛，2019，39（6）：53-60，132.

　　［4］彭勃.技术治理的限度及其转