文献类型：期刊文章

作　　者：薛澜[1,2] 贾开[3] 赵静[2]

Xue Lan;Jia Kai;Zhao Jing(School of Public Policy and Management,Tsinghua University,Beijing 100086;School of International and Public Affairs,Shanghai Jiaotong University;Center for Industrial Development and Environmental Governance,Tsinghua University,Shanghai 200030)

机构地区：[1]清华大学苏世民书院 [2]清华大学公共管理学院,北京100084 [3]上海交通大学国际与公共事务学院,上海200030

出　　处：《中国行政管理》

基　　金：国家社科基金项目“‘公地’视角下全球数字治理合作或冲突的影响因素与机制研究”(编号:23BGL244);清华大学自主科研计划项目“算法全球治理与分类治理的理论探索”(编号:2021THZWJC12);清华大学-丰田基金专项项目“未来市场监管智能算法模型、企业应对行为和潜在社会风险研究”。

年　　份：2024

期　　号：3

起止页码：99-110

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：纷繁复杂的人工智能应用风险在带来监管挑战的同时,也让追求敏捷成为当前人工智能治理的共识性理念。但如何在具体路径、机制、工具上实现真正的敏捷监管尚缺乏系统的学理分析与实践指引。遵循科层体系运作逻辑的监管部门在克服制度张力和应对不确定性方面存在天然不足,实践改革因此普遍将“分类”视为一种适应复杂性与提升敏捷性的潜在思路。通过对人工智能多领域业态发展模式与技术创新规律的比较分析,以及综合人工智能各领域现有国际治理经验,本文构建了人工智能治理风险的关键分类维度及与之相适应的全谱系政策工具箱。研究试图为监管实践者提供一个合意的分类思路与政策工具组合指引,使监管实践可从产业特征标定分类治理对象,并在对应的政策工具箱中寻找政策组合。

关 键 词：人工智能治理  分类治理  敏捷治理工具箱  

分 类 号：D035[政治学类]