【摘要】當前，人工智能正深度融入經濟社會發展各領域，給新時代黨的建設高質量發展帶來機遇和挑戰。“人工智能＋黨建”為推進黨的思想建設、組織建設、作風建設、制度建設等提供了新工具、構建了新圖景。但“AI+黨建”發展過程中也面臨一些新的矛盾和挑戰，如何抓住機遇、克服挑戰，以人工智能賦能黨建高質量發展，是值得關注的重要課題。

【關鍵詞】人工智能 新時代黨的建設 高質量發展 科技賦能 【中圖分類號】D602 【文獻標識碼】A

在數字化浪潮與智能化轉型的交匯點上，人工智能正在為新時代黨的建設注入新動能。目前我國人工智能正在不斷融入新時代黨的建設各方面各領域，黨建工作向智能化、數字化轉型是順應發展潮流的必然趨勢。把握人工智能與新時代黨的建設的內在關聯，深入研究人工智能給新時代黨的建設帶來的機遇和挑戰，深度探求因應路徑和對策，對于推動新時代黨的建設高質量發展具有重要意義。

人工智能發展給新時代黨的建設帶來新機遇

第一，人工智能推動新時代黨的建設工作方式變革。人工智能技術通過算法迭代、數據訓練和場景定制實現跨領域滲透，能夠靈活適配不同行業需求，具有廣泛應用前景。“人工智能+黨建”模式的出現，更能調動各級黨組織、黨員、人民群眾等工作主體性，有效整合和利用社會資源，從而提升黨建工作能力和水平。首先，能夠推動工作機制創新，即從傳統管理到智能協同，通過先進的技術手段，將分散的黨建資源、信息、服務等進行全面、高效的整合，構建起一個集學習教育、組織管理、服務黨員群眾等功能于一體的黨建大平臺。其次，能夠推動教育方式升級，即從單向灌輸到沉浸互動，利用人工智能分析學習偏好，實時評估思想動態，探索個性化學習路徑，構建多維交互空間，利用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）技術構建沉浸式教育場景，增強代入感和體驗感。再次，有利于進行復雜社會問題研判和預測。最后，能夠推動黨群服務效能提升，使服務方式向人性化、精細化和動態化方向發展。

第二，人工智能為提升新時代黨的建設科學化水平提供技術支持。例如，在人工智能助力決策層面，以黨建數字化作為支撐，實現黨建內容全方位、全過程動態管理，不僅提升了信息透明度，還能夠建立數據驅動、以自然語言理解為核心的認知計算模型，形成從大數據到知識、從知識到決策的能力，從而促進黨建決策科學化。

第三，人工智能技術為黨內監督工作開辟新渠道。借助人工智能技術，人們能夠從海量數據中篩選出有效信息，推動黨的執紀監督工作從依靠“經驗判斷”向依靠“科學數據”轉變。例如，基于大數據的分析方法與信息捕捉，黨委和監督執紀部門能夠及時掌握社情民意和部門運行狀態，使權力活動的執行與監督變得更加客觀與高效。借助大數據智慧黨建平臺，可以貫通干部、基層黨建、人才工作與部分重要部門數據流、業務流、工作流，實現基層黨建工作的有效拓展延伸。

人工智能新技術應用于黨建工作的挑戰與問題

第一，技術瓶頸：算法局限性與應用場景的適配困境。首先，算法模型的解釋性缺陷。當前主流深度學習算法具有“黑箱”特性，其決策邏輯難以追溯。在黨員思想動態評估、廉政風險預警等場景中，算法可能因特征提取偏差導致誤判，容易削弱決策公信力，引發黨務工作者與智能系統之間的信任危機。其次，場景理解的淺層化局限。黨建工作的政治性、思想性特征要求技術具備深層語義理解能力?，F有自然語言處理技術對政治話語、意識形態話語、黨的建設和政策理論的專業術語解析仍存在偏差，無法精準識別黨員學習材料中的核心觀點關聯性，導致智能推薦系統時常出現“形式匹配而實質偏離”的錯位現象。再次，硬件設施的梯度化差異，算力資源分布不均形成技術應用差別。發達地區可部署GPU集群支持復雜模型運算，而一些欠發達地區的基層黨組織受限于終端設備性能，只能運行簡化版算法，導致黨建工作數字化進程的不平衡發展。一些基層地區還面臨智能化轉型的“最后一公里”困境，存在基礎設施與人才儲備失衡等問題。

第二，數據治理：信息生態構建中的結構性矛盾。首先，數據質量與完整性問題。日常黨建數據涉及思想匯報、組織生活記錄等非結構化內容，其采集標準不統一導致信息碎片化。部分基層單位為提升系統評分，選擇性錄入正向數據，造成“數據美化”現象，使得算法訓練集與真實情況存在系統性偏差。其次，隱私保護與數據利用的邊界沖突。黨員行為軌跡、網絡言論等信息的持續采集，引發個人信息過度暴露風險。如何在輿情分析、廉政監督等數據利用需求與黨員隱私權保護之間建立動態平衡機制，成為技術嵌入必須解決的倫理難題。再次，數據孤島與協同共享的體制障礙。黨組織系統內部存在垂直管理部門與橫向協作單位間的數據壁壘，跨系統接口標準不統一導致難以實現跨域數據的關聯分析，制約黨建資源整合效能的最大化。

第三，制度規范：技術應用與制度建構的調適難題。首先，技術標準體系具有滯后性?，F有黨建信息化標準多針對傳統IT系統制定，缺乏對機器學習模型、區塊鏈存證等新技術的適配性規范。算法備案、系統審計等監管要求尚未形成統一框架，導致同類技術在不同地區的準入規則存在差異。其次，人工智能技術介入決策流程可能影響和改變傳統權力運行原則。如智能推薦系統對干部選拔、評優評先等環節的介入，既可能提升決策科學性，也可能會因算法控制權的集中化傾向影響決策。再次，責任追溯機制存在模糊地帶。當算法決策出現失誤時，黨務工作主體責任、技術開發責任、數據提供責任的界定缺乏明確依據。這種責任真空狀態易導致“技術背鍋”或“人機互諉”現象，影響問題整改的時效性與精準性。

第四，倫理風險：人機關系重構中的價值沖突。首先，技術依賴與主體性弱化風險。過度強調智能系統的管理效能，可能使黨務工作者陷入“數據崇拜”誤區。如將黨員學習教育簡化為學習時長統計，把學習質量等同于線上簽到率，這可能造成黨員主體性弱化。同時，年輕黨員與老黨員的數字鴻溝和代際認知差異可能影響組織凝聚力的有效維系。其次，技術異化對黨內政治文化的影響。當智能系統成為黨員教育的主要載體時，如何防止技術中介性削弱人際直接交流的政治溫度，成為亟待解決的實踐課題。部分單位將人工智能簡單等同于效率提升工具，忽視其在增強黨的政治領導力、思想引領力、群眾組織力、社會號召力方面的深層價值，這種功利化應用傾向易導致技術嵌入與黨建工作核心目標的脫節，形成“有智能無智慧”的形式化創新。最后，技術中立性與價值取向的沖突。技術供應商可能通過數據標注規則、特征權重設置等隱蔽方式影響系統輸出結果，對黨的政治和思想建設構成潛在危險。

“人工智能＋黨建”的五維協同發展路徑

人工智能賦能黨的建設是一項系統性工程，通過政治保證、技術創新、倫理約束、人才驅動、制度保障的五維協同，人工智能將成為新時代黨的建設高質量發展的戰略引擎，為推進國家治理體系和治理能力現代化提供有力支撐。

第一，加強對“人工智能＋黨建”的頂層設計和導向把控，筑牢數據主權與信息安全防線。一是要將人工智能納入黨的建設工作數字化建設總體規劃，明確“黨管數據、黨管算法”原則，統籌技術研發、場景落地與風險評估。二是要強化政治引領與技術治理的深度融合，通過自然語言處理（NLP）實時分析黨內文件、會議記錄、黨員言論，自動生成政治立場偏離度預警報告。推行“紅色AI認證”制度，對應用于黨建場景的算法模型進行政治合規性審查，重點檢測其輸出內容是否符合黨的理論和路線方針政策，確保技術工具與政治目標的高度一致性。三是建立黨內數據分級分類管理體系，核心黨務數據（如組織決策、干部檔案）僅限國產化AI系統安全調用。建立自主可控的AI安全防護體系，實現黨務數據全生命周期可追溯、防篡改，重點防范敵對勢力通過AI模型后門竊取情報或實施認知滲透。嚴格遵循黨和國家有關保密規定，確保黨員數據在AI訓練與應用中的最小化使用與匿名化處理，使數據達到“可用不可見”的效果。

第二，以技術創新推動構建自主可控的智能黨建工作系統。一是明確核心技術攻關方向。聚焦“卡脖子”環節，重點突破中文語義理解、多模態數據分析、小樣本學習等關鍵技術，研發適配黨務場景的專用大模型，替代依賴境外技術的通用模型。努力構建黨建專用大模型生態，以中文語義理解為核心，訓練覆蓋黨史文獻、政策法規、基層案例的垂直領域模型，支持智能問答、文件起草、輿情研判等高頻需求。二是支持場景化應用設計。在決策支持層面，開發黨內政策模擬推演平臺，整合社會經濟數據與黨的建設工作案例庫，通過強化學習預測政策實施效果，生成風險預案與優化路徑。在執行監督層面，開展AI驅動的基層工作效能評估系統，自動抓取黨建任務進度、群眾反饋等數據，構建動態績效畫像并識別形式主義傾向。在服務創新層面，運用生成式AI創建虛擬黨建指導員，提供24小時政策解讀、理論學習輔導，通過情感計算技術增強交互真實性與親和力。三是推進平臺化整合與標準化建設。建設全國一體化“智慧黨建云”，統一數據接口與算法標準，支持省市縣三級黨組織高效協同，破解信息孤島與重復建設難題。

第三，構建倫理規范、平衡好數據安全與人文關懷關系。一是遵循人本導向的技術倫理框架。制定黨建AI倫理工作指南，確立“人類主體性、技術輔助性、決策可解釋性”原則，要求AI輸出結果必須標注置信度區間，關鍵結論需經人工復核方可生效。二是推動算法透明與公平性約束。推行黨建AI算法備案制度，核心模型（如黨員評價、干部選拔）要公開決策邏輯框架，接受紀檢監察部門審核。建立算法偏見監測與矯正機制，定期評估黨員評價、民意分析等模型在性別、年齡、地域維度的公平性，修正潛在歧視性輸出。界定人機協同責任，建立AI失誤追溯與問責機制，劃定技術應用的禁止領域（如最終決策權、黨內紀律處分）。三是推動黨建工作與科技融合創新。將紅色基因編碼入AI底層邏輯，在模型訓練中強化語料權重，確保技術工具內在政治取向與黨的創新理論、黨的重大部署同頻共振。

第四，培育復合型黨建AI專業化人才隊伍。一是探索專業化培養模式。在黨校系統增設“AI+黨建”交叉學科，培養兼具政治素養與AI通識能力的黨務工作人才。二是建立能力提升機制。建立省級以上“黨建AI實訓基地”，編制《黨員干部AI素養標準》，將數據解讀、模型評估、風險識別等AI技能納入黨員干部能力考核指標體系。三是建立激勵扶持政策。建立專項基金，對基層自主研發的輕量化應用（如流動黨員管理系統、鄉村全面振興AI助手）給予政策、資金扶持，并支持推廣使用。在省市級黨委配備具備AI專業背景的專職干部，負責統籌技術規劃、倫理審查與跨部門協同，破解政治邏輯與技術邏輯的融合障礙。

第五，構建可持續發展的支撐體系。一是完善黨內政策法規。將AI技術研發與應用納入黨內法規體系，明確數據權限、算法倫理與責任邊界。完善國家有關法律法規，從國家層面規范技術研發、資金投入與安全審查。二是推動動態迭代升級。構建黨建AI發展指數，每年發布技術成熟度、制度完備性、群眾滿意度等多維度評估報告，作為政策調整的核心依據。三是優化資源投入。國家支持關鍵技術攻關與試點項目，引導社會資本參與基層智能黨建場景建設。建設國家級“黨建AI開源社區”，共享算法模型、數據集與成功經驗，降低技術應用門檻。四是提升國際話語權。總結中國“AI+黨建”實踐經驗，探索政黨建設人工智能應用的新模式，為推進人工智能時代世界執政黨建設提供啟示和借鑒。還可通過“數字絲綢之路”推動智能黨建技術對外交流合作，增強發展中國家政黨對中國治理模式的理解與認同。

（作者為寧波大學馬克思主義學院教授）

【注：本文系國家社會科學基金哲學社會科學領軍人才重大項目（項目編號：23VRC093）的階段性成果】

【參考文獻】

①翟曉舟：《“人工智能+黨建”為黨的建設助力賦能》，《學習時報》，2019年9月6日。

②黃相懷：《從“相加”到“相融”：“人工智能+黨的建設”芻論》，《社會治理》，2022年第7期。

責編/谷漩 美編/王夢雅

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