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《智能社会发展与治理标准化指引(2025版)》

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《智能社会发展与治理标准化指引（2025 版）》是为适配人工智能驱动的智能社会发展需求，落实国家相关政策要求而制定的规范性文件，系统构建了智能社会发展与治理的标准化框架，为技术应用、风险防控、治理优化提供了全面指引，适用于政府、科研院所、企业等多主体开展相关理论研究与实践活动。

一、总体要求：界定核心内涵、目标与适用范围

（一）基本内涵

智能社会发展与治理的标准化，是以人工智能社会实验等科学循证方法为基础，围绕智能技术社会应用的现实或潜在问题，探究技术社会影响及作用机理，进而制定、发布、实施关于 “基本原则、测试优化方法、效果评估” 的规范性文件的活动，核心是通过标准化手段保障智能技术与社会的良性互动。

（二）工作目标

建立 “研究制定 - 实施反馈 - 优化完善” 的闭环工作机制，建成覆盖智能技术主要社会应用场景、贯穿技术全生命周期的标准体系，为智能社会发展与治理标准化创新奠定基础，支撑国家治理体系和治理能力现代化。

（三）主要内容与适用范围

1. 核心内容
   ：明确智能社会发展与治理的基本原则、常见智能技术应用场景及影响评估指标、人工智能社会实验通用程序，构建标准体系框架；
2. 适用范围
   ：覆盖智能技术社会应用与评估领域的标准化活动，可为国家智能社会治理实验基地建设提供规范，同时供各地方、部门、科研院所、企事业单位参考使用。

二、智能社会发展与治理三大核心原则

（一）增进福祉，注重和谐（社会发展层面）

以社会高质量发展为目标，推动人与智能技术协同共生，具体包括：

1. 促进和谐共生
   ：降低技术引发社会冲突的风险，以技术进步增强社会向心力与凝聚力；
2. 遵守公序良俗
   ：坚守技术全生命周期的伦理价值与道德观念，以 “科技向善” 引导文明行为，保障社会规范；
3. 确保公平普惠
   ：避免技术应用中的偏见歧视，实现技术覆盖全民，让全社会共享创新成果。

（二）以人为本，保障权益（个人权益层面）

以保障人类基本权利为核心，尊重个体差异与诉求：

1. 保障基本权利
   ：确保智能技术在产品设计、系统搭建、服务提供中不侵犯个人生命健康、人身自由、私人财产等权利，符合法律法规；
2. 体现关怀救济
   ：关注不同群体的技术适应性，弥合技术鸿沟，为技术使用困难者提供替代方案，促进人机友好交互；
3. 保证知情同意
   ：明确告知用户智能产品 / 服务的功能与局限，保障用户 “知情 - 选择 - 退出” 的权利，提供简便的操作方案。

（三）包容创新，持续优化（技术治理层面）

平衡技术创新与安全可控，构建开放敏捷的治理环境：

1. 实现责任可溯
   ：明确技术研发与使用相关方的责任，建立伦理冲突与技术事故问责机制，确保技术 “可审核、可监督、可追溯”；
2. 强调审慎敏捷
   ：动态评估技术发展水平与社会影响，禁止技术滥用 / 误用 / 违规恶用，建立敏捷响应机制，及时化解风险；
3. 促进包容开放
   ：推动政府、科研院所、企业、公众等多元主体参与治理，鼓励跨学科、跨领域、跨地区、跨国界合作，形成广泛共识的治理框架与标准。

三、智能技术社会应用场景与影响评估：三维度拆解

根据技术作用对象，将应用场景及影响划分为微观、中观、宏观三个层面，明确各层面的核心场景、潜在影响与评估指标。

（一）微观层面：作用于个人

1. 核心应用场景
   ：自动驾驶（生物特征识别、环境感知辅助驾驶）、智能家居、智能客服、健康监测（辅助诊断）、智能推荐（信息推送）等；
2. 潜在影响
   ：个体心理状态（如人脸识别对安全感的影响）、行为模式（如自动驾驶改变出行范围）、价值观念、社会关系（如网络游戏影响家庭关系）的变化；
3. 评估指标
   ：

• 个体行为：移动应用使用频率、用户意愿、兴趣热点、活动轨迹等；
• 个体感知：风险认知、技术接受程度、幸福感、获得感、安全感（通过问卷调查收集）。

（二）中观层面：作用于组织与行业

1. 核心应用场景
   ：智慧教育（师生画像、虚拟教师）、智慧医疗（医学影像智能识别、辅助诊断）、智慧金融（市场预测、风险评估）、智能制造、智能电网等；
2. 潜在影响
   ：组织业务流程（如智能制造重构管理流程）、组织关系、职责分工、运行模式（如智能电网改变能源分配方式）的变化；
3. 评估指标
   ：

• 经济效益：智能推荐对销量的影响、智能制造对生产效率 / 质量控制的提升；
• 治理与协同水平：企业战略转型动向、产业生态发展、组织响应速度对行业协同效能的影响。

（三）宏观层面：作用于社会

1. 核心应用场景
   ：数字政府、智慧城市（城市大脑监测调度）、数字乡村、智能应急管理、能源大数据预测（用能需求、经济发展）等；
2. 潜在影响
   ：公共治理方式（如数字政府改变响应流程）、社会服务能力、应急响应效率、公众参与模式（如互联网平台影响社会舆论）的变化；
3. 评估指标
   ：

• 政府治理效率：数字公共服务平台对资源调配速率的提升、智能技术对区域经济增长率 / 节能减排的贡献；
• 公共服务质量：公共服务均衡度、公众满意度（通过传感器数据或舆情监测分析）。

四、人工智能社会实验规程：三阶段操作框架

人工智能社会实验是探索智能社会治理路径、形成标准的核心方法，分为 “实验准备 - 实验开展 - 实验反馈” 三个阶段，确保实验科学、合规、可落地。

（一）实验准备，组织应用

1. 明确技术与场景
   ：聚焦核心问题，选取典型技术与场景（避免重复建设），观测对微观 / 中观 / 宏观层面的综合影响；
2. 确定参与主体
   ：明确应用主体（具备场景建设条件）、研究主体（有治理研究与政策经验）、技术主体（具备场景搭建技术），分工清晰；
3. 设计实验方案
   ：建立组织实施与沟通机制，保障场地、经费、数据，解决场景建设、布点、成果转化问题；
4. 防范伦理风险
   ：制定伦理风险预警与应急预案，开展伦理审查（如抽样分组保障弱势群体公平性），符合法规与社会伦理。

（二）实验开展，科学测量

1. 选取测量要素
   ：围绕实验目标（解决社会问题 / 提升治理效能），选取体现技术综合影响的要素；
2. 明确测量指标
   ：将要素转化为可测度变量（如 “技术对组织运转的影响” 转化为 “机构调整、出行方式” 等数据指标）；
3. 科学抽样与分组
   ：选择规范抽样方法，设置实验组与控制组，考虑弱势群体，保障数据代表性；
4. 数据收集与分析
   ：综合观察记录、问卷调查、大数据捕捉等手段，开展定性 / 定量分析。

（三）实验反馈，综合评估

1. 成果集成
   ：结合技术发展潜力、社会接受度、经济文化环境，形成技术标准、规范、政策建议等成果；
2. 实验评价
   ：评估场景建设、组织保障、风险防控、计划执行、成果转化等环节的成效；
3. 成果反馈
   ：将实验经验与政策建议反馈至相关主体，为智能技术赋能治理提供参考。

五、智能社会发展与治理标准体系框架：五大模块

构建 “基础通用 - 发展与治理原则 - 场景应用 - 技术和方法 - 效果评价” 的完整体系，覆盖智能社会治理全流程，各模块功能与内容如下：

（一）基础通用标准

为治理标准化提供基础支撑，包括：

1. 术语标准
   ：规范智能社会治理相关概念、新技术 / 新场景的定义；
2. 分类与代码标准
   ：规定治理概念、事项、工具、场景的分类原则与编码方法；
3. 通用指南标准
   ：提供治理所需的指导性资料（如指南、指引）。

（二）发展与治理原则标准

明确治理的价值导向与核心要求，包括：

1. 通用原则标准
   ：规范技术应用、社会实验等通用原则；
2. 技术与人类福祉原则标准
   ：保障技术促进心理感知、社区参与、经济公平、人居环境优化等福祉目标；
3. 技术伦理原则标准
   ：规定技术应用与科研的伦理要求，符合社会伦理；
4. 技术安全治理原则标准
   ：建立隐私保护、安全响应等治理原则。

（三）场景应用标准

针对不同领域的治理场景制定规范，核心覆盖 9 大领域：

1. 基层治理
   ：智慧社区、智能网格管理、矛盾调解系统等，提升治理效率与风险评估能力；
2. 医疗健康
   ：智能临床辅助诊断、医疗机器人等，保障医疗公平性、合规性、安全性；
3. 能源治理
   ：能源数据开放、智慧能耗监测等，提升数据透明度与能源利用效率；
4. 环境治理
   ：绿色低碳模拟、污染防治智慧系统等，支撑精准治污与生态保护；
5. 教育治理
   ：智慧校园、个性化辅导平台等，防治青少年网络沉迷，维护身心健康；
6. 养老治理
   ：居家 / 社区 / 机构智能养老服务，保障老年人信息安全与社会融入；
7. 体育治理
   ：智慧场馆、智能训练系统等，保障健身数据安全与体育服务公平；
8. 经济治理
   ：智能工厂、智慧金融等，解决经济不平等、安全风险、结构性失业问题；
9. 政法治理
   ：智慧法庭、政法大数据平台等，确保算法决策合理性。

（四）技术和方法标准

提供治理所需的技术工具与操作方法，包括：

1. 社会影响分析测量技术
   ：规定技术综合影响的分析框架、评估维度与测量路径；
2. 治理主体测量标准
   ：规范多元主体（政府、企业、公众）的属性、关系及治理规范的测度方法；
3. 计算实验与模拟演化技术
   ：明确智能社会治理的模拟机理、实验方法与推演模型要求；
4. 社会实验方法
   ：规范实验规程、规范性测评与方法选取；
5. 伦理审查与风险管理
   ：规定伦理风险识别、审查程序、风险管理方法；
6. 数据管理方法
   ：规范数据收集、汇交、解析、验证与共享机制。

（五）效果评价标准

评估治理成效与风险，形成闭环优化，包括：

1. 综合影响评价
   ：评价治理效果的完整性、测量准确性、数据规范性、模型合理性；
2. 治理绩效评价
   ：评估应用主体的治理效能、效果反馈与纠偏方法，保障科学性与有效性；
3. 风险跟踪与评价
   ：识别、预防、监测实验中的伦理风险与社会问题，提供评估方法。

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