摘 要:科技创新型城市凭借技术研发和应用创新优势，在智慧城市建设上具备得天独厚的条件。“人工智能+城市服务”是“人工智能+”行动的重要组成部分，城市服务智能化升级步伐不断加快的同时也存在不少问题。因此，有必要推动“以人为本”的智慧城市内涵升级，将人本人工智能技术底座、“人在回路”构建方法论及人智共生目标作为智慧城市建设的重要抓手，围绕服务资源、服务能力、服务模式和服务规范四大价值要素构建智能化城市服务体系，真正实现服务为民。
关键词:创新城市 智慧城市 城市服务体系 以人为本 人工智能
【中图分类号】C916 【文献标识码】A
科技创新是推进现代化产业体系建设、发展新质生产力的根本路径。目前，我国科技创新型城市呈现出沿海和沿江的T字形分布，其中北京、上海、深圳、杭州、广州跻身全球科创中心30强。凭借丰富的创新资源和强大的科研实力，科技创新型城市在关键核心技术研发上发挥着引领作用并取得了丰硕成果。为了加快创新驱动产业变革的步伐，越来越多的科技创新型城市在技术研发和应用创新上同时发力，推动两者相互促进并螺旋式上升。
在过去的十多年中，人工智能技术的核心——机器学习不断向深度学习发展，在自然语言处理和计算机视觉等复杂任务中取得了重要突破，推动了人工智能在人类活动中的普及应用。2023年以来，生成式人工智能出现了爆发式增长，更先进的语言大模型、视觉大模型持续涌现，为人工智能的应用拓展提供了更多的可能性[1]。“人工智能+城市服务”是每个城市居民都可以深切感受到的技术应用场景，人工智能技术正在逐渐融入医疗、交通、教育、公共服务等各个领域，这将智慧城市推向一个新的发展阶段，我们的生活和工作方式都将不可避免地发生重大改变。
城市服务智能化升级中存在的不足
近年来，我国智慧城市建设进程不断提速，这离不开科技企业提供的强大技术支撑，更得益于各级政府为推动城市服务中的技术应用出台的政策举措。然而，起初的智慧城市建设比较关注技术本身，以技术先进水平评价城市“智慧”水平，普通市民往往被动接受既定服务。
智能应用存在差异。一些人因为缺乏必要的知识、技能或资源，在充分享受智慧城市建设的成果上有不足。比如许多老年人会对新事物感到不安甚至是抵触，他们在面对先进的智能产品或服务时需要付出更高的学习和使用成本；一些人对智能技术的认知和理解有限，容易受到误导；而残障人士可能在使用公共场所的常规智能设备时遇到困难。
安全性上存在疑虑。深度学习技术具有非线性、高维度、多参数的运算特点，这使得依靠人工智能辅助决策的智慧城市应用可能会出现运行过程不透明、运行结果无法解释的情况。人们有可能产生以下疑虑：可靠性疑虑——智慧城市可以准确无误、持续稳定地实现预期功能吗？安全性疑虑——智慧城市能够免受恶意攻击、保护隐私数据和敏感信息安全吗？责任性疑虑——当智慧城市提供的服务偏离预期甚至导致损害时，如智慧医疗或金融服务过程中发生了决策失误，应归咎于技术开发者、服务使用者还是人工智能本身呢？建立信任是提升个人、组织乃至整个社会对智慧城市接受度和服务使用意愿的关键前提。如果这些疑虑未能及时得到回应，推广智慧城市服务的各项行动有可能受到影响。
体验需提升。“以用户为中心”是在全球范围内已形成共识的科技产品与服务设计核心理念，但是如果单纯用技术来评价智慧城市，往往过于强调硬件设施建设和数据集成水平，而不太容易量化考核的用户体验有可能受到忽视。人们在使用智慧城市服务时经常触及的体验需要在以下方面提升：有用性不足——凸显智能技术前沿性的各种“高端”功能，有可能没有解决人们在城市生活中的真实需求和痛点；可用性较低——用户界面设计缺少科学的可用性测试，复杂的操作流程、晦涩的专业术语提高了使用门槛；个性化缺失——缺乏精准用户画像导致服务形式和内容单一化，无法支持市民根据自身偏好选择或定制服务。
伦理上存在隐忧。科技伦理是指导人类科技进步的重要工具，人工智能技术因其高度复杂性和不确定性，在智慧城市的应用中将产生一系列具有特殊性的伦理问题。首先是算法出现偏颇，当人工智能对医疗、教育、交通等城市公共资源进行分配时，训练数据集或算法设计中的固有偏见可能对特定群体的需求把握不准。其次是人机失衡，过度追求技术至上，有可能忽视人的价值判断、道德考量和情感因素在决策制定中的作用。
以人为本的智慧城市
我国智慧城市建设自2009年拉开序幕至今已经历了信息化和数字化发展阶段。开始主要依赖信息与通信技术搭建智慧城市基础设施，后来则进一步融合物联网、云计算、大数据等技术实现大规模的城市数据采集、融合与共享。信息化和数字化的特点都可以概括为利用技术手段提升城市服务效率，为现代城市中各类生产生活活动提供便利，旨在创造更显著的经济和社会效益[2]。
人工智能技术正在将智慧城市推向智能化发展阶段，未来碳基生命体和硅基智能体共存，城市运行机制将发生重大变化。城市服务的智能化升级不仅仅体现为技术手段的升级，更是在以人为本理念指引下的智慧城市内涵升级。习近平总书记强调指出：“推进城市治理，根本目的是提升人民群众获得感、幸福感、安全感。”
以人为本强调人工智能的使命在于增进人类福祉，具体表现为增强人类感知、思考、行动、创造的能力，而不是取代人类[3]。随着这一观点在学界和业界不断升温，全球人工智能技术研发已初步形成了“两翼齐飞”格局，从以往单纯追求技术性能的重大突破到现在强调技术应对人类负责任。《2024年度人工智能指数报告》显示，隐私与数据治理、透明性与可解释性、安全性、公平性是当前人工智能领域关注的四大热点议题，更高的技术性能只有与这些方面的解决方案结合起来才能真正对人类社会产生积极影响。因此，人本人工智能将成为下一代智慧城市的“大脑”，与物联网、5G通信、云计算、大数据、区块链等技术融合成稳健的技术底座，能够高效实现海量人本数据的采集、传输、存储、处理、分析与保护，具备针对城市服务现实问题做出以人为本决策的能力。
“人在回路”（Human-in-the-loop）原本是指在机器学习的过程中将人类智能与机器智能结合起来，从而取得更好的模型效果。在自然语言处理、计算机视觉等复杂任务中，人类可以发挥价值观、知识和经验优势，主动参与到由训练数据标注、模型微调、结果验证等阶段组成的机器学习回路中，旨在帮助机器理解各种情境，从而在医疗、金融、交通等领域的重大决策中做出更有利于人类的判断。这种狭义理解所包含的核心思想对于改变智慧城市建设模式具有重要启示——如果将城市服务的设计、测试、评估视为一个广义的“回路”，那么只有将使用服务的市民纳入该回路，才有可能提供更好的服务。
具体而言：在设计阶段，走进市民日常活动开展多轮实地调查、观察，全面细致了解其自身特点及其对城市服务的需求和期望，创建用户画像和任务模型；在测试阶段，寻求合适的智能技术解决方案并构建城市服务系统原型，邀请市民参与原型测试，并根据其使用体验不断对系统功能与界面进行调整优化；在评估阶段，对智能城市服务系统的运行情况开展持续跟踪，结合实际应用场景中的市民反馈数据分析发现系统不足并进行迭代升级。“人在回路”方法论强调普通市民在智慧城市建设中的主体地位，将实效为民的目标更清晰地展现出来。
“人智共生”（Human-AI symbiosis）是“人机共生”的最新发展阶段，后者是早在20世纪60年代就提出的概念，设想了人类与计算机之间的深度耦合。共生是一种互利互惠的关系，人智共生则是对人类与人工智能之间理想关系的描绘，人类具有独特的创造性思维、情绪理解和道德判断能力，而人工智能擅长分析计算、模式识别、趋势预测等任务，两者协作共创将成为推动城市发展的基本动力[4]。随着人工智能向高级智能体加速进化，它可以更好帮助人类居民分担工作，成为我们生活中的“伙伴”。在“人智共生”的新型城市形态下，人工智能对城市服务的赋能潜力将不断得到释放，智慧市民也将主动参与到城市发展进程中，共同组成城市竞争力的关键创新要素。
智慧城市服务体系构建路径
人工智能技术是智慧城市服务提质增效的根本驱动力，以人为本理念的引入将有利于打破人工智能在城市服务中的应用壁垒，提升其赋能潜力并降低其风险挑战。然而，如何在智慧城市建设实践中贯彻以人为本理念是一个重要课题。有必要从智能化城市服务的价值机理入手构建一套科学、合理的顶层指导方针。基于此，本文提出由服务资源、服务能力、服务模式、服务规范四大价值要素组成的智慧城市服务体系构建路径。在整个城市服务价值链路中，资源和能力是价值创造要素，而模式和规范是价值实现要素，每个要素都表现出不同的内生逻辑及需要解决的核心问题。
智慧城市服务资源体系构建。智慧城市服务资源体系并不是一个从“0”到“1”的概念，而是在优化已有的物理资源、人力资源、经济资源、技术资源等基础之上做增量，重点推动数据资源的开发、共享与利用。数据要素是深入推进城市服务普惠化的重要资源，打造高质量的数据资源体系是一切工作的前提[5]，这需要多方联动对不同类型的数据资源进行全生命周期管理。[6]习近平总书记强调，“要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系”。我们要深入贯彻落实习近平总书记重要论述，统筹推进数据资源开发利用和安全治理。针对行业数据资源，重点完善行业共性数据授权机制，加大公共数据资源供给，寻求耦合连接渠道、打破信息孤岛；针对专业数据资源，重点推动科研机构、科技企业开展专业数据资源库建设，建立跨机构协同创新机制，支持数据资源交易流通；针对用户生成数据资源，重点构建数据自动化采集、多源异构数据融合和数据挖掘方法体系，制定数据评估、筛选、更新与清理流程规范；针对人工智能生成数据资源，重点探索范畴界定、生产监管、版权归属等问题，提出符合人类知识和价值体系的数据资源开发与利用方式。
智慧城市服务能力体系构建。智慧城市服务能力是面向各类城市问题利用服务资源制定并执行相应解决方案的能力，是服务效率和效果的总和。政府部门、企事业单位、社区组织等实体机构的工作人员是传统城市服务的提供者，这些人类服务者在智慧城市服务中将继续发挥根本性作用，而非被人工智能所取代。在“人机协同”的服务组合中，人与技术各展所长、相互配合、履行职责，共同服务市民。[7]因此，智慧城市服务能力体系构建应首先考虑服务目标，在明确城市服务领域（如医疗服务、教育服务、公共安全服务等）特征的基础上界定拟实现的服务功能（如预测分析、决策支持、应急响应等），经过交叉集成形成“领域-功能”二维矩阵；然后在每个矩阵单元中，分别对人类服务者和人工智能服务系统开展问题解决能力优劣势评估，构建人类服务能力矩阵模型和技术服务能力矩阵模型；最后针对城市服务流程中各阶段具体工作制定人机互补协同规则，绘制“人机组合”服务能力图谱。
智慧城市服务模式体系构建。城市服务提供者与使用者的关系决定了服务模式的特点。随着人工智能在城市服务中的主体地位不断增强，智慧城市服务模式将朝着市民与智能系统分工协作、共同实现目标的方向演化，过程顺畅、富有成效的协作是达到人智共生的理想路径。[8]不同智能水平的城市服务系统所适合的服务工作类型存在差异，需要由相应的服务模式支撑。针对机械智能，设计自动化操作流程及人类服务者监管程序，设置用户命令输入、识别与执行的标准化脚本，基于预设规则和先验知识提供命令响应服务；针对分析智能，划分数据融合、特征提取、规律识别、可视化表示等多个工作模块，建立用户与系统串行协作过程中的模块组合衔接规则，利用算法效率优势提供决策支持服务；针对直觉智能，制定用户与系统在复杂问题理解、学习、推理、预测上的并行协作方案，探索激发用户灵感与创造力的手段与途径，发挥智能技术的洞察力以提供思维启发服务。
智慧城市服务规范体系构建。智慧城市服务规范是为保障服务质量和服务安全而制定的一系列标准和规定，在应对人工智能技术的“黑盒”效应时尤为必要。有必要通过服务规范来约束智能城市服务系统，避免或化解人智冲突，保障公民权益。[9]不同类型人智冲突在表现形式和后果影响上存在差异，需要制定相应的服务规范。[10]制定智能系统交互界面易用性和使用指南易懂性相关标准，不断提升用户需求识别与意图消歧的准确度；建立智能系统服务过程的透明度指标和可追溯机制，细化用户数据调用时的隐私保护与歧视防范规定，明确人类服务者的算法监督职责和冲突介入流程；强化智能系统提供多样化结果输出解释方案的要求，提供公开的参与渠道鼓励用户就与系统之间的结果分歧进行调解，通过双向沟通机制确保智慧城市服务“以人为本”。
【本文作者为武汉大学信息资源研究中心、信息管理学院教授；本文系国家社会科学基金重大项目“人本人工智能驱动的信息服务体系重构与应用研究”（项目编号：22&ZD325）的阶段性成果】
注释略
责编：王 克／美编：王嘉骐