【摘要】当前，人工智能正深度融入经济社会发展各领域，给新时代党的建设高质量发展带来机遇和挑战。“人工智能＋党建”为推进党的思想建设、组织建设、作风建设、制度建设等提供了新工具、构建了新图景。但“AI+党建”发展过程中也面临一些新的矛盾和挑战，如何抓住机遇、克服挑战，以人工智能赋能党建高质量发展，是值得关注的重要课题。
【关键词】人工智能 新时代党的建设 高质量发展 科技赋能 【中图分类号】D602 【文献标识码】A
在数字化浪潮与智能化转型的交汇点上，人工智能正在为新时代党的建设注入新动能。目前我国人工智能正在不断融入新时代党的建设各方面各领域，党建工作向智能化、数字化转型是顺应发展潮流的必然趋势。把握人工智能与新时代党的建设的内在关联，深入研究人工智能给新时代党的建设带来的机遇和挑战，深度探求因应路径和对策，对于推动新时代党的建设高质量发展具有重要意义。
人工智能发展给新时代党的建设带来新机遇
第一，人工智能推动新时代党的建设工作方式变革。人工智能技术通过算法迭代、数据训练和场景定制实现跨领域渗透，能够灵活适配不同行业需求，具有广泛应用前景。“人工智能+党建”模式的出现，更能调动各级党组织、党员、人民群众等工作主体性，有效整合和利用社会资源，从而提升党建工作能力和水平。首先，能够推动工作机制创新，即从传统管理到智能协同，通过先进的技术手段，将分散的党建资源、信息、服务等进行全面、高效的整合，构建起一个集学习教育、组织管理、服务党员群众等功能于一体的党建大平台。其次，能够推动教育方式升级，即从单向灌输到沉浸互动，利用人工智能分析学习偏好，实时评估思想动态，探索个性化学习路径，构建多维交互空间，利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术构建沉浸式教育场景，增强代入感和体验感。再次，有利于进行复杂社会问题研判和预测。最后，能够推动党群服务效能提升，使服务方式向人性化、精细化和动态化方向发展。
第二，人工智能为提升新时代党的建设科学化水平提供技术支持。例如，在人工智能助力决策层面，以党建数字化作为支撑，实现党建内容全方位、全过程动态管理，不仅提升了信息透明度，还能够建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力，从而促进党建决策科学化。
第三，人工智能技术为党内监督工作开辟新渠道。借助人工智能技术，人们能够从海量数据中筛选出有效信息，推动党的执纪监督工作从依靠“经验判断”向依靠“科学数据”转变。例如，基于大数据的分析方法与信息捕捉，党委和监督执纪部门能够及时掌握社情民意和部门运行状态，使权力活动的执行与监督变得更加客观与高效。借助大数据智慧党建平台，可以贯通干部、基层党建、人才工作与部分重要部门数据流、业务流、工作流，实现基层党建工作的有效拓展延伸。
人工智能新技术应用于党建工作的挑战与问题
第一，技术瓶颈：算法局限性与应用场景的适配困境。首先，算法模型的解释性缺陷。当前主流深度学习算法具有“黑箱”特性，其决策逻辑难以追溯。在党员思想动态评估、廉政风险预警等场景中，算法可能因特征提取偏差导致误判，容易削弱决策公信力，引发党务工作者与智能系统之间的信任危机。其次，场景理解的浅层化局限。党建工作的政治性、思想性特征要求技术具备深层语义理解能力。现有自然语言处理技术对政治话语、意识形态话语、党的建设和政策理论的专业术语解析仍存在偏差，无法精准识别党员学习材料中的核心观点关联性，导致智能推荐系统时常出现“形式匹配而实质偏离”的错位现象。再次，硬件设施的梯度化差异，算力资源分布不均形成技术应用差别。发达地区可部署GPU集群支持复杂模型运算，而一些欠发达地区的基层党组织受限于终端设备性能，只能运行简化版算法，导致党建工作数字化进程的不平衡发展。一些基层地区还面临智能化转型的“最后一公里”困境，存在基础设施与人才储备失衡等问题。
第二，数据治理：信息生态构建中的结构性矛盾。首先，数据质量与完整性问题。日常党建数据涉及思想汇报、组织生活记录等非结构化内容，其采集标准不统一导致信息碎片化。部分基层单位为提升系统评分，选择性录入正向数据，造成“数据美化”现象，使得算法训练集与真实情况存在系统性偏差。其次，隐私保护与数据利用的边界冲突。党员行为轨迹、网络言论等信息的持续采集，引发个人信息过度暴露风险。如何在舆情分析、廉政监督等数据利用需求与党员隐私权保护之间建立动态平衡机制，成为技术嵌入必须解决的伦理难题。再次，数据孤岛与协同共享的体制障碍。党组织系统内部存在垂直管理部门与横向协作单位间的数据壁垒，跨系统接口标准不统一导致难以实现跨域数据的关联分析，制约党建资源整合效能的最大化。
第三，制度规范：技术应用与制度建构的调适难题。首先，技术标准体系具有滞后性。现有党建信息化标准多针对传统IT系统制定，缺乏对机器学习模型、区块链存证等新技术的适配性规范。算法备案、系统审计等监管要求尚未形成统一框架，导致同类技术在不同地区的准入规则存在差异。其次，人工智能技术介入决策流程可能影响和改变传统权力运行原则。如智能推荐系统对干部选拔、评优评先等环节的介入，既可能提升决策科学性，也可能会因算法控制权的集中化倾向影响决策。再次，责任追溯机制存在模糊地带。当算法决策出现失误时，党务工作主体责任、技术开发责任、数据提供责任的界定缺乏明确依据。这种责任真空状态易导致“技术背锅”或“人机互诿”现象，影响问题整改的时效性与精准性。
第四，伦理风险：人机关系重构中的价值冲突。首先，技术依赖与主体性弱化风险。过度强调智能系统的管理效能，可能使党务工作者陷入“数据崇拜”误区。如将党员学习教育简化为学习时长统计，把学习质量等同于线上签到率，这可能造成党员主体性弱化。同时，年轻党员与老党员的数字鸿沟和代际认知差异可能影响组织凝聚力的有效维系。其次，技术异化对党内政治文化的影响。当智能系统成为党员教育的主要载体时，如何防止技术中介性削弱人际直接交流的政治温度，成为亟待解决的实践课题。部分单位将人工智能简单等同于效率提升工具，忽视其在增强党的政治领导力、思想引领力、群众组织力、社会号召力方面的深层价值，这种功利化应用倾向易导致技术嵌入与党建工作核心目标的脱节，形成“有智能无智慧”的形式化创新。最后，技术中立性与价值取向的冲突。技术供应商可能通过数据标注规则、特征权重设置等隐蔽方式影响系统输出结果，对党的政治和思想建设构成潜在危险。
“人工智能＋党建”的五维协同发展路径
人工智能赋能党的建设是一项系统性工程，通过政治保证、技术创新、伦理约束、人才驱动、制度保障的五维协同，人工智能将成为新时代党的建设高质量发展的战略引擎，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。
第一，加强对“人工智能＋党建”的顶层设计和导向把控，筑牢数据主权与信息安全防线。一是要将人工智能纳入党的建设工作数字化建设总体规划，明确“党管数据、党管算法”原则，统筹技术研发、场景落地与风险评估。二是要强化政治引领与技术治理的深度融合，通过自然语言处理（NLP）实时分析党内文件、会议记录、党员言论，自动生成政治立场偏离度预警报告。推行“红色AI认证”制度，对应用于党建场景的算法模型进行政治合规性审查，重点检测其输出内容是否符合党的理论和路线方针政策，确保技术工具与政治目标的高度一致性。三是建立党内数据分级分类管理体系，核心党务数据（如组织决策、干部档案）仅限国产化AI系统安全调用。建立自主可控的AI安全防护体系，实现党务数据全生命周期可追溯、防篡改，重点防范敌对势力通过AI模型后门窃取情报或实施认知渗透。严格遵循党和国家有关保密规定，确保党员数据在AI训练与应用中的最小化使用与匿名化处理，使数据达到“可用不可见”的效果。
第二，以技术创新推动构建自主可控的智能党建工作系统。一是明确核心技术攻关方向。聚焦“卡脖子”环节，重点突破中文语义理解、多模态数据分析、小样本学习等关键技术，研发适配党务场景的专用大模型，替代依赖境外技术的通用模型。努力构建党建专用大模型生态，以中文语义理解为核心，训练覆盖党史文献、政策法规、基层案例的垂直领域模型，支持智能问答、文件起草、舆情研判等高频需求。二是支持场景化应用设计。在决策支持层面，开发党内政策模拟推演平台，整合社会经济数据与党的建设工作案例库，通过强化学习预测政策实施效果，生成风险预案与优化路径。在执行监督层面，开展AI驱动的基层工作效能评估系统，自动抓取党建任务进度、群众反馈等数据，构建动态绩效画像并识别形式主义倾向。在服务创新层面，运用生成式AI创建虚拟党建指导员，提供24小时政策解读、理论学习辅导，通过情感计算技术增强交互真实性与亲和力。三是推进平台化整合与标准化建设。建设全国一体化“智慧党建云”，统一数据接口与算法标准，支持省市县三级党组织高效协同，破解信息孤岛与重复建设难题。
第三，构建伦理规范、平衡好数据安全与人文关怀关系。一是遵循人本导向的技术伦理框架。制定党建AI伦理工作指南，确立“人类主体性、技术辅助性、决策可解释性”原则，要求AI输出结果必须标注置信度区间，关键结论需经人工复核方可生效。二是推动算法透明与公平性约束。推行党建AI算法备案制度，核心模型（如党员评价、干部选拔）要公开决策逻辑框架，接受纪检监察部门审核。建立算法偏见监测与矫正机制，定期评估党员评价、民意分析等模型在性别、年龄、地域维度的公平性，修正潜在歧视性输出。界定人机协同责任，建立AI失误追溯与问责机制，划定技术应用的禁止领域（如最终决策权、党内纪律处分）。三是推动党建工作与科技融合创新。将红色基因编码入AI底层逻辑，在模型训练中强化语料权重，确保技术工具内在政治取向与党的创新理论、党的重大部署同频共振。
第四，培育复合型党建AI专业化人才队伍。一是探索专业化培养模式。在党校系统增设“AI+党建”交叉学科，培养兼具政治素养与AI通识能力的党务工作人才。二是建立能力提升机制。建立省级以上“党建AI实训基地”，编制《党员干部AI素养标准》，将数据解读、模型评估、风险识别等AI技能纳入党员干部能力考核指标体系。三是建立激励扶持政策。建立专项基金，对基层自主研发的轻量化应用（如流动党员管理系统、乡村全面振兴AI助手）给予政策、资金扶持，并支持推广使用。在省市级党委配备具备AI专业背景的专职干部，负责统筹技术规划、伦理审查与跨部门协同，破解政治逻辑与技术逻辑的融合障碍。
第五，构建可持续发展的支撑体系。一是完善党内政策法规。将AI技术研发与应用纳入党内法规体系，明确数据权限、算法伦理与责任边界。完善国家有关法律法规，从国家层面规范技术研发、资金投入与安全审查。二是推动动态迭代升级。构建党建AI发展指数，每年发布技术成熟度、制度完备性、群众满意度等多维度评估报告，作为政策调整的核心依据。三是优化资源投入。国家支持关键技术攻关与试点项目，引导社会资本参与基层智能党建场景建设。建设国家级“党建AI开源社区”，共享算法模型、数据集与成功经验，降低技术应用门槛。四是提升国际话语权。总结中国“AI+党建”实践经验，探索政党建设人工智能应用的新模式，为推进人工智能时代世界执政党建设提供启示和借鉴。还可通过“数字丝绸之路”推动智能党建技术对外交流合作，增强发展中国家政党对中国治理模式的理解与认同。
（作者为宁波大学马克思主义学院教授）
【注：本文系国家社会科学基金哲学社会科学领军人才重大项目（项目编号：23VRC093）的阶段性成果】
【参考文献】
①翟晓舟：《“人工智能+党建”为党的建设助力赋能》，《学习时报》，2019年9月6日。
②黄相怀：《从“相加”到“相融”：“人工智能+党的建设”刍论》，《社会治理》，2022年第7期。
责编/谷漩 美编/王梦雅
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