一、引言
政策问题是政党和国家政权的核心问题。毛泽东同志曾鲜明指出：“政策和策略是党的生命。”［1］1298习近平总书记指出：“要加大政策公开力度，让群众知晓政策、理解政策、配合执行好政策。”［2］
政策作为全社会发展方向的权威指南、社会资源配置方案，因其较为广泛地涉及各行业利益调整与个人行动安排，受到民间舆论场高强度的关注和高密度的讨论。依据舆论的三种形态：显舆论、潜舆论和行为舆论［3］85，本文研究的政策舆论界定为社会民众以党和国家颁布的政策为客观认知对象，所产生的公开表达的言语意见、以情绪形式反映的潜在意见以及以行动作为表征的行为意见。在中国当下纷繁复杂的舆论场中，政策舆论引导存在着三对矛盾：一是供需矛盾，即政策传播主体对政策的供给、解读与民众对政策信息的实际需求、理解匹配度不足的矛盾，在社会现实中，体现为民众找不到政策和民众对于政策的误读；二是认知矛盾，即政策舆论引导主体对于政策出台的背景、目的、意义的预期传播说服效果与民众基于预设心态、惯性认识、情绪叠加形成的政策认知之间不合意的矛盾，在社会现实中，体现为舆论场中对各类政策的歪曲、戏谑与谣言；三是行为矛盾，即政策舆论引导主体倡导的政策遵从行为与民众自发生成多元应对行为之间不一致的矛盾，在社会现实中，常体现为消极的政策阻抗，甚至致使“行为舆论绑架政策”的情况出现。
理想的政策舆论引导应该达到这样的局面：政策传播者能够使民众充分知晓政策内涵、正确理解政策意图并能够引导民众有序地参与到政策讨论之中，同时具有较为灵活敏锐的信息收集和反馈机制，能及时向政策制定者传达民众接受情况与对政策的实际需求，提供政策优化建议，最终促进达成“政策颁布—传播—执行—反馈—优化政策”的政策过程良性循环。
有效的政策引导能够促进民众对政策的理解、支持、拥护，凝聚政治认同，对此学界已达成共识。现有相关研究主要可分为三层维度。第一层研究维度是作为信息传播系统的政策传播研究，在政策舆论的研究中，对政策传播的探讨是不可或缺的一环。政策传播不仅关乎信息的有效传递，更影响着公众对政策的理解、接受程度以及后续的舆论形成。现有研究较为全面地涵盖了政策信息流动的整个过程：从信息的输入、传递，到媒介的选择，再到反馈机制的构建，共同构成了政策传播研究的完整链条。特别是在政策传播机制与模式研究方面，学者提出的政策传播五要素［4］为我们理解政策传播过程中的主体、客体、社会环境、反馈机制和责任机制提供了分析框架。这五要素相互作用，共同影响着政策信息的传播效果。进一步地，有研究对政策传播的硬件机制和软件机制进行了深入分析，揭示了传播过程中的技术支持和组织保障的重要性［5］。在政策传播过程中的机制障碍方面，有研究指出一元化信息传播体制和政府传播结构的“科层扭曲”［6］，干群关系疏离、意见领袖“位移”、基层政策传播者缺位导致政策扩散“悬浮”无法下沉到政策对象［7］是导致政策传播机制失灵的重要因素。在传播模式方面，有研究总结了我国政策传播从“宣传模式”向“新闻发布模式”的转变［8］，体现了信息传播方式的进步与公众信息需求的提升。还有研究进一步指出，政策传播正逐渐从“强制灌输”模式转变为更加灵活的“政策促销”与“回应发布”模式［9］。这些转变不仅反映了政策传播策略的多样性，也揭示了政府与公众之间信息互动模式在不断改进。政策传播作为政策舆论形成的前置环节，其传播机制、模式和效果直接影响着公众对政策的理解和接受程度，进而影响政策舆论的走向。
第二层研究维度是以舆论研究视角开展的政策引导研究。不同于信息传播视角，此类研究更偏重政策话语、认知、态度、意见的形成与塑造过程，注重研究政策的动员、引导、劝服与认同作用的达成，相关研究可分为四类。其一是话语分析的角度，梳理了与政策相关的文本、口头表达、论辩、故事框架等语言材料对于人们理解政策意义的重要作用，指出公共话语协商是政策制定的核心环节。强调政府亟须转变思维方式，做到不回避公共参与和争论话题，从而寻求更多的政策共识和协作［10］。其二是从主流媒体信息生产视角出发，分析了在政策实施过程中，媒体对政策的解读与宣传可以加速政策的社会认同和落实；但也会因其题材选择偏向性、“滞后效应”、社会认同的“路径依赖”导致政策滞后甚至阻碍政策实施。提出政府应借助媒介塑造的政策形象反思政策效果、促进政策实施、调控政策议程［11］。其三是从政策接受主体视角探讨民众对于政策的歪曲误读［12］、反向解读［13］及阻抗现象［14］，提出政府应探索网民政策态度评议和采信机制，为网民利益的理性表达开辟绿色通道，通过分析网民政策态度为公共政策提供新的源泉和改进方向。政策引导策略上应提升议程设置和引导能力，策划实施多形态、多层次、多角度的“服务型”宣传。最后，是关注政策舆情的异化现象——政策谣言的生发与治理，探讨政策谣言的定义，分析谣言生发的新媒体环境诱因，认为政府应从五个方面提升政府的政策谣言治理能力和水平：增强政府公信力；强化政策的宣传、解读与回应；提升政务信息公开水平；建立健全辟谣工作系统，分类治理政策谣言；加强对新媒体信息传播的监管等［15］。
第三层研究维度集中探讨了新的媒介技术语境对政策传播、政策引导的作用与风险，学者认为新媒体的兴起使政策传播从封闭、单向的组织传播走向“后科层时代”的开放、互动，网民对政策过程的“强制性介入”改变了政策传播的路径和效能，形成了舆论倒逼决策风险、政策信息异化风险、政府政策回应风险，提出应建立便捷的参与渠道、合理有效的介入模型、协商和解决争议的机制，提高政策主体的新媒介素养，实现政策传播的路径创新和效能优化［16］。有研究探讨了新技术传播对教育政策舆论环境的改变，特别是过量的和虚假的网络民意给教育政策引导带来了前所未有的压力［17］。还有研究考察了信息时代下，基于网络算法造成的信息茧房现象对受众的政策信息接触和政策引导合意程度有负面影响，造成了公众政策认知偏差，归纳出“一无所知”、“一知半解”、“拒绝认知”、“反向认知”四种认知类型，导致政策传播受阻、政策引导失灵。对此政府亟须推动政策传播智能化转型，提高受众的政策正向认知程度，强化对负面政策信息的智能检测与屏蔽［18］。
以上研究通过梳理现象、提炼规律，从学理层面提出纾解政策引导矛盾的对策，以期促进政策的合意传播。在现有的学术研究中，尽管政策传播已经得到了广泛的探讨，但仍有两个方面的研究显得相对缺乏。首先，“政策舆论”这一概念，学界尚未给出一个明确的界定与分析。前人以舆论研究视角看待政策引导，探讨了政策与舆论的互动关系，但未明确以“政策舆论”作为核心概念开展研究，尚未充分关注政策舆论具体分类与相应引导。而政策舆论作为民众对政策问题的观点、态度和看法的集合，特别是在新媒介技术日新月异的时代背景下，传播速度更快，影响力更广，对政策制定、传播、执行和评估起着越来越重要的作用。舆论不仅反映民众的心声和诉求，更在一定程度上塑造和影响着公共政策的制定方向和实施效果。因此，深入研究政策舆论显得尤为重要和迫切。更进一步，大数据供给与计算、物联网社会联通、人工智能平台与媒体的飞速发展，为政策舆论引导带来了新的可能与重要的机遇，同时也带来了一系列未知的风险和挑战。目前学界对数智技术在政策传播与舆论引导中的应用场景、应用效果、作用机理以及潜在风险的研究与日益迫切的使用需求相比还明显滞后，亟待我们深入研究和妥善应对。
本文以“政策舆论”为关键概念，探析数智技术下政策舆论调适引领机制的转向，深入梳理风险表现与内涵，探究应对与治理路径。以期为我国更好地适应新一轮科技革命，加强数字政府建设，提升国家政策治理效能提供有益参考。
二、数智技术赋能政策舆论引导机制转向
（一）政策普遍性解读转向政策“个性化对话”，深化政策信息服务与理解引导
准确、全面地传达政策内涵并清晰解读，是获得合意政策舆论引导的先决条件。我们党和政府历来重视政策的解读工作。2022 年6 月，《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》明确提出要“形成整体联动、同频共振的政策信息传播格局。适应不同类型新媒体平台传播特点，开发多样化政策解读产品”［19］。在此之前，中共中央办公厅和国务院办公厅印发的《关于全面推进政务公开工作的意见》，要求“加强政策解读”，提出“将政策解读与政策制定工作同步考虑、同步安排”，强调政策解读的丰富形式和多种手段，并对“新闻媒体、新闻网站、科研机构”在重大政策解读中的作用作出明确要求。客观来看，政策文本解读难度较高，因其采用较为严密的政治话语体系，遵循既定的规范逻辑，表述规范性强、信息量密集，具有一定的系统性和理论性，解读政策文本有较高的政治和思维要求。同时，在政策传播的实践中，基于时效紧张、人力不足、从业人员专业能力欠缺等诸多限制，使得政策解读普遍停留在表面意思的转述和政治话语空转，特别是新规、新法、修订法的政策发布后，在多主体的传播来源和碎片化的传播环境中，“政策细则”、“前提条件”、“内容详解”等各类混杂着误读甚至谣言的信息被不加区分地投入舆论场中，干扰了政策真实信息的传递，也消解了政策的权威性。
在网络政策传播与舆论引导实践中，我们党和政府重视与民众对话，加大力度建设、利用网络问政平台，为民众与政府的对话提供直接交流平台，但是这种对话还是概念上的广义对话，有选择性、异步性等缺陷，加之客观上资源有限、人力不足，主观上各地政府重视程度不一，表现出积极性不够、时效性不强和回应话语有效性不足等问题，出现了“选择型”回应模式、“表演性”回应模式和“逃避型”回应模式［20］，这种对话形式其本质还是点对面的大众传播，并没有缓解政策对象的信息需求和政策传播供给之间的矛盾。
数智技术的发展为实现政策从普遍性解读到个性化对话的转向提供了可能性。在数智技术支持下，类ChatGPT 人工智能相关应用如百度文心一言等应用可以采用自然对话形式，模仿人类日常交流方式开展即时快速回应，上下文连续，非结构化的多轮交互。这种对话通过模拟人际传播方式开展点对点的个性化交流，在对话中捕捉用户的意图、情感和独特需求，并作出相应的回应，能够针对不同的传播对象开展有针对性的信息供给与阐释，帮助解决由于供需不均衡、信息不对称而导致的政策盲区与政策误读。
对话需要借助多轮形式开展，在倾听—理解—解答的循环中达成信息共识。这与持续循环的舆论引导过程相契合。对话上下文建模对话系统能够利用上下文信息来理解用户的当前输入，具备接近真人对话的人际交互体验［21］，让人们能够愿意和它进行持续对话。例如，如果用户之前提到了一个话题，系统可以在后续的对话中引用或继续这个话题，从而提供更加连贯和相关的回答。智能对话应用的大规模使用，突破了个性对话对人力资源和传播成本的较高要求，使对话这一独特的人际传播形式具有了大众传播的规模化特质。这对于社会层面的舆论引导有重要的意义，实现政策信息服务和政策理解引导两个层面的作用，为正向舆论引导奠定良好基础。
信息服务层面，基于自然语言处理技术和机器学习技术而开发的应用系统，能够根据预设的规则和算法，实现基于个体提问—针对性回答—持续追问—继续讲解的功能，这种对话能够结合提问者需求匹配政策适用的具体场景，为用户提供个性化服务，帮助用户准确匹配相应政策、理解政策作用规则。如美国陆军网站通过互动虚拟助理SGT STAR，能够自动回答关于入伍招募的有关问题，准确率达到94%以上［22］。我国也在积极发展虚拟助手和聊天机器人等政策对话服务工作。
信息引导层面，数智技术支持下的个性化对话能够有针对性地进行政策意涵的沟通与引导。为上接“天线”理解党和政府的方针政策意图，下接“地气”了解基层群众实际意愿的“吃透两头”提供技术动力。对于上接“天线”的要求，通过建立政策数据库，将政策出台背景、政策推动意义、政策方案设计、政策预期效果以及相关同类政策的历史进行比对，生成各有侧重的政策解读内容。对于下接“地气”的要求，借助算法规则，针对民众浏览习惯、关注领域、接收习惯、地理位置形成精准画像。在对话引导层面，借助类ChatGPT 人工智能技术的文本分析和内容自主生成能力，在价值定性、逻辑解释、因果评价和态度判定上，进行框架式舆情议题建构［23］，生成可读性强、易懂性高、能够有效回应民众关注的文本，有效减轻民众疑虑，实现政策正向引导的“千人千面”的传播效果。
（二）从表层信息约束转向潜在情绪识别与引导，筑牢政策信心基石
在政策信息进入舆论场后，民众对政策的认知还受到预设心态、惯性认知及态度情绪等因素的影响。这些因素可能导致民众认知失调而产生政策认知偏差，甚至触发其敏感神经，凭借某项政策话题作为话题由头来宣泄固有不满。特别是在民粹主义、反智主义等社会思潮的影响下，仇官仇富、反对精英、反对专家、蔑视权威等认知促使民众对信息的认知趋于僵化和极端，容易对政策产生激烈认知阻抗和反向解读，出现即使是再合理合规、有利于社会稳定和发展的好政策都有可能遭到歪曲解读甚至政策谣言等舆论乱象。面对当下复杂多变的社会环境以及政策出台速度和种类的增加，传统的表层信息约束方式往往难以跟上治理需求的变化。因此，动态把握政策舆论传播的情绪特征，平衡政策传播与民众情绪之间的关系，对民众情绪演变过程施加及时的管理和引导是政策舆论引导的关键钥匙。
数智技术的不断发展为网络舆论情绪扩散与引导治理相关议题提供了越来越精细化、可操作化的方法。通过大数据挖掘和自然语言处理技术，借助情感词典匹配、深度神经网络分类模型等情感计算相关的具体分析手段，可以对海量在线文本进行语义识别分析，快速判断各类情绪态度指标，识别民众关注的热点话题、划分情绪倾向与类别。基于历史数据和事实反馈，通过机器学习构建预测模型，测度民众情绪的变化演进趋势，由此建立智能仿真模拟舆情实验仓，模拟政策传播舆情运行环境，帮助评估不同政策方向与引导方式对民众情绪的影响。
随着相关工具的提升和认识的深化，情感分析从静态的对某一政策和主题的情感偏好分类，发展至能够结合网络舆情发展阶段的动态分析，从单一视角地关注某一项政策舆情到能较为全面地结合国际国内环境分析一段时间内政策集群中民众情感的生成与演进，并且能够将公共政策传播策略进程的关键节点与民众情绪变化规律进行动态关联，持续跟踪分析的情绪演化周期，加深理解政策外部环境等调节因素与民众情绪演进的联动关系。
在政策舆论引导中，借助这些数据关联，能够更加精确地把握民众的关注点和情绪变化，精准探寻不同社会群体面对政策的心态与接受倾向，有针对性地开展个性化情感沟通与说服。对于较为激烈的负面情绪，了解其背后症结，短时间无法改变的，避免与负面情绪进行正面交锋，适当提供安抚和解释性信息。同时，通过算法进行适当隔离，减少不良情绪的传染与扩散，识别与激发含有团结向上的积极心态和情绪的话语表达、正面故事和成功案例，提升民众的信心和政策期待。
（三）从舆情话语分析转向对行为舆论的研判，促进政策优化与调整
政策作为一种社会改造的政治设计与安排，其深远影响终究需透过个体及集体的行为得以彰显。换言之，政策的实施效果不仅停留于理论层面或制度安排，而是必须在实际行动中得以体现和验证。这种行动层面的反馈，往往以行为舆论的形式表现出来，进而成为评估政策效果、调整政策方向的重要依据。行为舆论指民众通过实际行动表达出来的对某一政策、事件或现象的态度和看法。行为舆论是人们在精神领域实现改造社会的现实延伸［25］。这些行为可以是社交媒体上点赞转发等信息互动、投票决策、消费选择甚至参与抗议活动等，它们共同构成了一种无声但强大的舆论形式。与传统的言语舆论相比，行为舆论更加真实、直接，能够更准确地反映民众对政策的接受程度和实际效果。在三种舆论形态中，行为舆论具有最高的意见表达强度。
获取与研判行为舆论的重要性不言而喻，但一直以来此项工作的开展受到技术条件限制，导致行为舆情收集呈现碎片性、片面性和滞后性，未能较好地呈现政策利益相关者的多元诉求和复杂的社会动态。在现实实践中，主要依靠舆情话语分析作为政策反馈的重要依据，但这种分析方式往往只能捕捉到公众言论的表面现象，难以深入了解公众的实际行为意图和行为模式。与此同时，舆情话语分析在解读公众意见时也存在一定的主观性，由于文本数据的复杂性和多义性，不同的分析者因文化背景和分析能力不同可能会得出差异化结论，使分析结果的准确性和可靠性受到一定的挑战。
伴随着生活全方位的网络化、数字化，越来越多的现实行为可以通过数据记录下来。大数据把一切都归入了一个可量化的时代，而其中最根本的就是人的行为、人的喜好会通过浏览、链接和记录展现出来，人的选择和决策过程也能通过不同的浏览路径和沟通路径得以展示［26］。借助数智技术广泛调研与深度发掘，充分汇聚整合多源数据资源，拓展动态监测、统计分析、趋势研判、效果评估、风险防控等应用场景，可以提高舆论利用效率，提取舆论有效的行为信息，梳理政策堵点，研判执行不力点，大大提高了信息研判的准确性，便于及时调整舆论引导的方向。同时也能缩短政策反馈过程与时间，为政策进一步修订提供重要评判依据。
行为舆论的综合性较强，表现为信息行为舆论和虚拟行动舆论。信息行为舆论主要涉及个体在获取信息、处理信息和传播信息过程中的行为。大数据分析等技术通过记录民众对某一政策发布后的点击量、惯用接收渠道以及转发、点赞、评论、跟帖、举报等网络行为，来评估政策舆论的关注热点、扩散路径及态度倾向。高频次的搜索量、阅读量，意味着某一政策话题与观点引发了民众广泛关注，接收渠道的偏好意味着不同领域、不同类型的政策信息要与相应的信息形式风格相匹配，评论、跟帖、回复反映出民众基于自身利益与心态的政策评价与态度倾向，而转发、分享的数量及时间节点可以评估接下来政策舆论的扩散走势，对于上述网络行为的监测和研判，不仅可以预测和评估某一政策的舆论态势，也可以更大范围地呈现网络舆情的基本面向。
虚拟行为主要涉及信息行为基础上的网络行动与决策。大数据分析等技术通过分析购物网站成交量、支付信息，相关专业咨询行为、在线学习等行为，评估政策反响和接受程度。刘逸楠等3位学者借助大数据捕捉到教育“双减”政策颁布后，作为政策重要执行者的学生和家长的虚拟行为。2020 年6 月至2021 年11 月，与家庭教育相关的搜索量增幅为21.9%，学习型平板的线上销量增加了34.2%，一对一家教的相关搜索量增加了15.3%［27］，反映了在国家坚决压减学科类校外培训的政策实施背后，出现了相关替代的教育投资行为，这些无声的行为舆论对于政策制定者调整下一步政策方向，进一步促进“双减”落实，实现政策目标有重要反馈意义。
在当下智慧城市、智慧交通等实际应用场景中，通过数据分析与AI 算法，将数据信息进行处理、整理后，识别和提取数据关键信息，放入分析模型中进行深度挖掘和识别，发现其中的关联、异常和趋势，建立起政策实施和实际反应的时间、空间等一系列关联模型，再利用可视化工具帮助决策者直观地理解数据和分析结果，可以简化政策落地—收集—反馈流程，提供更加开放透明的政策决策环境，更为精确地调整舆论引导的方向。更重要的是，通过收集与研判政策行为舆论，不仅大大简化政策反馈流程，增强了政策反馈的真实性、时效性和针对性，促进决策者将注意力回归到舆论源头——政策文本，优化政策中不完善的内容，用更科学、更有效的政策回应社会关切，从根本上达到良好的舆论引导社会效果。
三、数智技术嵌入政策舆论场的潜在风险表现与内涵
（一）政策舆论场信息失序的风险
舆论信息秩序构成要素包含信息主体、信息文本与信息环境，其秩序结构源自三者的相互调衡。当秩序结构中的三要素出现异态时，信息秩序结构会发生相应的失衡［28］。
从信息主体要素看，智能技术的成熟使相关应用获得了机器生产内容（Machine Generated Content）的能力，智能机器人开始替代人工成为新的信息生产主体。在舆论生成和传播中扮演着“自动产生、自动扩散、强化接受”三者结合的舆论生产主体［29］。人工智能技术在此方面所展现的最大特质在于其深度地融入了信息的生产与分发流程，相较于传统媒体以及其他类型的媒体算法，人工智能更为积极地参与到信息内容的创造与传播过程中。这一转变显著地重塑了舆论信息格局，赋予了智能媒体前所未有的影响力与能动性。当人将传播主体权力部分让渡给了机器，有可能生发智能机器人水军主体乱象。在大规模、自动化操作的信息发布场景中，机器人水军借助计算机程序控制成千上万信息发布账号，可以被用来自动发布、回复、点赞、转发等操作，以制造虚假民意流量、干扰政策信息传播，开展舆论大规模的引导和转向。
从信息文本要素看，数智技术媒体应用的内容生产可能由于数据的偏见训练和虚假信息污染而导致政策信息失控。数据的偏见训练是指ChatGPT 的Reinforcement learning from human feedback 技术，其通过收集人类对prompt 的标注结果进行有监督的学习，并利用人类对多个模型的输出结果进行排序，训练出偏好模型。训练人员出于自身的文化背景与社会属性会导致训练标注数据过程中“夹带私货”，能够将有偏见的内容以看似正确、权威的方式进行陈述。例如，艾格蒙（Agomuoh）在ChatGPT 关于种族与性别的态度表示中发现其生成的答案往往更偏爱白人和男性［30］，数据偏见会导致诸多舆论引导偏差风险，偏差的数据反映特定群体或利益观点，造成不同群体之间的对立和冲突，加剧舆论分化与社会分歧，如果政府使用的数据无法反映民众的真实需求和关切，那么政府的舆情引导可能会失去针对性和有效性，阻碍政府与民众之间的有效沟通。而民众一旦意识到数据存在偏见，他们可能会降低对政府和相关机构的信任度，导致民众对政策的抵触情绪增加，削弱政府在舆论引导中的影响力和说服力。另外，虚假信息和政治谣言对舆论引导的风险被进一步放大，由于智能信息的生成来源于信息库，一旦有错误信息“污染”了信息池，进入下一轮训练、生成的循环之中，错误信息就变成真实素材而影响舆论。当前，相关技术在面对错误信息和复杂谣言时，精确识别能力依然有所欠缺，无法进行严格把关。如俄罗斯团队曾利用人工智能生成虚假信息，顺利通过西方社交媒体审查，发布大量有关西方背叛乌克兰和乌克兰是失败国家的说法与证据，造成严重影响［31］。同时，由于人工智能具有较强的自圆其说能力即“生成幻象”，能够调动话语修辞来论证虚假信息，使其看上去无懈可击，干扰政策认知。用户在接收了基于虚假解读甚至恶意解读且难以分辨真假的政策信息后，舆情燃点可能在短时间内被引爆，舆论波会迅速扩散到整个社会舆论场。
从信息环境要素看，呈现愈加复杂多元的情形，作为核心驱动要素——技术，表现出更强的动态性与隐蔽性，为信息的监管和审查带来了巨大的风险挑战。当今技术的进步速度以秒为单位计算，新的算法、模型和应用不断涌现，同时，不良行为者可能会利用技术的隐蔽性来规避监管。例如通过微调算法或使用加密技术隐藏不当内容，导致舆情引导工具和方法也容易很快过时，出现魔高一尺道高一丈的管理风险。人工智能系统依赖于大量数据进行学习和训练，数据的动态变化（如新趋势、新事件的出现）可能导致先前训练的模型不再准确或有效。这种情况下，基于过时数据的舆情引导方案可能失去准确性，甚至误导民众。
（二）隐私侵犯、技术滥用、数据垄断产生的舆情管理风险
数智技术嵌入政策舆论引导的舆情信息管理风险，主要包括隐私侵犯风险、数据滥用风险和数据垄断风险。在数智技术应用过程中，往往需要涉及大量个人信息的收集、处理和使用，这个过程中存在着隐私侵犯的风险。一方面，一些基层政府组织或管理者可能会通过不正当手段，在没有明确提供隐私保护政策和用户协议、民众不知情的前提下收集个人信息，用于非法目的。另一方面，即使信息获取和使用是合法的，也可能因为数据管理不善或技术漏洞导致信息泄露。隐私伦理风险的存在不仅可能损害个人的合法权益，还可能影响民众对数智技术和政策舆论引导的信任和支持。
技术滥用风险是指对技术的应用超出正常范围，过度使用或者不加节制甚至恶意使用技术，导致不良后果的风险。在使用数智技术处理和分析数据时，可能有一些组织或个人滥用公权力，变相或恶意使用具有重要公共产品属性的数字技术产品或工具，限制民众行动、发声以追求维稳效果。还可能有一些组织或个人出于自身利益考虑，故意滥用有安全风险或者社会争议的数字技术来操纵舆论，制造民意假象，干扰政策制定。技术滥用风险的存在，不仅可能损害政策的公正性和有效性，还可能破坏社会的信任和稳定。这类数字创新技术或许在短期内对特定情景下的社会治安维护有效，但如果将其不加任何限制地应用于基层治理，会给人民群众的生产生活和国家安全造成难以预料的危害，并对人民群众的行为和心理产生严重的负面影响，不利于基层社会的和谐、稳定和安全。
数据垄断风险是指某些组织或个人通过掌握大量数据资源，形成对数据舆论场的控制力，从而可能对其他组织或个人造成不公平竞争和利益损害的风险。中国人民大学网络与移动数据管理实验室（WAMDM）基于约3670 万真实用户数据和约40 万APP 数据，对移动应用场景下用户隐私数据被收集的情况进行调研分析，发布了《2020年度中国隐私风险指数分析报告》。该报告分析了2018—2020年数据收集者收集数量及隐私风险占比变化情况，数据显示连续三年前10%的数据收集者可收集99%的权限数据，数据垄断形势严峻［32］。在政策舆论引导中，如果某些基层组织或关键领导者掌握了大量关键数据资源，就可能利用这些数据资源来影响政策制定和舆论走向，为自己牟取不正当利益。此外，在网络舆情引导工作中，一些企业和部门缺乏数据共享理念，导致有些公共数据存在数据分散、数据质量评价无统一标准、数据使用率低等问题［33］，导致信息孤岛和数据烟囱效应，无法达到信息的互联互通、整合利用，从而削弱了数据为相关部门和主流媒体舆情引导提供决策参考的作用。
（三）技术强制性介入引发的意识形态扭曲风险
当前我国政策传播工作的开展，内容审查和治理监管等体系的建立，主要是基于党和政府权力授权委托下的PGC（专业机构内容生产）信息模式，依托传统大众媒体的内容生产经验和传播渠道，模式的核心逻辑是内容来源自上而下，信息核实层层把关，信息渠道集中控制。进入社交媒体时代后，UGC（用户内容生产）作为舆论场的活跃力量，为政策传播与解读带来了多元声音、生动表达，也带来更多的舆论误导与偏差，但总体处于可管可控范围。数智技术嵌入政策传播，打破了原有较为确定的政策传达格局，形成了对政策公开过程的“强制性介入”，干扰政策流通过程，影响民众对政策的理解和接受，产生意识形态扭曲或极化的风险。
强制性介入主要通过以下两种机制得以实现。其一是通过算法挤占信息通道，操纵政策信息的正常流通。通过个性化推送和热点榜单、优先排序显示等方式，使政策传递受到平台分配、商业流量和个体需求、接收历史的影响，可能会出现某些政策信息因为不符合算法平台的标准而被边缘化，而民众困于信息的过滤气泡之中，使政府原本畅通的信息渠道堵塞，设置的政策议程被排挤，主流媒体传播渠道被虚置等情况出现。受众对重要的政策认知不足，对整体政策信息环境的认知出现偏颇，可能会增强特定利益集团的话语权和控制力，逐渐形成一种符合算法操控者意图的扭曲意识形态倾向。
其二是通过智能内容生成偏向性解读，对主流观点形成对冲与损耗。人工智能自动生成内容（AIGC）以其高效率、智能化的生产路径，根据政策不同要求与复杂的场景需求，结合受众信息需求与接受偏好，自动智能地拟定内容生产角度，不仅能够自上而下地解读政策，也能根据不同利益集团、组织个人的要求自下而上大量生成关于政策阐释、政策评价的文本、图像、音视频等多模态信息，开展利益诱导、施压与游说，由此带来对主流信息的对冲与损耗，影响受众对政策的立场与态度。智能内容生成甚至会根据负面舆情高发的薄弱环节开展意识形态渗透、制造思想陷阱，抢占受众注意力与心理接受空间，催化产生扭曲或极化的意识形态，诱发思想对抗与社会分裂。长此以往，可能会导致我们过去的传播方式和基础能力迅速边缘化，长期建立的内容审查、多元协同的治理和监管体系面临失效，对意识形态领域带来全新的威胁和挑战［34］。
四、治理：将善治与智治融合统一，全面提升政策舆论引领力
通过研究梳理，数智技术为党和政府的政策舆论引导带来重要机遇的同时也带来了严峻的风险挑战。对此，我们要做好充分的应对，以网络强国重要思想为引领，以较高的政治站位和战略思想去积极布局，完善相应制度，规范传播流程。充分发掘和驾驭数智技术的价值，使之服务于政策舆论引领的需要，做到“管理善治”，又能较好地完善数据治理、算法治理，内容治理，做到安全可控，达成“技术智治”，不断推动数智媒体技术对政策舆论引领的价值理性与工具理性的双向平衡，达成善治与智治的融合统一。
（一）管理善治：顺应对话逻辑，增强驾驭新技术进行舆论引导的能力
要将积极利用好数智技术开展政策舆论引导工作，视为数字政府能力建设提升的重要一环，在领导思想上，要顺势而为，积极拥抱变化，如果因为潜在的风险而采取观望与逃避态度，只能错失发展良机。不发展是最大的不安全，落后是最无力的治理。要在先发展、后治理和边发展、边管理两种节奏的组合中灵活把握［17］。
要加强党的组织领导，建立统一高效的数智技术领导体系，坚持正确政治方向，把党的政治优势、组织优势转化为政策舆论引领的强大领导力和坚强保障。强化顶层设计，需制定全面、长远的数智技术发展规划，完善组织架构，强化跨部门协作，打破部门壁垒，促进信息共享和资源整合，形成合力推动数智技术在政策舆论引导中的广泛应用。
要转变政策舆论引领思路，顺应“对话”传播逻辑，突破以往的政府发布“权力中心—委托宣传”的角色定位，变为主持人与调停人，担任政策传播舆论场中的管理者、协调者、监督者、服务者，充分发挥数智技术优势和多元社会主体的能动作用，洞察变革规律、问题机理和治理逻辑，加快新的制度体系基础理论和权责明确的制度框架。掌握主动权，加快完善追责机制，完善监督体系，适当控制其潜在的不良后果。实现政策传播动态适应和智慧管理，从而构建良好的政策传播舆论生态。
推动建设学习型政党，提高领导干部数智舆情治理能力，持续提升相关干部及主流媒体从业者数字思维、数字智能和数字素养，建设讲政治、懂业务、精技术的复合型干部队伍。深入研究数字政府建设中的全局性、战略性、前瞻性问题，推进实践基础上的理论创新。成立数字政府建设专家委员会，加快形成系统完备的数字政府建设理论体系。
增强政策传播的能力，进一步强化对政策传播自身规律的认识，增强对重大决策和重要政策的解读、发布与回应能力。善于驾驭数智技术，融合大数据、人工智能技术、物联网、云计算、传统舆情研判技术，做好人机协同，将人的经验判断和价值取向与数智技术的优势充分结合，提高政策舆情数据分析和决策预判结果的准确度。
对于民众在政策舆情窗口期快速增长的政策信息需求和解读欲望，加大相关政策内容和信息服务的定向供给，增强民众对政策的认知和理解。建立全面的数据收集与分析系统，实时追踪民众对政策的反应和讨论，利用大数据和人工智能技术，对收集到的数据进行深度挖掘和分析，识别民众关注的焦点、疑虑和误解，实现精准化的舆论引导。会利用数智技术开展舆情分析及调研，并根据数据分析结果，针对不同受众群体制定差异化的舆论引导策略，提高引导效果，加快构建与数智技术相适应、相匹配的政治传播格局。
（二）技术智治：把关技术伦理设计，保障舆论引领技术稳健安全
近年来，智能技术正以指数级的速度高速增长，但与之匹配的行业规范和管理制度却未能同步发展。针对人工智能的设计与管理，还存在政策取向不清晰、问题伦理规制缺失、法律法规不健全等问题［35］。因此，应着眼于技术规制的角度，夯实网络安全基础，尽可能降低数智技术发展中的隐患与风险，发展负责任的数智技术，让技术服务于社会价值和公共利益。
把好技术伦理内核设计关，要明确社会主义核心价值观在智能技术发展中的引领地位，将其作为技术发展的灵魂和指南，实现智能技术的价值对齐，推动技术向上向善发展。对齐是指让智能系统的行为符合人类的目标、偏好或伦理原则［36］，这是一项政治性极强的工作，直接决定了智能媒介技术为谁服务的问题。把握源头技术治理的重要原则，约束行业的技术标准与行为。要将社会主义核心价值观的精髓和原则深入到智能技术研发、应用、管理的各个环节中，为政策舆论引导相关应用提供明确的道德准则和行为规范。此外，要关注国际前沿动态，积极参与数字化发展国际规则制定，促进跨境信息共享和数字技术合作。
针对政策的信息匹配、整合、解读及政策舆情治理等实际需求，联合多元社会力量鼓励相关需求的技术研究开发。在信息匹配方面，将信息内容、算法问责等指标嵌入算法设计之中，政府应向算法开发者施加算法解释说明义务，减少算法黑箱与算法偏见带来的规则盲区，落实算法开发主体责任［37］，从而避免通过算法挤占正常信息通道的情况。在整合方面构建统一的政策信息平台，打破信息孤岛，实现政策信息的共享和互通。在解读方面，针对自然语言处理和机器学习等技术的应用，需要建立完善的技术标准和规范，明确技术应用的范围、流程和效果评估标准，确保技术在解读政策条文时的准确性和可靠性，避免出现误导性的解读结果。建立定期的技术评估和更新机制，及时发现和纠正技术应用中存在的问题。在政策舆情治理方面，利用深度学习、话题聚类、自然语言处理、人工神经网络、区块链等技术建立更加科学高效的网络舆情治理模型。
由政府确立相关智能应用的能力评测标准，建立智能应用体系，明确在不同领域、不同场景下的应用规范和指导原则，加强风险评估、隐私监管与信息纠偏预警工作，及时发现并消除潜在安全隐患。以新质生产力发展牵引促进国有大模型发展，探索适合我国国情的技术嵌入政策传播新模式和新路径，为提升政策传播效果、促进政策舆论引领提供有力支撑。
（参考文献略）
转自宁夏社会科学公众号
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