电子政务杂志论文格式要求是什么？

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电子政务杂志论文格式要求

　　稿件写作规范

　　本刊对论文写作的要求主要参照相关国家标准最新版，包括科学论文编写格式(GB7713)、参考文献著录(GB∕T 7714-2015)、标点符号用法(GBT15834-2011)、出版物上数字用法(GBT 15835-2011)等等。这些国家标准都能在网络上找到。

　　(一)题名

　　论文的题名应是整个论文总体内容的体现，力求简短，通常应在20字以内，选取最能体现文章研究内容、研究方法、研究结论等核心要素的关键词，采用适当的修辞组合而成。

　　若确有必要，除正题名外可以有副题名，对正题名做补充说明。

　　(二)署名

　　署名包括作者姓名(学术论文不鼓励用笔名)、作者机构、作者机构所在地及邮政编码。

　　同一作者可以署多个机构。

　　应注明每一个作者对文稿的贡献。

　　(三)摘要

　　摘要通常应说明研究工作的目的、方法、成果和结论，要突出论文的创新之处。中文摘要通常应在300字左右为好。

　　①目的部分：直截了当地简要说明研究背景、目的或所阐述的问题;

　　②方法部分：对研究的基本方法和过程加以描述。

　　③结果部分：为摘要的重点，提供研究所得出的主要结果，列出重要数据或事实;

　　④结论部分：指出本论文和研究结果的意义、价值或主要创新之处。

　　(四)关键词

　　选取3-6个最能概括论文研究领域、研究方法、研究结论等方面的规范性词汇，以便读者检索。

　　(五)引言

　　引言通常在于简要说明研究工作的背景、目的、相关领域的前人工作、理论基础和分析、研究设想、研究方法、预期结果和意义等。引言要言简意赅，不应与摘要雷同，更不是摘要的注释。

　　为了需要反映作者确已掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，具有开阔的科学视野，对研究方案作了充分论证，有关历史回顾和前人工作的综述、理论分析等内容，可以单独成章，用足够的文字叙述交代。

　　(六)正文

　　正文是对引言中提出的问题、论点进行理论或案例分析、论证，最终得出期望的结论。对于引用他人文献的要用参考文献的方式详细注明来源出处。切忌核心论据、核心论证逻辑为他人已有成果，这样即使“参考”了“文献”亦为无创新之作，不“参考”则为学术不端。参考文献在正文中用方括号夹半角阿拉伯数字的方式标注，如：[1]。参考文献著录要求另作详细说明。

　　行文中可以有表格、插图。表格和插图都应有准确的名称(即表题、图题)，以在正文中出现的次序分别编号，并在正文中相应的位置标注“(参见表X)”或“(参见图X)”。

　　正文行文中可以有脚注方式的注解，通常用于解释不常见的概念、术语等。出于读者阅读体验之考虑，本刊提倡尽量在随文叙述中解决，非不得已不要采用脚注。

　　(七)参考文献

　　本刊参考文献著录遵循国家标准《GB∕T 7714-2015 信息与文献　参考文献著录规则》。

　　参考文献不能重复，以在正文中第一次出现的位置顺序编号，后面再出现的同一条文献一律在正文中标注第一次出现的编码。专著、研究报告、会议文集等类型文献有多处引用时，分别在正文中的编号后面加上引用页码。

　　参考文献在正文中的编码放在标点前还是标点后，要根据引用是关联一个复句中的部分内容(即分句)还是针对整句话来确定。

　　正文中的参考文献编码请用绿色背景标出，以便核检。

　　文末请采用文本方式(不要用尾注自动编号)按照顺序编排所有参考文献，请务必检查剔除重复。

　　常见的参考文献有期刊、专著、会议文集、学位论文等。

　　所有类型的文献，作者最多写三位，若有四位以上作者，在第三位作者名后加上“，等. ”。

　　外国人名写姓的全部，名简写首字母。

　　所有类型文献都应该标注引用页码。

　　所有中文文献用的逗号都要用中文标点的逗号“，”，俗称全角标点，英文文献用半角的。

　　●期刊文献要注明作者、文章名、刊名、年卷期(无卷的以年代卷)、起止页码，期为一位数时，请在前面加0补足两位。

　　英文文章篇名首字母大写，其余单词若非专有名词首字母均小写。

　　示例：

　　[1]黄璜. 数据计算与治理变革：对政府计算的研究与基于计算的政府研究[J]. 电子政务，2020(01): 2-12.

　　[11]Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory[J]. Neural Computation, 1997, 9(08): 1735-1780.

　　●专著文献要注明作者、书名(含副书名)、出版地(出版社城市名)、出版社、出版年、引用页码。如果是翻译作品，还要加上译者，译者的位置在出版地之前。

　　[2]吴军. 智能时代——数据与人工智能重新定义未来[M]. 北京：中信出版集团，2016：1-3.

　　[3]芳汀 J E. 构建虚拟政府：信息技术与制度创新[M]. 邵国松，译. 北京：中国人民大学出版社，2010: 235-236.

　　●会议文献：

　　[18]齐先朴. 边疆民族地区网络负面舆情的“生态治理”研究[C]//中国行政体制改革研究会. 第五届中国行政改革论坛——创新政府治理，深化行政改革优秀论文集，2014: 9.

　　[5]Bhardwaj N, Shukla A, Swarnakar P. Users' sentiment analysis in social mediacontext using natural language processing[C]. Proceedings of the International Conferenceon Digital Information, Networking, and Wireless Communications (DINWC2014), 2014: 103-111.

　　●学位论文：

　　[11]李成. 政府应对“网络政治动员”威胁研究[D]. 杭州：浙江大学公共管理学院，2010：35.

　　(学位论文作者所属机构要写到大学所在学院)

　　●网络文献要有文献产生日期(如果有的话)，标注方式为 (XXXX-XX-XX)，依次为年、月、日，用英文括号括起来，月、日不足两位的要加0补足两位;最新查阅日期必须要有，标注格式为 [XXXX-XX-XX]

　　[2]中共中央办公厅，国务院办公厅. 数字乡村发展战略纲要[EB/OL]. (2019-05-16)[2019-12-20]. http://www.gov.cn/zhengce/2019-05/16/content_5392269.htm.

　　●引用于报纸中的文献，要标注作者、文章名、报纸名称、出版日期和文章所在版次。

　　[1]张洋，兰颖. 阳光政府在路上[N]. 人民日报，2012-05-02(017).

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1.DeepSeek突破效应下的人工智能 创新发展与治理变革——大模型应用拓展下的智能社会复杂性及其治理

作者：魏钰明

作者单位：清华大学

关键词：DeepSeek;大模型;智能社会;智能治理;人工智能;通用人工智能;大语言模型;政府治理

　　摘　要：杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）于2025年1月20日发布的DeepSeek-R1模型，以高性能、低成本、 完全开源的特性，实现了国产大模型里程碑式的突破，打破了我国生成式人工智能应用面临的技术壁垒，为人工智能大 模型在国内的大规模扩散创造了前所未有的机遇。以Deepseek为代表的国产大模型在不同行业领域的加速部署和应用，不 仅重塑了我国人工智能产业格局，更推动AI技术普惠化与国产化生态繁荣，开启了一场弯道超车式的AI效率革命。与此 同时，大模型时代也面临巨大的治理挑战，如AI技术和应用发展繁荣带来的智能社会治理复杂性和广泛影响，深度推理 可能带来的新技术风险，等等。DeepSeek缘何推动了人工智能的普惠发展和生态繁荣，又怎样增加了技术治理的复杂性， 引发哪些新兴治理挑战与议题，以及如何构建治理思路与策略以规制我国人工智能的安全发展，学者们从大模型应用拓 展下的智能社会复杂性及其治理、人工智能多重技术路线的治理、人工智能技术创新想象、构建通用人工智能社会的技 术基座、大模型思维链与算法透明、人工智能监管沙盒、人工智能驱动的科学研究、大模型“深度”赋能数字政府下的 应用场景与治理变革、大模型加速治理智能化、人工智能技术变革动荡中的治理、大模型风险治理、非线性创新观与人 工智能多重技术路线、人工智能法治创新治理等多个维度对DeepSeek突破背后的人工智能创新发展与治理进行了探讨。 

　　伴随大模型、具身智能等前沿技术发展，智能社 会转型的速度正呈指数级上升。特别是兼具高性能、 低成本、开源等优势的国产大模型DeepSeek的重大突 破，打破了我国生成式人工智能应用面临的技术壁垒， 为人工智能（AI）在国内的大规模扩散创造了前所未 有的机遇。截至目前，已有超过200家企业宣布接入 DeepSeek，覆盖基础电信企业、云计算、芯片、金融、 汽车、手机等多个领域。国产大模型在不同行业领域的 加速部署和应用，不仅改变了我国人工智能产业格局， 也促使人工智能的主体性特征更加突出[1] ，进一步加剧 了智能社会的复杂性，给智能社会治理带来新的挑战。 下文将基于DeepSeek国产大模型应用拓展的现状，对智 能社会的复杂性问题与治理策略作初步的思考和探讨。

　　一、国产大模型突破与智能应用大规模拓展

　　杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 （DeepSeek）于2025年1月20日发布的DeepSeek-R1模 型，以比肩美国Open AI公司o1模型的性能、远低于 o1模型的训练成本、完全开源的特性，实现了国产大 模型里程碑式的突破，引发全球广泛关注。据报道， DeepSeek仅用7天就完成了1亿用户的增长，并在2025年 2月1日成为历史上最快突破3000万日活跃用户数的人工 智能应用。与此同时，多家企业、高校和多地政务系统 也宣布接入DeepSeek。国产大模型在个人和组织层面的 迅速扩散，正在掀起新一轮智能应用大规模拓展的浪 潮，加快我国经济社会智能化转型步伐。

　　（一）DeepSeek大模型的独特优势与赋能潜力

　　从目前公开的信息来看，DeepSeek大模型已经在 多个方面展现出独特优势。一是高性价比。DeepSeek 宣称其模型训练成本约合557.6万美元，不到OpenAI模 型训练成本的十分之一。在应用程序接口（Application Programming Interface，API）定价方面，DeepSeek-R1模型服务对每百万输入词元（token）收取0.55美元，对 每百万输出token收取2.19美元，而OpenAI最新版o1模 型的相应收费分别为15美元和60美元，大大降低了用 户的使用成本。二是强大的技术性能和中文适配性。 DeepSeek综合运用群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）强化学习算法、混合专家 （Mixture of Experts，MoE）架构、多头隐式注意力 （Multi-Head Latent Attention，MLA）机制、多词元 预测（Multi-Token Prediction，MTP）训练目标等一系 列创新技术和算法架构[2] ，显著提升了模型的效率和性 能，使得其在逻辑推理、多模态任务处理、编程辅助、 长文本处理等方面表现出色，能够与其他领先模型相抗 衡。特别是在中文处理能力方面的综合表现显著优于 Open AI，对于中文环境下的用户具有更好的适配性。 三是轻量级模型支持。DeepSeek提供多个蒸馏版本的小 模型，能够在普通笔记本电脑和手机上运行，进一步 扩大了模型的适用场景范围。四是完全开源的特性。 DeepSeek将R1等模型基于MIT协议开源，允许开发者自 由使用、修改及商用，无需额外授权，并公开了模型推 理过程。用户可以自行下载和部署模型，还能获取详细 的使用说明和训练步骤，对模型进行再次开发和研究， 为大模型的普及和应用提供了巨大便利。

　　上述优势为DeepSeek赋能不同的行业领域和应用场 景奠定了坚实基础。一方面，DeepSeek的高性价比、本 土化和轻量级模型支持，打破了大模型应用的成本、 渠道和硬件限制。自主研发的技术架构、强大的技术 性能和中文适配性，确保了DeepSeek在处理中文任务和 复杂场景时的高效、准确、安全、可控，中小企业乃至 个人开发者也能轻松、安心地接入和应用大模型技术， 极大地拓宽了人工智能技术的应用边界。另一方面，其 完全开源的特性，降低了智能应用开发和创作的技术门 槛，使得全球开发者共同参与模型的改进优化，并在 DeepSeek的基础上进行二次开发，定制符合自身需求的 功能，有助于快速构建应用生态，促进技术创新和社区 发展。

　　（二）DeepSeek掀起的“接入”热潮与应用拓展

　　凭借自身的强大优势和“国产化”叙事唤起的爱国 情怀，DeepSeek-R1一经推出，就迅速掀起“接入”热 潮。包括移动、联通、电信三大运营商和华为、阿里、 百度、腾讯、京东等多家企业宣布接入DeepSeek大模 型，广东、江苏、内蒙古、江西等地的政务服务系统， 浙江大学、上海交通大学等高校，以及多家金融、医疗 机构也表示已接入DeepSeek大模型。比亚迪、吉利等20 余家车企宣布在智舱场景、智能运营等领域完成了与 DeepSeek的深度融合。甚至微软、英伟达、亚马逊等世 界级云计算巨头，也因为DeepSeek优异的技术表现和开 源特性而宣布接入。

　　伴随“接入”热潮而来的是通信、云计算、商业服 务、政务、教育、医疗、金融、交通、传媒等多个行业 领域“内卷式”的应用拓展与深度智能化转型。据不完 全统计，目前国内已推出超100款DeepSeek集成应用。 以政务服务领域为例，深圳市福田区上线基于DeepSeek 开发的首批70名AI“数智员工”，覆盖公文处理、民 生服务、应急管理、招商引资等11大类政务场景。在 AI“数智员工”帮助下，公文格式修正准确率超95%， 审核时间缩短90%，错误率控制在5%以内；执法文书 生成助手，将执法笔录秒级生成执法文书初稿；民生诉 求分拨准确率从70%提升至95%，民情周报日报实现初 稿一键生成；一些个性化定制生成时间从5天压缩至分 钟级[3] ，实现了数字政府的智能化跃迁。

　　过去几年，Open AI等机构研发的大模型已经推动 智能社会转型提速，但受限于高昂的应用成本、稀缺的 算力资源，以及美国顶尖模型不向我国开放等因素，国 内部署和应用大模型仍存在较高的壁垒，给细分行业智 能应用的开发和拓展造成较大阻碍。而DeepSeek一举打 破当前以追逐大数据、大算力、大模型、大能耗为特征 的人工智能“闭源竞争”生态，推动全球人工智能竞争 从“模型研发投入”的较量转向“场景落地效率”的比 拼。DeepSeek普惠开源的运营模式，既直接为各类企业 组织开发智能应用提供了更便宜、更便捷的基座和渠 道，又势必会形成引领效应，迫使国际其他头部人工智 能企业降低大模型定价，甚至走上开源免费的道路，从 而大幅加快智能应用拓展和智能社会转型的进程。

　　二、智能社会的复杂性涌现

　　可以说，DeepSeek成功为智能技术应用打造出了 一条平民化路径，有助于促进人工智能真正走进千家 万户。然而，智能应用的大规模扩散在加速社会转 型的同时，也会导致社会的复杂性涌现（Complexity Emergence）。复杂性涌现是系统科学中的核心概念， 指简单要素通过非线性互动在宏观层面自发形成全新秩 序或属性的现象，新形成的整体特性无法通过分解还原 到个体要素，呈现出“整体大于部分之和”的本质。这 种相变过程往往具有不可预测性，其中的复杂性可能超 乎人类已有的经验知识，给个体认知、群体交互、系统 秩序带来颠覆性影响，尤为值得重视。

　　（一）智能推理强化与主体性危机

　　不同于此前的GPT-3、GPT-4等通用大模型， DeepSeek-R1是一种推理模型，它借助强化学习技术， 能够在没有人工监督的情况下从通用大语言模型中引出 推理，拥有比通用大模型更强的逻辑推理、分析决策和 问题解决能力。这意味着，DeepSeek-R1与不同领域智 能应用的深度融合，将显著提高智能应用的自主推理和 决策水平，甚至在很多应用场景下可以直接替代人，更 加高效地作出行为决策。例如，前文中提到的深圳福田 区上线的AI“数智员工”，不仅干的多、错的少，还具 有很强的理解能力，可以根据任务情境超前配置解决方 案。然而，需要注意的是，虽然AI“数智员工”在提高 政务服务效率方面表现突出，其背后却潜藏着AI主体性 增强与个人主体性走弱的隐忧。

　　在实际应用中，DeepSeek-R1赋能的智能推理并非 简单替代人类决策，而是与人类认知系统形成双向塑造 的关系。一方面，人类在体验到智能推理带来的高效率 后，会倾向于把更多决策任务交由智能应用完成，人类 大脑为适应智能应用带来的行为改变，可能会逐步发生 生理性调整，导致人类自主思考和决策的主体性发生结 构性退化。另一方面，智能应用在承担越来越多决策任 务的过程中，会通过数据反馈持续优化服务表现。一旦 人类与智能应用之间的这种协同演化突破临界点，就会 涌现出系统性认知依赖，人类将陷入自身主体性不断退 化，而智能应用主体性不断强化的下坠循环，最终爆发 主体性危机。如果未能进行有效的干预和治理，人类可 能失去知识生产、价值判断乃至文明传承的主导权。

　　（二）智能应用下沉与社会结构失衡

　　除了智能推理能力的增强，DeepSeek-R1在成本控 制方面的成功也促使不同行业领域智能应用进一步向经 济欠发达地区和弱势群体下沉。具体而言，DeepSeek的 低成本部署模式解决了欠发达地区推广智能应用面临的 最大阻碍，为其提供了“换道超车”的机会，深圳的 AI“数智员工”这类成功案例，可以快速在这些地区进 行复制，缩小区域间政务服务差异。但需要深入思考的 问题是，在AI“数智员工”的高歌猛进中，原本不具备 相应数字素养的群体，是否会陷入更深的技术鸿沟？ AI“数智员工”高效率、高质量完成了原本应由人类完 成的工作，人类又该何去何从？

　　智能应用的下沉并非简单的技术扩散，而是通过非 线性的反馈循环重塑社会结构与运行规则。首先，在智 能应用下沉过程中，如果不作干预，资源分配的正反馈 循环不会减弱，只会越来越强。在欠发达地区和弱势群 体内部，技术也会优先帮助数字素养相对高的个体获取 更多红利，拉开其与其他个体的差距，但在这之后，按 照技术提升效率的基本逻辑，差距不会被弥合，反而会 向强者恒强、弱者愈弱的“马太效应”演变。一个便于 理解的例子是，小微商家在流量竞争中往往陷入“越弱 势→越少曝光→更加弱势”的死循环。其次，智能应用 本身也会在市场规律的引导下，主动给不同地区、不同 群体打标签，并进行有针对性的内容和服务输出。例 如，短视频平台通过地理位置标签，将偏远地区用户锁 定在“乡土内容亚空间”，很少为其推送有助于个人能 力提升的教育培训类内容。尽管这些用户也接触到了智 能技术，但推荐算法织就的“信息茧房”仍使他们难以 弥补认知和能力的不足。再次，智能技术本已促使一部 分被替代的劳动者向技术渗透度不高的欠发达地区转 移，但随着智能应用的下沉，欠发达地区的劳动机会也 将被侵占，进一步挤压被替代的劳动者的生存空间。因 此，智能技术渗透也存在一个临界规模，一旦被突破， 智能技术就将按照其自身的运行逻辑对社会结构进行重 组，在效率目标导向下，消灭“中间层”，将人类社会的两极分化推向极致。

　　（三）智能技术过载与社会秩序失灵

　　DeepSeek火爆浪潮下的另一重隐忧是智能技术的迭 代和应用速度远超社会系统适应能力。从DeepSeek-R1 推出至今不到一个月的时间里，各地区、各企业的“接 入”热情持续高涨，百余项集成应用纷至沓来。由 DeepSeek所引发的智能应用浪潮俨然已演变成一场全民 参与的“赛博狂欢”。然而，当技术变革突破社会管理 的“刹车距离”时，规则、伦理、基础设施等“车身部 件”很可能会因为过载而失灵，引发系统性失控。特别 是在DeepSeek的开源生态下，模型接入和技术开发门槛 大幅降低，智能应用大量增长，对开发者和用户的监管 难度进一步提高，如何确保智能技术不被滥用或恶意利 用，是智能社会转型过程中需要持续应对的难题和挑 战。

　　从已有经验来看，智能技术过载的案例往往是出于 好意，但在实践过程中，却因为过度追求效率目标而误 入歧途。DeepSeek还处于快速成长的过程中，推出的模 型在运行稳定性、模型幻觉等方面仍存在不足。当前， 政务服务、金融、交通等领域接入DeepSeek的规模呈现 出由点到面、交织成网的扩张态势，由于数据信息的融 通性，各领域看似独立，实则暗藏联动风险。当智能应 用的网络复杂度超过社会承载阈值，一个微小的扰动就 可能带来连锁反应，引发复杂系统的“雪崩效应”。由 模型幻觉带来的一次错误输出或一次“停摆”，在政务 服务领域，可能会招致重大舆情，给政府声誉造成冲 击；在金融领域，可能引发股市暴跌，严重破坏经济秩 序；在交通领域，可能诱发交通事故，甚至危害驾乘人 员生命。然而，当问题发生后，在缺乏相应法律制度安 排的情况下，如何确定责任主体，如何合理划分责任， 又将是困扰监管者的难题。因此，大模型的接入和部 署，还需要更加谨慎和理性，尽可能与社会承载和治理 能力保持平衡。

　　三、智能社会复杂性的治理策略

　　复杂性涌现的本质，是宇宙在熵增中通过自组织和 自适应建立新的有序结构的过程。从这个维度上看，智 能社会的转型不仅仅是技术工具的革新，更是人类文明 存在方式的根本性转变。智能社会转型中面临的复杂性 危机和挑战，并不来自于智能技术的不可控，而是由于 人类还未能学会以不确定性思维与涌现秩序共存。对于 智能社会复杂性的治理，需要明确的是：“控制”不是 消除技术发展带来的不确定性，而是在混沌边缘构建动 态平衡的智慧。

　　（一）重建人机共生的认知生态平衡

　　DeepSeek智能推理强化对人类主体性的潜在侵蚀作 用，实则是人机复合认知系统在演化过程中出现的生态 位错配：原本人类作为决策主体、技术工具作为被动客 体的认知生态，错误扭转为AI成为决策中枢，而人类成 为执行终端。这种错位导致人类从认知生态的“生产 者”退化为“消费者”，引发人类社会系统的主体性危 机。解决该问题的路径不在于抵制技术，而是要重建人 机共生的认知生态平衡，在智能应用快速扩散拓展的过 程中，我们要对认知主权保有清醒的边界意识，努力维 护人类特有的认知方式。

　　对于这一复杂性问题的核心治理策略，是在人类主 导价值观和伦理规则的前提下，超脱于人类中心主义， 建立人机混合增强智能，赋予大模型价值和伦理规则之 外的认知主权，实现人与智能的共生演化。一是要对现 有大模型的“元价值观”展开系统测评，明确不同大 模型的“元价值观”与人类主流价值观的差异[4] ；二是 在明确价值观差异的基础上，借助AI宪法框架等形式， 将人类价值观编码为算法涌现的约束条件；三是利用新 构建的约束条件，反向对拟接入的大模型进行训练和优 化，强化大模型的价值对齐，达成人机共生的认知生态 平衡。

　　（二）构建具有动态韧性的社会架构

　　智能应用下沉引发的结构失衡，本质上是工业文明 社会结构（树状层级体系）向智能文明社会结构（网状 生态体系）转型过程中出现的组织化震荡。与之相对应 的是社会流动性从渐进式流动转向量子化的跃迁。这要 求我们在智能社会与智能文明的转型建设中，放弃对静 态平衡的追求，转而构建具有动态韧性的社会架构，使 其既能吸收技术冲击带来的动能，接受必要的混沌波动，又能不断通过结构微调，营造新的“中间态”，保 持系统的完整性和进化活力。

　　对这一问题的核心治理策略是建立技术社会实验 “沙盒”，通过持续社会学习，明确技术与社会融合交 互的边界，形成适应性规制体系。目前，基于这一策略 的人工智能社会实验工作已经在我国广泛开展。研究者 和实践者或借助于自然实验和实地实验的操作路径，在 智能社会治理实验基地和人工智能创新发展试验区的真 实场景中引入智能应用，持续追踪观测人工智能的社会 影响，评估治理政策的有效性[4] ；或通过计算实验的操 作路径，积极搭建智能社会模拟器，对社会要素进行仿 真模拟，推演智能应用对社会的系统性作用，检验并比 较不同治理方案的效果，提炼最优政策设计[5] 。

　　（三）建立基于溯因推理的治理系统

　　智能技术过载可能带来的秩序失灵，从根本上看， 是技术系统与社会系统之间的能量和信息流动失序，突 破原有稳定状态，导致系统的崩溃。还处于成长中的智 能技术和相对滞后的监管制度同时遭遇了社会受众过高 的采纳热情，技术的不完美和制度的不完备在大规模社 会扩散中叠加放大，使得风险事件的发生概率激增。这 需要我们突破传统线性的因果链治理思维，前瞻性预判 风险和冲突点，建立基于溯因推理的治理系统，从潜在 结果事件反推可能性路径，进行前置干预和治理。

　　对这一问题的核心治理策略是治理系统的冗余设 计，避免陷入“绝对安全”陷阱，承认“黑天鹅事件” 的必然性，在智能应用、基础设施、政策措施中预埋弹 性冗余，构建风险缓冲带，允许局部失误或失效而不引 发系统性崩溃。一是对智能应用进行分级动态预警和管 控，明确划分不同智能应用的风险层级；二是在关键基 础设施中预设应急机制，设置备份设备和人工接管模 式，提升抗风险能力；三是推出智能应用风险准备金、 智能应用风险评估标准等政策措施，超前制定应对未知 风险的储备政策工具。

　　四、结语

　　作为全球智能技术应用起步最早、布局最广的国 家，我国首次走在了新科技革命和社会变革的最前列。 DeepSeek国产大模型所掀起的智能应用拓展浪潮，既使 我们看到我国人工智能发展的光明前景，也让我们率先 体验到智能社会转型变革的复杂性。未来，随着智能技 术的不断进步和应用领域的不断拓展，智能社会的复杂 性还将进一步加剧。我们需要紧抓当前复杂性涌现的历 史机遇，积极探索智能社会治理的中国道路，以不确定 性思维与涌现秩序共存，在混沌边缘构建动态平衡，从 技术、社会、治理三个维度共同发力，推动建立一个既 高效又稳定，既智能又人文的未来社会，实现人工智能 技术与人类社会的和谐共生，为智能时代人类命运共同 体建设贡献中国智慧。