- 一项由中国政府资助的研究警告，将人工智能整合进社会信用评估体系，可能导致大范围行为监控和算法歧视。
- 该研究由四川大学法学博士研究生林建兴开展，于2026年9月发表在《四川师范大学学报》上。
- 研究指出，监管机构可能利用大数据和预测算法，将公民的线上及线下活动转化为量化评分。
- 这些评分可能影响个人获得医疗服务、金融信贷和公共服务的机会，即使它们不会直接改变公民的法律权利和义务。
- 人工智能有助于政府部门识别需求、预测风险、分配资源，并实现社会治理活动的自动化。
- 然而，数据质量低下、算法缺乏透明度以及监督机制不完善，都可能导致决策偏差或歧视。
- 研究人员警告，将来自多个渠道的行为数据结合起来，可能使风险管理工具演变为监控个人行为的系统。
- 中国正在推动人工智能在公共治理领域的应用。安徽省已开发社会救助监测平台，连接不同政府部门掌握的低收入群体数据。
- 根据斯坦福大学介绍的一项研究，中国的社会信用体系由多个分散的项目组成，并非一个覆盖全国、统一为所有公民评分的网络。
- 只有少数城市实施了地方性行为评估系统。一些机制对政府官员的监控甚至比对普通公民更加严格。
📌 这项研究反映出中国学术界内部对人工智能应用于社会治理的审慎态度。人工智能能够提升风险预测能力，并推动公共服务更加主动地响应需求，但也可能加剧过度监控、缺乏透明度和歧视等风险。核心问题不仅在于算法的准确性，还涉及个人数据使用的边界、问责权利，以及对自动化行政决策的监督机制。
