在当今数字化时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到社会的各个领域，深刻改变着人们的生产生活方式和社会治理模式。基层作为社会治理的基础单元和神经末梢，面临着日益复杂多样的治理任务和群众需求。基层干部作为党和政府联系群众的桥梁与纽带，其领导力的高低直接影响着基层治理的成效和群众的获得感、幸福感、安全感。人工智能技术的发展为基层干部领导力的提升带来了新的机遇与挑战。如何充分发挥人工智能的优势，赋能基层干部领导力提升，成为当前基层治理领域亟待解决的重要课题。
一、人工智能赋能基层干部领导力提升的重要意义
（一）提高决策的科学性与精准性
在传统的基层治理中，干部决策往往依赖于有限的经验和局部的数据，容易受到主观因素和信息不全面的影响，导致决策的科学性和精准性不足。人工智能通过大数据采集、分析和挖掘技术，能够收集海量的基层数据，包括人口信息、社情民意、经济发展数据、公共服务需求等。借助机器学习、深度学习等算法模型，对这些数据进行深度分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为基层干部提供全面、准确的决策依据。例如，在制定社区公共服务设施建设规划时，人工智能可以根据社区居民的年龄结构、人口密度、出行习惯等数据，精准分析出居民对各类公共服务设施的需求程度和空间分布需求，帮助基层干部科学规划公共服务设施的布局和规模，提高资源配置的效率和精准度，避免决策失误。
（二）提升工作效率和服务质量
基层工作千头万绪、任务繁重，基层干部常常面临着巨大的工作压力。人工智能技术的应用能够自动化处理许多重复性、规律性的工作任务，极大地减轻基层干部的工作负担，使他们能够将更多的时间和精力投入复杂问题的解决和群众服务中。以公文处理为例，人工智能可以实现公文的自动分类、摘要提取、格式检查等功能，大幅提高公文处理的速度和准确性。在政务服务领域，智能客服系统能够快速解答群众的常见问题，提供办事指南和流程引导，实现24 小时不间断服务，提高群众办事的便捷性和满意度。同时，人工智能还可以通过对政务服务数据的分析，及时发现服务过程中的堵点和痛点，为优化服务流程、提升服务质量提供依据。
（三）增强风险预警和应对能力
基层治理中面临着各种各样的风险和挑战，如自然灾害、公共卫生事件、社会矛盾纠纷等。及时准确地预警风险并采取有效的应对措施，对于保障基层社会的稳定和安全至关重要。人工智能利用物联网、传感器等技术，能够实时收集基层环境中的各类数据，通过建立风险预测模型，对潜在的风险进行早期预警。例如，在自然灾害预警方面，通过对气象数据、地质数据、水利数据等多源数据的实时监测和分析，人工智能可以提前预测洪涝、地震、泥石流等自然灾害的发生概率和影响范围，为基层干部组织群众避险转移、开展防灾减灾工作争取宝贵时间。在社会矛盾纠纷预警方面，通过对社交媒体数据等的分析，及时发现社会矛盾的苗头和趋势，提前介入调解，避免矛盾激化升级。在风险应对过程中，人工智能还可以为基层干部提供决策支持，制定科学合理的应对方案，提高风险应对的效率和效果。
（四）促进基层治理创新和协同
人工智能技术的应用为基层治理创新提供了强大的技术支撑，推动了基层治理模式和方法的变革。一方面，人工智能促使基层治理从传统的经验驱动向数据驱动、智能决策转变，创新了治理理念和方式。例如，利用人工智能技术开展智能安防监控，通过图像识别、行为分析等技术实现对社区安全隐患的实时监测和预警，提高社区安全管理的智能化水平。另一方面，人工智能打破了部门之间的数据壁垒，促进了信息共享和业务协同。通过建立统一的基层治理大数据平台，整合各部门的数据资源，实现数据的互联互通和共享共用。不同部门的基层干部可以基于同一平台获取所需信息，协同开展工作，提高基层治理的协同性和整体性。例如，在城市管理中，通过人工智能技术将城管、公安、环保、交通等部门的数据进行整合分析，实现对城市综合问题的协同治理，提升城市管理的效能。
二、人工智能赋能基层干部领导力提升面临的挑战
（一）技术应用能力不足
尽管人工智能技术发展迅速，但对于许多基层干部来说，其对人工智能技术的了解和掌握程度有限，存在技术应用能力不足的问题。一方面，部分基层干部缺乏对人工智能基本原理、技术特点和应用场景的深入了解，对人工智能技术存在畏惧心理，不敢尝试使用新技术；另一方面，一些基层干部虽然意识到人工智能技术的重要性，但由于缺乏相关的技术培训和实践经验，在实际工作中不知道如何将人工智能技术与具体业务相结合，无法充分发挥人工智能技术的优势。例如，在使用智能数据分析工具时，不知道如何筛选有效数据、建立合适的分析模型，导致分析结果不准确或无法为决策提供有效支持。
（二）数据质量和安全问题
人工智能的发展离不开大量高质量的数据支持。在基层治理中，数据来源广泛，包括政府部门内部数据、互联网数据、传感器采集数据等。然而，目前基层数据质量参差不齐，存在数据缺失、错误、重复、不一致等问题，影响了人工智能分析结果的准确性和可靠性。同时，数据安全也是一个重要问题。基层数据涉及大量群众的个人隐私信息和敏感信息，一旦发生数据泄露事件，将给群众带来严重的损害，也会影响政府的公信力。在实际工作中，由于基层数据安全管理体系不完善，数据存储、传输、使用过程中的安全防护措施不到位，存在数据被非法获取、篡改、滥用的风险。
（三）人机协同机制不完善
在人工智能赋能基层干部领导力提升的过程中，需要建立良好的人机协同机制，实现人与机器的优势互补。然而，目前人机协同机制尚不完善，存在一些问题。一方面，部分基层干部对人工智能技术过度依赖，缺乏独立思考和判断能力，在决策过程中完全听从机器的建议，忽视了实际情况和群众的需求；另一方面，人机之间的沟通协作存在障碍，人工智能系统的输出结果往往以数据和模型的形式呈现，对于一些非技术背景的基层干部来说，理解和解读这些结果存在困难，导致在实际应用中无法有效地将人工智能的分析结果转化为实际行动。此外，在人机协同过程中，还存在责任界定不清的问题，当出现决策失误或工作失误时，难以明确是人的责任还是机器的责任。
（四）伦理和法律风险
人工智能技术的应用涉及一系列伦理和法律问题，如算法偏见、隐私侵犯、数据垄断等。在基层治理中，如果人工智能算法存在偏见，可能会导致不公平的决策结果，影响部分群众的利益。例如，在公共资源分配等工作中，若算法存在偏见，可能会使真正需要帮助的群众得不到应有的支持。同时，人工智能的发展也对现行的法律法规提出了挑战，如数据权属、算法监管、人工智能生成物的法律地位等问题，目前尚缺乏明确的法律规定。在实际应用中，由于缺乏相应的法律规范，容易出现法律纠纷和监管空白，给基层治理带来潜在风险。
三、人工智能赋能基层干部领导力提升的路径
（一）加强人工智能技术培训，提升基层干部技术应用能力
制定针对性培训计划。根据基层干部的实际需求和技术水平，制定分层分类的人工智能技术培训计划。对于技术基础薄弱的干部，重点开展人工智能基础知识和基本操作技能培训，使其了解人工智能的概念、原理、应用场景等，掌握常用人工智能工具和软件的使用方法。对于有一定技术基础的干部，开展深度学习、数据挖掘、算法设计等高级课程培训，提升其运用人工智能技术解决实际问题的能力。
丰富培训方式。采用线上线下相结合、理论与实践相结合的培训方式。线上通过搭建人工智能学习平台，提供丰富的在线课程资源，包括视频讲座、在线教程、案例分析等，方便基层干部随时随地学习。线下组织集中培训、专题讲座、现场教学等活动，邀请人工智能领域的专家学者和技术人员进行授课和指导，让基层干部亲身体验和操作人工智能技术。同时，鼓励基层干部在实际工作中积极应用人工智能技术，通过实践锻炼不断提升技术应用能力。
建立培训考核机制。为确保培训效果，建立完善的培训考核机制。对参加培训的基层干部进行定期考核，考核内容包括理论知识掌握情况、实际操作能力、应用成果等。将考核结果与干部的绩效评价、职务晋升等挂钩，激励基层干部积极主动参加培训，提高学习效果。
（二）加强数据治理，保障数据质量和安全
提高数据质量。建立健全基层数据质量管理体系，明确数据采集、录入、审核、更新等各个环节的标准和规范，加强对数据质量的全过程管控。加强数据源头治理，提高数据采集的准确性和完整性，避免数据缺失和错误。建立数据质量监测和评估机制，定期对数据质量进行检查和评估，及时发现和纠正数据质量问题。通过数据清洗、去重、修复等技术手段，提高数据的可用性和可靠性。
强化数据安全保障。加强基层数据安全制度建设，制定完善的数据安全管理规定和操作规程，明确数据安全责任主体。加大数据安全技术投入，采用数据加密、访问控制、防火墙、入侵检测等技术手段，保障数据在存储、传输和使用过程中的安全。加强对基层干部的数据安全意识培训，提高其数据安全保护意识和防范能力，杜绝因人为因素导致的数据安全事故。建立数据安全应急处置机制，制定应急预案，及时应对和处理数据泄露等安全事件。
（三）完善人机协同机制，实现人与机器优势互补
明确人机分工。根据基层工作的特点和需求，明确人和机器在不同工作环节中的职责和分工。对于重复性、规律性的工作任务，如数据处理、文件归档、简单问题解答等，由人工智能系统自动完成，以提高工作效率。对于需要综合判断、情感沟通、政策把握等复杂任务，如群众矛盾调解、重大决策制定等，由基层干部主导，人工智能系统提供辅助决策支持。通过合理分工，充分发挥人和机器的优势。
加强人机沟通协作。优化人工智能系统的交互界面和输出结果展示方式，使其更加简洁明了、易于理解。采用可视化技术，将数据分析结果以图表、图形等直观的形式呈现给基层干部，降低其理解难度。同时，加强对基层干部的培训，使其掌握与人工智能系统沟通协作的技巧和方法，能够准确地向人工智能系统提出问题和需求，正确解读和运用系统的输出结果。建立人机沟通反馈机制，基层干部在使用人工智能系统过程中，及时将遇到的问题和改进建议反馈给技术人员，以便对系统进行优化和完善。
健全责任界定机制。针对人机协同过程中可能出现的责任界定不清问题，建立健全责任界定机制。明确在不同情况下，人的责任和机器的责任范围。当决策结果主要基于人工智能系统的分析建议时，技术研发方和数据提供方应承担相应的技术责任和数据质量责任；当基层干部在使用人工智能系统过程中存在操作不当、主观判断失误等问题时，干部应承担相应的个人责任。通过明确责任，提高人机协同工作的规范性和可靠性。
（四）加强伦理和法律监管，防范人工智能应用风险
建立伦理审查机制。成立人工智能伦理审查委员会，对基层治理中人工智能技术的应用进行伦理审查。在项目立项、技术选型、算法设计等阶段，充分考虑伦理因素，评估人工智能应用可能带来的社会影响和伦理风险。制定人工智能伦理准则和规范，引导基层干部在应用人工智能技术时遵循伦理原则，确保技术应用符合公平、公正、透明、尊重人权等价值观。
完善法律法规。加快推进人工智能相关法律法规的制定和完善，明确数据权属、算法监管、隐私保护、人工智能生成物的法律地位等关键问题。针对基层治理领域的特点，制定专门的法律法规和政策文件，规范人工智能在基层治理中的应用行为。加强对人工智能技术研发和应用企业的监管，督促其依法依规开展业务，保护用户的合法权益。
加强监管执法。建立健全人工智能监管执法体系，加强对基层治理中人工智能应用的监督检查。相关监管部门要加强协作配合，形成监管合力，严厉打击违法违规行为。加强对人工智能算法的审查和评估，防止算法偏见和歧视。建立公众监督举报机制，鼓励群众对人工智能应用中的违法违规行为进行举报，保障基层治理中人工智能技术的健康、有序应用。
结 语
人工智能为基层干部领导力提升带来决策科学化、服务高效化等机遇，也面临技术应用、数据安全、人机协同、伦理法律等挑战。通过强化培训、完善数据治理、优化人机协同、加强监管等路径，可推动技术与基层治理深度融合。这不仅能提升基层治理效能，更能让群众获得感持续增强，为基层治理现代化注入数字化智慧动能。
基金项目：2023年度湖南省社会科学基金项目“增强农村基层党组织政治功能与组织功能的实现路径研究”（项目编号：23YBA363）的阶段性成果。