理念
政府使用 AI 来处理案件、检测欺诈、回答问询、翻译、起草文件和支持决策——有时甚至直接作出决定。
理论
倡导者期望服务更廉价、更快捷，目标定位更精准。公法学者则强调，自动化决策必须保持可解释、可质疑，并可归责于负有责任的权力机关。
现实案例
- 荷兰儿童福利金丑闻涉及基于风险的欺诈检测，并导致内阁于 2021 年 1 月辞职。
- 澳大利亚的“机器人债务”（Robodebt）计划通过收入平均法增加福利债务，皇家调查委员会对此展开调查，并于 2023 年提交报告。
- 欧盟《AI 法案》（2024 年）将许多公共部门用途视为高风险。
批评
自动化偏见、不透明的模型、劣质数据和薄弱的申诉途径，可能使错误演变成大规模的损害。效率提升往往只是被断言，而未经评估。
结果
《经合组织数字政府展望 2026》报告称，受访政府几乎普遍使用 AI，但系统性评估要少得多。针对公共部门 AI 的有约束力规则目前正在欧盟和欧洲委员会出现。
相关
现实案例
一个 AI 系统，2025 年 1 月作为 e-Albania 虚拟助手推出。2025 年 9 月，政府将其作为负责公共采购的“虚拟部长”推出；其法律地位存在争议，宪法法院未对案件实体作出裁决。
智利政府的一个项目（1971–73 年），由费尔南多·弗洛雷斯（Fernando Flores）与英国控制论学者斯塔福德·比尔（Stafford Beer）牵头，旨在通过电传、统计软件和一间作战室，把国营企业与圣地亚哥联系起来。已建成原型并进行了试点；1973 年的政变使其终结。
苏联控制论学家 Viktor Glushkov 自 1962 年起提出的一个全国性计算机网络，用于收集数据并协助规划和管理苏联经济。政治局于 1970 年 10 月 1 日审议了该方案；它从未获得全额资金，也从未建成。
论断
在接受调查的36个经合组织国家中，有35个国家在至少一项政府职能中使用了人工智能，但仅有10个国家报告对这些应用进行过任何评估。[1]
在荷兰儿童福利金丑闻中，税务机关错误地将数千个家庭视为欺诈者，部分原因在于风险评分做法；内阁于2021年1月辞职。[1]
英国政府于2024年2月6日要求各政府部门强制执行其《算法透明度记录标准》，并于2024年12月17日发布一项政策，界定哪些机构和算法工具必须公布记录。[1]
修订历史
- 2026-10-23修订 2 — Seed import
- 2026-10-23修订 1 — Seed import