数智时代AI赋能吸纳民意汇集民智机制的实践与思考

　　栗金强  胡家群  宋云峰  王超

　　在数字技术迅猛发展的当下，人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的前沿技术，正深刻改变着人们的生活和社会治理方式，为人大工作突破传统局限，创新吸纳民意、汇集民智机制带来了前所未有的机遇。

　　位于豫晋陕三省交界处的河南省三门峡市，是我省的“西大门”和“桥头堡”，也是古丝绸之路上的重要节点城市和黄河金三角地区的重要城市，具有山区地形广阔、产业转型任务繁重、农业基础薄弱、资源依赖倚重、城乡发展不平衡等特点，各地风土人情、民风民俗、语言习惯等存在较大差异，为打通民意表达“最后一公里”带来了诸多挑战。

　　三门峡市人大常委会积极顺应数智时代发展趋势和要求，主动探索数字技术与人大工作深度融合规律，在利用人工智能技术吸纳民意、汇集民智方面开展了一系列实践探索，取得了一定成效，同时，也面临着技术应用与业务融合不深、数据安全存在风险等挑战。

　　一、数字时代AI赋能吸纳民意汇集民智机制的重要意义

　　（一）贯彻落实党的创新理论与决策部署的必然要求

　　人工智能技术作为新时代的核心生产力，为创建吸纳民意、汇聚民智机制提供了无限可能。通过AI赋能，构建智能化民意征询平台，突破了传统民意收集的时空限制，可以把“全过程人民民主”重大理念转化为可感知、可参与、可见效的实践成果，为更好地贯彻落实党的路线方针政策，实现全天候、全覆盖收集民意，提高基层治理现代化水平和治理效能提供了便利。

　　（二）提升人大工作质量与效率的现实需要

　　随着经济社会的快速发展，人民群众的利益诉求日益多元，传统的民意收集与分析方式难以高效处理海量、碎片化的民情信息，不能满足新时代人大工作需求。AI技术凭借其强大的数据处理和筛选能力，能够有效完成自动分类、关键词提取、提炼民意焦点等，大幅提升信息处理的速度与精度，为人大立法、监督、决策提供更为坚实的数据基础，提高工作的针对性、预见性和前瞻性。另一方面，AI赋能的互动反馈机制，如智能问答、政策模拟评估、个性化建议推送等，能够显著增强公众参与的便捷性、广泛性。依托智能推荐与预警功能，AI还可实现民意诉求的精准分流与风险预判。

　　（三）推进全过程人民民主建设的重要举措

　　AI技术的广泛应用，为全过程人民民主体系的各个环节都注入了动能和活力。在民主选举环节，AI可通过数据分析，精准匹配选民与候选人信息，使选举过程更加公正透明。在民主协商环节，AI可搭建线上协商平台，支持多主体异步参与讨论，扩大协商参与范围，使民主协商更加高效便捷。在民主决策环节，AI能对庞大的民意数据进行深度分析，为决策提供数据支撑，减少决策的主观性与随意性。在民主管理环节，AI通过构建智能化管理平台，辅助制定科学合理的管理制度与工作流程，优化资源配置，实现信息的快速反馈与处理。在民主监督环节，AI可实时跟踪政策实施效果，通过舆情分析、数据比对等方式，及时发现政策执行中的问题，推动监督精准化、常态化，使民主监督更加全面有力。

　　（四）破解三门峡区域发展难题的有效路径

　　三门峡市位于丘陵山区，部分乡村较为偏远，交通通讯条件极为有限。同时，作为典型的资源型城市，三门峡目前转型发展任务繁重。黄金、铝、煤化工等传统支柱产业不仅要应对环保升级压力，还要面对产业链延伸等多重挑战。在此背景下，AI的引入为破解地域发展难题提供了有效方案。通过线上民意采集平台与线下智能终端相结合，不仅能够覆盖山区群众和老年群体等传统渠道难以触及的人群，还能极大拓宽民意收集的广度和深度。AI强大的数据分析能力，可以迅速梳理出与产业转型相关的各类诉求，精准匹配政策资源，进而推动产业升级与民生改善协同发展。

　　二、先进地区AI赋能吸纳民意汇集民智的有益借鉴

　　从国际上看，在AI赋能吸纳民意、汇集民智的实践中，通过将人工智能技术与政府决策、社区治理、选举推介等场景深度融合，形成了多样化的应用模式，既提升了民意收集的效率与覆盖度，也借助AI的分析能力优化了政策制定的针对性。

　　比如，加拿大政府2025年推出联邦公共服务人工智能战略，将“建立开放性与透明度”作为核心目标，通过AI技术提升政府服务能力。德国把AI技术广泛应用于选举民意预测，通过分析社交媒体、新闻报道、传统民调等多源数据，预测选举结果与民意变化。

　　从国内情况看，近年来，伴随人工智能技术的飞速进步，我国许多地区的人大常委会积极探索将AI技术应用于吸纳民意、汇集民智新路径，形成了一批可复制可推广的实践经验。

　　（一）浙江省：全链条AI赋能，构建民意治理闭环

　　浙江省作为数字经济先发省份，在AI赋能人大工作方面走在全国前列，形成了“热点智算—智能辅助—闭环追踪”的全链条赋能模式。比如，金华市建立了“AI+代表建议”融合模式，整合了民情快递、8890便民服务平台、基层治理平台等23类外部数据资源，搭建起一个高效、智能的服务智算分析场景。杭州市的“数智人大统一监督平台”，促进监督工作从传统被动响应式向积极主动式转变，从单一时点性向覆盖全过程拓展，从粗放式向精准监督跃进。

　　（二）广东省：场景化创新，拓展民意参与渠道

　　广东省依托数字政府建设，在AI赋能吸纳民意、汇集民智方面注重场景化创新。比如，深圳市的“智慧人大”系统，融合了政府部门的政务数据库与互联网社交媒体的舆情数据，为提高人大工作效能、密切联系群众、实现科学决策提供了坚实保障。广州市越秀区的“都好倾”议事平台，将AI技术与基层协商民主深度融合，构建“群众扫码提建议—代表实地调研—部门限时办结—结果线上反馈”的闭环机制。

　　（三）江苏省：数据融通与制度保障，提升民智转化效能

　　江苏省通过整合跨部门信息资源，打破数据壁垒，实现数据共享，确保政策制定更加精准高效。比如，南京市的“民生实事项目AI可视化系统”，将候选项目的资金预算、实施周期、受益群体等数据转化为动态可视化图表，市民可通过微信小程序以“在线票决+语音留言”形式参与民主决策，实现民生实事全流程阳光监管。苏州市的“人大代表履职AI助手”，整合法律法规信息库、政策文件信息库、典型案例信息库等资源，为代表依法履职提供智能化支持。

　　三、三门峡市AI赋能吸纳民意汇集民智的实践探索

　　三门峡市人大常委会积极借鉴先进地区经验，结合本地实际，在AI赋能吸纳民意、汇集民智方面开展了一系列实践探索，初步构建了“线上+线下”融合的“1+4+9+N”总体架构。

　　（一）搭建智慧人大平台，打造民意收集“高速路”

　　积极推进智慧人大平台建设。运用互联网、大数据、云计算等现代信息技术手段，系统整合人大代表履职服务、立法、监督、议案建议办理、人大制度理论研究等多项人大核心业务，构建起一个高效便捷、互联互通的民意收集与处理综合平台。包含9个功能模块。代表工作子平台：主要包含履职信息查询系统、议案建议在线提交通道、调研活动报名系统三大功能。平台搭建了民情民意直通车，群众可以通过专门入口提交诉求建议，代表能够实时查看，在线认领、全程跟踪推动问题解决。监督工作子平台：通过数字化手段整合监督资源，规范监督流程，强化监督实效，构建起覆盖常委会监督、专（工）委工作、法规实施监督、民生实事监督等多个维度，以8个联网监督子系统为核心支撑的全链条、多场景监督体系，实现对“一府一委两院”工作的精准监督、全程监督和有效监督，形成“事前有计划、事中有跟踪、事后有评估”的监督闭环，为人大及其常委会依法行使监督职权提供技术支撑。立法工作子平台：实现了地方性法规草案全文在线公示功能，AI智能分析系统会对收集到的建议进行自动化处理，形成详细的立法意见分析报告，为后续修订提供数据支撑。

　　线下智能终端覆盖。针对老年人、农村群众等不擅长使用智能手机群体，在社区服务中心、乡镇代表联络站、政务大厅等场所部署具备语音输入、手写输入、触屏操作等功能的智能终端机，群众可通过终端机直接提交意见建议。

　　数据整合与共享。积极推进智慧人大平台与市政府“12345”热线、信访投诉受理平台等政务系统数据对接，构建民意数据共享机制。

　　（二）引入AI技术，提升民意分析“精准度”

　　自然语言处理技术的深度应用。在智慧人大平台中引入自然语言处理系统，对民意数据进行多维度分析。自动分类与标签生成：可以快速定位诉求类型，将群众诉求精细化分类至“民生保障”“城市建设”“生态环保”等类别，同步生成关键词标签。情感分析与紧急度分级：建立包含多个维度的情感标签体系，用于识别公众诉求中的情感倾向。系统根据诉求内容自动划分紧急程度，并结合情感倾向进行判断。地域差异分析：采用精细化地域划分方式，通过大数据分析技术挖掘不同区域的民意分布特征，据此生成可视化程度高、辨识度强的地域民意热力图。

　　智能推荐与决策辅助。代表履职智能推荐系统：为代表提供精准化、个性化的民意诉求和政策建议推送服务，搭建民意诉求与政策制定间的数字化桥梁。政策建议生成辅助：可基于历史民意数据、政策文件库、外地案例库，生成初步政策建议报告。

　　风险预警与趋势预判。构建民生风险预警模型，提前识别潜在风险。热点议题预警：当某类诉求在短期内出现爆发式增长，系统会自动触发预警，进行深度分析，并及时反馈给相关部门，以便消除隐患，保障社会稳定。实施效果预判：政策出台前，AI可基于类似地区政策实施后的民意反馈数据，预判政策可能面临的问题，确保政策更加贴合民众需求。

　　（三）创新民意互动方式，增强民主参与“实效性”

　　线上线下互动。依托智慧平台，组织开展多样化的线上线下融合互动，拉近代表与群众的距离。“代表在线接访”活动：每月固定2天开展“代表在线接访”，可通过平台预约与代表视频连线，反映诉求。“立法听证会+线上直播”：在地方性法规立法过程中，除线下听证会外，通过视频号进行线上直播，设置“弹幕留言”“在线投票”功能，形成良好互动氛围。“民生实事项目线上评议”：每年年底，组织民生实事项目线上评议，自动对评议数据进行汇总分析，生成评议报告。

　　智能问答与即时反馈。AI智能客服：在智慧人大平台、微信公众号嵌入AI智能客服，可24小时在线，解答群众问题及咨询。诉求处理实时反馈：群众意见建议经AI分类、交办后，系统会实时向群众推送办理进度。群众可对办理效果进行评价，对不满意诉求由人大常委会相关工作机构和办事机构跟踪督办。

　　（四）强化数据安全保障，筑牢民意信息“防护网”

　　数据安全管理制度建设。不断加强对数据全生命周期管理，保障数据在采集、存储、传输、使用和共享过程中的安全性、完整性。数据分级分类管理：将民意数据细分为“普通数据”、“敏感数据”和“核心数据”，并实施分级保护措施。对于敏感数据和核心数据，采取本地化存储方式，严格禁止向外传输。访问权限控制：构建“分级授权、专人负责”的访问权限管理体系，确保可追溯、可审计，数据访问安全。定期安全评估：定期委托第三方技术机构对智慧人大平台进行全面的数据安全评估与漏洞检测，及时发现并修复系统漏洞，有效提升系统抗风险能力。

　　技术防护措施应用。数据加密与脱敏：对群众个人信息加密存储，在数据共享与分析过程中，对敏感信息进行脱敏处理，确保个人隐私不被泄露。AI算法安全管控：对平台使用的AI算法进行安全审查，定期检测是否存在算法偏见，及时调整优化算法参数，确保算法公正。网络安全防护：部署防火墙、入侵检测系统、数据备份系统等网络安全设备，对平台访问流量进行实时监测，拦截恶意攻击与非法访问，确保平台安全稳定运行。

　　四、实践成效

　　通过AI赋能，三门峡市人大常委会智慧人大平台在民意收集中实现量与质的同步提升。

　　（一）民意收集更加全面高效

　　一是拓展收集范围。从传统的“调研+座谈+信访”拓展为“线上平台+线下终端+社交媒体+受众”多渠道融合，涵盖城乡、山区、不同年龄群体，实现民意收集“无死角”。2024年累计收集群众诉求与意见建议2.8万条，较2022年（未引入AI技术前）增长120%。二是提升处理效率。数据分类、分析时间从平均3天缩短至4小时，诉求交办周期从7天缩短至2天。三是扩大覆盖群体。线下智能终端与方言识别技术的应用，使老年群体、农村群众等数字弱势群体的参与率大幅提升。60岁以上群体提交诉求较2022年增长15%；山区县域群众诉求提交量较2022年增长85%。

　　（二）民意分析更加精准高效

　　一是热点识别更精准。通过AI热词分析，能精准识别“黄河流域生态保护和高质量发展”“老旧小区改造”民生热点，推动解决了一批群众急难愁盼问题。二是诉求挖掘更深入。对民意数据进行多维度分析，深入挖掘数据背后的潜在需求。三是识别差异更精细。对不同地域和群体民意数据进行细致梳理，清晰呈现城乡在基础设施、公共服务等方面的需求差异，以及山区在交通、通信等领域的特殊诉求。

　　（三）民主参与更加广泛深入

　　参与人数显著增长。每年参与活动人数达5万人次，其中青年群体（18-35岁）的参与比例约占50%。参与形式更加多元。可通过文字、语音、图片、视频、直播互动等多种形式参与民主活动，民主活动的覆盖面得到大幅拓展。联系群众更加紧密。将代表与群众的互动模式从“阶段性”切换为“常态化”，进一步拉近了代表与群众间的距离，让群众切实感受到民主的温度。

　　（四）人大工作决策更加科学合理

　　基于AI对民意数据的分析与处理，能够较好地把市委中心工作与群众关心关注的热点难点问题相融合，使人大及其常委会的立法、监督、重大事项决定等能够更好地围绕中心、服务大局，不断提升人大工作的能力水平，使人大的各项决策更加合民意，顺民心。

　　五、存在的问题与挑战

　　尽管三门峡市人大常委会借助AI技术，在吸纳民意、广泛汇集民智方面取得了一些成效，但也面临一些困难和问题。

　　（一）技术应用与人大工作融合不够紧密

　　技术与业务“两张皮”现象。各地普遍存在部分AI技术应用未能充分贴合人大工作实际需求，“为技术而技术”的形式主义倾向。基层人大技术应用能力不足。技术迭代与工作需求不同步，对新技术的吸纳和应用不足。

　　（二）数据质量和安全存在隐患

　　数据质量亟待提升。数据完整性有待加强，时效性有待提高。数据安全风险日益凸显，存在网络攻击威胁。

　　（三）群众数字素养和参与意识有待提高

　　老年群体、农村群众、残障人士等数字弱势群体，难以充分利用人工智能技术反映诉求，表达意愿。

　　（四）法律法规和制度建设相对滞后

　　AI应用缺乏明确法律规范。前，国家层面尚未出台专门针对人工智能应用的系统性法律，地方层面（如上海、深圳等）虽有部分相关条例或规定，但存在覆盖范围有限、条款内容分散等问题，难以形成全面且有效的法律约束。

　　（五）算法偏见与公平性问题

　　存在地域差异和群体差异。对青年群体网络用语（如“卷”“躺平”）的识别准确率达95%，但对老年群体传统表述识别准确率仅为76%。公平性问题亟待解决。处理高频诉求时的优先机制，可能造成对小众诉求的忽视。

　　六、对策建议

　　（一）加强技术培训与应用推广，促进AI技术与人大工作深度融合

　　制定实施“数字人大AI应用培训计划”，加大工作人员与人大代表培训力度。对技术运维人员进行专业技术培训，提升运维团队的技术攻坚能力和应急响应水平。优化AI技术与业务的适配性。构建需求反馈机制，针对需求，制定开发计划和时间表，及时进行功能调整和优化布局，提升AI与人大业务的融合度。

　　（二）加强数据治理，保障数据质量和安全

　　提升数据质量，建立数据标准体系。建立数据更新机制，保证数据的时效性和精准性。强化数据安全保障。加强安全技术防护。联合本地高校、科技企业，开展AI核心技术研发，减少对外部技术的依赖。

　　（三）加强宣传教育，提高群众数字素养和参与意识

　　开展数字素养培训，重点提升老年群体、农村群众、残障人士的数字素养，确保特殊群体无障碍参与。加强宣传引导，提高平台知晓率。加大典型案例宣传力度，让群众熟知平台的作用和价值，增强信任度和认同感。完善参与激励机制，建立民意反馈闭环，设立积分奖励制度，激发群众参与热情。

　　（四）加强法律法规和制度建设

　　完善法律法规体系。建议尽快启动地方数字人大建设条例立法，为地方智慧人大规范化、制度化建设提供法律依据和制度保障。建立法规动态调整机制，根据技术发展和社会需求变化，及时修订完善相关规定，以适应新时代人大工作新要求。健全工作机制，建立协同联动、监督评估、优化考核激励、反馈改进等机制，形成完整闭环。

　　（五）防范算法偏见，保障民主公平性

　　优化算法模型，减少偏见。引入反偏见算法，开展算法审计，定期对算法模型进行更新升级，不断提升其公平性和准确性。完善线下参与渠道，关注小众诉求，推动资源均衡分配。

　　（六）强化人才支撑，打造专业队伍

　　面向高校、科研院所、科技企业等，引进人工智能、大数据、法律等领域的精英人才，充实人大机关技术团队与业务团队。培养内部人才，制定系统的人才培养计划，对机关现有人员开展专题培训。建立人才库。加强智库合作，聘请国内知名的民主治理、人工智能领域智库和专家组成顾问团队，为AI赋能机制建设提供专业建议。

　　七、结语

　　各地实践表明，通过建设智能化数字平台、应用前沿AI技术、创新互动参与机制，不仅能够提升民意收集的覆盖面和代表性，还能有效增强数据分析的精准性、科学性，进一步拓展人民群众的参与渠道，促进人大决策更加科学民主。同时也要清醒认识到，当前仍存在技术与业务融合度不足、数据安全风险防控薄弱、群众数字技能水平差异、配套制度体系尚不健全、算法公平性问题依然难以解决等现实挑战。这些问题既有技术层面的，也有其他方面的，需要我们保持理性和耐心，久久为功，在实践中持续探索、着力破解、不断完善。