数字智能技术的快速发展与广泛应用已深刻嵌入政府治理全过程。近年来，党和国家高度关注数字政府建设及治理方式转变并作出重要战略部署。2022年6月，《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》明确提出了“将数字技术广泛应用于政府管理服务”“构建数字化、智能化的政府运行新形态”。党的二十大报告进一步指出加快建设“网络强国”“数字中国”的工作部署和任务目标。2023年2月，《数字中国建设整体布局规划》确立了“到2025年，政务数字化智能化水平明显提升”的阶段性规划。 从实践层面来看，数字智能技术以不同的形式和样态广泛运用于政府决策、执行、监督、评估等治理活动中，在发挥赋能效应的同时，如“算法黑箱”“数字鸿沟”“数字权力异化”等技术“负能”风险也在悄然发生。如何把握数智技术嵌入政府治理的边界关系到政府能否利用技术实现“善治”这一重要问题。
当前学界关于数智技术嵌入政府治理研究集中从技术的赋能作用与风险挑战两个维度展开。其一，数智技术嵌入政府治理的赋能作用研究。一方面，在技术特征上，数智技术具有响应实时、规模海量、应用泛在、处理高效等内在优势，能够有效克服部门职能分工和多层级管理模式下的内部信息传递线路长和对外部环境反应速度慢等 问题，发挥数字赋能效用被视为政府实现数字化转型的关键 。另一方面，在作用方式上，数字化极大地释放了信息的流动性，能够显著增强数字治理协同中的信息能力 ，而大数据能够有效驱动公共决策过程，在议程设置、方案讨论、自动执行、实时评估等方面 赋能显著。其二，数智技术嵌入政府治理的风险挑战研究。数智技术在赋能的同时亦伴随风险，特别是新型治权扩张问题已成为学界关注焦点。一方面，权力具有极强的扩张倾向，技术权力也不例外。技术在本质上并没有价值取向和权力属性 ，但基于嵌入优势获取公权力和资本力量从而具有调配资源和社会控制的能动性，使其“超越工具化范畴而形成了一种事实上的技术权力” ，同时也继承了权力的扩张属性。另一方面，技术向社会、经济的全面渗透奠定了技术治权扩张基础。数字社会重新界定人们的物理空间并不断开疆拓土的同时，也稀释了国家权力的专属性并趋向“去中心化”。 数字经济在带动经济增长和形成新产业格局的同时，在互联网生态中处于强势地位，并形成对社会生产的支配力。 与此同时，技术治权不断膨胀也催生了大量风险问题和治理困境 ，数字权利话语式微 、“数据铁笼”破茧难题 等问题频发。
(一)既有研究的理论梳理
梳理既有研究是建立分析框架的前提。既有研究对“边界”的划定大多未直接言明标准和类型，而是从反向界定角度，即数智技术嵌入政府治理的“效能限度”和“潜在风险”方面来反推边界定位。
一是从技术“赋能”限度出发，以数智技术嵌入政府治理的效能衰减作为边界表征。该角度主张技术嵌入治理限度源于技术单一性与治理场景多元化之间的矛盾，当技术与治理不适配时则效能低下 ，此为技术嵌入政府治理的边界所在。具体而言，一方面，复杂治理场景对技术赋能精准性存在制约。复杂治理情景会衰减技术效能，如精准扶贫等问题的复杂性会超越技术治理的效用边界导致结构性的信息失准，且无法通过技术改良来解决。 另一方面，技术本身的功能缺失也导致技术赋能局限。如AI大模型本质上是一种概率性文本生成系统，在高度复杂行政场景中存在功能性局限，这也决定了AI大模型在政务应用中的能力边界。 再如区块链技术在产权功能明晰、代币激励监管、透明可追溯场景等方面存在技术限制，这些功能性问题即是区块链技术在数字政府建设中的应用边界。 因此，充分认识这些技术局限和效能衰减是划定技术嵌入政府治理边界的出发点。
二是从技术“负能”效应出发，以数智技术嵌入政府治理的潜在风险作为边界信号。该角度重点围绕技术伦理加以探讨，核心回应工具理性与价值理性的关系命题。主张技术嵌入政府治理涵盖技术伦理、政治伦理及经济伦理多重维度的边界与限度。 具体而言，潜在风险主要表现为技术嵌入所带来的“技术依赖”“算法黑箱”“数字鸿沟”等问题有损于社会价值观、伦理准则及公共利益等公共价值的实现。 此外，大数据、算法、人工智能等在政府治理中扮演愈加重要的角色，技术导向的政府治理易引发主体合理性、治理规范性及人的技术依赖性等行政伦理问题。 因此，排除风险是划定技术嵌入政府治理边界的依据。
整体观之，“效能限度”与“潜在风险”构成了数智技术嵌入政府治理边界勘定的标准，即从数智技术嵌入政府治理的“有限”和“负效”来反向界定技术嵌入治理的边界。上述研究为进一步剖析数智技术嵌入政府治理的边界提供了不同视角和研究侧面，具有一定的启发性和借鉴性，但在勘定数智技术嵌入政府治理边界的角度和类型上仍有待拓展。一方面，数智技术嵌入政府治理的边界并非是技术对治理的单向作用，而是技术与治理双向互动的结果，体现了新兴数智技术与传统政府治理之间的替代性张力。而既有研究仅从技术一元维度勘定“边界”易使分析过于窄化。另一方面，反向界定角度虽有利于认清潜在风险和效能衰减问题，但将这些问题排除在外并不等同于数智技术与政府治理相适配，还应从数智技术嵌入政府治理的实现过程来正向重塑边界。基于此，数智技术嵌入政府治理的边界勘定亟需厘清“划界”“越界”“跨界”三个问题：“划界”即正向划分数智技术嵌入政府治理的类型界限及实践场景；“越界”即当数智技术与传统治理在替代性张力作用下互不适洽时的风险挑战；“跨界”即基于边界的动态性构建数智技术嵌入政府治理的融合路径以回应风险挑战。“划界”“越界”“跨界”分别从数智技术嵌入政府治理的实践表现、现实问题及未来路向等不同侧面呈现“边界”，有利于打破反向界定“边界”的惯性思维。
(二)基于技术嵌入理论的分析框架
嵌入性概念源于经济学，用以解释经济活动与经济制度、非经济制度的嵌入联系，后被应用于社会学、心理学、管理学等诸多社会科学领域，并根据研究主题需要形成嵌入性理论的不同分析维度。技术嵌入理论作为嵌入性理论延伸之一，围绕“技术如何嵌入组织”这一核心问题，从中观和微观层面揭示技术应用引发组织变革的作用方式、具体过程和影响机制。具体而言，技术引发组织变革涉及结构化条件、社会互动及组织再生产三个阶段 ，即技术的物质性转变为现有组织结构的物质层面，使现有组织结构成为行动主体的作用对象并逐渐产生与技术相适应的新组织结构的过程。从理论应用来看,技术嵌入理论与我国现实问题的结合刚刚兴起,已有研究将其应用于我国政府“大数据”治理问题 ,并从主体选择、问题识别、机制流程等构建逻辑框架使技术嵌入理论本土化 ]。基于此,结合既有研究对技术嵌入组织的实现过程的理论建构,本文对数智技术嵌入政府治理的边界进行系统性阐释,集中厘清“谁来嵌入”“嵌入哪里”及“如何嵌入”三个基本问题(见图1)。需要说明的是,数智技术嵌入政府治理的边界应是技术与治理双向互动的结果,但实践中技术嵌入组织多呈现为技术引发治理变革的嵌入过程,且技术作为手段,其目的是服务于治理改进。因此,基于实践例证典型性和治理改进目的性,本文的理论框架着重阐释技术对政府治理的嵌入过程,而政府治理对技术的反向影响则在数智技术嵌入政府治理的“越界”问题中分析。
“谁来嵌入”关乎嵌入的主体问题，即由谁来实现数智技术嵌入政府治理，主要是政府或政府与企业、社会协同实现。在传统治理中，政府是处理公共事务、解决公共问题的主体，依托公权力强制性进行资源配置、维护社会稳定并满足公共需求，而数智时代的治理主体由政府一元范式转向政府与企业、社会协同共治。企业凭借技术优势和数据资源加入数字权力格局重塑中，为数智嵌入政府治理提供技术支撑。社会通过意见表达和信息授权等方式体现公共诉求、价值趋向、用户偏好等内容，自下而上反映民生动向和社会热点。政府、企业、社会协同过程中政府与企业、社会的角色有一定的主次之分，即政府是主导数智技术嵌入政府治理的主体，而企业、社会则提供技术支撑和社会基础。
“嵌入哪里”关乎嵌入的客体问题，即数智技术嵌入政府治理所涉及的活动和问题，包括针对不同问题的复杂性及难易程度开展政府对内和对外的治理活动。在政府对内治理中，数智技术具有加快信息传播和问题响应速度等优势，有利于应对政府多层级管理和跨部门分工交叠产生的信息传递线路曲折和问题响应迟滞等问题。在政府对外治理中，一方面政府为经济、社会的健康发展做出服务性保障，提供更加便利、快捷、灵活的服务；另一方面政府对经济、社会的良性运转提出规制性要求和制度性约束，以政策框架规范主体行为方式和技术运用。无论是赋能政府对内治理还是赋能政府对外治理，根本上都是针对不同问题的复杂性和难易程度开展治理。一些治理活动牵涉问题相对简单，价值判断相对容易，则技术嵌入的实现程度相对更高；而一些治理活动问题指向复杂，同时涵盖公平、正义、权利保护及责任控制等多元价值，那么技术嵌入的操作空间相对较小。
“如何嵌入”关乎嵌入的过程，即数智技术嵌入政府治理的实现方式，包括治理手段的同质替代和补充增强。政府治理需要通过一定的作用方式来应对不同治理情境下的公共事务和现实问题。治理资源稀缺性及治理能力有限性要求治理手段的改进需以提升效率为导向不断降低边际成本，提升治理效能。将数智技术嵌入政府治理的过程实际上是对治理手段的改进过程，即发挥技术的补充作用或以新技术取代旧有方式。因此，数智技术嵌入过程主要表现为新兴技术手段对旧有治理方式的同质替代或补充增强。一方面，数智技术手段通过模拟旧有治理方式并起到相同或相近的治理作用，以实现技术手段对传统方式的同质替代，从而降低成本、提升效率；另一方面，数智技术手段通过发挥技术优势不断拓展新的治理空间和治理领域，弥补旧有治理方式的局限并强化治理效能。
图1 数智技术嵌入政府治理的分析框架
基于数智技术嵌入的主客体和过程分析，依据嵌入过程和嵌入客体，建立二维交叉矩阵，将不同问题属性情境中的数智技术嵌入政府治理实践归纳为四种基本类型——科层主导型、技术主导型、人机衔接型及融合治理型(见表1)。各类型在嵌入程度、组织结构、介入环节、处理程序、权责界定等方面的表现不同(见表2)。此类型学划分呈现了数智技术嵌入政府治理的问题属性情境和技术嵌入方式的组合关系，即基于政府治理活动和问题的复杂性差异，寻求技术适配以实现数智技术嵌入政府治理过程，从而正向勘定数智技术嵌入政府治理的边界问题。当然，四种类型的区分并非绝对，政府治理实践中可能存在类型交叉与混合并存的情形，但依据嵌入客体和嵌入过程进行类型划分能够相对周延地揭示从“问题驱动—工具适配”的分析过程，有利于为系统性阐释数智技术嵌入政府治理的边界这一问题提供新思路。
表1 数智技术嵌入政府治理的类型界限
(一)技术脱嵌的科层主导型
技术脱嵌的科层主导型的形成受科层体系和正式制度规则的影响，训练有素的行政人员在决策和执行过程中对技术有着较强的同质替代，科层体系和正式制度规则也因此成为影响政府治理方式的核心。这种模式突出表现为人对决策和执行的主导性，且依靠专业化的行政人员来负责具体事务处理，技术嵌入程度较低，属于数智技术“脱嵌”的典型范式。科层主导型保有相对灵活的自由裁量权和行政弹性空间，通过发挥人的主观能动性，因地制宜地采取权变策略并寻求最佳处理方式，因此更适用于涉及价值判断和利益关系的治理。具体实践场景包括面向“最后一公里”的基层治理、解决群众“急难愁盼”问题及“数字弱势群体”服务供给问题等。
实践场景一：面向“数字弱势群体”的政务服务。所谓“数字弱势群体”，是指那些在智能技术运用及数字信息获取和使用中处于劣势地位的主体。 有学者指出，数字弱势群体因技术技能缺失而成为“技术难民” ，而数字治理应为数字弱势群体保留线下服务渠道和传统方式 ，对人工智能系统的采纳要选择合适的场景，并配合“代办”“导办”等必要配套措施 。可见，面向数字弱势群体的政务服务蕴含数字鸿沟与权利保护、技术效度与服务温度、社会排斥与数字正义等多元价值关系处理，涉及低收入群体、老年群体、残障人士等社会弱势群体的切身利益，更适合以灵活响应方式和人性化服务的数智技术“脱嵌”的科层主导型来实现数字包容。在具体实践上，面向数字弱势群体的科层主导型政务服务在“适老化”建设上表现突出。譬如威海市临港区政务服务中心不断优化适老服务项目，包括开设老年人服务专区、提供“上门办”、保留现金缴费方式等，不断完善亲情式、精细化的一站式服务。 再如深圳市宝龙街道便民服务中心亦增设了适老化、无障碍硬件设施和“陪伴式”服务模式，全流程一对一跟踪并及时反馈办理结果。
（二）完全嵌入的技术主导型
技术主导型是数智技术全面介入行政决策执行以实现技术对人的劳动替代，蕴含市场化导向、算法驱动、追求绩效等“法治主义”特征。它的形成与数智技术全方位嵌入政府治理体系相关，是技术平台取代行政人员职能的外化，其客体结构相对简单，为扁平化网络体系，其运行受技术内在逻辑的影响。相对于科层主导型对人的高度依赖，技术主导型能够弱化人的理性及能力的限度，以技术理性替代人的理性，确保技术在决策执行各个环节的主导地位。具体应用形式多样，如“办公自动化”“秒批秒办”“电子抓拍违章”等，充分体现了组织结构扁平化、决策执行算法化、权力运行自动化、责任导向结果化等技术治理特点。因此，技术主导型更适用于简单问题价值判断的程序性任务，利用大数据、算法、物联网等自动实现治理过程，替代人的劳动同时也免除情感羁绊。
实践场景二：自动化行政。自动化行政是指行政主体完全借助自动化设备或电子技术，依照预先设定的程序或算法自动处理行政事务，且自动化行为贯穿整个行政活动。 学界多将自动化行政作为一项技术主导的治理范式加以探讨，认为自动化行政作为一种新型“技治”方式，使传统上依赖人力驱动的行政转向以智能算法为引擎的自动化运作 ，各种本应由行政人员作出的行政行为都被技术所取代，原来的依“法”行政逐步让位于依“算法”行政 ，形成以技术为主导的治理。譬如交通管理部门在各个街道和路口设置“电子眼”“感应线圈”等电子设备，基于算法、大数据等自动对违章行为进行捕捉、记录、上传、存储，并做出行为结果的系统判定。此外，上海市等地交管部门建设的“智能信号灯管理系统”，基于以往交通数据及实时路况感知，自动生成交通组织最佳方案并给出信号灯控制优化，合理引导流量并缓解交通拥堵。再如深圳市的“无人干预自动审批系统”天津市的“数字化无人审批”青岛市的“无人干预自助办理”等数字化审批模式同样也是自动化行政的具体表现。通过利用政务服务数据资源整合，审批系统在业务提交后自动完成信息核验、调取比对、即时审批、出具证照等行政审批全流程，整个过程无人工干预，相较于传统人工审查极大缩短办理时限、提升审批效率。智能信号灯管理、数字化无人审批实际上均是对简单问题属性的行政事项处理进行技术替代，追求效率目标，自动化结果与人工处理几乎无异。
(三)半嵌入的人机衔接型
人机衔接型是将人的理性与技术理性简单混合运用到政府治理中，发挥技术治理和人的治理的各自优长以实现手段相互增强的效果。它的形成与政府追求治理功能实现有关，其目的在于借助技术平台补充、增强政府治理功能，解决依靠人难以实现的治理需求。人在长期实践中获得的经验和智慧具有独特价值，而大数据、人工智能、云计算等技术更能够有效弥补人的认知局限和信息劣势。因此，人机衔接型是将人的理性与技术优势进行互补重组，人主导决策，机器辅助执行，形成“由人指导、决策，重复繁重工作交由机器进行” 的系统。技术以“半嵌入”形式介入政府治理活动，更适用于简单价值判断的事务性任务，同时为人的决策提供辅助参考，有利于补充增强人的理性。
实践场景三：“前店后厂”。“前店后厂”最初出现在商业领域，是“门店+工厂”的经济合作模式，即前店承接业务，后厂负责生产。政务服务中“前店后厂”模式则是一种将对外的政务服务门户与对内的政务服务平台进行对接协同，实现政务服务线上全流程闭环办理。 具体而言，企业与群众通过统一的政务服务门户网站、移动客户端等发起政务服务事项办理申请，政府相关部门通过后台系统进行人工处理并返回事项的办理结果。例如南京市于2020年6月正式上线具有一站式服务的“南京企业综合服务平台”，为企业打造越来越完备的“集成式数字工具箱”。 企业通过平台可查询资料、提交申请、办理相关业务，最终交由政务工作人员进行受理并作出事项办理的决定。此外，江西省“赣政通”、吉林省“吉事办”、上海市“一网通办”等均不同程度地体现了“前店后厂”的政务服务模式。有别于传统“前店”的“传达室”作用，“前店后厂”通过采取技术响应自动化处理程序性任务，以减少人员工作负担并提升问题响应效率；“后厂”在技术平台辅助的同时衔接人工处理的决策方式，即在程序性任务到达后由人介入决策，并反馈处理结果，再由平台系统继续任务流程。
（四）智慧嵌入的融合治理型
融合治理型是依据个性化需求和复杂治理情境智慧切换治理手段，将人与技术深度融合于政府治理全过程，进而推动整个政府运作向“人机高度融合的泛政务智慧体系” 转变。这一类型的形成得益于“人一机”“人一技”深度融合的发展，是数智技术与政府治理体系智慧融合的结果，是对完全嵌入的技术主导型和半嵌入的人机衔接型模式的超越。融合治理型致力于突破人的理性和技术理性不同步的逻辑局限，旨在服务于多元价值目标的平衡，兼具技术、政策、管理、组织等多维融合，充分调动人脑智能与人工智能对复杂问题处理的介入与作用。在实现方式上，一方面，人工智能深度模拟人脑思考方式，通过不断训练大模型实现人工智能的科学决策和预测评估；另一方面，基于个性化需要和问题情境，人工智能通过与执行主体和服务对象的实时通讯和互动过程，完成辅助决策、自动执行、效果评估等治理活动。因此，融合治理型是数智技术“智慧嵌入”的治理模式，实时响应突发需求且无预设决策，更适用于复杂问题的治理情境。
实践场景四：政务AI大模型。政务AI大模型是指将语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等人工智能技术应用于政务领域，是人工智能与政府业务深度融合的产物，为政府决策智能化、执行高效化提供支撑。政务AI大模型具有治理精细化、决策高效化、服务智能化等特点，推动政府治理模式从传统科层制向智能化转型。 政务AI大模型以算力、训练、数据质量及模型迭代为前提，加速推动技术与治理的融合，呈现目标理念的情理融合、治理主体的公私融合、决策执行的人机融合、应用场景的虚实融合的样态 ，体现了智能嵌入的融合治理特征。2024年6月，上海市浦东新区政务服务数字人“小浦”上线。“小浦”基于数字人形象，融合通用大模型、政务领域垂直大模型等技术，为办事人提供互动问答、智能帮办、个性化推送等服务，在试运行阶段已提供5类高频事项并办件1300多件。 随着2025年1月DeepSeek-R1大模型面世，各地方政府相继开展DeepSeek-R1大模型的本地化部署，如深圳市福田区率先推出70名“AI公务员” ，湖南省湘潭市上线“湘潭政务推理大模型” 。通过大模型的数据处理、智能分析、匹配方案、解答问题等功能，不仅强化政府内部数据共享，还增强了对外便民服务效率。目前，AI大模型技术应用于政府内部办公、政务信息公开、政务服务应答、公共安全防控等5个主要领域及13个治理场景，具体涉及智能问答与搜索、精准政策服务、市民热线受理、政务文本识别分析、非结构化数据处理、舆情风险识别等。
表2 数智技术嵌入政府治理的类型比较
数智技术嵌入政府治理的过程虽是数智技术与政府治理寻求互洽边界的过程，但二者之间的替代性张力也意味着存在互不适洽的越界问题。“越界”呈现技术越界与治理越界的双向性，即新兴治权扩张的技术越界与旧有治理结构的变革障碍，具体包括技术“一刀切”、技术“利维坦”的技术越界风险及“换汤不换药”“劣币驱逐良币”的治理变革挑战。
(一)技术“一刀切”：工具理性对价值理性的侵蚀
“一刀切”的技术强制嵌入是技术治权扩张的越界表现之一，本质上是价值理性与技术理性的失衡。政府治理目标蕴含价值理性与技术理性的双重维度。一方面，现代公共事务充斥着不确定性、风险性和脆弱性，公共问题复杂且棘手，对政府治理效率提出更高要求。同时，政府受到资源稀缺性及能力限度的制约，需要基于工具理性不断更新技术以降低成本、提升效率。另一方面，政府治理目标涵盖多维价值追求，不仅包括效率等回应性价值，也涵盖公平、正义、权利保护及责任控制等价值维度 ，这要求政府追求手段革新的同时仍须符合公共需求的价值理性。但在实践中易陷入“工具理性主义”困境，具体表现为一味追求技术进步及强制“一刀切”等问题。其一，热衷追求技术进用。以技术先进性作为衡量政府治理转型的绝对标准，将大量资源投向最新技术，却忽视了治理现实需要。一些地方政府将政务App 的安装量、点击量、转发率、关注度等作为绩效考核依据，强制基层安装推广、定时操作，造成基层负担。此外，各地方政府纷纷开启政务 AI 大模型的本地化部署，从引入到使用仅用了 1 个多月的时间，不仅说明了技术嵌入速度异于寻常，也反映了地方政府对新技术的狂热追求。但公众对“AI 公务员”的看法却褒贬不一，更希望新技术不是只做表面文章而是要解决实际问题。其二，强制“一刀切”服务。技术“双刃剑”属性会使掌握数字技能群体的办事效率显著提升，而同时也会弱化数字技能缺失群体的行动能力。老年群体是数字技能缺失的主要人群。第 56 次《互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2025 年 6 月，我国 60 岁及以上银发网民规模达 1.61 亿人 ，不到60 岁以上老年人口总数的一半。若一刀切地将他们推向在线服务，且取消传统面对面的人工服务方式，则会加速产生数字弱势群体，使其权益得不到保障。如各地时常发生老人因不会使用智能手机而无法乘坐公交车、无法线上预约门诊挂号等事件均属于技术“一刀切”问题。
(二)技术“利维坦”:新型权力对传统权威的消解
技术“利维坦”是国家利维坦在人工智能时代的新形式，以更加隐秘、牢固的方式体现国家的控制能力 ，但也存在人们沦为技术附庸、国家权力运行依赖技术维持的风险 ，并对传统权威形成消解。传统权威作为公权力的载体，依托于政府科层制的权责结构并通过各级政府决策来实现。而技术“利维坦”在新型权力扩张加持下不断削弱政府传统权威，具体表现为人对技术的决策依赖和新型权力的归责困境。其一，“数字规训”强化人的决策依赖。“数字规训”是指数字技术把人物化为由数据拼凑而成的“数字体”，通过智能算法，实现对人的行为“规训”和控制。 将算法引入决策的出发点在于人脑决策的有限性，即人的经验性认知并不能够做出决策“最优解”，而算法的强大数据采集与计算能力能够在很大程度上弥补人的认知能力和经验决策的局限，这使算法决策获得了合理的嵌入空间。但随着算法决策不断拓展，技术对决策主体的行为控制不断加深，特别是大模型展现出的超乎人脑决策的绩优表现裹挟人们的理性思考，“使传统具备单一知识体系的公共管理者找到了精确分析复杂社会现象、快速处理棘手社会问题的‘捷径’” ，使代表传统权威的决策主体在“数字规训”作用下产生依赖。其二，新型权力存在归责困境。数智技术凭借强大算力、深度学习及自动化等能力，在嵌入传统行政过程的同时也获得了行政合法性和权力垄断性，被视为与传统行政主体相等同。如大模型来自于人脑智能的创造，虽后期经过不断训练而趋向智能极致，但也不可避免存在系统故障、数据漏洞、设计缺陷等先天性问题。一旦大模型在行政过程中发生误判甚至造成不良后果，技术本身并不具备承担行政责任的能力，如何归责也是决策主体模糊所引发的难题。
(三)“换汤不换药”: 横纵阻隔对数据协同的制约
数智技术嵌入政府治理不仅是一项技术更新的问题，更是一项组织变革的问题。技术更新呈现指数级增长，而组织变革却是线性过程，客观上决定了技术更新与组织变革存在进程差异。当前，我国政府运行正处于有数字化而无转型的状态，政府决策、运行与管理的数字化转型还未真正提上议事日程 ，易出现治理结构侵蚀技术效用的越界问题，特别是横向部门分割与纵向层级区隔对数据协同的制约，使针对数据协同展开的技术更新沦为“换汤不换药”的表面工程。其一，横向部门分割的数据壁垒问题。我国数字政府建设经历了从办公自动化、到部门电子化、再到政府数字化的发展阶段，体现了从孤岛式发展逐步走向互联互通的探索过程。但在探索初期，各部门的门户网站、政务服务平台、办公自动化系统等多是分散建设、独立运营，数据获取、存储和利用在部门内部进行，编码规则、统计口径、部门源数据库管理等也都自成一体并不断固化。在数据协同需求驱动下，后期建设虽致力于搭建统一数据平台和数据交换共享中心，并通过GAI总线功能加强数据集成，但只能解决松散耦合的应用和软件问题，部门数据库的兼容性与交互性问题依然存在。此外，出于部门利益、数据安全、责任界定等问题考虑，部门核心数据及高价值数据库仍被部门所保留，并未纳入到交换和共享的范畴。其二，纵向层级区隔的数据流动问题。纵向层级间的数据流动问题主要表现为高层数据“下不来”和基层数据“上不去”。一方面，中央在数据资源配置中居于核心主导地位，从中央到地方尚未形成自上而下、层层对接的数据治理组织体系和管理体系，政府数据跨层级交互掣肘。 另一方面，基层统计口径与上层数据需求之间存在差异，部分基层数据在重新转换的过程中存在失真，使数据向上流动受阻。
（四）“劣币驱逐良币”：思维惯性对技术创新的束缚
数智技术嵌入政府治理的类型样态会随着技术革新而不断变化，这意味着“边界”亦是一个动态概念。因此，探索数智技术嵌入政府治理的边界并非要寻求技术嵌入治理的“最优解”，而是要基于数智技术与政府治理的替代性张力的客观前提，寻求能够满足实践需要的数智技术与政府治理相融合的“满意解”。
(一)建立理性共融的目标理念
进一步发挥数智技术嵌入政府治理的赋能作用，建立价值理性与工具理性共融的目标是前提。一是系统层面，积极践行数字治理生态建设的公平规范价值要求。2023年2月，国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》将“公平”“规范”价值作为数字治理生态的目标要求。价值目标向实践转化，一方面要加强法律法规、技术标准、综合治理、网络空间等数字治理生态的基本内容建设，另一方面要充分考虑不同向度的价值判断与利益诉求，立足于治理问题复杂性、治理主体多元性、治理对象多变性等数字治理生态构成要素特征，整体推进目标—主体—对象的公平规范价值嵌入。二是组织层面，数字政府建设需加强管理效率与服务公平的理念兼容。数智技术嵌入政府治理既要保证后台管理的高效运转，也要注重前台服务的需求满足。应理顺基于政府内部需要的管理逻辑和基于服务对象需要的服务逻辑，以信息共享、数据开放等数字化转型为契机助推政府部门思维的转变并增强与服务逻辑的契合性。三是个体层面，以“人本为体，技术为用”促进数智普惠。在不断追求最先进的技术同时也要尊重人的选择意愿，由公众最终决定服务获得方式与途径，将选择权从政府供给端转向公众需求端。最先进的技术并不等同于最适合的治理，应舍弃不适合的、冰冷的技术至上而给予人更多的情感关怀。在具体实践上，转变“一刀切”式数字化服务方式，在主张线上服务的同时仍保留适用于不同群体需求的多样手段。
(二)规范人机适配的权责关系
应对新型权力扩张所带来的“数字规训”与权责模糊问题，需明确人与技术的权力与责任，使人机协同有序运行。一是明确人与机器的决策权限。一方面，肯定人的决策主体地位。技术是工具而非主体，决策权最终应掌握在人的手中。要加强决策者对大模型决策的认知能力和运用能力，培养公务员识别大模型决策漏洞的能力，逐步从依赖技术转变为驾驭技术。另一方面，分级分类人机协同决策的适用情形。依据技术嵌入决策的程度差异，人机协同决策可分为“自动化”与“增强化”两种类型。 “自动化”强调技术决策的效率性，在简单的程序性任务情境下可以采取技术主导型的自动化行政；“增强化”强调技术在分析、预测、对策等方面提供决策辅助与强化，在应对事务性问题和复杂性问题上采取人机衔接型、融合治理型则更为适合。而对于国家安全、司法裁决、行政处罚等带有限制性和惩罚性的决策要采取科层主导型，由人来做决策。二是勘定机器决策的责任边界。要化解数智行政过程中“有权无责”现象，关键在于明确数智技术嵌入政府治理的权责边界的核心逻辑，即技术无权责，权责归于人。因此，划定数智技术嵌入政府治理的权责边界实质上是明确数智行政中各主体的权责关系，可基于利益相关者原则进行主体责任分层。利益相关者涵盖组织目标实现过程中能够影响及被影响的所有个体及群体。例如，AI大模型行政涉及决策执行方、技术提供方以及相关监督机构等。具体到责任归属，AI大模型技术企业要承担模型偏见、数据缺陷导致的系统性错误责任；政府公务员对AI最终决策承担首要责任；监督机构对AI部署合规性承担审查责任。
(三)提升数据协同的组织保障
数据要素在政府治理中的作用不断攀升。2022年6月发布的《国务院关于加快数字政府建设的指导意见》将数据整体协同作为建设数字政府的基本原则之一，充分凸显数据协同的重要性。数据是一种生产要素，更是一项政府资源，产生于纵向政府、横向部门在管理与服务过程中的采集与利用。因此，数据协同有赖于政府组织层面的体制机制完善。一是加快整体智治的组织网络化。数据不单是某一部门资源，更是政府资源，应着眼于政府整体，以组织网络化转型推动政府整体智治。一方面，在横向关系上，以任务为导向，推动跨部门的虚拟整合。通过虚拟方式使原有组织结成动态联盟并增强组织弹性，使新生成数据的传播和共享更易流动。另一方面，在纵向关系上，通过区块链、密钥等技术介入来降低数据跨层级流动的成本，促进数据纵向融合。二是理顺数据协同的组织架构和运行机制。着眼于机构设置和职能重构，打通数据协同的组织壁垒。一方面，设置协调与沟通的议事机构或联席会议，及时了解数据流动中的问题阻碍，为数据上传和下达的融合贯通提供对接渠道。另一方面，依据事项梳理各级政府数据共享清单，国家层面制定数据共享的等级和情形，地方层面依据国家要求由省级政府牵头进行梳理，使地方政府数据更好地接入全国“一张网”。此外，要强化全生命周期的数据监管职能。在数据采集阶段,采取最小必要原则和知情同意原则以限制数据过度收集;在数据传输与使用上,强化加密与脱敏处理、设置访问控制等以防控数据泄露;保留数据自动化清理功能,通过设定数据留存期限、到期自动删除的设置以控制数据外泄。
（四）重塑敏捷治理的思维范式
政府数字化转型的实践历程表明数智技术已然深深嵌入政府治理活动并为数字政府建设提供坚实的技术支撑，数智技术在发挥“赋能”效应同时，“负能”现象以不同样态削弱政府治理效能，这更突显了勘定数智技术嵌入政府治理的边界这一问题的重要性。新兴数智技术与传统政府治理之间存在替代性张力，“边界”亦是一个动态概念，因此，数智技术嵌入政府治理的边界并不是寻求技术嵌入治理效能最大化的唯一解，而是基于技术与治理关系平衡的前提实现数智技术与政府治理融合互洽的集合。破除“边界”反向界定的惯性思维，从数智技术嵌入政府治理的实现过程来正向重塑边界，有利于拓展政府数字化转型的理论视野并为实践改进提供借鉴性的策略框架。