3.1 通过人工智能与自动化融合提升公共管理效率。
如今，公共管理的特点是国家日益复杂的局面和公民对成功服务交付不断增长的期望（Susar, D.和Aquaro，2019）。人们越来越认识到结合自动化和人工智能（AI）以解决这些难题的变革潜力。通过利用人工智能和自动化技术，政府可以在各个领域提高效率、效能和服务提供水平（Maalla, H. A.，2021）。精简官僚程序是人工智能和自动化可以产生重大影响的一个领域（Ojo，2019）。政府可以通过将数据输入、文件处理和记录保存等重复性流程自动化，从而提高效率，释放资源用于更高附加值的活动。反过来，这可能会带来更好的服务交付和更快的响应时间。
人工智能和自动化可以提升公共管理决策制定（O Dingli, A.，2021）。政府可以利用人工智能驱动的分析和决策支持工具进行基于事实的政策决策，并提高结果预测的准确性。例如，人工智能可以分析大量数据以发现模式和趋势，使政策制定者能够制定有针对性的行动并成功应对新的难题（Ojo，2019）。通过整合人工智能和自动化可以改善公民互动以及整体公民体验。由人工智能驱动的虚拟助手和聊天机器人可以提供响应迅速且个性化的交互；回答常见问题、传播知识并帮助用户使用政府服务。因此，人们的便利性和可及性得到提高，从而提升了他们的幸福水平（Surden，H.，2019）。
将人工智能和自动化进行最成功的结合方式是最大限度地优化资源分配并提高产出。政府可以通过使用基于人工智能的决策算法来改善资源分配、预测性维护和供应链管理（Ruvalcaba-Gomez，E. A.，2023）。例如，利用人工智能算法对实时传感器数据进行分析，可以发现异常情况、优化能源使用并减少环境影响。人工智能和自动化在公共管理中的整合带来了众多提高效率、效能和服务交付水平的机会。政府可以通过减少官僚程序、改进决策、加强公民联系以及优化资源分配来更好地满足公民的需求和期望（Ozdemir，V.和Hekim，N.，2018）。然而，正确对待人工智能的整合至关重要，要考虑到伦理问题、责任和透明度。政府可以利用人工智能和自动化的潜力革新公共管理，并提供更具响应性和以公民为中心的服务。
3.2 人工智能和自动化对公共管理的影响。
自动化和人工智能（AI）有潜力显著提高公共管理中的服务交付水平、效率和效果。为了评估它们对公共管理的潜在影响，有必要调查和检查它们的能力和局限性。人工智能能够快速且准确地分析大量数据，这是其基本特征之一。人工智能系统能够发现人们可能忽略的模式、趋势和见解，使公共管理能够做出更好的决策。例如，人工智能可以分析公民反馈和情绪数据（Zeadally, S.等人，2020），以找到政府服务中需要改进的领域，使政策制定者能够做出基于事实的决策并适当进行资源分配。另一方面，自动化擅长简化常规和重复性工作。通过将数据输入、文件处理和记录保存等基本行政任务自动化，政府可以减少人为错误、提高速度，并将人力资源解放出来用于更复杂和高附加值的任务。（Broussard, M，2015）在公共部门，这可能会带来更高的生产力和效率。
然而，必须了解人工智能和自动化技术的局限性。缺乏类似人类的情境意识和常识性思维是一个主要缺点。尽管高效的数据处理和分析是人工智能系统的优势（Susar, D.和Aquaro，2019），但它们可能在理解和解释情境方面存在困难，这可能导致错误或有偏差的结果。人工智能模型的质量仅取决于它们所训练的数据，有偏差或不充分的数据可能会产生有偏差的结果或放大已有的不平等。工作岗位被取代的前景是另一个限制。人们担心某些特定类型的工作可能会因自动化和人工智能技术而变得过时，从而扰乱劳动力市场（Dorr 等人，2023）。为了适应不断变化的环境并确保平稳过渡，政府需要考虑针对劳动力的再培训和技能提升政策。在公共管理中使用人工智能和自动化会涉及伦理问题。为确保人工智能系统是开放、公正和可问责的，必须解决算法偏差、隐私问题和数据负责任使用等问题。政府必须建立强有力的治理框架和伦理标准，以指导公共部门中人工智能系统的开发和实施。尽管存在这些缺点，但自动化和人工智能对公共管理具有巨大的潜在影响。政府可以通过利用这些技术来改善服务提供、加强决策制定，并开发更具响应性、以公民为中心的服务（Uechi, E.，2019）。由人工智能驱动的虚拟助手和聊天机器人可以以个性化和有效的方式与公民联系，立即解决他们的问题和关切。通过实现主动的政策干预，预测分析可以帮助政府在新问题变得更加严重之前发现并解决它们。
人工智能和自动化可以改善资源分配和优化。机器学习算法可以分析大型数据集以发现低效之处，更有效地分配资源并改进财务规划（Andronie 等人，2021）。这可能会使成本降低和更有效的资源利用，最终惠及广大民众（Kunert，J.，2019）。人工智能和自动化技术改善公共管理的潜力巨大。它们处理大量数据、加快行政程序和改进决策的能力可以带来更有效、高效和以公民为中心的公共服务（Wirtz 等人，2021）。然而，必须解决这些技术带来的缺点和困难，如算法歧视和工作岗位被取代，并确保其实施受到伦理考虑的约束。通过了解并利用潜力同时限制约束，政府可以有效地利用人工智能和自动化来转变公共管理并为居民提供更好的结果（Maalla，H. A.，2021）。
3.3 人工智能和自动化在公共管理中的优势。
在公共管理中利用自动化和人工智能（AI）有许多优势，可以极大地改善治理的多个方面。通过研究和审视这些优势，我们可以更多地了解人工智能和自动化在公共管理中的变革潜力（Lazaroiu, G 等人，2022）。在公共管理中，人工智能和自动化的主要优势之一是改进政策制定。得益于人工智能在分析中的处理能力，政策制定者可以更深入地了解复杂的政策挑战。人工智能可以通过分析趋势、模式和相关性提供支持循证决策的见解（Ojo, A.，2019）。政策制定者可以使用这种数据驱动的方法制定更有针对性和高效的政策，更好地解决社会问题。人工智能和自动化在公共管理中的另一个重要优势是流程的精简。政府可以通过将数据输入、文件处理和记录保存等常规行政操作自动化来减少人为错误、节省时间并更有效地利用资源（Sigfrids, A., Nieminen 等人，2022）。通过简化流程，公共管理人员的生产力和效率得以提高，使他们能够专注于更复杂和有价值的任务。
在公共管理中，自动化和人工智能的一个重要优势是提升决策水平。人工智能算法可以分析大量数据，还能发现趋势并产生有助于决策的见解（Kuziemski 等人，2020）。由于这种数据驱动的方法，政策制定者现在可以做出有依据的决策和预测，从而实现更有效和高效的治理。根据 Barnes 等人（2019）的研究，人工智能可以分析公民反馈和情绪数据以评估公众意见，使政策制定者能够更好地根据公民的需求和偏好调整政策和服务。在公共管理中利用自动化和人工智能对公民参与也有积极影响。由人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以以个性化和及时的方式与公民沟通，立即解决他们的问题和关切（Medaglia, R.等人，2022）。这增加了信息的可获取性，改善了公民体验，并促进了政府服务的包容性和透明度。此外，人工智能可以利用个人在社交媒体和其他平台上产生的数据来分析正在出现的问题，使政府能够主动与公民接触并迅速满足他们的需求（Thurman 等人，2019）。人工智能和自动化可以使数据驱动的决策和循证政策评估更加容易。政府可以通过使用人工智能算法分析大量数据并揭示模式、趋势和后果，来评估政策的成效并进行数据驱动的调整。这个迭代过程使政策和计划能够不断改进和微调，从而为公民带来更好的结果（Surden，H.，2019）。
在人工智能的帮助下，公共服务的交付可以变得更加有效和高效。例如，人工智能支持的预测分析可以优化服务提供规划和资源分配，确保资源分配到最需要的地方。这会带来更高的服务质量、更短的等待时间和更高水平的公民总体满意度（Ishengoma, F. R., Shao 等人，2022）。在公共管理中使用人工智能和自动化提供了各种优势，对政策制定、精简流程、改进决策和公民参与产生积极影响。政府可以利用这些技术进行数据驱动的决策，使常规流程自动化，并为居民提供更个性化和有效的服务（Nikiforova, A.，2022）。然而，为了减少潜在风险并确保负责任地使用人工智能和自动化，解决伦理问题、提高透明度并保持人工监督至关重要（König, P. D.等人，2020）。根据 Saxena（2020）的说法，公共行政部门可以通过适当采用这些技术来发挥这些技术的潜力并为了社会的利益而转变政府。
3.4 采用人工智能和自动化过程中的伦理和隐私问题。
为了在公共部门实现负责任和包容性的人工智能（AI）及自动化，必须解决伦理和隐私问题（KONIG, P. D.，2022）。这些问题是在公共部门采用这些技术所带来的。为了维护公众的信任并保护个人权利和价值观，对这些问题进行分析并提出可能的解决方案是绝对必要的。算法中的偏差存在是主要的伦理问题之一。人工智能系统所训练的数据决定了它们的客观程度。如果训练数据反映了社会中现有的偏见，那么人工智能算法可能会延续并放大这些偏见，从而导致有偏差的结果和歧视（Ozdemir, V.等人，2018）。为了应对这一挑战，政府需要优先考虑其数据的质量和多样性。这包括使用具有代表性和包容性的数据集、对算法进行常规的偏差审计（Hekim, N.，2018），以及让广泛的利益相关者参与人工智能系统的规划、开发和评估。
透明度和可解释性对于负责任地部署人工智能至关重要。由于许多人工智能算法通常被视为“黑匣子”（Anastasopoulos 等人，2019），理解其决策过程变得具有挑战性。缺乏开放性引发了对问责制和质疑结果能力的担忧。政府应鼓励创建可解释的人工智能模型，并要求算法为其产生的结果提供透明的理由。此外（Ruvalcaba-Gomez，E. A.，2023），制定要求公共部门使用的人工智能系统保持开放的立法可以提高问责制并降低潜在不良事件的风险。在公共部门部署人工智能和自动化时，保护个人隐私是另一个必须解决的关键问题。人工智能系统的有效运行通常需要访问大量个人可识别数据。政府必须制定有效的数据保护和隐私政策以保护个人信息。这包括实施“设计即隐私”的理念、进行隐私影响评估（Whitford，A. B.，2019），并采用严格的数据处理和存储做法。此外，有必要获得个人的知情同意并对其数据进行匿名化和加密，以保障他们受宪法保护的隐私权。负责任地使用人工智能必然包括促进包容性。人工智能系统的构建应公平地满足社会所有成员的需求，而不受个人种族、性别或社会经济背景等标准的影响。根据 Pikkuaho（P.，2022）的说法，“政府应优先考虑在人工智能系统的开发和部署中纳入不同的观点和专业知识”。此外，为了确保包容性，有必要对人工智能系统进行持续监测和评估，以寻找任何偏见和歧视性后果。
政府可能会采取一些不同的方法来解决这些道德和隐私问题。首先，（Koliba et al. 2023）他们可以设立专门的监管组织或工作队，负责监测人工智能在公共部门的道德应用。这些实体除了进行审计和执行合规外，还有能力为负责任地使用人工智能创建规则、标准和最佳实践。政府必须投资于教育和意识运动，以提高决策者、公共行政人员（Albert, J. R. G., et al. 2018）和公民的人工智能素养水平。这将导致更深入地了解与人工智能和自动化有关的优势、劣势和道德问题。政府处理伦理困难和鼓励负责任地采用人工智能的最有效方法是确保其公民和劳动力受到适当的教育。
此外，以合乎道德的方式应用人工智能，合作与伙伴关系也至关重要。政府可以与民间社会组织、学术机构（Ulnicane, I.等人，2022）以及行业专业人士合作，以建立道德原则和框架。广泛的利益相关者参与决策过程可以带来更全面的解决方案，并提高公众对人工智能技术的接受度和信任度。总之，持续监测和评估人工智能系统以发现并解决任何伦理问题至关重要。为了确保人工智能系统以合乎道德的方式运行并符合社会价值观，政府应实施持续审计、评估（Dwivedi, Y. K.等人，2021）和收集反馈的程序。在人工智能系统的整个生命周期中，透明度和问责制应被视为重中之重。为了实现负责任和包容性的部署，解决公共部门使用人工智能和自动化所带来的伦理和隐私问题至关重要。确保透明度（Melo, N.，2021）、数据隐私保护、包容性、教育、合作和持续监测等策略可以有助于促进人工智能技术的负责任和合乎道德的使用。这些策略也可以帮助限制风险。政府可以通过更加重视伦理问题并纳入广泛的利益相关者，在公共部门利用人工智能的潜力，同时保护个人权利、促进公平并维护公众信任（Reis, J., Santo, P. E.等人，2021）。
3.5 公共管理中人工智能和自动化的成功实施。
世界上有几个国家已经将人工智能和自动化整合到其公共管理系统中。这些国家的成功为其他国家提供了重要的案例研究、宝贵的经验教训和最佳实践。让我们来看几个著名的例子：
众所周知，爱沙尼亚拥有一些最先进的数字治理举措。部署 X-Road 系统（Engin, Z.与 Treleaven, P.，2019）是一个重要的成功案例，该系统促进了政府机构之间的安全数据共享。在爱沙尼亚，人工智能和自动化加速了电子居留申请、纳税申报和医疗保健服务等一些行政程序。该国的成功可归因于其先进的数字基础设施、严格的数据保护法律以及优先考虑公民需求的态度。新加坡已将人工智能和自动化纳入其公共管理，以提高服务提供水平和公民参与度。政府启动了一项名为“智慧国家”的计划，该计划以利用技术（Pan, J.与 Koh, G.，2018）改善交通、医疗保健和城市规划等各种不同行业为核心。例如，已经投入使用由人工智能驱动的聊天机器人，以帮助公民解决问题并提供个性化服务。强有力的领导承诺、对基础设施的投资以及鼓励合作的生态系统都是促成新加坡成功的因素。
英国政府已在公共管理的多个不同领域利用人工智能和自动化。一个特别突出的例子是使用人工智能算法来发现福利和税收系统中的欺诈活动。根据 Manyika, J.（2017）的说法，这些算法分析大量数据以发现潜在的欺诈趋势和异常情况，使政府能够有效地预防和处理欺诈行为。英国的经验表明，利用人工智能进行数据分析和决策以提高效率和防止欺诈是多么重要。在印度的公共管理系统中，人工智能（AI）和自动化流程的使用取得了重大进展。
在这个国家，“数字印度”计划的使命是通过将政府服务数字化来改善公民获得政府服务的机会。人工智能驱动的应用程序已在印度得到有效实施。这些应用程序的例子包括 Aadhaar（一种生物识别身份系统，Vempati, S. S.，2016）和统一支付接口（UPI），它使数字交易能够毫无障碍地完成。通过这些方法，服务性能得到了提高，腐败现象被最小化，金融包容性也有所增加。然而，在负责任地采用这些技术之前，需要解决用户数据的隐私和安全问题。从对这些案例研究的考察中可以得出以下一些最重要的经验教训：
强有力的领导：成功的实施需要强有力的领导承诺和愿景来推动数字化转型（Peifer, Y.等人，2022）并克服挑战。
强大的基础设施：建立强大的数字基础设施至关重要，包括可靠的连接、安全的数据存储以及系统之间的互操作性。
以公民为中心的方法：政府应优先考虑公民需求，并设计人工智能和自动化系统，以改善服务提供并增强公民参与度。
数据治理和隐私：有效的数据治理，包括强有力的数据保护措施、隐私法规以及同意机制（Delacroix, S., Pineau, J.等人，2021），对于确保人工智能和自动化的负责任和合乎道德的使用至关重要。
合作与伙伴关系：让包括行业、学术界和公民社会在内的不同利益相关者参与进来，可以促进合作、创新和集体解决问题。
技能发展：为政府官员和员工投资提升技能和再培训项目对于最大限度地发挥人工智能和自动化的益处至关重要。
评估与迭代改进：持续的监测、评估和反馈机制使得能够随着时间的推移对人工智能和自动化系统进行调整和改进。
在公共管理中成功实施人工智能和自动化需要一种整体方法，包括强有力的领导、强大的基础设施、以公民为中心、数据治理、合作、技能发展以及持续评估。爱沙尼亚、新加坡、英国和印度的案例研究展示了各种最佳实践，并为其他寻求在其公共管理系统中有效利用人工智能和自动化的国家提供了宝贵的经验教训。
3.6 人工智能在公共管理中的可能风险。
人工智能在公共管理中的实施提供了许多好处，但它也带来了一些需要仔细管理的潜在风险。
人工智能系统可以继承其训练数据中存在的偏见，从而导致有偏见的决策。在公共行政中，这可能导致歧视性做法，如有偏见的招聘、贷款或资源分配，从而使社会中现有的不平等永久化。为人工智能驱动的决策收集和分析大量公民数据可能会引发重大的隐私问题。公民（Wirtz，B.W.，Weyerer，J.C.，&Sturm，B.J.2020）可能会担心他们的个人信息被不当处理，导致侵犯隐私或滥用数据。随着人工智能系统变得越来越复杂，当出现问题时分配责任可能具有挑战性。如果人工智能算法在公共管理中做出了不利的决定，可能很难确定谁对结果负责。通过人工智能和机器人技术实现日常任务的自动化（Thierer，A.D.，Castillo O’Sullivan，a.，&Russell，R.2017）可能导致公务员失业。虽然人工智能可以提高效率，但它也可能导致需要重新培训和某些工作角色的流失，从而可能导致就业市场混乱。人工智能系统很容易受到黑客攻击和操纵。在公共管理中，这可能导致安全漏洞、数据泄露，甚至破坏基本政府职能的网络攻击。
过度依赖人工智能系统会使公共管理容易受到系统故障或技术故障的影响。如果这些系统出现故障，它可能会扰乱政府服务，并在提供基本职能方面带来重大挑战（Barth，T.J.，&Arnold，E.1999）。复杂的人工智能算法可能缺乏透明度，因此很难理解决策是如何做出的。这种不透明会破坏公民对政府程序公平性和问责制的信任。开发和维护人工智能系统的成本可能很高。公共行政部门可能需要分配大量资源来实施和维持这些技术，这可能会从其他关键公共服务中转移资金。不断发展的人工智能技术可以超越现有的法规和法律。公共行政部门必须适应和创建新的监管框架，以确保人工智能的使用符合道德（Nordstrom，M.2022）并在法律范围内。人工智能的部署可能会产生更广泛的社会影响，例如人们与政府互动方式的变化、个人自主权的潜在侵蚀以及与人工智能驱动的决策相关的伦理困境。
公共行政部门必须优先考虑负责任的人工智能开发，定期审计人工智能系统的偏见和公平性，建立明确的数据隐私准则，投资于网络安全措施，并与利益相关者合作，以确保基于人工智能的决策过程的透明度和问责制。仔细考虑这些风险对于获得人工智能的好处，同时最大限度地减少公共管理中的潜在危害至关重要。
3.7 公共管理中人工智能和自动化采用的挑战，提出解决方案。
将人工智能和自动化融入公共部门的工作会带来许多困难和障碍，所有这些都需要克服才能认为项目成功。让我们识别、调查和评估这些困难，包括一些印度特有的困难，然后就如何克服这些困难提供一些建议：
一个重大挑战是数据的可用性和质量。印度的许多公共行政系统仍然依赖（马丹，R.，&阿肖克，M.2022）手工记录，导致数据不完整或过时。为了克服这一点，政府应重点关注数据收集流程的数字化和标准化，确保数据准确性，并促进政府机构之间的数据共享和互操作性。
充足的数字基础设施和连接对于人工智能和自动化的有效实施至关重要。在印度，互联网接入和连接存在差异（Filgueiras，F.2022），特别是在农村地区。为了克服这一障碍，政府应投资扩大宽带基础设施，确保可靠的连接，并促进数字扫盲计划，以弥合数字鸿沟。
缺乏能够实施和管理人工智能和自动化系统的熟练劳动力是一个重大挑战。为了解决这个问题，印度应优先投资技能发展计划，为政府官员和雇员提供培训（Sobrino-García，I.2021）和技能提升机会。与教育机构和行业的合作可以帮助设计相关的课程和认证计划，以建立必要的专业知识。
人工智能和自动化引发了伦理和法律问题，如隐私、偏见和责任。印度需要制定强有力的道德和法律框架来解决这些问题。政府应该为负责任的人工智能使用、数据隐私保护、算法透明度和问责制制定法规和指导方针。这可以灌输公众信任，并确保负责任地实施人工智能和自动化。
建立公众对人工智能和自动化的接受和信任对于成功采用至关重要。可能会有对工作转移和侵犯隐私的怀疑和担忧（Choung，H.，David，P.，&Ross，A.2023）。政府应开展广泛的公共宣传和宣传活动，教育公民了解现有的好处、风险和保障措施。透明的沟通和让公民参与决策过程有助于培养信任和接受。
人工智能和自动化的有效实施通常需要不同政府部门之间的协作和协调。在印度，可能存在阻碍部门间合作的孤岛和官僚障碍（Ashoori，M.，&Weisz，J.D.2019）。为了克服这一问题，政府应建立跨部门的工作队或委员会，以促进合作、分享最佳做法和促进知识共享。
实施人工智能和自动化系统可能成本高昂，需要在基础设施、技术和培训方面进行初始投资。政府需要仔细评估成本效益分析，并证明投资的长期回报（Feuerriegel，S.，Dolata，M.，&Schwabe，G.2020）。优先考虑试点项目、进行可行性研究和利用公私伙伴关系有助于缓解财务限制。
保护敏感的政府数据和确保网络安全至关重要。印度应该投资（张，Z，宁，H，石，F，法哈，F，徐，Y，徐，J，...&Choo，K.K.R.2022）强大的网络安全措施，包括加密、访问控制以及对人工智能和自动化系统的持续监控。定期审计和合规性评估有助于识别漏洞并加强安全框架。
解决在公共行政中采用人工智能和自动化的挑战和障碍需要多方面的方法。印度应专注于提高数据质量、扩大数字基础设施、投资技能发展、建立道德和法律框架、建立公众信任、促进部门间协调、评估成本效益以及优先考虑网络安全措施。通过应对这些挑战，印度可以释放人工智能和自动化的变革潜力，提高公共管理的效率、有效性和服务交付。
3.8 公共管理中的人工智能和自动化：领导、协作、研究。
领导、协作和研发在公共管理中最大化人工智能和自动化的利益和最小化风险方面发挥着至关重要的作用。
有效的领导对于推动人工智能和自动化在公共管理中的成功实施至关重要。领导者必须对这些技术的采用有清晰的愿景和战略方向。他们需要（Chui，M.，Harryson，M.，Valley，S.，Manyika，J.，&Roberts，R.2018）提供强有力的支持和承诺，确保人工智能和自动化计划与更广泛的政策目标和目的保持一致。领导人应优先考虑道德问题，建立治理框架，分配资源，并在公共行政部门内促进创新和不断学习的文化。
协作对于在公共管理中成功部署人工智能和自动化至关重要。有效的合作需要（Mikhaylov，S.J.，Esteve，M.，&Campion，A.2018）与不同的利益相关者合作，包括政府机构、学术机构、行业合作伙伴、民间社会组织和公民。合作有助于知识共享，促进最佳实践的交流，并促进跨学科研究和专业知识。通过合作，利益相关者可以应对挑战，共享资源，并开发考虑不同观点和专业知识的综合解决方案。
为了最大化公共管理中与人工智能和人工智能自动化相关的利益和风险，需要强有力的研究和开发工作。研发活动有助于开发专门针对公共管理需求的创新人工智能技术、算法和框架。通过研究，政府可以探索新兴趋势，评估人工智能和自动化对社会的影响，并确定最佳实践和经验教训。R&D在解决道德考虑、隐私问题和法律框架以确保负责任的实施方面也发挥着至关重要的作用。
3.9 研发工作应侧重于：
伦理考虑：R&D应该探索伦理框架、指南和工具，以确保在公共管理中负责任地使用人工智能。这包括解决偏见、隐私、透明度和问责制问题。
治理和法规：R&D可以为治理框架和监管机制的发展提供信息，这些框架和监管机制指导公共部门人工智能和自动化的部署和监督。这包括数据治理、隐私保护、算法透明度和人工智能系统标准。
影响评估：研发工作应评估人工智能和自动化对公共管理和整个社会的影响。这包括评估效益、风险和意外后果，为决策和政策制定提供信息。
能力建设：R&D倡议有助于在公共行政部门内建设人工智能和自动化方面的必要能力和专业知识。这包括开发培训计划、学术合作和知识共享平台，以提高政府官员和雇员的技能和知识。
通过强调领导力、协作和研发，政府可以最大限度地发挥人工智能和自动化在公共管理中的优势，同时最大限度地降低风险。有效的领导确保战略方向和承诺，协作促进集体解决问题和知识共享，研发有助于道德框架、治理机制和能力建设。总之，这些因素使得负责任和创新地采用人工智能和自动化成为可能，从而提高公共行政的效率、有效性和服务交付。
3.10 公共管理中的人工智能和自动化：对决策者和研究人员的见解。
公共管理中的人工智能和自动化研究在为现有知识体系做出贡献以及为决策者、管理者和研究人员提供有价值的见解和建议方面发挥着至关重要的作用。以下是对每个利益相关者的一些关键贡献和建议：
1.决策者
拥抱循证决策：政策制定者应该利用关于人工智能和自动化在公共管理中的好处、风险和最佳实践的研究成果，为政策制定提供信息。他们应该优先考虑数据驱动的决策，并考虑采用这些技术的社会影响和道德含义。
建立监管框架：政策制定者应制定强有力的法规和指导方针，解决人工智能和自动化部署中的道德考虑、数据隐私、透明度和问责制。这些框架应确保负责任和包容性的执行，保障个人权利并促进公平。
促进合作：政策制定者应鼓励不同利益攸关方之间的合作，包括政府机构、学术界、工业界和民间社会，以制定全面的政策和治理框架。协作可以促进知识共享、集体解决问题以及人工智能和自动化计划的有效实施。
2.管理者
建立组织能力：管理员应该投资在其组织内建立必要的能力和专业知识，以有效地采用和管理人工智能和自动化系统。这包括提供培训计划、鼓励技能发展和建立跨部门协作。
确保透明度和可解释性:管理员在实施人工智能和自动化时应优先考虑透明度和可解释性。公民和利益相关者应该清楚地了解如何使用这些技术、如何做出决策以及收集和处理哪些数据。清晰的沟通和透明度有助于信任和接受。
监测和评估:管理者应建立监测和评估公共行政中人工智能和自动化举措影响的机制。这允许持续改进、识别挑战和微调系统，以确保它们符合组织目标并提供预期的好处。
3.研究者
注重跨学科研究:研究人员应从事融合各个领域的跨学科研究,包括公共管理、计算机科学、伦理学和社会科学。这种跨学科的方法有助于全面了解人工智能和自动化在公共管理中的影响和挑战。
研究社会影响:研究人员应该调查人工智能和自动化在公共管理中更广泛的社会影响，包括经济、社会和伦理层面。这项研究可以为政策辩论提供信息，有助于道德框架，并有助于识别潜在的风险和意想不到的后果。
与实践者合作：研究人员应与政策制定者和管理者密切合作，以确保他们的研究解决实际挑战并提供可行的建议。这种合作增强了研究成果对现实世界实施的相关性和影响。
通过为现有知识体系做出贡献并提供见解和建议，研究人员可以为循证决策提供信息，支持管理者的有效实施，并指导公共管理中负责任地采用人工智能和自动化。反过来，政策制定者和管理者应该积极与研究人员接触，将他们的发现纳入决策过程，并培养学习和创新文化，以最大限度地发挥人工智能和自动化的好处，同时降低风险。
研究的意义
关于在公共管理中利用人工智能（AI）和自动化的研究对政策制定者、管理者和研究人员有几个影响：
强化决策
该研究强调了人工智能和自动化如何通过提供数据驱动的见解和预测建模来改善公共管理的决策。政策制定者可以利用这些技术做出更明智和基于证据的决策，从而制定更有效的政策和治理。
改进服务交付
通过整合人工智能和自动化，政府可以简化官僚流程，自动化日常任务，并增强公民互动。这可以改善服务交付、更快的响应时间和更高的公民满意度。政策制定者和管理者可以考虑这些技术来优化服务提供并增强整体公民体验。
道德实施
该研究强调了在使用人工智能和自动化时解决伦理问题的重要性。政策制定者和管理者需要制定强有力的指导方针和框架，以确保负责任和合乎道德的实施。这包括解决决策算法中的算法偏差、数据隐私和透明度等问题。
劳动力转型和再培训
人工智能和自动化的采用可能会导致公共行政部门的劳动力转移。政策制定者和管理者应积极管理这一转变，重点是重新培训或提高员工技能，以适应新的角色和职责。投资培训项目和创造职业发展机会有助于减少潜在的失业。
合作及持份者参与
该研究强调了协作和利益相关者参与在公共管理中成功实施人工智能和自动化的重要性。政策制定者和管理者应让各种利益相关者参与进来，包括公民、政府机构、技术专家和研究人员，以确保这些技术的开发和实施符合所有利益相关者的需求和期望。
法律和监管框架
该研究强调需要一个全面的法律和监管框架来管理人工智能和自动化在公共管理中的使用。政策制定者应努力建立明确的指导方针、标准和保障措施，以确保遵守道德原则、数据保护和问责制。
持续监测和评价
鉴于人工智能和自动化技术的动态性质，持续监控和评估至关重要。决策者和行政人员应积极评估这些技术的影响，查明潜在的风险和挑战，并相应地调整政策和战略。这包括跟上技术进步的步伐，并采纳公民和利益相关者的反馈。
研发
这项研究强调了公共管理中人工智能和自动化领域正在进行的研究和开发的重要性。研究人员可以通过调查新兴趋势、评估不同人工智能应用的有效性以及开发创新解决方案来应对实施挑战来做出贡献。学术界、工业界和政府之间的合作是推动该领域进步的关键。通过考虑这些影响，决策者，管理员和研究人员可以驾驭在公共管理中集成人工智能和自动化的复杂性，最终实现潜在的好处，同时确保负责任和有效的实施。
