人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展。随着人工智能通用大模型的快速发展，其在党建工作中的应用日益受到关注。2019年1月印发的《中共中央关于加强党的政治建设的意见》明确提出，要积极运用互联网、大数据等新兴技术，创新党组织活动内容方式，推进“智慧党建”。2021年5月颁布的《中国共产党组织工作条例》也指出，要“注重运用互联网技术、数字技术和信息化手段，提高工作效能”。可见，人工智能技术嵌入智慧党建是时代发展的必然，也是党组织保持先进性的应然之义。

人工智能赋能智慧党建的价值意蕴

当前，各行各业的数字化转型是一个互相衔接、循序渐进的过程，大体经历了信息化、数字化、智能化、数智化四个阶段，智慧党建的发展亦然。智慧党建信息化的目标是建立与党建业务相适应的软硬件系统，通过党建工作电子化、网络化的方式提高工作效率；数字化的目标是在信息化系统的基础上，将碎片化信息整合为结构化数据池，数据从“被动记录”转向“主动驱动”，实现流程的进一步优化和数据重构；智能化的理想状态是将科学、高效的党建业务流程和工作方式用软件程序固化下来，利用软件程序自动去从事相关取数、统计、分析、判断、决策等工作，智能化的关键在于数据的深度应用和智能化决策；数智化是数字化与智能化的深度融合，通过数据智能驱动业务创新与组织变革，实现数据采集→分析→决策→反馈的实时迭代，从“效率提升”跃升为“创新驱动”。目前，当人工智能逐步嵌入党建工作时，在原有数字化平台基础上，人工智能技术为进一步推动党的执政力、加强党的组织力和动员力、强化服务能力、塑造廉洁形象等带来了新机遇。

（一）科学方法让业务管理高效规范。智慧党建平台按照“上云、用数、赋智”的构建理念，利用大数据、5G移动通信、虚拟现实、云计算等关键技术，把党组织、党员及群众信息“上云”，构建了互联化的党务管理模式。通过将党员发展、组织生活、党费缴纳、考核评价、组织关系转接等业务线上化，实现了党建工作目标化管理、过程化控制、规范化记录和精准化考核，促进了党建工作更加透明、高效、规范。

（二）辅助研判让党建决策有据可依。针对党建工作信息分散、不容易量化的特点，建立大数据分析平台，构建具有辅助研判功能的数据分析模式，实现党建工作的可视化展示、差异化描述、预测化分析。首先，运用大数据分析技术，通过对图片、音频、语言等各种类型的信息进行抓取和编码转译，以数字化方式加以存储，由此形成海量数据资源；其次，利用定量模型求解和分析方法，对数据样本进行静态分析以及趋势分析，将分析结果以可视化形式通过开放接口予以呈现，为决策提供依据；最后，在决策试行后，运用大数据分析等技术通过汇总、分析数据，即时反馈分析结果，再结合人的智慧因时因地对决策进行调试、优化，保证决策推广实施中获得最佳效果。

（三）多元协同让服务能力持续增强。人工智能赋能智慧党建平台，持续增强党组织联系群众的紧密性。党的十八大以来，全面从严治党向基层延伸，基层党组织组织力显著提升，智慧党建从组织力、服务力、协同性三方面发挥了良好作用。从组织力角度看，通过数字孪生技术压缩线上组织层级，重构管理跨度、职权关系与业务流程，以数据全程透明推动组织结构扁平化；从服务力角度看，多场景应用优化业务流程，提升价值创造与传递效率，畅通党群沟通渠道，缩短沟通时效，增强党员群众归属感与获得感；从协同性角度看，依托智能手机、智能机器人等新一代信息技术，拓展平台延展性与灵活性，以智慧党建为中枢的服务体系更具协同性、便捷性和直观性。

（四）技术优势让廉洁形象深入人心。清正廉洁的政党形象是党的本质的外化，不仅关系到党群关系，而且关系到国际社会对中国共产党的评价，塑造廉洁的政党形象任重而道远。以“技术中立”为基础的算法模型为公正决策提供了支撑，能够有效遏制因主观偏见、人情关系等因素而导致的乱作为现象，做到行有所止，助力法治思维的培养。人工智能嵌入有助于提升党维护群众切身利益的能力。在预防腐败上，智能算法解析监督对象个人数据，模拟其社会关系网，形成多元监督网络，预测行动轨迹，从源头遏制腐败；查处时，算法筛查对比其消费、资产与收入、职务，评估腐败风险，提升查处科学性与客观性。可见，人工智能等信息技术的介入，形成人机协同的工作模式，有效提高监督工作的效率，有力打击违法违规行为，巩固了党的先进性、纯洁性，推动了党的廉洁形象建设。

人工智能赋能智慧党建智能化现实挑战

人工智能赋能党建工作，其实质是实现数字技术与党建工作的进一步融合、智慧党建智能化功能的跃迁。然而，在实际操作中，我们发现智慧党建存在“智能化”之困，其原因主要包括三个方面：一是党建工作与人工智能运行逻辑存在根本差异；二是人工智能伦理安全导致党建工作“意识形态”领域存在异化风险；三是复合型领导干部和“人工智能+党建”人才队伍的稀缺致使“智能化”之路难以落地实施。

（一）党建工作与人工智能运行逻辑之异。根据新时代党的建设总要求，党建工作的逻辑本质是以党的政治建设为统领，以思想建设为根基，以组织建设为保障，以作风与纪律建设为底线，把制度建设贯穿其中，深入推进反腐败斗争，不断提高党的建设质量。党建工作的运行逻辑是一个涉及党的建设各要素相互作用、协同推进的有机系统，其核心是“以人为本”，注重党性教育，激发党员奋斗力，提升组织凝聚力；其特点是具有灵活性，需兼顾原则与人文关怀，允许弹性处理问题；其评价是以人民满意度为标准，以社会效益衡量党建成效。

人工智能是“利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统”。其核心逻辑是以数据驱动和算法为核心，追求效率与精确性；其特点在于严格依赖预设规则和数据输入，缺乏主观能动性；其评价是以准确率、响应速度等技术指标为标准。

从以上分析对比可以看出，党的建设是一项长期的、不断发展的工作，人的主观能动性和创造力在其中起着关键作用，而人工智能作为技术的产物，并不具备历史发展的连续性和深度。因此，党的建设与人工智能运行逻辑的本质区别在于人的意识是与社会实践、历史发展紧密相连的，而人工智能的“意识”是虚幻的，是数据排列组合的结果。

（二）人工智能“意识幻觉”之险。人工智能的“意识幻觉”是指人类在与AI交互时，因AI表现出类似人类的理解、情感或意图的特征，而误以为AI具有真实自我意识或主观体验的现象。“意识幻觉”的存在，给党建工作带来一系列风险与挑战，特别是给党员教育、组织凝聚力、意识形态等带来风险考验。

在党员思想教育方面，由于人工智能技术可以强化个性化信息推送功能，根据用户需求和偏好生成推送内容，这就容易导致党员只能接收到符合个人认知和偏好的学习内容和信息，从而限制对党建知识的全面学习和理解。在组织凝聚力方面，首先，具有削弱组织协调力的风险。由于数据的无意识性，人工智能无法捕捉到人性情感的微妙性，如果过渡依赖技术数据，可能会破坏人与人之间的默契和信任度，进而造成组织凝聚力的降低。其次，组织领导力下降。在高度依赖人工智能进行决策的环境下，组织中人的领导力被机械的数据所取代，决策者独立思考和判断能力下降，使组织内部人文关怀和弹性处理情感事物能力下降。最后，意识形态风险。人工智能通用大模型是基于大量数据训练而成，AI算法“黑箱”加剧了意识形态生成的复杂性，一方面，美西方国家利用智能程序、智能算法等进行意识形态渗透，另一方面，深度伪造技术可以有意或无意地制造政治陈述或虚假新闻，引导公众观念偏向某个特定的政治或意识形态立场，从而对社会或政治环境造成深远影响。

（三）人工智能“高端人才”之缺。技术的发展并不是无目的的或随机的，而是受到人类智慧的引导和影响。人工智能嵌入党建工作，归根结底是满足党建工作的需求和创新。作为一种新兴事物，人工智能的嵌入对领导干部的数字领导力和复合型专业人才的数量提出了挑战。一方面，作为智慧党建的顶层设计主体，一些领导干部对人工智能等新兴技术认识浅显甚至完全不了解，在方案设计中，从“源头”上出现“外行领导内行”，拍板决策时出现“差之毫厘，谬以千里”的现象，导致智慧党建不“智慧”的尴尬局面；另一方面，“我国人工智能人才培养主要集中在算法、软件和脑科学等技术层面，对‘人工智能+X’的复合型应用人才的培养则相对不足”。而“人工智能+党建”复合型人才则更为稀缺，显然这直接影响了党建工作数字化转型的落地实施。综上，领导干部数字领导力的缺乏和“人工智能+党建”复合型人才的不足，直接消解了党建工作智能化的精度与效度。

人工智能赋能智慧党建智能化的应对策略

（一）理念先行：人工智能赋能智慧党建的科学指引。从信息化到智能化，关键在于数据的深度应用和智能化决策。智慧党建智能化并非“物理”元素的简单叠加和整合，而是“化学”元素质变后的优化。因此，在智慧党建智能化的进程中，要实现人工智能与党建工作的有机融合，需要有明确科学的理念来指引。

第一，坚持以人民为中心的价值观。以人民为中心，是一代代共产党人的朴素情感、思想认知和价值认同，是新时代党治国理政的核心理念与行动基石。一方面，技术本身并不存在固有的价值预设，关键在于运用过程中使用技术主体理念的灌输。人工智能赋能党建工作的意义不是单向度的党建过程现代化，而是以需求导向与价值导向为指引，将思想理念附着于技术之上，从而达到技术提升党建工作质量和效率的目标。另一方面，在发挥技术优势基础上，要强化党员主体地位，党建信息化平台设计需首先符合人的需求，激励党员主体能动性，带动党员善于利用技术发挥先锋模范作用，激发服务群众热情，由此进一步提升党组织凝聚力和组织力。

第二，坚守党建本质属性。政治建设是党的根本性建设，是决定党的建设方向和成效的关键环节。人工智能技术与党建工作有机融合，首先，要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，聚焦“两个维护”，确保数据、内容、流程符合党的理论和路线方针政策；其次，要坚持政治引领，找准基层党组织的功能定位，从根本上增强其号召力与凝聚力，拓宽党的政治建设的覆盖面和影响力；最后，要以党性教育为根本目的，将党的创新理论、红色基因传承等核心内容作为人工智能赋能的重点，通过技术手段增强党性教育的吸引力和渗透力。

第三，坚持系统思维发展理念。唯物辩证法认为，世界既是相互联系的整体，也是相互作用的系统。系统思维是指以系统论的原理和观点为指导，对事物进行分析和认识的思维方式。智慧党建的发展与运用，不是孤立片面、互不相连的，在其发展应用中，要构建开放生态，打破数据孤岛与部门壁垒，推动党建与技术、业务、社会资源的深度融合，形成协同发展格局；要筑牢发展底线，在技术应用中强化安全意识，确保党建数据主权、技术自主可控，防范隐私泄露与意识形态风险；要适应时代需求，需保持开放性与迭代性，根据技术发展、政策变化和党建工作新要求持续优化。

通过以上理念的协同作用，可推动人工智能与党建工作从“工具性结合”迈向“系统性融合”，最终实现“党建引领技术发展，技术赋能党建创新”的良性循环。

（二）机制为基：以机制体系保障智慧党建效能提升。在人工智能环境下，智慧党建需要准确把握人工智能与党建工作融合发展的规律和特点，从价值引领、深度协作、法规约束等多方面建立机制，保障党建工作顺利运行及效能提升。

价值引领机制：坚持守正创新。技术价值要与人的价值、文化价值统一起来才能实现人的自由发展。智慧党建伦理风险的防控，一方面，要从价值导向入手。始终坚持以马克思主义为主导，坚持为人民服务的价值立场，突出思想政治教育的意识形态属性和发展规律，要将马克思主义主流意识形态融入算法设计与应用全过程，将积极正能量的核心价值观融入算法“推荐池”。另一方面，要坚持人之本位思想原则。在智慧党建视域下，党建工作是核心要义，人工智能等信息技术是服务于党建工作的创新手段，在构建智慧党建应用场景时要坚持以人的发展为中心的理念和原则，决不能丧失了促进人的主体性发展的立场方向。

深度协作机制：提升运行效率。从系统科学角度来看，人工智能环境下党建工作运行的伦理防控是一个复杂系统，需要强化顶层设计，以系统性思维推动智慧党建主体协同、技术协同、资源协同。从主体协同角度来讲，以国有企业为例，构建集团总部、二级公司协同体，打造网络伦理风险防控协同体，以整体、高效的风险管理联动机制克服分散的、单项的风险治理机制；从技术协同角度来讲，要加强智能算法理论研究，掌握人工智能应用的核心技术，特别是加强算法“黑箱”、数据泄露、“信息茧房”等方面的规避技术研发，联合地方政府、高校力量，形成技术协同体，夯实智慧党建伦理风险协同防控的技术基础。从资源协同角度来讲，打造数据资源共享平台。人工智能对于数据资源的依赖性，决定了思想教育、数据分析和智能决策的能力，要拉通数据资源，建立资源数据共享机制，从源头上保证数据来源的准确性，强化党建协同，提供数据支撑，打造人工智能环境下资源协同的“共治、共建、共享”新模式。

法规约束机制：保障健康运行。伦理制度和法律法规是推进智慧党建健康发展的前提和保障，也是规避伦理风险的强制性约束手段。当前，世界上大部分人工智能强国都成立了人工智能伦理委员会，并制定了相应的伦理准则和法律法规，例如，2021年4月21日，欧盟通过了全球首个人工智能领域的立法提案《人工智能法》。我国也先后成立了新一代人工智能治理专业委员会、国家科技伦理委员会，并发布了《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》《新一代人工智能伦理规范》，分别提出了八条治理原则和六项基本伦理规范，基于现有准则与法规，需结合党建工作特殊性，针对智慧党建应用中的突出问题制定专项准则规范。一方面，党和政府应发挥引领作用，就人工智能技术应用及数据安全问题提出立法建议，加快构建人工智能与数据安全法律法规体系，强化对数据主体与使用者的法律约束；另一方面，需建立智慧党建标准化体系，从平台标准化内涵与作用入手，构建涵盖建设体系、设计体系与管理运营体系的标准化架构，推动政府、企业依据自身性质建立适配的智慧党建平台标准体系，为智慧党建高效运行提供指导与保障。

（三）创新为纲：打造创新应用场景突破“智能化”之困。在大数据、物联网、人工智能、云计算等关键技术的加持下，党建工作的技术环境得到全面推进，为了进一步将人工智能嵌入党建工作各环节，赋能党建工作高质量发展，要创新人工智能应用，细化业务场景颗粒度，从党员教育、党建环境、党群服务、辅助决策等角度，丰富业务场景，提升党建工作效能。

基于人工智能技术打造智能个性化学习伴侣。可从学习形式、学习评估、学习建议三个维度对党员教育进行场景设计，为党员量身定制AI学习助手，依据个人学习进度、知识储备及岗位特性，规划定制化学习内容与路径。在学习形式上，借助以DeepSeek为代表的大模型，帮助党员提升文字资料重点提炼能力，同时运用人工智能大模型结合内容创作辅助系统，通过自然语言交互激发创意，生成可视化学习内容，丰富学习体验。在学习评估环节，依托大数据与AI技术，整合党员在线学习平台数据，构建智慧学习画像，精准分析党员知识结构与技能短板，为党员个人发展规划及组织培训提供科学参考。在学习建议环节，可以将学习内容分为强制学习与自主学习两大类。对于强制学习内容，利用技术手段进行学习督促与提醒；对于自主学习内容，通过分析党员学习行为，挖掘其学习兴趣偏好，实现个性化推荐。此外，通过数据驱动生成党员教育管理可视化数据看板，助力党组织科学制定培训计划与政策。

构建自主安全系统的党建大模型。众所周知，数据是大模型的“原材料”，大模型本质上是通过基于大规模神经网络架构学习数据中的模式与规律的算法系统。数据的规模和质量直接影响大模型的性能，而大模型性能又反作用于数据的价值，二者相互依存，动态进化。出于对党建工作安全性及意识形态领域正确性的考虑，我们要构建具有自主安全系统的非开源的党建大模型。例如，利用中国石油集团自主研发的昆仑大模型，开发面向中国石油集团内部的党建大模型。这样既保证了信息来源可靠性、思想引领正确性，又能给广大党员和党务工作者提供精准、前沿、可靠的党建知识和时政要闻，在此基础上训练出来的大模型能够实现正确的能力塑造，进而反哺数据生态，实现数据与大模型相互迭代的动态循环。

基于人工智能技术提供一站式AI智能服务。依托党建大模型，打造集问答、写作、视频制作、会议纪要等多场景于一体的一站式AI智能服务平台。通过建立党建知识库，扩容政策文件、业务术语、常见问题等语料模块，结合 DeepSeek提示词技术，快速响应党员和党务工作者需求；构建党建工作智能体，存储党员教育标准、组织生活规范等管理规则与专家经验，利用推理引擎分析大数据，为党建工作生成决策建议，如针对党员学习积极性下降制定个性化计划，为活动参与率低的党组织优化活动方案；引入智能教学专家系统，依据个体差异精准推送学习内容，诊断学习短板并提供解决方案。

（四）人才为本：构建复合型人才梯队确保技术动能落地实施。智慧党建的高质量运行，要靠人才的具体落地实施。从人工智能交叉人才培养、产学研合作培养，建立党建工作主体智能素养培育机制等角度构建人才梯队，为推进智慧党建高效运行打好坚实基础。 

鼓励高校培养人工智能交叉人才。加快培养“人工智能+党建”交叉学科人才，加快设置“人工智能+党建”的专业课程，以高校、研究院所等机构为依托，大力发挥培养基础研究人才主力军作用，全方位谋划学科人才培养，建设一批基础学科培养基地，培养高水平复合型人才。

推进产学研合作的培养模式。整合高校、科研院所与党建实务部门的资源优势，搭建产学研协同育人平台。通过联合开展智慧党建课题研究、共建实习基地、实施人才双向交流计划，让学员在理论学习、技术研发与党建实践的深度融合中，成长为兼具理论素养与实操能力的复合型人才，为智慧党建发展注入创新动能。

建立提升党建工作主体智能素养培训机制。构建分层分类、覆盖全员的智能素养培训体系，针对党务工作者、基层党员等不同群体制定差异化课程。培训内容融合人工智能基础、大数据分析、党建数字化工具应用等知识，同时设置智慧党建案例实操课程，强化实践能力。定期开展智能技术竞赛与经验交流活动，激发学习热情，推动党建工作主体快速适应数字化转型，提升智慧党建工作质效。

文章来源于现代国企研究

关键词：人工智能,智慧党建,智能化