论文标题：Governing Urban AI from the Frontline: A Stage-Gate Framework for Municipal Algorithmic Decision-Making

论文链接：https://www.mdpi.com/2624-6511/9/5/81

期刊名称：Smart Cities

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/smartcities

一、引言

近日，来自昆士兰科技大学的Tan Yigitcanlar教授及众学者联合在Smart Cities期刊上发表了一项研究。该研究提出，人工智能（AI）正日益深入城市治理之中，影响着交通、土地利用、公共服务和环境管理等方面的决策。然而，城市人工智能的治理主要依赖于以国家或企业层面设计的分散框架，为地方决策提供的指导较为有限，并可能忽视特定区域的社会与生态影响。因此，作为最贴近日常城市生活的政府层级，在引导人工智能服务方面具有优势，但同时也长期面临效率、公平等各类问题。研究认为，负责任的城市人工智能治理不能通过自上而下或一刀切的方式进行管理。为此，该研究提出并推进一种自下而上的负责任城市人工智能治理模式，将城市和地方政府置于决策的核心位置。该框架旨在弥补制度能力不足、职责分散以及算法外部性等问题，推动一种参与式、注重地方特色且具有适应性的模式，使城市人工智能创新与民主合法性、社会公平以及可持续的城市未来相协调。

二、研究过程

本研究采用定性的理论构建型研究设计，聚焦于概念综合与框架开发，而非评估特定人工智能系统或衡量实施结果，并以现有学术研究、政策分析及有实证记录的市政实践为基础，旨在为地方政府中的人工智能治理构建具有情境敏感性的治理框架。本研究的分析阶段所依据的文献、政策文件与案例资料截至2023至2024年，由此界定框架开发过程的时间边界。研究设计由三个相互关联且反复迭代的阶段构成（图1），融合了系统性文献综述、概念与政策分析以及基于案例的完善。

图 1. 研究设计阶段

三、研究分析

（1）人工智能治理在地方政府中的关键作用

地方政府在多层级治理体系中占据独特地位，负责公共安全、公共卫生、空间规划和地方管理等社区直接体验的多种服务；然而，大多数人工智能治理讨论仍集中于国家和超国家机构，尽管市政部门在人工智能服务供给和城市管理中的作用日益重要，其作为人工智能治理场域的发展却相对不足。文献指出五类相互关联的治理挑战：制度性、伦理、技术性、程序性和参与性。各市镇机构能力不均衡，资源有限、权力分散和技术专长不足削弱了其主动治理人工智能的能力，缺乏正规伦理审查机制、公共问责机构或运营政策工具包也使其难以应对偏见、隐私侵犯、决策不透明和弱势群体边缘化等风险；技术层面，许多市镇面临数据系统碎片化、数据管理薄弱、互操作性有限和网络安全投资不足等问题，对第三方供应商的依赖则引发对透明度、问责和供应商锁定的担忧；参与式治理同样制度化不足，公众在人工智能设计、部署和审查中的实质性参与有限，覆盖全生命周期的包容性与透明度仍属罕见。上述挑战表明，市政人工智能治理不能仅停留在宽泛原则层面，还需建立协调结构，将技术系统、组织职责、政策要求、采购实践和公共问责机制联结起来。为此，本研究提出面向地方政府的整体性人工智能治理生态系统（图2），整合技术、组织、监管与伦理维度，支持在市政环境中负责任、透明且包容地应用人工智能，并可作为诊断与协调工具，帮助地方政府评估现有政策、系统和制度安排与负责任人工智能治理原则的一致性，同时识别需要协调的缺口与领域。

图2. 地方政府人工智能治理生态系统

（2）跨尺度管理城市人工智能：从全球规范到市政实践

人工智能治理应对措施已跨越多个尺度，从市政层面的透明度、风险与问责机制，到国际和超国家机构提出的监管规范原则与模型。全球框架确立了共同的伦理标准与风险逻辑，随后由地方政府在特定行政、法律和政治情境中加以解读、调整和实施，为后续提出地方政府人工智能治理框架提供参考。经合组织原则强调以人为本、透明度和问责，联合国教科文组织建议推动基于权利的包容性规范，欧盟《人工智能法》引入基于风险的监管方法，IEEE《伦理对齐设计》则帮助市政部门将抽象原则转化为具体行政程序。这些框架并不取代地方自治，而是作为适应性参考架构，供各市镇根据自身能力、法律授权和社区价值观加以定制。实践中，阿姆斯特丹和赫尔辛基以公共算法登记册推动透明度，巴塞罗那将伦理原则纳入数字治理与智慧城市战略，新加坡以模型治理框架和AI Verify工具包促进负责任采用，旧金山则于2019年成为美国首个禁止政府机构使用人脸识别技术的主要城市。然而，现有举措仍在政策领域、尺度和机构职责上分散，许多框架为国家监管机构或大型组织设计，假定能力稳定、授权明确、情境统一，而地方政府技术专长有限、机构准备不均衡，统一模式既不现实也不可取。现有框架虽在核心原则和治理维度上提供了有益指导，却对何时、由谁、通过何种程序性决策点落实这些考量缺乏说明，导致治理机制常被追溯应用、分散于各部门，或简化为合规清单。这一原则指导与程序执行之间的差距，凸显了需要一种将伦理和风险考量纳入结构化决策的治理机制。

四、研究结果

（1）阶段门框架：面向负责任的市政人工智能治理

阶段门模型为应对市政人工智能治理挑战提供了可行基础。该模型最初用于创新与项目管理，将复杂举措划分为概念开发、可行性评估、系统开发、测试和部署等连续阶段，并以正式评审门分隔，项目可在各评审门处推进、暂停或终止；在私营部门，它已被证明能通过结构化评估技术、商业和监管准备情况来增强风险管理、透明度和资源配置。此后，该方法也被调整应用于数字化转型等公共部门项目，其顺序结构有助于质量保证、公共资源监督和不确定性管理。对地方政府而言，这些原则尤其契合：市政部门常在能力受限、政治敏感且公众对透明度和信任要求较高的条件下运作，而阶段门框架通过将人工智能生命周期分解为可管理阶段，在每个决策点嵌入治理、风险评估和利益相关方参与，支持早期风险识别、与社区价值观对齐，并对新出现的伦理或监管问题作出适应性响应，同时通过明确审批与升级职责形成可审计的决策路径。在此框架内，数据治理问题可在系统开发前的早期设计阶段评估，采购相关风险宜在采购与合同决策正式化的中期阶段审查，算法偏差、透明度和社会影响等问题则通过测试、技术验证和部署前审查在后期阶段评估，从而无需单独设立风险分类即可将伦理与治理考量贯穿生命周期。该框架虽改编自既有创新与治理文献，但治理阶段、决策门及伦理、制度和程序性考量在人工智能生命周期中的系统性映射，代表了作者的综合贡献，即一种结合文献、政策分析和市政实践、针对地方政府实际构建的情境敏感型治理架构。总体而言，阶段门人工智能治理框架将伦理基础与运营务实性相结合，使地方政府能够将抽象原则转化为情境敏感的程序性实践，在维护公共价值观和社区信任的同时支持负责任的创新。

（2）阶段门治理在市政人工智能中的运营优势与适用性

阶段门框架在地方政府人工智能治理中具有多重运营优势：其结构化顺序式方法确立明确的里程碑和决策点，帮助城市以纪律、透明和问责应对人工智能项目的复杂性；每个决策门作为正式检查点评估进展、识别风险并考量伦理、法律和社会影响，从而在生命周期中最小化危害、最大化效益。其模块化和适应性设计支持不同市政环境，使资源、机构能力和社区优先事项各异的市镇均能定制各阶段治理活动；多部门参与促进跨职能协调，确保技术发展与行政、法律和社会考量相一致；将人工智能应用组织为迭代阶段则支持适应性管理，使市政部门可根据新证据、监管变化或利益相关方反馈调整举措。公共部门证据还表明，基于决策门的治理能改善资源配置、提高项目成功率并支持组织学习，有助于平衡创新目标、伦理管理、民主问责和风险管理。但该做法也存在局限：高度结构化程序可能加剧官僚僵化，尤其在行政负担已重的资源受限市镇；反复评审可能导致“决策门疲劳”；审查还可能流于程序性、沦为合规工作而非实质性评估。这表明阶段门治理的有效性不仅取决于设计，还取决于组织文化、领导力承诺以及审查流程能否真正影响决策成果。图3将这一阶段门架构概念化，突出关键决策点和反馈循环。

图3. 概念性阶段门系统框架

（3）资源受限型市政部门的最小可行阶段门路径

在上述讨论基础上，阶段门框架的最小可行版本可增强其在资源受限市镇中的适用性。小型议会无需全面运作所有决策门，而应优先落实关键治理检查点。这些决策门共同满足准备状态、合法性和风险缓解的基本要求，后续阶段则可通过简化形式或共享服务安排实施，从而支持渐进式采用，在治理严谨性与机构能力限制之间取得平衡。在适当适应地方治理文化、资源禀赋和利益相关方期望的前提下，该框架为市政人工智能采用提供了结构化且具有民主合法性的路径。该框架的实施需要前期投资，但鉴于人工智能应用范围不断扩大、社会影响日益加深，此类投资正变得越来越不可或缺。总之，阶段门框架整合了结构化排序、情境灵活性和参与式监督，将复杂的创新流程转化为可管理、透明且具伦理依据的步骤，使各市镇能够在保持公众信任的同时追求创新。

图4. 地方政府人工智能治理的战略建议

Yigitcanlar, T.; David, A.; Marasinghe, R.; Senadheera, S.; Hossain, T.; Ye, X.; Taeihagh, A. Governing Urban AI from the Frontline: A Stage-Gate Framework for Municipal Algorithmic Decision-Making. Smart Cities 2026, 9, 81. https://doi.org/10.3390/smartcities9050081

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Pierluigi Siano, University of Salerno, Italy

Smart Cities（ISSN 2624-6511）是由曼迪匹艾（MDPI）出版的国际开放获取同行评审英文学术期刊，专注于发表智慧城市领域的最新研究进展，目前已被 ESCI、Scopus、PubMed、Dimensions以及DOAJ 等重要数据库收录。Smart Cities发文领域包括但不限于智慧城市的核心技术与方法、智慧城市的关键应用领域、智慧城市交叉领域融合以及韧性智慧城市建设等，重点关注利用先进的信息技术、通信技术及数据分析工具，推动城市资源优化配置、公共服务改善、管理效率提升及居民生活质量提高等议题的原创论文，综述、通讯等类型，致力于为智慧城市相关研究提供一个优质、高效、快速的发表服务平台，有效促进智慧城市最新科研成果的推广和传播，加快推进智慧城市新生态建设。

2025 Impact Factor: 6.6

2025 CiteScore: 13.0

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