论文标题：Unlocking Artificial Intelligence Adoption in Local Governments: Best Practice Lessons from Real-World Implementations

论文链接：https://www.mdpi.com/2624-6511/7/4/64?n1=43&_utm_from=315ffb84f5

期刊名：Smart Cities

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在技术飞速进步的时代，人工智能 (AI) 在各个领域，包括地方政府，都发挥着举足轻重的作用。在这一背景下，来自澳大利亚昆士兰科技大学City 4.0 Lab的Tan Yigitcanlar教授及其团队携手洛桑联邦理工学院的Simon Elias Bibri博士、得克萨斯农工大学的Xinyue Ye教授在Smart Cities期刊发表了一项研究，通过分析作者分析了全球 170 个地方政府的 262 个实际人工智能应用案例，为地方政府和智慧城市政策制定者以及考虑在城市服务提供中采用、扩展或完善人工智能技术的决策者提供了宝贵的见解。

研究背景与创新理念

近年来，人工智能（AI）技术在地方政府服务提供各个领域的应用显着扩大。从简单的任务自动化到更复杂的工程项目，政府机构正在逐步利用人工智能技术来增强其对社区的服务。随着越来越多的地方政府采用人工智能，了解这些先进技术的功能、影响和后果至关重要。

通过文献综述和政策分析，越来越多的文献讨论了行业分类（例如健康、环境、规划、制造）、机遇和挑战，以及在智慧城市中利用人工智能技术的影响因素，但学术文献对人工智能技术在地方政府的应用提供的见解是有限的。

本研究通过采用实证方法调查现实世界的真实案例，提供见解以弥合人工智能技术的理论讨论和实际应用之间的差距。通过灰色文献综述方法，此研究分析了地方政府使用人工智能技术的 262 个案例。选择这些实例是为了促进对地方政府采用人工智能现象的深刻理解，灰色文献综述有助于减轻发表偏差，促进对现有证据的平衡图景。通过这种方法，本研究旨在加深对人工智能在地方政府服务提供中应用的理解，并为类似的智慧城市计划提供最佳实践经验。

数据收集与研究设计

由于存在巨大的知识差距，本研究旨在解决“如何在地方政府环境中利用人工智能技术”这一研究问题。数据收集分三个不同的阶段进行：（a） 确定标准;（b） 检索文件;（c） 过滤文件（图 1）。为了得出研究结果，本研究采用了灰色文献综述方法。灰色文献包括非通过科学期刊同行评审过程产生的信息来源，通常被定义为各个领域特有的特定特征。这类文献有助于实际应用、扩大证据范围、填补学术研究的空白。

每个案例都经过人工审查，以确保材料的彻底性和精确性，重点关注几个关键方面：信息来源的可靠性、上下文相关性以及与纳入标准的一致性。这一细致的过程保证只包含最相关和经过严格评估的数据，从而保持研究的完整性和有效性。最后，删除了重复的条目。最终研究团队留下了来自 170 个地方政府的 262 个 AI 用例，形成了一个地方政府 AI 用例数据集。

图 1. 数据收集过程

结果分析与讨论

通过分析收集的262个案例，研究中讨论了以下五个问题：

1. 为什么 NLP 和 RPA 在地方政府中越来越受欢迎，这些技术如何应对特定挑战？

2. 地方政府哪些服务领域受人工智能技术的影响最大，人工智能如何提高这些服务领域的效率？

3. 为什么公共安全和执法部门对地方政府人工智能应用的关注较少？

4. 为什么不同的地方政府使用不同的人工智能系统？

5. 主要挑战、未来影响和趋势是什么？

图 2. 人工智能技术和人工智能所支持的地方政府服务

同时，作者也指出了研究中存在的局限性：

1. 研究基于灰色文献综述，通常缺乏学术文献的严格同行评审过程，导致质量和可靠性存在差异。

2. 本文介绍的分析结果可能涉及作者的无意偏见。

3. 有可能存在超过262个实际用例未被本研究的方法收集，可能导致数据合成过程中出现差距或引入偏见。

4. 研究在获取中国案例时遇到了挑战，需要额外的数据收集工作，使用到百度进行二次检索以进行更正和翻译，这一过程非常耗费人力。

5. 现有案例信息存在缺陷——所审查的每篇文献在格式和详细程度（从全面描述到简要概述）方面存在巨大差异，限制了分析和理解的深度。

6. 如今，在许多组织中，人们正在使用生成式人工智能（例如 ChatGPT）来执行日常办公任务，而没有政策指导或监督。几乎可以肯定，这在地方政府中也是如此。

未来展望与应用前景

虽然人工智能为提高地方政府效率、改善公共服务和应对复杂挑战提供了有前途的解决方案，但其与地方治理的广泛融合需要制定全面而适当的战略，以确保人工智能在地方政府框架内负责任地使用，以增强居民和社区的福祉。此外，地方政府应仔细考虑道德影响、数据隐私和技术利益的公平分配，确保人工智能成为公共价值工具，并促进响应迅速、高效和包容的地方治理。

作者主张迫切需要跨学科合作，以推进与在地方政府环境中利用人工智能技术相关的研究、实践和政策。通过结合计算机科学、公共管理、政策分析、城市规划、哲学和社会科学等各个领域的专业知识，跨学科合作可以丰富该领域的研究。

此外，前瞻性研究应旨在解决现有研究工作中已确定的限制，例如进行更彻底的实践审查、改进数据收集方法以及探索人工智能对治理结果的影响。跨学科合作可以帮助解决这些限制。通过利用各个学科的专业知识，研究人员可以提高研究的严谨性和有效性，确保研究结果稳健可靠。例如，跨学科研究团队可以采用混合方法，将定量数据分析与访谈、焦点小组和参与者观察的定性见解相结合。采用这种整体方法可以更细致地了解地方政府人工智能利用背后的复杂动态，这可能有助于应对多方面的挑战，并利用人工智能技术带来的机遇来加强地方治理和公共服务提供。