National Science Review·9月27日 · 周日论文数字乡村与农业信息化阅读 2
Large language models for social governance: An analytical framework and research agenda
Jun Hao · Jian Li · Jian Li 等 13 人
论文解读
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综述大语言模型在社会治理中的应用，构建分析框架并提出研究议程。
方法
文献综述，整合LLM、数字治理与计算社会科学研究。
发现
低风险任务部署路径清晰，高风险场景需验证与监管，LLM应作为决策支持基础设施。
机会点
可探索LLM在乡村治理、农业政策咨询等低风险场景的落地与评估框架。
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该文探讨大语言模型在社会治理中的应用框架，属公共管理与计算社会科学范畴，与三农、农业信息化、智慧农业、数字乡村等主题无直接关联，不建议进入每日精选。
原文摘要
摘要 随着社会治理日益复杂，传统治理方式面临信息不对称、协调碎片化、风险响应滞后、公共服务供给不均等挑战。大语言模型（LLMs）为此情境下的知识处理、决策支持与人机交互提供了新的可能。本文对LLMs、数字治理、公共治理与计算社会科学的研究进行了综合性、框架导向的综述，构建了一个面向治理的分析框架，将LLMs能力、治理功能、运行机制、治理结果与风险约束相联结。综述考察了代表性应用场景，包括应急管理、信息传播、智慧法治、数据治理、公共安全、医疗健康与电子政务。分析表明，这些场景的证据成熟度不均衡：政策检索、公众咨询、信息摘要与行政文书处理等边界明确的任务具有更清晰的部署路径，而高风险模拟、法律推理、公共安全评估、医疗分诊与跨部门决策支持则需要更强的验证与监督。LLMs赋能的社会治理还受到幻觉、算法偏见、隐私泄露、可解释性薄弱、资源不平等、问责缺口与制度适应挑战等制约。本文认为，应将LLMs理解为嵌入可问责、可审计且面向公共价值的治理机构之中的决策支持基础设施。
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