AI 在都市治理中對問責與裁量權的轉型
arXiv - Computers and SocietyStephen Goldsmith, Juncheng "Tony" Yang
AI 透過重新分配裁量權，改變都市治理中的問責關係，提出可操作的負責裁量框架。
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AI 重點 1
AI 並非單純限制或擴大都市治理的裁量權，而是重新分配至不同層級與角色。
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此一發現打破了對 AI 治理的傳統觀念，強調 AI 的影響並非單向，而是涉及權力結構的重新配置。理解這一點有助於讀者更全面地評估 AI 在治理中的角色，並避免以簡化的視角看待其影響，對於政策制定者而言，這意味著需要重新思考權責分配。
AI 重點 2
研究提出「負責裁量權」概念，並提供五項實務原則，包含資料治理與市民參與。
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這不僅是研究的核心貢獻，也為實際應用提供了明確的行動指南。五項原則涵蓋了技術、組織和社會層面，為城市管理者提供了具體可行的策略，以確保 AI 系統的公平性、透明度和問責性，避免潛在風險，提升公眾信任。
核心研究發現
- 1
AI 不僅限制或增強裁量權，而是將其在機構層級、專業角色與市民互動中重新分配。
- 2
透過 AI，管理監督得以加強，服務交付一致性提升，市民資訊獲取更為廣泛。
- 3
AI 影響政治、專業與參與三種問責模式，同時帶來資料偏差、算法不透明與責任碎片化等新風險。
- 4
研究提出「負責裁量權」概念，並以五項原則（平等 AI 存取、適應性行政結構、健全資料治理、人為主導決策、民眾參與監督）為實務指引。
- 5
本研究將 AI 在治理中的角色從單純裁量限制擴展至規則化裁量的轉型，為 AI 治理文獻提供新的視角。
對教育工作者的啟發
對城市管理者而言，應先確保 AI 系統的資料治理與透明度，避免偏差；再設計適應性行政結構，讓不同層級能靈活運用 AI；最後建立市民參與監督機制，透過開放資料平台與公眾諮詢，提升問責與信任。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance
- 作者：
- Stephen Goldsmith, Juncheng "Tony" Yang
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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