人工智能在战略前瞻中的应用：重塑前瞻治理

本报告探讨了人工智能（AI）在战略 foresight 领域的应用现状、机遇与挑战。核心观点如下：

AI 技能与能力差距
不同领域对 AI 技能的掌握程度存在显著差异，私营部门信心最足（93% 具备相关技能），而公共部门相对保守（53% 具备技能）。多数专家使用现成 AI 工具（如 CoPilot、ChatGPT），其中 51% 使用通用工具，12% 使用定制方案，32% 使用混合方案。

AI 在 foresight 中的整合程度
AI 整合分为三个层次：

1. 分析增强：AI 辅助环境扫描、趋势分析和可视化，但需人类专家主导。
2. 创意伙伴：AI 作为辩论伙伴生成创意、测试方案，提升效率（27%）。
3. 流程整合：极少数案例将 AI 深度嵌入信号检测、趋势分析等环节，但需定制工具。

AI 的优势与挑战

• 优势：节省时间（39%）、数据处理（17%）、创意生成（12%）、情景构建（10%）等。
• 挑战：输出质量与可信度（30%）、透明度不足（12%）、偏见与数据局限（10%）、伦理与治理问题（10%）。

未来展望
多数专家认为 AI 风险取决于设计与应用方式，19% 预计中等风险，6% 担忧其削弱 foresight 实践。AI 可能减少专家角色（18%），但更多专家（32%）认为其将增强作用。需警惕 AI 提升易用性但输出质量低劣的风险。

关键建议

1. 提升公共部门 AI 素养，通过培训与实验弥补技能差距。
2. 制定伦理框架，解决数据安全、所有权等治理问题。
3. 超越简单应用，开发定制工具实现流程整合。
4. 保持人类核心作用，避免过度依赖 AI 导致“去技能化”。

结论：AI 是 foresight 的催化剂与能力考验，需平衡效率与人类判断，通过持续实验与治理确保其成为更韧性决策的赋能工具。