当人工智能技术迅速融入全球经济社会各领域，其不仅对技术监管提出全新要求，更对各国民主治理体系形成考验。全球主要经济体均已启动人工智能治理规则的制定进程，但普遍面临一个共性难题：人工智能治理的规则设计多集中于技术、法律与产业维度，普通公众的有效参与严重不足，治理规则的社会共识基础薄弱，甚至引发公众信任危机。加拿大国际治理创新中心（Centre for International Governance Innovation，CIGI）近期发布研究报告，基于加拿大、美国、澳大利亚、哥伦比亚四国的AI治理公众咨询实践，分析民主国家人工智能治理公众参与的现实困境，明确何为有意义的公众参与，并提出了可落地的制度优化方案。报告跳出了传统人工智能治理的技术监管框架，从民主治理的本源出发，为全球人工智能治理体系的民主化、包容性建设提供了理论参考与实践借鉴。

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Susan Ariel Aaronson，CIGI高级研究员、乔治华盛顿大学国际事务研究教授，同时参与NSF-NIST Institute for TrustworthyAIin Law & Society，长期研究数据治理、AI治理、数字贸易和民主参与。Michael Moreno，曾任乔治华盛顿大学Digital Trade and Data Governance Hub的AI与数据治理研究员，研究方向包括公众咨询、AI治理和数字政策制定过程。

2025年9月26日，加拿大人工智能与数字创新部启动全国人工智能战略公众咨询，设立30天“快速征集期”，围绕AI人才引育、产业落地、领军企业培育、安全系统构建及公众信任提升五大核心议题面向全社会征集意见。政府开放专属平台、邮件、线上问卷等参与渠道，邀请创业者、研究者、从业者、社区代表等多元群体建言，并承诺发布咨询报告，明确公众意见对政策制定的影响，强调公众参与是AI治理的关键环节。

然而，这一仓促的咨询模式随即引发社会质疑。征集期截止前夕，41家加拿大机构与123名公民联名致信政府，指出征集流程存在公平性缺失、结果预设的问题，认为这只是政府借公众参与为既定政策谋求合法性的手段。联署方明确拒绝参与此类形式化咨询，并提出三项改进建议：将咨询期限从1个月延长至6个月、重组AI战略工作组以提升专业应对能力、优化调查问卷以保障中立性与合规性。

目前加拿大主要依靠官方宣讲、政府网站、正式意见征集等传统方式获取公众反馈，并未为公众提供知情参与方面的多元化支持，导致参与群体高度集中于学术研究者、行业代表与企业领袖，造成参与结构失衡、参与群体的代表性不足。

基于此，报告以加拿大AI治理中的公众咨询为研究对象，横向对比美国、澳大利亚、哥伦比亚的相关实践，从而揭露民主国家AI治理中存在公众参与不足的共同问题，并提出相应的优化方案。报告明确，AI治理必须引入广泛公众参与，其重要意义在于：AI以个人与商业数据为核心要素，公众是直接利益相关方；AI发展需契合社会价值规范，离不开公众参与的塑造；AI技术复杂且迭代迅速，唯有可持续、协作式的公众参与才能维系社会信任，避免陷入民主治理困境。

加拿大长期被公认为参与式政府建设的全球领先者，其参与式治理体系建设拥有成熟的制度基础与社会共识。世界经合组织的相关研究表明，公众对公共服务的信任与满意度是实现有效治理的核心基础，同时与政策遵从度、公共生活参与度及社会凝聚力呈现显著的正相关关系。加拿大在政府公信力建设方面长期位居经合组织成员国前列，这为其推动参与式治理提供了良好的社会环境，也让公众对政府治理的参与权、知情权与监督权有了更高的期待。

然而，尽管加拿大拥有较高的政府公信力，其公众参与治理的实际效果与公众期待仍存在显著差距。经合组织2024年信任调查数据显示，仅有40%的加拿大人认为本国政治体系能够让普通民众对政府决策拥有话语权，也仅有40%的受访者认为政府会真正采纳咨询过程中收集的公众意见。加拿大枢密院办公室开展的“信任、信息与数字生态系统”的研究结果则显示，仅有12%的加拿大人认为普通民众能够对国家政治决策产生影响。

为弥合这一差距，加拿大政府在2024年出台《信任与透明度战略》，构建了一套覆盖政府所有层面的参与式治理框架，将提升公众参与度作为强化政府公信力的核心举措。该战略提出：公众应当能够便捷地参与到政府决策与项目制定的全过程中；公平、包容、受保护的公民空间是提升公众信任与实现参与式民主的关键支撑。基于这一战略，加拿大财政部委员会提出了三大核心行动方向，包括评估现有公众参与做法的有效性、提升公众对参与机会的认知度、为公众参与提供必要的信息与资源支持。

加拿大是全球较早启动AI治理体系建设的国家，在参与式治理的制度设计上做出了一系列前沿探索。应加拿大财政部委员会要求，西蒙弗雷泽大学莫里斯・沃斯克对话中心开发了公众参与成熟度模型。这一框架旨在为政府部门提供标准化的评估工具，帮助其评估自身公众参与能力的短板、识别优化路径，最终实现包容性、高效性的公众参与。该模型不仅为加拿大联邦各部门提供了统一的参与式治理实施规范，也为全球参与式治理建设提供了可参考的框架设计。

然而，截至报告发布前，该模型尚未正式落地实施。报告指出，该模型计划于2026年启动分阶段测试，基于此前的试点项目选取个别联邦部门进行试用。因此，短期内，该模型难以对加拿大AI治理的公众参与实践产生实质性影响。同时，该模型仅聚焦政府部门内部的能力建设，未能回应加拿大AI治理公众参与的三大核心问题：如何扩大公众咨询活动的社会覆盖面，提升参与主体的广泛性与代表性；如何构建常态化、制度化的公众参与机制；如何让公众真切感知到自己的意见被重视、被采纳。

报告指出，与澳大利亚、哥伦比亚、美国等国家相比，加拿大在AI治理公众参与领域的领先之处在于其已充分认识到传统公众参与模式存在的局限。然而，理念层面的改进意识尚未转化为具体的制度创新与实践落地。通过对加拿大公众咨询的具体案例分析，作者指出加拿大AI治理的公众参与机制仍存在参与主体结构失衡、公众咨询专业门槛高、宣传推广覆盖面不足的三大短板。

2023年至2025年间，加拿大联邦政府共开展了五次与AI相关的公众咨询。其中，2024年由加拿大竞争局（Competition Bureau of Canada）发起的关于“人工智能与竞争”的公众咨询、2023至2024年由加拿大创新、科学和经济发展部（ISED）发起的关于“生成式人工智能时代的版权问题”的公众咨询，完整公开了参与主体、意见内容与处理流程，因此作为研究的分析样本。同时，报告以美国、澳大利亚、哥伦比亚三国为对比样本，采用完全一致的分析方法，具体包括五大维度：参与咨询的主体构成、政府为公众参与提供的信息支持、咨询活动的宣传推广与覆盖面、政府与公众互动的方式与时间安排，以及政府对公众反馈的采纳与回应情况。此外，研究借助国际公众参与协会（International Association for Public Participation）的层级模型，对加拿大两次咨询的公众参与程度进行了标准化评估。

第一，加拿大AI治理公众咨询的参与主体构成具有单一化、专业化倾向，普通公众参与度低、代表性不足。对于“生成式人工智能时代的版权问题”的公众咨询，ISED为公众提供了多种参与渠道，但其中线上问卷的回复并未公开，因此报告仅可对已公开的书面意见提交材料进行研究；在103份公开书面意见中，商业与行业协会占比达46%，非营利组织与非政府组织占比18%，智库与高校研究机构占比12%，而以个人身份提交的材料仅占13%。对于“人工智能与竞争”的公众咨询，加拿大竞争局仅开放了针对线上讨论文件的意见征集渠道，共收到28份提交材料，其中公开的有25份。在公开材料中，企业与行业协会合计占28%，智库及高校研究机构占20%，非营利组织与非政府组织占16%，个人提交的材料仅占8%。整体来看，两项咨询的参与主体均高度集中于行业机构与专业群体，普通公众参与占比低，缺乏社会代表性。

第二，两次公众咨询专业门槛较高，对普通公众的有效参与造成限制。AI版权问题咨询聚焦受版权保护内容在AI训练数据中的使用、AI生成内容侵权责任、文本与数据挖掘活动许可等高度专业的法律与技术问题；而AI与竞争政策咨询则围绕AI市场竞争动态、反竞争行为监管、竞争风险应对等专业议题展开。政府虽然发布了与问卷配套的讨论文件与背景资料，但材料仍以专业表述为主，没有面向普通公众的通俗化解读内容，导致咨询活动天然利好具备专业知识的群体、难以吸引广泛的社会公众参与。

第三，加拿大AI治理公众咨询的宣传推广覆盖面不足、传播渠道单一。加拿大政府主要依靠官方网站发布咨询公告，加上社交媒体平台宣传，但相关新闻内容的互动量低，传播效果有限。AI版权咨询中，政府额外设置了7场仅限受邀者参与的线上圆桌会议，宣称覆盖了文化与科技行业、原住民社区等多元群体，但未公开参会者的详细信息，且承认原住民群体的参与度十分有限。AI与竞争政策咨询则仅设置了线上表单与邮寄两种意见提交渠道，未开展任何针对性的外展宣传，最终收到的28份提交材料相较于加拿大3900万的总人口几乎可以忽略不计。

报告指出，加拿大的两次公众咨询均未能建立有效的公众意见反馈机制，也未能证明公众意见对政策决策产生了实质性影响。尽管政府在两次咨询结束后都发布了《意见听取报告》汇总情况、梳理了不同群体的观点分歧，但并未说明公众提出的意见将如何被纳入政策制定过程，也未公布基于公众反馈制定的具体政策举措与后续改革。根据国际公众参与协会的层级模型，加拿大的两次公众咨询仅停留在“告知”与“征询”的基础流程，缺乏“吸纳”“协作”与“赋权”的更高层级参与，政策制定与公众意见并未形成有效的双向互动关系。

在公众参与渠道方面，四国均依赖政府官网、正式意见征集、专家圆桌会等传统方式，未构建适合普通公众的多元参与路径，导致参与者高度集中于行业主体、学术机构与专业利益相关方，代表性不足。

在公众参与的信息支持方面，四国均未为普通公众提供通俗化解读材料。报告指出，四国发布的AI治理咨询材料，均以高度专业的技术、法律与产业内容为主，默认参与者具备相关领域的专业知识。这一做法导致普通公众因缺乏必要的信息支撑，难以提出有针对性的意见，最终放弃参与，进一步加剧了参与结构的不平衡。

在公众意见的响应性方面，澳大利亚的实践略优于其他三国，加拿大次之，美国与哥伦比亚则完全未建立有效的反馈机制。澳大利亚在AI治理咨询结束后，不仅发布了意见汇总报告，还明确提及了部分公众反馈对政策的具体影响，但未能形成系统性的采纳说明与后续跟踪机制。

报告指出，各国开展AI治理公众咨询时，普遍缺乏清晰的目标定位。各国并未明确咨询的目标究竟是广泛吸纳社会各界的多元诉求，还是仅收集专业群体的技术与政策建议。目标定位的模糊，直接导致咨询流程设计的混乱。一方面，未通过通俗化解读材料和大范围宣传动员吸引普通公众参与；另一方面，也未依托专业化制度设计获取行业的深度意见。长此以往，逐步陷入了参与门槛偏高、公众参与不足、意见反馈缺位的恶性循环。

当前四国的AI治理公众咨询，均采取临时专项征集的偶发模式，仅在特定政策制定前设置短期的意见征集窗口，未建立常态化、开放式的公众沟通对话渠道。对于快速迭代的AI技术，这种碎片化、临时性的咨询模式，既不利于公众持续跟踪国家AI治理政策的发展变化，也让政府无法长期收集社会公众对AI技术应用的实时反馈。

行业协会、科技企业、高校智库等机构主体，拥有专业的知识储备、充足的人力与资源，能够针对咨询议题提交系统、专业的意见，在政策咨询中拥有天然的话语权优势。而普通公众不仅缺乏专业知识与参与资源，更缺乏组织化的意见表达渠道，个体分散的诉求难以在咨询过程中被关注与采纳。这种参与结构的失衡，导致各国的AI治理政策极易被行业利益绑架，而普通公众的切身利益与风险诉求被边缘化。

报告指出，四国的AI治理咨询均未建立刚性的意见采纳说明与问责机制，这是造成公众参与流于形式的根本原因。政府无需就公众意见的采纳与否作出合理解释，也无需向公众说明意见对政策的具体影响，更无需为忽视公众核心诉求承担任何责任。这种无约束的咨询模式，让公众参与完全沦为政策合法性的形式化流程。公众诉求得不到有效回应，最终会以主动放弃参与的方式，表达对现有咨询机制的不信任。

报告认为，为了推动实现有意义的公众参与，各国政府应从知识普及、宣传推广、平台建设、监督问责四个层面系统完善公众参与机制。

一是构建AI公共知识基础。政府可以牵头编制通俗易懂的AI治理科普材料，开展面向社区、公共机构的普及性学习活动，并联合各界专业人士围绕AI治理的最新研究成果组织公共讨论，从而让公众在社群中获得参与感与归属感，增强公众对政府AI治理的信任。

二是将公众参与纳入政策设计与宣传推广范畴。政府可以通过多元平台与社区组织扩大咨询知晓范围，以服务公众为导向，营造全社会积极参与的良好氛围。例如，法国于2019年在公共转型跨部门总署下设立公民参与中心，该中心从三方面推动法国公民政治参与：作为面向所有公职人员的专业智库、实体空间与实践社群；为公职人员提供组织公众参与机制所需的知识资源、案例模板与即用型数字工具；运营国家级公众参与机会入口平台。自成立以来，该中心推出了在市场与列车中的流动辩论、地方倡议会议、虚拟现实工具等创新参与模式。

三是设立专属线上参与门户，为公众提供政策咨询、意见提交与反馈查询功能，并配备专职人员作为公众向导，及时回应公众诉求。政府可以参考并推广2022年加拿大政府搭建“共商联邦法规”咨询平台的实践经验，优化匿名参与、公开讨论、结果公示等机制，扩大宣传覆盖范围，完善意见分析与转化机制。

四是在相关政府部门设立AI事务监察专员，专门受理公众对该部门AI相关政策与实践的投诉建议，开展相应的调查核实与问题处置，从而梳理高频问题并提出制度完善建议。

人工智能治理的本质，是通过规则设计划定技术发展的边界，确保技术服务于全社会的共同利益。而这一过程的民主合法性，必须来源于广泛、有效的公众参与。报告通过对加拿大、美国、澳大利亚、哥伦比亚四国实践的比较分析指出，当前民主国家AI治理的公众参与普遍存在目标模糊、专业壁垒高、参与渠道单一、常态化机制缺失等共性困境，参与实践仅停留在告知与征询层面。公众参与有限、代表性不足，导致政府的规则设计与社会公众的真实诉求脱节，引发了公众对AI技术与治理体系的信任危机。

报告指出，对于全球各国而言，AI治理体系的建设不仅需要完善技术监管规则，更需要构建有意义的公众参与机制。各国政府应通过知识普及、宣传推广、平台建设、监督问责等方面系统完善公众参与机制，让普通公众真正成为AI治理的参与者、决策者与受益者，从而确保AI技术在民主、公平、安全的轨道上持续造福社会。