广州大学公共管理学院教授曾维和，长期关注公共管理、基层治理与智能政务。在他看来，官僚组织的算法化正在催生一种新型政务形态——智能政务。人与机器之间不再只是工具与使用者的关系，而是形成了一个“共生的中间地带”。这个地带如何运作、可能出什么问题，成为他近期研究的核心议题。

曾维和将这种人机关系细分为四种模式，它们处于一个连续谱上，共生程度由浅入深。第一种是竞争共生，人与机器在某些任务上相互竞争，比如算法自动审批与人工审核并存，彼此校验。第二种是辅助共生，机器承担重复性、规则明确的工作，人类负责判断和决策，机器成为辅助工具。第三种是互补共生，双方发挥各自优势，机器处理海量数据，人类提供价值判断和情境理解，形成更高效的协作。最后是融合共生，人与机器的界限变得模糊，决策过程深度融合，例如通过脑机接口或增强智能实现人机一体。

这四种模式并非静态分类，而是描述了人机关系从简单共存到深度融合的演进路径。曾维和指出，随着共生程度深化，政务流程的优化和效率的提升也更为显著。但问题也随之而来。

当这种共生关系运行不畅时，可能引发四类风险。技术依赖风险，指过度依赖算法导致决策僵化，一旦系统出错或数据偏差，人工难以快速纠偏。主体性侵蚀风险，表现为政务人员逐渐丧失判断力，习惯性接受机器建议，甚至放弃自己的专业责任。权责模糊风险，在人机共同决策中，责任归属不清——出了错，是算法设计者、数据提供者还是审批人员的责任？系统离散风险，指不同政务系统之间缺乏集成，数据孤岛、流程断裂，反而降低整体效率。

针对这些风险，曾维和提出了四组应对策略。强化政务技术的可控性，确保算法透明、可审计，促进人机良性竞争而非盲目替代。强化政务人员的主体性，通过培训和制度设计，让人类始终掌握最终决定权，保证机器只是“真实辅助”。强化政务监督的过程性，建立全流程留痕和责任追溯机制，让人机权责清晰可辨。强化政务系统的集成性，推动跨部门数据共享和流程协同，实现人机韧性融合。

这项研究发表在《行政论坛》2026年第2期。曾维和指出，智能政务的推进不能只看技术效率，更要关注人与机器的关系如何设计。四种模式提供了一个分析框架，帮助决策者根据具体场景选择合适的共生形态，并提前防范风险。

对于正在加速数字化、智能化的公共管理部门来说，曾维和的研究提供了一个重要的提醒：技术可以优化流程，但不能替代人的判断；效率可以提升，但不能以侵蚀主体性为代价。人机共生的理想状态，不是机器取代人，而是机器让人更专注于那些只有人才能做的事情。