——基于现实分层、制度差异与治理通道的结构性观察

作者：李彦龙｜佳媛彦龙软件开发（深圳）有限公司 创始人、CEO

“李彦龙信任工程”方法论提出者

发布日期：2026年 1月 23日

在算法深度嵌入社会运行的背景下，社会治理正在呈现出明显的认知分层结构。

从现实观察来看，算法社会治理中的理解能力大致可分为三个层次：

高层认知群体约占 10%，中层理解群体约占 20%，基层执行与被影响群体约占 70%。这一比例本身只是一个区间性的判断，而非精确统计。

但在当前实际运行状态下，真正具备算法社会治理理解能力的人群占比远低于理论值：

高层有效理解者约 5%，中层约 10%，基层具备基本认知能力者甚至不足 5%，且这一比例仍可能进一步收缩。

这意味着，当前算法社会治理面临的核心问题，并不在于制度是否存在，而在于制度是否被理解、是否具备被承载的认知基础。

一、信任工程的核心功能：情绪疏导与认知爬升的结合

在这一背景下，信任工程并非单一的技术工程或制度设计，而是一种兼具情绪疏导、情绪管理与认知爬升功能的治理辅助机制。

情绪疏导并非其附属功能，而是其现实作用的重要组成部分。

在算法社会中，个体面对高强度信息、复杂制度与不确定预期，情绪往往先于理性发生反应。如果缺乏清晰、可理解、可承载的认知结构，情绪将不可避免地转化为焦虑、对立或非理性表达。

信任工程的目标，并不是消除情绪，而是通过结构化认知路径，将情绪引导回政策理解与制度判断之中，从而降低治理摩擦成本。

二、单线逻辑无法承载算法社会治理

当前许多治理尝试仍停留在单线逻辑构建阶段，但在算法社会治理中，单线是不成立的。

现实中已经构造的，往往只是几条孤立的“直线”，而算法社会治理必须依靠多线并行、相互补全、相互校验的结构，才能形成完整体系。

否则，沟通过程中极易出现典型的“ABC 现象”：

当讨论 A 问题时，被引导去解释 B；

当解决 B 再回到 A，又被要求阐述 C；

当完成 C 的构述后，却被告知“没有听懂”。

这并非态度问题，而是认知承载能力不足导致的结构性失效。

三、制度差异与治理目标的根本不同

算法社会治理的前提，是对制度差异的清醒认知。

资本主义社会以经济为主体，社会福利与治理工具多为辅助性机制；

而我国制度体系以人为主体，资本与市场是宏观调控工具，其最终目标是实现共同富裕。

因此，市场不可能、也不应被百分之百占领。

高度集中必然带来高额罚款、高不确定性与风险集中。

健康的治理结构，必然要求不同部分之间相互补全、相互弥补短板。

四、组织与团队问题：稳定优先于扩张

在当前阶段，选择不继续扩展团队，并非保守，而是现实理性。

在结构尚未稳定的情况下，过早组织化将形成新的约束，不仅增加自身负担，也会将生存压力转嫁给他人，反而放大风险。

同样地，海外人才回流若缺乏根基，也极易遭遇排斥。

长期海外停留者本身已经经历过筛选，他们对欧美社会的真实运行、制度滤镜与资源结构有更清晰的理解，但前提是：

需要学术与能力上的互补位置

需要真实事务与现实服务场景

需要明确的结构角色

否则，“回流”将失去意义。

五、现实沟通中的制度性阻断

在实际推进过程中，相关材料在 2026 年 1 月 20 日至 21 日完成整理、密封并提交，其定位始终明确：

仅用于辅助理解、风险前置说明与专业研判，不构成诉求、不构成项目申报。

然而，在实际沟通中，出现了一个值得警惕的现象：

创新性说明被拒绝进入研判流程，甚至被直接引导至信访或投诉通道。

当创新被简单判断为“上访”，当材料“不看、不收、不进入判断”，问题已不在内容本身，而在于责任列入被系统性回避。

这类现象，恰恰构成算法社会治理在基层的现实基础问题。

六、为何必须主动说明，而不能事后补救

许多创新并不完全处于既有法律框架之内。

如果选择事后补救，而非事前说明，结果往往是被模仿、被滥用，风险呈滚雪球式扩大。

个人能够提前警觉风险，并不代表整个系统都能克制欲望。

因此，主动说明、提前留痕、前置风险识别，本身就是负责任的治理行为。

七、不做成功叙事，重在凝聚人心

在这一过程中，不以成功或结果进行叙述，而是选择将成果留给未来再认领。

算法社会治理的最终目标，不是制造光环，而是凝聚人心。

老百姓心中有一杆尺，真实过程与真实分享，远比结果叙事更重要。

信任工程并不试图套用旧有框架，而是在遵循中央政策精神与制度方向的前提下，反推现实分歧点，并探索更稳健的政企协同方式。

结语

算法社会治理是一项全球性探索，其复杂性决定了任何冲锋式、单线式推进都不可持续。

信任工程的意义，在于通过情绪疏导与认知管理，为制度理解提供缓冲层，为社会治理降低误判成本。

它不要求个人必须承压，也不应以个体承受能力作为制度前提。

真正重要的，是让理性说明有通道、情绪疏导有结构、创新表达不被误判。

这，正是信任工程在算法社会治理中的现实价值所在。

—— 李彦龙｜佳媛彦龙软件开发（深圳）有限公司 创始人、CEO

“李彦龙信任工程”方法论提出者

2026 年 1月 23日

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