经济合作与发展组织（OECD）发布了一份分析人工智能（AI）在公共采购中不断扩展使用情况的报告。报告称，全球各国政府和公共机构正在采购工作流程的多个环节部署AI，以实现降低成本、缩短处理时间、提升透明度以及扩大供应商参与范围等目标。该出版物是OECD持续推出的“Governing with Artificial Intelligence”系列的一部分，旨在为公共部门建立AI治理框架提供政策指引。

公共采购中的AI应用范围

根据OECD报告，公共机构正在采购生命周期的多个阶段应用AI。主要部署领域包括支出分析、风险管理、供应商发掘和合同管理。在支出分析中，AI系统会审查历史采购数据，以优化预算分配、识别重复支出并标记异常支出模式。在风险管理方面，AI工具会评估供应商的财务状况、过往合同履约表现以及监管合规情况，从而帮助采购官员更快、更有依据地作出决策。

在供应商发掘方面，AI会搜索大型数据库，推荐符合特定要求的潜在供应商，从而扩大中小企业和新进入市场主体的机会。在合同管理过程中，自然语言处理（NLP）技术被用于审查合同条款、识别交付延迟并发出潜在问题的早期预警。这些AI工具减轻了采购人员的行政负担，并提高了决策的一致性和客观性。

成本降低与透明度提升

报告强调，AI采用对公共采购的成本结构和透明度均产生了影响。自动化数据分析和流程优化在许多已记录案例中缩短了采购周期并降低了行政支出。在大规模采购项目中，AI能够快速评估数千份投标方案，自动完成价格比较和质量评估，并减少采购团队的人工工作量。

在透明度方面，AI系统记录采购流程的每一步，并保留可追溯的决策依据，从而有助于提升问责性。一些国家已经部署了AI驱动的采购平台，实时发布投标信息和合同履约数据，使公众和审计机构能够进行监督。这些进展正在增强公众对采购体系的信任，并促进竞争环境的形成。记录保存和可追溯性在维护采购完整性方面发挥着关键作用，也为审计机构核验程序合规性提供了基础。

治理与政策挑战

在强调收益的同时，OECD也指出建立稳健治理框架的重要性。随着AI系统对采购决策的影响不断加深，算法偏差、数据质量、可解释性和责任归属等问题已成为关键政策关注点。由于公共采购涉及纳税人资金，报告强调需要通过制度性保障来确保AI系统的公平性和透明度。

OECD建议，各国政府应从设计之初就将伦理原则和法律要求嵌入AI采购系统，并通过定期审计和绩效评估维持系统可靠性。报告还呼吁扩大面向采购官员和政策制定者的AI培训项目，以提升技术能力和伦理判断能力。数据安全和隐私保护也被列为重要考量，处理供应商和合同信息的AI系统必须满足严格的安全标准。

算法偏差在供应商选择和风险评估环节尤为值得关注。如果历史数据中存在内嵌偏差，AI模型可能对某些规模或地区的供应商产生不利影响。为防止这种情况，需要确保训练数据具有代表性，并建立定期审查模型输出的程序。可解释性同样是一项关键要求：采购官员和利益相关方必须能够理解AI系统为何推荐或排除某一特定供应商。

国际合作与标准化需求

OECD强调，公共采购中有效使用AI需要国际合作与标准化。各国标准和法规存在差异，可能使在全球供应链中运营的企业产生困惑，并阻碍AI系统的互操作性。该组织计划继续推动成员国之间分享最佳实践，并制定共同原则和指南。

报告还指出，随着AI技术快速演进，政策和监管也必须保持灵活。与其采用僵化规则，不如采取基于原则的方法，在促进创新与保护公共利益之间取得平衡。实现这一平衡需要政府、产业界、学术界和民间社会共同参与的多方治理结构。

标准化工作不仅应涵盖数据格式、接口规范和性能指标等技术层面，也应包括伦理原则、责任分配和审计程序等制度层面。一旦国际标准建立，AI采购解决方案开发者在进入市场时就可以减少满足各国不同要求的负担，而政府也能够更快采用经过验证的解决方案。

前景与技术发展方向

预计公共采购中的AI采用将继续扩大。生成式AI和大语言模型（LLM）的进展，可能会将AI的作用延伸至合同起草、法律审查和供应商沟通等更复杂的任务。例如，生成式AI可以自动起草标准合同模板，并根据具体采购要求调整条款。多语言能力也可能降低国际采购项目中的语言障碍。

与此同时，确保AI系统可靠性和公平性的技术与制度工作也必须同步推进。模型验证技术、偏差检测工具和可解释性框架正在持续改进，这些技术进展将增强公共部门采用AI的信任基础。随着用于评估AI系统性能和影响的标准化指标与基准不断建立，政府在选择解决方案时将能够采用更客观的标准。

OECD的这份报告预计将推动围绕公共部门AI治理的国际讨论，并为寻求负责任部署AI的各国政府提供指引。鉴于公共采购占政府支出的相当大比重，该领域若能实现AI驱动的创新，可能显著提升财政效率和公共服务质量。采购流程的数字化转型或将超越单纯的技术采用，成为重新定义公共部门运作方式及其与公民关系的契机。