【摘要】智能算法正在深刻改变传统群众路线的理论内涵和实践逻辑。智能算法凭借需求识别、参与机制、利益协调与福祉增进，为群众路线的实践创新提供技术动能，但也衍生出“信息茧房”窄化群众参与、数字鸿沟加剧群体区隔、算法霸权消解民主决策、技术依赖削弱情感联结等现实挑战。为此，本文提出“价值嵌入-技术治理-制度创新”的协同优化路径，并强调在“虚实融合”基础上，实现干部数字能力与群众数字意识的双向提升。研究揭示，智能算法时代群众路线的重塑，在本质上是技术理性与政治理性的深度融合，这一过程不仅在理论层面拓展了算法时代的党群关系认知，更从实践层面为防范算法风险、优化群众工作提供现实启示。

【关键词】智能算法；群众路线；技术治理；群众工作

  群众路线是党的根本工作路线，是我们党永葆青春活力和战斗力的重要传家宝，也是党在百年峥嵘岁月中始终维系党与人民血肉联系的根本遵循。党的十八大以来，习近平总书记多次强调要把握新形势下群众工作的特点和规律，改进群众工作方法，提高群众工作水平。当前，以智能算法为主要代表的数字技术正在重塑社会运行方式，深刻影响党践行群众路线的现实语境。在智能算法时代，群众工作的对象愈发多元、诉求更多样、环境更复杂，亟需深入研究和准确把握群众工作的新特点、新问题和新挑战，也迫切要求党与时俱进，探索群众路线的新路径，否则“过不了互联网这一关，就过不了长期执政这一关”。因此，深入探究智能算法时代党如何更好践行群众路线，需要从多维度审视新情况、探寻优化路径。这既是党坚守初心使命、传承优良传统的内在要求，亦是顺应算法时代、巩固执政根基、推进国家治理现代化的必然选择。

一、智能算法时代理解群众路线的四重维度

群众路线是中国共产党治国理政的核心方法论，始终与时代发展同频共振。智能算法时代呈现出数据流通、算法辅助决策、虚实空间交互等特征，正在丰富传统意义上群众路线的内涵，也推动其实践逻辑从传统单一经验模式转向多维协同的技术赋能模式。深刻理解这一转向，需从主体、空间、方法、价值等四个方面展开分析，以明晰技术变革对群众路线实践的重塑效应。

（一）主体维度：从“抽象总体”到“数字个体”

在中国古代政治话语中，“群众”一词常指民众、众人，如《荀子·劝学》中的“群众不能移也”，以及《史记·礼书》所载“宰制万物，役使群众”，这些表述都带有一定的抽象性和价值评判性。中国共产党最早提出“群众”概念可追溯到1922年党的二大，首次将“群众”纳入党的组织原则，强调党和群众的密切联系，1928年党的六大正式将“群众”从工作对象上升为党的核心政治路线。之后，毛泽东在中央苏区系统阐述了“一切为了群众，一切依靠群众”的群众路线。但是，在以往的群众工作中因历史和现实的原因，“群众”常被当作一个整体性概念来使用，并没有完全实现对马克思所强调的“作为具体、历史的人”的现实关照，正如他在《关于费尔巴哈的提纲》中指出，“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”。而智能算法时代的到来给关照“具体的人”提供了可能，在大数据、人工智能等新技术的作用下，个体的行为与需求得以被精准识别与立体呈现，群众路线的实践也从对“模糊整体”的把握向“精准个体”的关注转变。这种转变打破了传统治理中对群众的笼统认知，通过挖掘个体特征与差异化诉求，将群众路线的着力点从群体共性转向个体特性。只有深刻把握这一认知转变，群众路线才能真正锚定群众主体地位，以数据驱动精准回应个体需求，进而推动群众工作在数字时代实现质的飞跃。

（二）空间维度：从“实体场域”到“虚实融合”

智能算法时代，中国共产党“一切为了群众，一切依靠群众，从群众中来，到群众中去”的群众路线正面临新的空间重构。在以往的群众工作中，党员干部需通过身体在场的方式深入田间地头、工厂车间，以直接感官体验群众生活状态，这是我们党开展调查研究的“传家宝”，但在实际的工作中可能因为空间距离限制，难以实现高频次、全覆盖的群众接触，易导致信息获取的碎片化和滞后性。与此同时，数字时代的技术变革正在重构群众生活空间。截至目前，中国已拥有11.08亿网民、互联网普及率达78.6%，互联网使用者每日平均使用时间为6小时3分钟，这意味着群众每天40%左右的时间活跃在网络空间。线上与线下交融的生活特征，使得群众工作空间从单一的物理空间向虚实融合的复合空间延伸。在此背景下，传统以面对面互动为核心的群众工作模式，正加速向数字化、智能化转型。空间维度的深刻变革，不仅重塑了群众路线的实践形式，更对党的执政能力提出新挑战。习近平总书记强调：“各级党政机关和领导干部要学会通过网络走群众路线”，而且“要善于通过互联网等各种渠道问政于民、问需于民、问计于民，更好倾听民声、尊重民意、顺应民心”。这一重要论述指明，智能算法时代群众路线的空间转变，本质上是群众工作在数字技术条件下的适应性演进。当群众路线的实践场域从实体空间拓展至虚实融合，其内涵与外延同步发生改变，要求党不仅要充分把握“云端民意”的即时性、多元性与精准性，还需传承“地面行走”的温度感与真实性。

（三）方法维度：从“经验判断”到“全景洞察”

在传统群众工作方式中，“从群众中来”主要依靠干部的经验判断和实地调研。然而，这种方式存在一定的局限性，即基于感官认知的经验判断易受“首因效应”影响，或陷入认知片面化、表面化误区，甚至可能被“应景工程”等形式主义现象误导。实地调研虽强调亲力亲为，但受时空范围与人力成本约束，难以实现调研全域覆盖，且在执行中可能因形式化倾向沦为“走马观花式”考察，难以触及群众真实诉求。数字化转型为破解上述困境提供了技术上的可行性。智能算法技术通过社交媒体、公共平台、网络舆情监测系统等多元渠道构建全域信息采集网络，能够实时、动态、多维度捕捉群众需求的变化。这种技术赋能不仅形成“经验判断+数据验证”的双重群众工作校准机制，而且重塑了公众参与的新形态——无论身份地位，个体均可通过网络平台合理表达利益诉求，同时借助网络监督、舆情反馈等数字化渠道参与公共政策的制定过程，使群众路线的实践基础从“抽样调研”向“全景洞察”转变。在具体的社会调查实践中，一方面，大数据技术可突破传统抽样调查的样本局限，实现对大规模人群的动态追踪分析；另一方面，算法模型通过多元数据挖掘可以揭示社会现象的潜在规律，有效降低决策过程中的主观经验偏差，为政策制定提供更科学的依据。值得注意的是，技术赋能并不意味着摒弃传统的经验研究。实地调研所具有的情感联结功能与情境化认知优势，仍是理解群众复杂需求的重要途径——党员干部深入基层的亲身体验，能够捕捉数据难以量化的民生温度，其长期积累的实践经验在复杂问题定性分析、特殊情境应急处理中具有不可替代的价值。智能算法时代的群众路线创新，本质上是传统经验与现代技术的有机融合，二者协同构建起兼具人文温度与技术效能的群众工作新范式。

（四）价值维度：从“情感联结”到“政治信任”

“鱼水情”概念常用来形象比喻党群关系，其最早可追溯到毛泽东“亲人送水来解渴，军民鱼水一家人”的诗句。到了延安时期，毛泽东指出“党群关系好比鱼水关系。如果党群关系搞不好，社会主义制度就不可能建成；社会主义制度建成了，也不可能巩固”，奠定了传统党群关系的理论基础和情感基调。但是，随着网络时代的到来，人们的日常生活实践逐渐呈现出“线上和线下”交织的生活场景，其相互交往也日益表现出“陌生人社交”特征，传统差序格局与熟人社会网络被打破，这不仅在一定程度上拉大了传统党群关系中面对面互动的物理空间和心理空间，而且使得传统群众路线中“鱼水情”为纽带的情感联结在实际的工作中面临新挑战。如基层党组织原有的情感动员出现作用衰减，表现为社区治理中群众对基层组织的信任度降低、内生性治理资源激活不足等问题。智能算法技术为群众路线的价值重构提供了新视角，即技术赋能通过开辟线下线上双重互动平台，可以降低群众参与门槛，构建起多主体协同的群众路线新场景。社交媒体、政务平台等数字化工具能够打破时空壁垒，使政策制定与执行过程从“政府主导”转向“多元参与”，群众能够通过数据化渠道实时反馈诉求、监督政策执行，进而增强对政策的理解与认同。这种技术驱动的治理透明化，本质上是政治信任的建构过程——列宁曾深刻指出，“只有我们正确表达人民的想法，才能实现有效治理”，这一论述在智能算法时代获得了新的实践形态。需要指出的是，强调技术赋能的同时需警惕对情感联结的简单替代，情感联结依然是理解群众复杂需求的核心纽带，需要在坚持“鱼水情”为价值内核的传统群众路线基础上，叠加技术理性的工作优势。从单一的情感联结转向技术赋能与政治信任的深度融合，既延续了党的群众路线的价值传统，又赋予其适应数字时代的新动能。

智能算法深度融入群众工作全过程，有助于突破传统群众工作的时空与信息壁垒，为精准识别群众需求、拓展多元参与渠道、科学协调多元利益、切实增进民生福祉提供重要支撑。这不仅可以显著提升群众路线的效率、科学性与精准度，更深刻彰显了党全心全意为人民服务的根本宗旨。

（一）从群众中来：群众需求识别的精准化

在理论逻辑的应然向度上，智能算法对群众路线的赋能深植于历史唯物主义的理论根基。马克思在《德意志意识形态》中深刻指出：“个人怎样表现自己的生命，他们自己就是怎样。因此，他们是什么样的，这同他们的生产是一致的。”这种将人的本质属性置于社会生产关系中考察的方法论，在智能算法时代获得了新的映照，即个体的“生产”——即其广泛的社会实践与数字化生存——日益沉淀为信息数据流。相关研究指出，“一旦我们充分掌握了相关数据，我们就可以用数字图绘的方式来预测和把握该个体的行为倾向和秉性”。这意味着，数据作为“社会存在”的数字化映射，为理解作为“社会关系总和”的人提供了新的中介，彰显了“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程”这一经典论断的当代生命力，从而为“从群众中来”奠定了新的认识论基础。从实践的实然视角审视，智能算法赋能群众路线具备切实可行性。依托于对个体思想轨迹、行为偏好与兴趣取向等数据的深度追踪与解析，智能算法可以实现对群众主体性特征的精准、动态把握。这促使群众需求的获取方式发生了深刻变革，即从倚重局部、周期性的“蹲点调研”，迈向覆盖更广、响应更快的“数据感知”。二者并非简单的替代关系，而是构成了具身实践与数据抽象、深度理解与广度覆盖的辩证统一，让党的群众工作得以在历史规律性与主体能动性的辩证统一中，实现从经验主义向科学主义的方法论跃迁。

（二）一切依靠群众：群众参与机制的多元化

“群众是真正的英雄，而我们自己则往往是幼稚可笑的，不了解这一点，就不能得到起码的知识。”毛泽东的这一论断深刻揭示了人民群众作为历史创造者的主体创造性，其蕴含的智慧和力量是社会发展的根本动力。然而，传统群众参与机制常囿于时空局限、信息不对称及组织成本高昂等现实困境，客观上抑制了群众参与的广度与深度，也制约了社会治理的民主化进程。在此背景下，智能算法赋能为突破传统群众路线困局提供了重要技术支撑，其核心价值在于可以重构群众参与的机制与效能。在组织动员方面，数字化平台借助算法的资源整合能力，将分散的个体意志转化为可计算的治理要素，通过智能匹配、流程再造实现“线上线下治理场景”的无缝衔接，使传统治理中“少数人动员多数人”的模式转变为“技术赋能全员参与”的扁平结构，使“一切依靠群众”的组织原则在数字化时代获得新的实现形式。在民主决策领域，算法的数据分析与模拟推演功能能够打破政策制定的信息壁垒，通过构建群众需求的实时采集—智能分析—动态反馈机制，推动决策过程从“经验驱动”向“数据驱动”跃迁，使公共政策更精准地锚定群众的真实诉求，有效增强群众参与的便捷性与政策制定的科学性，促进决策过程的民主化。在治理效能维度，算法驱动的敏捷治理形态强化了治理体系对社情民意的动态感知、多元主体的协同响应以及公共服务的精准适配能力，为满足群众多元化、精细化需求提供技术支撑。

（三）到群众中去：群众利益协调的智能化

作为连接党心与民心的桥梁，党员干部的先锋模范作用既体现在对“为人民服务”宗旨的价值坚守，更彰显于运用现代治理工具破解实践难题的行动自觉。在数字时代，群众工作面临着利益诉求多元化、矛盾触点复杂化的新情况，而智能算法技术的发展恰为突破“老办法不管用、新办法不会用”的能力困境提供了契机。这种赋能机制主要体现在两个方面：一是精准服务，数据算法通过构建多维度需求识别模型，可以对不同群体的生存状态、发展诉求进行智能画像，使治理资源得以突破传统科层制的信息壁垒，实现从“模糊供给”到“精准滴灌”的范式转型。二是动态治理，算法技术凭借实时数据抓取与风险建模能力，对社会矛盾的萌发态势、演化规律可以进行前瞻性预判，推动基层治理从“被动响应”转向“主动预警”，为构建源头防控、排查梳理、应急处置的矛盾化解机制提供技术支撑。这既延续了“从群众中来”的调研传统，又赋予“到群众中去”的实践路径以数据智能的时代特征。当然，技术赋能并未改变“以人民为中心”群众路线的内在规定性，智能算法作为治理工具的价值意义，在于将分散的群众利益诉求转化为可量化的治理参数，使“把屁股端端地坐在老百姓的这一面”的朴素理念获得了更具科学性的实现方式。

（四）一切为了群众：群众福祉增进的最大化

习近平总书记提出的“群众想什么、我们就干什么”，深刻诠释了“一切为了群众”这一群众路线核心价值的实践导向。作为贯穿群众工作全过程的价值旨归，“一切为了群众”既是对需求识别、参与机制、利益协调等治理环节的价值统摄，更是检验社会建设成效的根本标尺。在数字技术深度重塑社会治理形态的当下，智能算法为实现群众福祉最大化提供了重要技术支撑，其核心在于推动公共服务供给模式实现双重改进：首先，从标准化供给向精准化适配转型，传统“一刀切”的服务模式因难以兼顾个体需求差异，常陷入公平与效率失衡的困境，而算法技术可以有效破解这一局限，通过对不同个体需求的深度解析，实现公共资源分配对个体福祉最大化的实现，在保障广泛覆盖的前提下显著提升服务效能。其次，从被动响应向主动预见转变，凭借算法技术强大的数据处理与分析能力，公共服务得以超越被动回应，转向对潜在需求的前瞻性预判与主动性供给。这种基于数据驱动的服务模式，其本质上是追求公平与效率、普惠与精准的辩证统一。它不仅提升了公共服务的质量与效率，全方位、深层次地赋能群众福祉的最大化，更直接转化为人民群众可感知的获得感、幸福感和安全感，使“一切为了群众”的价值理念在技术赋能中得到生动实践。

三、智能算法时代践行群众路线面临的新挑战

尽管智能算法技术为群众路线的创新实践开辟了新路径，但其技术特性与群众工作的价值内核之间仍存在复杂互动。当前，实践中涌现的多重挑战既构成技术赋能的现实约束，也成为推动群众路线升级的逻辑起点。剖析这些张力的深层根源并探寻破解之道，是新时代坚持和发展群众路线的必然要求。

（一）认知窄化：“信息茧房”窄化群众参与深度

美国学者凯斯·桑斯坦提出的“信息茧房”理论，揭示出数字时代个体认知会呈现一种自我强化机制，即当算法依据用户偏好进行信息过滤与内容推送时，个体的信息获取范围会逐渐收缩至围绕兴趣建构的封闭空间，形成认知层面的“自我囚禁”状态。这种信息窄化现象可能会侵蚀社会公共性，削弱群众参与公共事务的深度。从群众主体的认知上看，算法编织的信息网络虽提升了个体信息获取效率，却也在客观上制造了“选择性接触”的认知陷阱。当社会公共议题被切割为碎片化的兴趣标签，问题的本质可能会被简化为算法可计算的偏好数据，群众对公共事务的认知易陷入“局部清晰而整体模糊”的困境，进而导致群众的公共参与停留在浅表层次的情绪表达，难以形成对公共政策的系统性理解。从党员干部的实践上看，技术依赖可能催生“数据理性”对“实践理性”的僭越。一旦治理主体误将算法生成的数据等同于群众真实需求，就会忽视实地调研中面对面交流所带来的情感共鸣。这种“数据替代群众”的认知偏差，使得政策制定可能会停留在统计规律的表面，而无法捕捉藏于日常细节中的民生痛点，也难以感知个体在特定情境下的特殊困境。因此，当治理决策的依据从“与群众坐在一条板凳上”的质性认知转变为数据模型的量化分析，政策的人文温度与现实适应性必然受到削弱。

（二）民意困境：“数字不平等”弱化群众民意表达

数字技术在重塑社会交往范式的同时，也因数字鸿沟和数字霸权形成的“数字不平等”加剧普通民众的“数字性排斥”。一是数字鸿沟接入差异导致数字技术使用分化。近年来，“数字中国”战略推动基础设施覆盖取得突破性进展，但使用分化依旧明显。根据国家统计局数据，截至2024年，我国60岁及以上老年人口已超过3.1亿，占总人口的五分之一，但是，仍有近1.4亿老人用功能机或不会用智能手机上网，1700万视障及超2700万听障人群获取数字资源困难重重。这种使用能力的代际断层与功能区隔，正成为数字时代群众工作面临的新挑战。这种使用分化的深层影响，在一定程度上弱化了民意表达，尤其是使弱势群体处于“失语”状态。二是强势群体占据数字优势会导致“民意失真”。凭借着对数字信息（数据）和算法技术使用上的优势，强势群体通过精准推送、舆论引导，能高效放大符合自身诉求的“声音”，同时选择性压制、歪曲或湮没异质性群众“声音”，从而产生“民意失真”问题。在此过程中形成的所谓“主流民意”可能实际上是强势群体精心筛选和制造的产物，甚至可能成为强势群体策略性引用以巩固其地位、实现自身利益的合法性工具。这种“数字不平等”造成的群众民意表达困境，在一定程度上会弱化群众路线中党群“双向互动”基础，当“民意失语”和“民意失真”并存时，党和政府获取社情民意的渠道就存在结构性缺失，政策供给也面临公平性困境。

（三)技术僭越：“算法黑箱”消解民主决策的底层逻辑

智能算法的深度嵌入正重构社会决策，其内在的“算法黑箱”特性构成对民主决策逻辑的深层次挑战。所谓的“算法黑箱”是指当机器学习算法将数据清洗、特征加权、规则生成等过程封装为非线性运算系统，其决策逻辑便异化为普通公众乃至治理者都难以看透的“代码迷雾”。这种认知壁垒打破了民主决策中过程可追溯、依据可检验、结果可解释的基本要求，使得传统中“从群众中来”的民意采纳机制面临被算法替代的风险。“算法黑箱”的不透明性从三个方面冲击着民主决策的底层逻辑：其一，决策透明度缺失。算法的复杂模型对公众乃至决策者构成认知壁垒，导致决策依据、数据加权逻辑及信息筛选规则高度不透明。这让公众对决策的具体形成过程无从知晓，有效监督机制随之失灵。其二，偏见隐匿与固化。黑箱机制为算法偏见提供了隐匿空间。缺乏透明度的决策过程易系统性固化甚至放大社会既有不平等，如就业筛选算法对特定群体的隐性歧视、公共服务算法中的资源分配偏差等，这些技术化的不公往往被“客观中立”的表象掩盖，且因难以追溯而无法及时矫正。其三，主体性消解与民主异化。算法的自主性使其超越工具范畴，形成相对独立的治理权威，传统决策中“多元主体协商”的平衡状态被打破，技术专家与资本集团凭借算法控制权获得话语优势，普通民众的决策参与权被压缩至“接受或拒绝”的被动选择。

(四）情感疏离：“离身”互动导致党群关系淡化

数字化时代，人们的沟通方式发生了显著变化，“离身”互动的增多正重塑党群之间的情感联结。马克思主义群众史观强调，人民群众是历史的创造者，中国共产党始终将“密切联系群众”作为制胜法宝，习近平总书记指出：“领导干部要深入基层一线，增强同人民群众的感情，学会做群众工作的方法，从基层实践找到解决问题的金钥匙”。然而，当前政务数字化转型中，数字媒介在大幅提升信息传递效率的同时，却难再复刻“面对面”沟通的情感交互功能。当前，技术中介化沟通存在两个明显的不足：一是物理空间隔离削弱情感传递效能，基层调研中的“指尖打卡”、政策宣传的“云端传达”，因缺乏温度感知和非语言信息交流，易形成情感互动的弱化。神经科学研究表明，直接的身体在场能激活镜像神经元系统，促进群体共情产生，而算法驱动的“离身”互动则容易将群众异化为数据符号，导致情感共鸣机制失灵。二是数据化认知偏差加剧理解隔阂，依赖算法模型对群众需求的量化分析，可能忽略其背后的情感诉求与文化语境，导致政策执行出现“数字悬浮”现象。长此以往，党群关系的“鱼水情”将会淡化，也会逐渐背离“人心是最大的政治”的执政理念，唯有不忘身体在场的互动、情感投入的真诚对话，才能筑牢执政根基，实现数字时代群众工作的守正创新。

  算法并非传统群众路线的替代方案，而是通过数据驱动、精准触达等机制实现治理效能升级的创新路径。这一探索不仅拓展了数字技术条件下党群关系研究的理论视野，更为数字时代党的群众工作提供重要警示：需警惕智能算法沦为形式主义的技术载体，确保群众路线在数字化转型中始终坚守“以人民为中心”的价值导向。

（一）算法向善：技术伦理框架下的价值嵌入

  技术工具本身虽具有价值中立属性，但其一旦深度嵌入社会价值体系与群众工作实践，便会因主体的价值偏好与制度环境差异，产生显著的价值偏向。在智能算法时代，群众路线的数字化转型亟需建立与之适配的价值规范体系。算法作为数字治理的核心技术载体，其运行逻辑直接影响资源分配效率、公共服务水平与社会治理效能，因此必须将智能算法应用全面纳入社会主义意识形态框架，通过强化价值引领与伦理规范，确保技术发展既服务于社会公平正义，又彰显人文关怀。因此，构建社会主义核心价值观的算法对齐机制是关键。这要求算法从设计到应用的全周期均以主流价值观为根本遵循，在技术开发源头筑牢意识形态根基，确保其价值取向的正确性。同时，借鉴“三治融合”的社会治理理念构建算法伦理准则，将自治的民主内核、法治的规范约束、德治的价值引领有机统一于算法运行全流程，赋予算法鲜明的社会主义意识形态属性。这种伦理建构既能有效防范算法沦为形式主义工具，助力党在数字时代深化群众路线实践、巩固党群关系，也能推动社会治理向科学化、民主化、高效化方向进阶。

（二）技术优化：算法审查约束下的技术改进

  在智能算法深度嵌入社会治理的背景下，通过技术优化革新群众路线的根本路径在于构建党领导下的算法审查制度，以此作为政治基石，系统推进群众路线的数字化转型：一是在制度支撑层面，通过建立多级联审机制（如技术伦理委员会初审、人大备案审查、公众听证复核），确保算法设计符合“以人民为中心”的导向，防范资本裹挟或技术霸权对公共性的侵蚀。二是在技术实现层面，开发透明可解释的智能决策系统是重要突破口。算法的透明度与可解释性不仅是获取群众信任的基础，更是实现公民知情权、参与权和监督权的技术前提。如在民生政策制定中，通过可视化决策流程呈现公共产品或服务的分配规则，使群众清晰理解资源倾斜的逻辑，从而消解“黑箱”疑虑，增强政策公信力。三是在参与机制方面，构建双向赋能的数字群众工作平台，能够进一步激发群众参与社会治理的主动性，提升群众在数字化治理中的获得感与满意度。通过构建党领导下的算法审查制度、透明化智能决策系统以及数字群众工作平台的协同建设，可以形成“三位一体”的技术优化体系。这一体系既保障了算法应用的科学性与民主性，又推动了群众路线在智能算法时代的创新发展，为技术更好地服务群众提供坚实保障。

（三）虚实融合：线上线下群众工作的并行互补

  智能算法时代的“网上群众路线”既是传统群众路线的延续和发展，也是传统群众工作在新技术条件下的创新实践形式，其共同的目标都是为了切实解决群众问题，维护群众根本利益。因此，在具体的实践中二者不可偏废。一是坚持网络民意和线下民意的双向校准，以最大程度避免网络民意的“失声”和“失真”现象。党员干部既要学会通过各种网络平台了解和倾听各种民意，但也要学会识别哪些是真民意，哪些是伪民意，而检验真伪的重要途径就是放下鼠标，走出办公室，走进群众，亲眼看他们在做什么、亲耳听他们在说什么。经由线上线下的双重信息验证，才能穿透“信息迷雾”，提取出群众真正的民意诉求。二是实施线上问政和线下互动的并行。线上问政的核心优势在于民意获取和民政事务办理的高效性和便捷性，但在实践中也暴露出“重线上反馈、轻线下行动”的困境。这就要求党员干部在重视线上反馈群众问题的同时，更要把时间和精力放在实际问题的解决上。对线上问政的制度考核也不能仅仅流于“回复率”和“投诉率”等，更要聚焦于问题的“办结率”和群众的“好评率”。此外。过于看重线上高效办理，会让群众工作陷入片面追求“效率至上”的无休止状态，一线党员干部也因此承担更大的压力和焦虑，反而不利于干群关系的改善。这时反而需要少强调一点效率、多增加一些线下情感交流与互动，以增进干群之间的相互理解和情感融通。

（四）能力建设：素养提升导向下的数字能力提升

  提升干部与群众双向数字素养，是构建高效政务服务体系、培育健康数字生态的基石。就党员干部而言，亟需强化其算法解释与应用能力。传统培训模式因个体差异、内容滞后等局限，难以满足数字化转型需求。引入专业算法人才参与指导，将理论培训与实践场景相结合，能够帮助干部理解算法运行逻辑，增强数字化认知能力，以及掌握数据处理能力，推动政务决策与执行向数字化、智能化转型。群众数字素养的提升同样重要，针对不同群体的数字能力差异，需实施分层、精准培育策略。对未成年人群体，应联合教育部门将算法伦理纳入《媒介素养教育大纲》，通过编程启蒙课程与虚拟游戏，培养其“算法如何影响信息获取”的元认知能力，同时筑牢价值观防线。对青年群体，重点提升其信息辨识与批判性思维能力，引导理性对待算法推荐，筑牢网络空间理性基础。对老年群体，则以基础数字技能与反诈知识普及为切入点，弥合数字鸿沟。这种基于素养提升的数字能力再生的深层价值，在于构建数字时代的“治理共同体”，通过构建干部与群众双向赋能的数字素养培育体系，确保数字技术更好地服务人民群众。

智能算法浪潮奔涌，并非疏离党群之壑，而为重塑党群血肉联系提供了历史契机。因此，算法时代的群众路线绝非技术工具的简单叠加，而是一场深刻的价值嵌入、技术治理与制度创新的协同演进。唯有将算法的数字逻辑与群众路线的赤诚初心深度融合，方能在数字洪流中保持正确航向，将数字技术切实转化为巩固执政根基、促进社会和谐、实现普惠共享的磅礴力量，最终在新时代生动践行“江山就是人民，人民就是江山”。