伴随着全球信息化的快速发展,大数据已经成为各个国家重要的基础性战略资源。自从实施公安大数据战略以来,各地公安机关在人工智能和警务工作融合的过程中取得了较大的成就。但由于人工智能本身所固有的技术自反性,在实际的公安工作中也产生了规范缺失、数据泄露、责任不明、权力滥用、信息壁垒等风险。本文从人工智能在公安行政执法中的应用及规制出发,结合行政法相关理论,运用案例分析法、文献研究法、实地调查法和比较分析法等研究方法对人工智能在公安行政执法的实践应用中所存在的问题进行探索,旨在对公安行政执法工作中人工智能技术的发展探寻更有效的路径,本文文章逻辑如下:本文首先从人工智能和公安行政执法基本概念切入,对人工智能和公安行政执法的概念及内涵进行阐述,同时列举了人工智能在公安行政执法中的具体应用,包括人工智能通过构建执法智能联动模式和强制执行统一信息平台加强在行政强制中的应用;通过建立流程化案件信息分析系统和相关案件处罚结果对比模型加强在行政处罚中的应用;通过搭建自动化行政许可平台和行政许可智能监管系统加强在行政许可中的应用等。其次是风险分析,本文将人工智能在公安行政执法中存在的风险分为制度风险和技术风险。具体而言,制度层面存在着规范缺失、程序失当、责任不明和权力滥用等风险;技术层面存在着数据泄露、判断偏差、信息壁垒、算法异化等风险。面对人工智能技术应用于公安执法领域带来的风险挑战,应当对其加强预防与约束,以使之更好地发挥其优势效能。最后是优化路径,由于人工智能技术自身存在局限性,在实际应用的过程中也产生了很多风险。对此,基于制度和技术两个层面提出相应的优化路径。在制度层面,应当加强规范化运作的制度模式,具体包括完善立法依据,实现有法可依;补正执法程序,避免程序空置;明晰责任范围,确定归责原则和加强监管机制,防止权力滥用等。在技术层面,应当加强标准化管理的技术约束,具体包括加强数据保护,保障公民权益;优化算法技术,确保执法公正;突破信息壁垒,推动资源共享和限定适用范围,形成人本行政等相应的优化路径。