Comparative evidence on how Gulf Cooperation Council (GCC) states turn artificial intelligence (AI) ambitions into post--New Public Management (post-NPM) outcomes is scarce because most studies examine Western democracies. We analyze constitutional, collective-choice, and operational rules shaping AI uptake in two contrasting GCC members, the United Arab Emirates (UAE) and Kuwait, and whether they foster citizen centricity, collaborative governance, and public value creation. Anchored in Ostrom's Institutional Analysis and Development framework, the study combines a most similar/most different systems design with multiple sources: 62 public documents from 2018--2025, embedded UAE cases (Smart Dubai and MBZUAI), and 39 interviews with officials conducted Aug 2024--May 2025. Dual coding and process tracing connect rule configurations to AI performance. Cross-case analysis identifies four reinforcing mechanisms behind divergent trajectories. In the UAE, concentrated authority, credible sanctions, pro-innovation narratives, and flexible reinvestment rules scale pilots into hundreds of services and sizable recycled savings. In Kuwait, dispersed veto points, exhortative sanctions, cautious discourse, and lapsed AI budgets confine initiatives to pilot mode despite equivalent fiscal resources. The findings refine institutional theory by showing that vertical rule coherence, not wealth, determines AI's public-value yield, and temper post-NPM optimism by revealing that efficiency metrics serve societal goals only when backed by enforceable safeguards. To curb ethics washing and test transferability beyond the GCC, future work should track rule diffusion over time, develop blended legitimacy--efficiency scorecards, and examine how narrative framing shapes citizen consent for data sharing.


翻译:关于海湾合作委员会(GCC)国家如何将人工智能(AI)愿景转化为后新公共管理(post-NPM)成果的比较研究十分匮乏,因为现有研究多聚焦西方民主国家。本文以制度分析与发展框架为理论基础,采用最大相似/最大差异系统设计,通过三重数据源——2018至2025年的62份公开文件、阿联酋嵌入式案例(智慧迪拜与穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)以及2024年8月至2025年5月对官员的39次访谈——对比分析阿联酋与科威特两国在宪法、集体选择及操作层面的规则如何影响人工智能应用,并探究这些规则是否促进公民中心性、协作治理与公共价值创造。通过双重编码与过程追踪,研究将规则配置与人工智能绩效相联结。跨案例分析揭示了导致发展路径分化的四种强化机制:在阿联酋,权力集中、可信制裁、创新导向叙事及灵活再投资规则推动试点项目扩展为数百项服务并实现可观循环储蓄;而在科威特,分散的否决点、劝诫性制裁、审慎话语体系及失效的AI预算使同等财政资源下的项目长期停滞于试点阶段。研究发现深化了制度理论,表明垂直规则一致性(而非财富水平)决定人工智能的公共价值产出,并通过揭示效率指标需以强制保障为前提才能服务社会目标,修正了后新公共管理的过度乐观预期。为遏制伦理粉饰现象并检验结论在GCC之外的普适性,未来研究应追踪规则随时间扩散的路径,开发融合合法性与效率的评估体系,并探讨叙事框架如何影响公民对数据共享的认可度。

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