李燦強 夏志方 丁邡

摘要：具有決策支持功能的“數(shù)字政府”是實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要“抓手”。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于“數(shù)字政府”將顯著提升政府的決策效能。簡要回顧了人工智能的發(fā)展歷程，梳理了人工智能技術(shù)的關(guān)鍵成功因素，然后指出現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)在支撐政府決策過程中存在的主要問題，最后介紹了“數(shù)字政府”的概念，剖析了基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”的決策支持效能和面臨的挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：人工智能數(shù)字政府決策支持

黨的十九大報告作出建設(shè)“數(shù)字中國”的重大戰(zhàn)略部署，“數(shù)字政府”是“數(shù)字中國”的有機組成部分，是對傳統(tǒng)政務(wù)信息化的改革，通過推動技術(shù)融合、業(yè)務(wù)融合、數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和服務(wù)，從而推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，促進實現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會治理精準化、公共服務(wù)高效化。

當前，信息化時代多源的政務(wù)數(shù)據(jù)、復(fù)雜的政府業(yè)務(wù)、迅速傳播的決策信息導(dǎo)致政府決策的難度大幅增加，現(xiàn)有的政務(wù)信息系統(tǒng)難以提供高效的決策支撐。如何提升決策支持能力已經(jīng)成為“數(shù)字政府”建設(shè)中需要解決的突出問題?！秶鴦?wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號）要求“開發(fā)適于政府服務(wù)與決策的人工智能平臺，研制面向開放環(huán)境的決策引擎，在復(fù)雜社會問題研判、政策評估、風(fēng)險預(yù)警、應(yīng)急處置等重大戰(zhàn)略決策方面推廣應(yīng)用?！备鶕?jù)規(guī)劃的任務(wù)要求，基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”應(yīng)能夠高效收集、整理、融合和分析海量政務(wù)數(shù)據(jù)，并自動生成支持政府決策的工作方案，成為提升國家治理能力的重要“抓手”。

一、三大關(guān)鍵成功因素驅(qū)動人工智能技術(shù)快速發(fā)展

人工智能是一門交叉學(xué)科，其最終目標是使得機器能夠?qū)W習(xí)概念、形成抽象、提高性能、生成規(guī)劃、處理隨機事件、具備創(chuàng)造性0，即機器擁有與人類相似甚至超越人類的智能水平。人工智能發(fā)端于1950年艾倫·圖靈提出的測試機器智能水平的“圖靈測試”，作為一門學(xué)科正式誕生于在1956年的達特茅斯會議，在經(jīng)歷了兩輪發(fā)展高潮和低谷后，從20世紀90年代中開始進入第三次發(fā)展高潮，標志性事件包括：1997年IBM的國際象棋機器人深藍戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2006年GEHinton提出深度學(xué)習(xí)算法，2016年，使用深度學(xué)習(xí)算法的谷歌AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石0。目前，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在諸多領(lǐng)域取得了突破，先進算法、強大算力和海量數(shù)據(jù)是三大關(guān)鍵成功因素。

（一）先進算法

深度學(xué)習(xí)是目前人工智能應(yīng)用較廣的算法。早期研究使用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和信號處理技術(shù)，采用僅含單層非線性變換的淺層學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，函數(shù)表示能力有限。而深度學(xué)習(xí)具有多層非線性映射的深層結(jié)構(gòu)，可完成復(fù)雜的函數(shù)逼近;在理論上可獲取分布式表示，可通過逐層學(xué)習(xí)算法獲取輸入數(shù)據(jù)的主要驅(qū)動變量;采用非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練算法，通過生成性訓(xùn)練可避免因函數(shù)表達能力過強而出現(xiàn)過擬合情況0。

（二）強大算力

深度學(xué)習(xí)使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等非線性映射，需要強大的計算能力支撐。早期研究中，單機CPU計算能力有限，限制了算法的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練速度。近年來，一方面GPU、TPU、FPGA等硬件逐漸成熟并推廣應(yīng)用，單機計算能力大大增強;另一方面云計算技術(shù)快速發(fā)展，可按需靈活調(diào)配云資源形成強大計算能力。

（三）海量數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)需要大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成并不斷優(yōu)化有效模型，早期研究中用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)規(guī)模通常較小，限制了模型的優(yōu)化，容易導(dǎo)致過擬合。近年來，隨著信息技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展，全社會信息化水平大幅提高，各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)、社交媒體、移動設(shè)備、傳感設(shè)備等產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，通過采集、傳輸和匯聚，形成海量數(shù)據(jù)集合，可用作深度學(xué)習(xí)的樣本。

二、現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)難以有效支持政府決策

現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)具有決策支持功能，在多個領(lǐng)域、多種場景開展應(yīng)用并發(fā)揮了一定作用，但從整體上仍難以滿足信息化時代支撐政府決策的要求，主要存在三方面問題。

（一）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的技術(shù)機理無法模擬人的決策過程

人的決策過程是綜合考慮各方面因素并結(jié)合個人經(jīng)驗和視野做出決策，這些因素既包括量化數(shù)據(jù)，也包括很多難以量化的信息，例如傳統(tǒng)習(xí)慣、干部水平、社會需求等，個人經(jīng)驗和視野對決策發(fā)揮著不可忽視的作用。而現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的決策支持功能主要是綜合使用數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、知識庫、數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機處理分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，采用全自動或人機交互方式，對于給定的條件，提出決策建議，供政府決策參考，這種技術(shù)機理依賴于量化數(shù)據(jù)，而會忽視難量化因素如傳統(tǒng)習(xí)慣等，難以模擬人的直覺思維，對很多情況可能會缺乏敏銳判斷。

（二）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化難以獲得高層領(lǐng)導(dǎo)直接參與

根據(jù)決策的影響范圍，政府決策分為不同層次，重大決策由高層領(lǐng)導(dǎo)定奪，具體決策由普通工作人員做出，政務(wù)信息系統(tǒng)要想提出高水平?jīng)Q策建議，系統(tǒng)建設(shè)時需要實際決策者深度參與，系統(tǒng)使用時需要根據(jù)實際決策者的決策反饋不斷調(diào)整完善。但在實際工作中，高層領(lǐng)導(dǎo)由于工作繁忙很難深度參與系統(tǒng)建設(shè)，系統(tǒng)建設(shè)主要是政府普通工作人員參與;建成后系統(tǒng)提出的決策建議往往體現(xiàn)的是普通工作人員的決策水平，不符合高層領(lǐng)導(dǎo)的需求，這將導(dǎo)致系統(tǒng)很難得到領(lǐng)導(dǎo)的認可和持續(xù)使用，也就沒有機會進行優(yōu)化升級，陷入惡性循環(huán)，系統(tǒng)逐漸失去生命力。

（三）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)難以獲得決策需要的全部數(shù)據(jù)

政務(wù)信息系統(tǒng)可用數(shù)據(jù)的全面性和準確性直接影響著決策建議的質(zhì)量，而現(xiàn)在政府數(shù)據(jù)共享方面仍然存在問題。一方面，由于同一主體的不同方面數(shù)據(jù)往往由不同政府部門采集、存儲和管理，信息不但分散，還有很多信息項是重復(fù)的，對于共享過程中重復(fù)信息項以哪個部門的數(shù)據(jù)為準，目前沒有形成統(tǒng)一規(guī)則，“一數(shù)一源”未能落實;另一方面，政府部門在提出數(shù)據(jù)需求時往往傾向于越多越好，而沒有真正分析必需的數(shù)據(jù)項是哪幾項，“數(shù)據(jù)需求”難以獲得精準匹配。

三、基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可提升決策支持效能

“數(shù)字政府”是在新技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展情況下政務(wù)信息化的改革方向，引入人工智能技術(shù)后，可以利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，提升決策支持效能，在輔助政府決策方面發(fā)揮更大作用。

（一）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可以模擬人的決策過程

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能，其本質(zhì)是利用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積計算，通過權(quán)值設(shè)置和反饋迭代優(yōu)化計算結(jié)果，訓(xùn)練生成模型，完成對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，并在接收新輸入時進行結(jié)果預(yù)測0。上述過程是在模擬人腦的學(xué)習(xí)過程，因此，從機理上看，基于人工智能的“數(shù)字政府”能夠模擬人的決策過程。對于傳統(tǒng)習(xí)慣、干部水平、社會需求等較難直接量化的因素，可以利用人工智能技術(shù)對與這些因素有關(guān)的其他數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，擴大系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍。

（二）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可以從案例中學(xué)習(xí)高層領(lǐng)導(dǎo)的決策經(jīng)驗

通過政府以往的決策案例，可以了解決策背景、決策指令、決策效果以及有關(guān)部門反應(yīng)、社會輿論等信息，可以分析各個案例的成功決策經(jīng)驗;并且很多決策案例會包含從高層領(lǐng)導(dǎo)到普通工作人員的各層次決策信息，可以分析各層次領(lǐng)導(dǎo)決策的關(guān)注重點。利用人工智能技術(shù)，在系統(tǒng)建設(shè)時可以對以往案例進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，有效彌補高層領(lǐng)導(dǎo)沒有時間深度參與系統(tǒng)建設(shè)的不足，保證系統(tǒng)提出的決策建議具有較高起點;在系統(tǒng)建成后可以根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)的后續(xù)實際決策自動優(yōu)化調(diào)整決策模型，不斷提升決策建議水平，更好地發(fā)揮輔助決策作用。

（三）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”獲取共享數(shù)據(jù)具備更豐富手段

一方面，應(yīng)用人工智能技術(shù)對各類法律法規(guī)、政策文件等進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可確定各數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)源部門，確定本部門負責(zé)的數(shù)據(jù)項清單和需要從其他部門獲取的數(shù)據(jù)項清單;另一方面，應(yīng)用人工智能技術(shù)分析政策要求，實時抓取社會輿論，有助于精準確定本部門所需數(shù)據(jù)項及更新頻率，識別可能的數(shù)據(jù)源部門，通過掃描分析數(shù)據(jù)共享交換平臺上的信息資源目錄確定數(shù)據(jù)源部門以及數(shù)據(jù)獲取方式，生成數(shù)據(jù)共享交換技術(shù)方案。總之，人工智能技術(shù)將對數(shù)據(jù)共享起到促進作用，決策所需數(shù)據(jù)的全面性和準確性將得到顯著改善，從而提升決策建議水平。

四、構(gòu)建基于人工智能技術(shù)“數(shù)字政府”面臨的挑戰(zhàn)和相關(guān)政策建議

（一）面臨的挑戰(zhàn)

1算法“黑盒”挑戰(zhàn)。目前人工智能取得的進展大多是依靠深度學(xué)習(xí)，但是深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種端到端學(xué)習(xí)的“黑盒”算法，不具有可解釋性。深度學(xué)習(xí)采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有著多層隱藏結(jié)構(gòu)，人類目前可以對算法設(shè)定規(guī)則，給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過反復(fù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)形成一個數(shù)據(jù)處理模型，用于解決問題，但是人類無法了解模型內(nèi)部如何進行數(shù)據(jù)處理，不了解輸入層、隱藏層、輸出層之間連接的人工神經(jīng)元具體如何運作，無法預(yù)測輸出的結(jié)果，對人工智能提供錯誤解決方案也缺乏判別手段。而政府行為需要具有公信力，算法邏輯的不可解釋可能導(dǎo)致決策建議的不可解釋，一旦決策失誤，將對政府公信力產(chǎn)生難以估量的影響。

2法律和倫理挑戰(zhàn)。從法律角度，政府的治理原則是依法執(zhí)政，要依法對國家政治、經(jīng)濟和社會等各方面事務(wù)進行管理，而隨著人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中逐步深化應(yīng)用，人工智能算法將會對政府治理帶來難以估量的影響，在現(xiàn)行法律法規(guī)中無法找到相應(yīng)依據(jù)。從行政倫理角度，人類至今所有的行政倫理都要求遵循一個基本原則，即對相對人的權(quán)力行使和決策必須由同樣的人組成的組織決定0。而隨著人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中的應(yīng)用，很多政府決策方案將由人工智能提出，即便最終由人類做出決策，方案也體現(xiàn)了人工智能的意志，一定程度上形成了人工智能對人類行政行為的替代，超出了現(xiàn)有行政倫理范疇。

（二）政策建議

為了推動人工智能技術(shù)在政府領(lǐng)域的應(yīng)用，提出如下政策建議：首先，堅持理念創(chuàng)新引領(lǐng)“數(shù)字政府”建設(shè)，將技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資源、平臺終端與管理手段共融互通;其次，加快人工智能應(yīng)用于“數(shù)字政府”的技術(shù)研究，從程序算法、決策模型、共享數(shù)據(jù)等方面多管齊下，做好技術(shù)準備;第三，通過試點先行的方式，在部分地區(qū)和部門開展先行先試，總結(jié)經(jīng)驗，改進不足，不斷優(yōu)化“數(shù)字政府”的決策功能;第四，加快人工智能相關(guān)立法，從法律法規(guī)、行政倫理等方面做出明確規(guī)定，將人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中的應(yīng)用納入合法范疇。

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（李燦強、夏志方、丁邡，國家信息中心）