劉 成，李秀峰

（北京師范大學(xué)政府管理學(xué)院,北京100875)

近些年,人工智能技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展,以極強(qiáng)的滲透性迅速嵌入并革新傳統(tǒng)的社會(huì)生態(tài),深刻形塑著人類社會(huì)的方方面面。未來(lái)十五年,人工智能將為美國(guó)、德國(guó)和日本的年增長(zhǎng)率帶來(lái)百分之二的提升［1］,人工智能將成為推動(dòng)全球發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。在此宏觀背景下,國(guó)務(wù)院于2017年印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,明確了中國(guó)新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo),并提出發(fā)展人工智能的重點(diǎn)任務(wù),包括構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系、建設(shè)安全便捷的智能社會(huì)等［2］。與此同時(shí),西方發(fā)達(dá)國(guó)家也不斷推進(jìn)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,比如2018年法國(guó)總統(tǒng)馬克龍宣布法國(guó)人工智能戰(zhàn)略,美國(guó)總統(tǒng)特朗普簽署了《美國(guó)人工智能倡議》等。人工智能時(shí)代的來(lái)臨,不僅有力支撐了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展,也為政府的公共治理提供了新的機(jī)遇。習(xí)近平總書記在2018年10月中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)特別強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)人工智能與社會(huì)治理的結(jié)合,開(kāi)發(fā)適用于政府服務(wù)和決策的人工智能系統(tǒng),加強(qiáng)政務(wù)信息資源整合和公共需求精準(zhǔn)預(yù)測(cè),運(yùn)用人工智能提高公共服務(wù)和社會(huì)治理水平［3］。

管理學(xué)大師赫伯特·西蒙（Herbert A.Simon)認(rèn)為,管理的核心在于決策,而決策的好與壞取決于決策者的信息收集和處理能力［4］。人工智能作為一種新型的數(shù)據(jù)處理技術(shù)集合,其運(yùn)作邏輯是在反復(fù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練下實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí),通過(guò)自主更新、自主升級(jí)和自主適應(yīng),更加精準(zhǔn)地完成模式識(shí)別和預(yù)測(cè)功效,最終實(shí)現(xiàn)客觀數(shù)據(jù)向有用信息的轉(zhuǎn)換。2016年英國(guó)政府發(fā)布的《人工智能:未來(lái)決策的機(jī)遇與影響》報(bào)告指出,組織決策是人工智能發(fā)揮功效的核心領(lǐng)域,能夠促推政府部門更加快速地獲取決策信息、更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)公眾需求、更為全面地提升公共決策的透明度,從而優(yōu)化公共資源配置、提高公共服務(wù)效率。總的來(lái)說(shuō),盡管人工智能對(duì)公共管理的影響是多層次、多方面、多維度的,但其中的核心在于對(duì)公共決策的支撐和重塑。

當(dāng)前,關(guān)于公共決策是否會(huì)受到人工智能的形塑,學(xué)界雖然無(wú)系統(tǒng)論述,但也并無(wú)過(guò)大爭(zhēng)議。在人工智能時(shí)代,人工智能究竟如何從理論和應(yīng)用層面重塑公共決策,公共組織又需如何適應(yīng)這一變革,這是值得關(guān)注和研究的問(wèn)題。因此,本文基于現(xiàn)有的公共決策和人工智能文獻(xiàn),從決策相關(guān)理論出發(fā),對(duì)這些問(wèn)題予以分析討論。

一、公共決策模式轉(zhuǎn)型：從循數(shù)決策到智能決策

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,不僅加速了人類社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,也促推著傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)型決策向新型循數(shù)型決策的革命性轉(zhuǎn)變?；诖髷?shù)據(jù)的循數(shù)決策在很大程度上擺脫了經(jīng)驗(yàn)式?jīng)Q策固有的信息規(guī)模小、數(shù)據(jù)處理能力低、主觀經(jīng)驗(yàn)依賴度高等因素的干擾,短短數(shù)年便成為公共決策領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。在循數(shù)決策的驅(qū)動(dòng)下,公共決策模式具備了更為客觀的理性決策特征,實(shí)質(zhì)性地邁向基于“證據(jù)”的科學(xué)決策階段,很大程度上提升了政府發(fā)現(xiàn)真正的市場(chǎng)需求和社會(huì)需要、保障社會(huì)生產(chǎn)與社會(huì)服務(wù)良性運(yùn)行的能力［5］。

然而,與理想中的“科學(xué)決策”相比,現(xiàn)實(shí)層面的循數(shù)決策依然面臨著諸多制約。面對(duì)以高開(kāi)放性、非結(jié)構(gòu)化和高不確定性問(wèn)題為主的現(xiàn)實(shí)治理情境,基于定量模型的循數(shù)決策往往無(wú)法有效應(yīng)對(duì),更難以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展,僅通過(guò)輔助人類決策的方式來(lái)解決有限的公共決策問(wèn)題。

人工智能技術(shù)的發(fā)展和成熟使得突破循數(shù)決策的短板成為可能。相比循數(shù)決策,通過(guò)海量的數(shù)據(jù)供給訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的自動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)能,人工智能具備與人類認(rèn)知相類似的信息處理機(jī)制,賦予了機(jī)器在公共決策中更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,能夠處理更為復(fù)雜的決策問(wèn)題［6］。從根源上說(shuō),早在1947年,現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)之父阿蘭·麥席森·圖靈（Alan Mathison Turing)便首次提出了人工智能。在歷經(jīng)了萌芽期（1950—1970年代)和發(fā)展期（1980—2000年代)的沉寂之后,2010年以來(lái)進(jìn)入發(fā)展的超越期,標(biāo)志著弱人工智能時(shí)代走向強(qiáng)人工智能時(shí)代［7］。本質(zhì)上,弱人工智能必須依據(jù)一定的規(guī)則和邏輯提前設(shè)定算法程序,僅能處理有明顯規(guī)則且要求充分的決策信息,應(yīng)用場(chǎng)景較為單一和封閉；而強(qiáng)人工智能則是機(jī)器在海量樣本訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,通過(guò)不斷的自升級(jí)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)更為通用和復(fù)雜的功能［8］。在深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)下,機(jī)器具備了像人腦一樣的學(xué)習(xí)模式,進(jìn)一步拓寬了人類的視覺(jué)（計(jì)算機(jī)視覺(jué))、聽(tīng)覺(jué)（語(yǔ)音識(shí)別)、觸覺(jué)（觸覺(jué)傳感器)等數(shù)據(jù)化感知邊界。人工智能是以突破“有限信息”為核心的理性決策。人工智能作為一種信息采集和處理的技術(shù)系統(tǒng),通過(guò)提升機(jī)器獲取和分析數(shù)據(jù)能力,極大地升級(jí)、拓展和完善了循數(shù)決策模型,推動(dòng)著公共決策邁向智能決策時(shí)代。

二、“AI+公共決策”的理論變革

（一)“AI+公共決策”的內(nèi)涵與特征

在回顧循數(shù)決策向智能決策轉(zhuǎn)型的變革邏輯基礎(chǔ)上,本研究擬建構(gòu)基于人工智能技術(shù)集群的“AI+公共決策”的新型決策模式,其內(nèi)涵是以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能設(shè)備等海量數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理平臺(tái)為基礎(chǔ),以智能算法（深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)為核心,以最優(yōu)化決策方案為目標(biāo),建立在消除信息不對(duì)稱之上的自主化、交互化、智能化的決策模式。整體而言,“AI+公共決策”模式的優(yōu)越性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)信息的獲取和分析能力,不僅能夠產(chǎn)生和采集更大規(guī)模和更高質(zhì)量的數(shù)據(jù),同時(shí)數(shù)據(jù)分析能力的提升使得機(jī)器能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘出更豐富的隱含的、前所未知但利于決策的有用信息,并且可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)決策。

按照上述界定,“AI+公共決策”模式具有四個(gè)特征:一是自主性。在海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練（Data Training)的協(xié)同下,機(jī)器學(xué)習(xí)能夠依據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)設(shè)定運(yùn)算程序,進(jìn)行自我計(jì)算,并自建決策模型［9］。二是優(yōu)化性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等具備學(xué)習(xí)能力的算法模型,能夠從海量歷史數(shù)據(jù)中獲取特征模式,用于識(shí)別新環(huán)境下相同或類似特征的物體,并通過(guò)循環(huán)的自學(xué)習(xí)、自升級(jí)、自適應(yīng),持續(xù)提高機(jī)器預(yù)測(cè)能力,有助于擺脫“目標(biāo)—結(jié)果”脫節(jié)的歷史性難題［10］。三是交互性。在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工智能技術(shù)的支撐下,智能決策系統(tǒng)能夠完成人機(jī)交互甚至腦機(jī)交互,能夠更加高效與決策團(tuán)隊(duì)進(jìn)行深度互動(dòng),從而提供更加便捷且人性的決策信息支持服務(wù)。四是集約性。嵌入人工智能的決策系統(tǒng)通過(guò)平臺(tái)化管理,推動(dòng)公共決策模式向“統(tǒng)一規(guī)范、開(kāi)放互聯(lián)、智能互動(dòng)”轉(zhuǎn)型,能夠有效實(shí)現(xiàn)公共決策的集成化和集約化。

（二)“AI+公共決策”的主體與方式

人們通常的邏輯認(rèn)為,決策是人類的獨(dú)有特質(zhì),而決策主體也往往被限定在特定的人群。赫伯特·西蒙打破了這一慣常認(rèn)知,認(rèn)為決策者實(shí)則是一個(gè)信息加工處理系統(tǒng),只要能夠?qū)Q策信息進(jìn)行分析和研判,并做出相應(yīng)決斷的客觀存在均可被視為決策者［11］。在赫伯特·西蒙看來(lái),計(jì)算機(jī)便是具備輔助乃至替代人類決策的物理存在,機(jī)器的硬件設(shè)備相當(dāng)于人類的生理組織,軟件程序則類似于人類的思維過(guò)程和分析策略［12］。隨著人工智能技術(shù)突破式發(fā)展,加之互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新型通訊設(shè)備日趨成熟,以深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器智能（Machine Intelligence)不僅具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集功能,而且其數(shù)據(jù)分析能力也空前提升,使得機(jī)器真正成為超級(jí)信息處理系統(tǒng),進(jìn)而在公共決策中的功用愈加顯著,也逐漸促推公共決策方式的變革。

人工智能驅(qū)動(dòng)公共決策主體角色轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在三個(gè)方面:一是決策主體多元化。人工智能驅(qū)動(dòng)的決策模式不僅實(shí)現(xiàn)了在數(shù)據(jù)信息閉環(huán)任務(wù)中的自主決策,使得機(jī)器自身在決策任務(wù)中扮演越發(fā)重要的角色,同時(shí)通過(guò)人機(jī)智能接口連接不同的決策主體,形成“政府部門—專家學(xué)者—社會(huì)公眾—智能機(jī)器”的協(xié)同決策模式［13］。二是主體職責(zé)明晰化。人工智能依托高性能計(jì)算機(jī)、海量大數(shù)據(jù)和豐富的算法模型,能夠全景且實(shí)時(shí)地追蹤和記錄各決策主體的決策痕跡,并通過(guò)統(tǒng)一的人工智能平臺(tái)完成智能日程提醒、過(guò)程監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)反饋,合理管理決策目標(biāo)和任務(wù)進(jìn)度,從而保證各決策的權(quán)責(zé)清晰明確［14］。三是任務(wù)分配專業(yè)化?！癆I+公共決策”實(shí)質(zhì)是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的決策模式,在人工智能技術(shù)集群的基礎(chǔ)上,對(duì)各決策主體的責(zé)任進(jìn)行不同程度的整合,能夠細(xì)化決策主體間的任務(wù)分配,實(shí)現(xiàn)各司其職,推動(dòng)公共決策的專業(yè)化。

決策主體的角色轉(zhuǎn)變必然會(huì)引致決策方式的變革,凸顯在三個(gè)方面:一是透明化決策。人工智能的嵌入一定程度上清除了政府信息公開(kāi)的技術(shù)障礙,能夠增強(qiáng)政府?dāng)?shù)據(jù)的共享公開(kāi),實(shí)現(xiàn)透明化決策。二是協(xié)同化決策。隨著人工智能的不斷發(fā)展,機(jī)器獲取和分析數(shù)據(jù)的能力顯著提升,促進(jìn)了決策主體間信息不對(duì)稱的消解,有利于消除決策主體之間“信息孤島”和“信息區(qū)隔”現(xiàn)象,進(jìn)而促推公共決策的協(xié)作化。三是個(gè)性化決策。通過(guò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)程序、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等算法系統(tǒng)采集公眾的服務(wù)體驗(yàn)數(shù)據(jù),全方位響應(yīng)公眾需求,在數(shù)據(jù)挖掘和智能預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,自動(dòng)或輔助決策者依據(jù)個(gè)體特征制定差異化、定制化、個(gè)性化的決策方案。

（三)“AI+公共決策”的場(chǎng)景與流程

赫伯特·西蒙的決策科學(xué)將決策分為程序化和非程序化兩種決策場(chǎng)景,前者是常規(guī)性、反復(fù)性的例行決策,能夠通過(guò)一套固定程序應(yīng)對(duì)的決策；后者則是那些未曾頻繁發(fā)生的、較為獨(dú)特、無(wú)規(guī)律可循的決策,但現(xiàn)實(shí)的決策場(chǎng)景往往處于兩者的灰色地帶,有學(xué)者稱其為半程序化決策,是指那些雖然偶有發(fā)生但并非重復(fù)出現(xiàn),仍無(wú)法將其上升至規(guī)律化、程序化操作的決策類別［15］。按照這一區(qū)分,公共決策自然也被劃分為程序化、半程序化和非程序化三種決策場(chǎng)景,而“AI+公共決策”的場(chǎng)景差異主要取決于用以決策的信息或變量被結(jié)構(gòu)化的多少和好壞,結(jié)構(gòu)化程度越高越偏向于程序化場(chǎng)景,人工智能發(fā)揮的效用也越大。

依據(jù)上述分析,“AI+公共決策”同樣劃分為三種決策場(chǎng)景:場(chǎng)景一:“機(jī)器自動(dòng)決策”。對(duì)于信息化和數(shù)據(jù)化程度較高以及所需決策信息能夠形成閉環(huán)的公共決策任務(wù),人工智能可以從輸入的信息中進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別特征模式,進(jìn)而做出自動(dòng)決策,例如全國(guó)不少城市推動(dòng)“AI自助審批機(jī)”就實(shí)現(xiàn)了受理、審批、發(fā)證等工作由“人工”向“機(jī)器”的智能化轉(zhuǎn)變。場(chǎng)景二:“人機(jī)合智決策”。通常來(lái)說(shuō),半結(jié)構(gòu)化決策占據(jù)了公共決策場(chǎng)景的絕大多數(shù),人工智能在其中扮演著輔助人類決策的功能,通過(guò)反復(fù)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,不斷升級(jí)和優(yōu)化機(jī)器的預(yù)測(cè)能力,為決策者提供越來(lái)越精準(zhǔn)的決策信息。場(chǎng)景三:“價(jià)值判斷決策”。當(dāng)數(shù)據(jù)化程度較低,或是決策目標(biāo)和結(jié)果沒(méi)有“最優(yōu)解”,尤其是涉及倫理道德、法律習(xí)俗及意識(shí)形態(tài)等強(qiáng)價(jià)值導(dǎo)向的決策問(wèn)題時(shí),人工智能可以發(fā)揮功效的余地便極為有限,依然需要決策者根據(jù)自身的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策,例如國(guó)家未來(lái)的戰(zhàn)略規(guī)劃很大程度上受到國(guó)家政體和意識(shí)形態(tài)的影響,而非理性的智能計(jì)算。

決策場(chǎng)景差異使得基于“信息輸入——信息處理——決策輸出”決策環(huán)的運(yùn)行機(jī)制變得極為不同,進(jìn)而催生出相應(yīng)的決策流程:一是基于信息閉環(huán)的全自動(dòng)決策。在信息能夠完全以數(shù)據(jù)化樣態(tài)形成信息閉環(huán)的決策領(lǐng)域,機(jī)器能夠自主進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和處理,進(jìn)而自動(dòng)輸出決策結(jié)果,并能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)機(jī)制不斷提高決策精準(zhǔn)性。二是基于人機(jī)交互的分工式?jīng)Q策。由于非結(jié)構(gòu)化決策場(chǎng)景的不確定性使得決策信息難以形成閉環(huán),這既需要人類決策者肩負(fù)起認(rèn)定決策問(wèn)題,并以特定的形式最大化地輸入決策信息,也需要在可視化數(shù)據(jù)結(jié)果的基礎(chǔ)上,根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求最終形成科學(xué)的決策方案,而機(jī)器則扮演信息處理的輔助性角色。三是“機(jī)器失靈”下的經(jīng)驗(yàn)型決策。當(dāng)前的人工智能依然處于強(qiáng)人工智能時(shí)代的初級(jí)階段,這就使得當(dāng)面臨的社會(huì)問(wèn)題達(dá)到一定程度的復(fù)雜性和不確定性時(shí),人工智能往往難以將這些決策問(wèn)題進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,進(jìn)而出現(xiàn)“機(jī)器失靈”,因此依然需要人類決策者憑借個(gè)體權(quán)威和主觀經(jīng)驗(yàn)完成既定決策任務(wù)。

三、“AI+公共決策”的系統(tǒng)要素

人工智能作為一種新型的嵌入性信息技術(shù),究竟如何實(shí)現(xiàn)公共決策的智能化轉(zhuǎn)型?針對(duì)這一問(wèn)題,需要引入系統(tǒng)要素這一概念進(jìn)行全面解析。從智能公共決策來(lái)說(shuō),系統(tǒng)要素指的是構(gòu)成“AI+公共決策”不可或缺的基本單元,彼此之間既相互關(guān)聯(lián)又相對(duì)獨(dú)立,按特定規(guī)則有機(jī)連接成一定的結(jié)構(gòu),決定著智能公共決策的發(fā)展和成效?！癆I+公共決策”模式的應(yīng)用特性決定了其系統(tǒng)要素不只是某項(xiàng)單一的技術(shù),而是一個(gè)以算力、算法和數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),綜合了軟硬件支撐設(shè)備、數(shù)據(jù)感知和管理、智能分析和可視化展示等要素的新型生態(tài)系統(tǒng)。

（一)智能決策支撐系統(tǒng)

信息是個(gè)體與組織決策的前提,政府必須要掌握大量重要的信息,才能開(kāi)展有效的決策和治理活動(dòng)［16］。在人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下,以采集數(shù)據(jù)為主要功能的智能支持系統(tǒng)的運(yùn)行效率得以大幅提高,嵌入人工智能的決策支持系統(tǒng)不僅能夠更廣泛、更高速、更全面地從物理和虛擬世界采集數(shù)據(jù),同時(shí)也增強(qiáng)了各類數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)能力。可見(jiàn),人工智能技術(shù)顯著地拓寬了公共決策的信息來(lái)源廣度和精度,成為智能公共決策得以推進(jìn)的基礎(chǔ)支撐。

智能決策支撐系統(tǒng)通常由兩大子系統(tǒng)組成:一是智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集包括物理感知數(shù)據(jù)、社會(huì)感知數(shù)據(jù)以及公共數(shù)據(jù)等。物理感知數(shù)據(jù)主要采集來(lái)自散布在各處的智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、城市監(jiān)控設(shè)備以及地理信息系統(tǒng)等物理要件的海量數(shù)據(jù)；社會(huì)感知數(shù)據(jù)主要是獲取來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)手機(jī)終端、網(wǎng)站瀏覽、空間定位、社交媒體等社會(huì)個(gè)體屬性數(shù)據(jù)；公共數(shù)據(jù)主要是涉及政府部門內(nèi)部運(yùn)行和社會(huì)統(tǒng)計(jì)的巨量數(shù)據(jù)。二是智能云存儲(chǔ)系統(tǒng)。通過(guò)云計(jì)算、區(qū)塊鏈、5G通訊等技術(shù)保障大量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)存儲(chǔ),能夠?qū)⒋罅繑?shù)據(jù)信息存儲(chǔ)到后端不同的物理節(jié)點(diǎn)之上,進(jìn)行智能傳輸、智能存儲(chǔ)和智能調(diào)用,實(shí)現(xiàn)“人、地、物、事、組織”的全要素?cái)?shù)據(jù)管理及互聯(lián)互通互動(dòng)。

（二)智能決策處理系統(tǒng)

在信息采集完成后,決策實(shí)質(zhì)上變成了處理信息的過(guò)程,可以說(shuō),多大程度上能夠?qū)⒘闼榈男畔⑥D(zhuǎn)化成有意義的決策信息,直接決定著公共決策的績(jī)效水平。在這一環(huán)節(jié),嵌入人工智能技術(shù)的智能決策處理系統(tǒng)能夠有效地賦能決策信息的協(xié)同共享和智能分析,進(jìn)而提升公共決策質(zhì)量。其一,人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)整合平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)非同源數(shù)據(jù)的協(xié)同共享,以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理,很大程度上突破了數(shù)據(jù)共享難、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異大的技術(shù)難題,有利于消解當(dāng)前公共決策面臨的部門壁壘和信息孤島現(xiàn)象,推動(dòng)高質(zhì)量的協(xié)同化決策。其二,人工智能利用基于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法,通過(guò)每次數(shù)據(jù)集迭代優(yōu)化模型的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練模型,逐漸達(dá)到最優(yōu)的模型設(shè)定［17］,這一優(yōu)勢(shì)能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)意義的客觀數(shù)據(jù)向有用決策信息的不斷優(yōu)化與持續(xù)轉(zhuǎn)換,有效地解決信息爆炸時(shí)代下人類決策者注意力有限、數(shù)據(jù)處理能力低效等缺陷。

一般而言,智能數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)由三大子系統(tǒng)構(gòu)成:一是智能數(shù)據(jù)整合平臺(tái)。數(shù)據(jù)整合平臺(tái)是通過(guò)建立智能數(shù)據(jù)云平臺(tái)系統(tǒng)地管理分散數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)各子數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)同步,有效鏈接包括基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)庫(kù)、地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)、人類行為數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)子系統(tǒng)在內(nèi)的數(shù)據(jù)資源。例如,在智能城市建設(shè)中,基于新型信息通訊技術(shù)與創(chuàng)新2.0的eGBCP功能模型構(gòu)建城市綜合智能數(shù)據(jù)平臺(tái),將公共服務(wù)、政府、企業(yè)、公眾的數(shù)據(jù)信息整合在統(tǒng)一的云計(jì)算平臺(tái),有力促進(jìn)了決策信息的協(xié)同共享［18］。二是智能數(shù)據(jù)質(zhì)控系統(tǒng)。由于用以決策的數(shù)據(jù)往往具有很大的異質(zhì)性,不僅數(shù)據(jù)內(nèi)容的完整性和時(shí)效性差異巨大,而且數(shù)據(jù)類型的規(guī)范性和結(jié)構(gòu)化程度也不相同,使得數(shù)據(jù)質(zhì)控顯得尤為重要。智能數(shù)據(jù)質(zhì)控系統(tǒng)能夠按照既定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)輸入機(jī)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、診斷、標(biāo)簽化、結(jié)構(gòu)化等一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程,為后期的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供輔助支持。三是智能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。人工智能驅(qū)動(dòng)的決策分析系統(tǒng)能夠基于關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)分析、趨勢(shì)分析實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有決策數(shù)據(jù)的再挖掘,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)決策信息的有用性轉(zhuǎn)化。目前,嵌入人工智能的決策分析系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在公共決策之中,例如通過(guò)檢索和收集天氣預(yù)報(bào)中的實(shí)時(shí)天氣信息,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),能有效提升灌溉用水需求的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,為政府部門合理安排灌溉水資源提供科學(xué)支撐［19］。

（三)智能決策應(yīng)用系統(tǒng)

最頂層的決策應(yīng)用系統(tǒng)直接表征了組織決策者或用戶對(duì)智能決策系統(tǒng)的實(shí)際使用。在原有循數(shù)決策模式達(dá)到的數(shù)據(jù)化和平臺(tái)化應(yīng)用基礎(chǔ)上,由人工智能驅(qū)動(dòng)的智能決策應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更為高效的人機(jī)交互,不僅能夠自動(dòng)處理結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題,還能以多維互動(dòng)的方式協(xié)助人類決策者認(rèn)定決策目標(biāo)和環(huán)境約束,產(chǎn)生決策方案的同時(shí),對(duì)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),進(jìn)而輔助決策者處理半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題。

嵌入智能算法的決策應(yīng)用系統(tǒng)通常包括如下子系統(tǒng):一是智能人機(jī)交互系統(tǒng)。通過(guò)嵌入自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工智能技術(shù),智能人機(jī)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了智能語(yǔ)音識(shí)別、臉部表情識(shí)別、行為識(shí)別等,能夠與用戶進(jìn)行深度溝通交流,自動(dòng)抓取所需要的關(guān)鍵信息和問(wèn)題,在模型庫(kù)和知識(shí)庫(kù)中搜索解決方案,并實(shí)時(shí)地予以可視化展示,進(jìn)而更便捷、高效地為組織決策者提供決策信息支持。二是智能機(jī)器人。人工智能極大地提升了機(jī)器的環(huán)境適應(yīng)性,能夠精準(zhǔn)地進(jìn)行視覺(jué)感知、語(yǔ)義理解和智能觸覺(jué),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行自動(dòng)決策,將人類從枯燥的反復(fù)性決策任務(wù)中解脫出來(lái)。

四、“AI+公共決策”的行動(dòng)策略

近些年,人工智能不斷嵌入政府治理和公共決策之中,并且在一些重點(diǎn)公共決策領(lǐng)域,人工智能驅(qū)動(dòng)的決策體系發(fā)揮著舉足輕重的作用。比如,2016年杭州市政府通過(guò)引進(jìn)嵌入人工智能技術(shù)的“城市大腦”云平臺(tái),在實(shí)時(shí)采集并系統(tǒng)整合散布在城市的攝像設(shè)備、車輛定位信息和GPS數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)發(fā)揮智能處理系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能,使得杭州市中心的交通效率提高了3%至5%,部分路段的效率甚至提高了11%以上［20］,有效緩解了當(dāng)?shù)氐慕煌〒矶卢F(xiàn)象。再比如,深圳市公安局龍崗分局建成龍崗智慧警務(wù)云平臺(tái),通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的海量數(shù)據(jù)分析和快速檢索能力,實(shí)現(xiàn)了個(gè)人身份、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別和WIFI等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)檢索和分析,有效提升了民警辦案效率［21］。又比如,天津市建立的“政務(wù)一網(wǎng)通”政務(wù)服務(wù)平臺(tái),依托人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)智能“無(wú)人審批”,能夠自主獲取、對(duì)比和審核申請(qǐng)人的背景信息和申請(qǐng)資質(zhì),并自動(dòng)出具證件、證照、證書、批文、證明等,在提升政務(wù)服務(wù)效率的同時(shí),營(yíng)造公開(kāi)透明的營(yíng)商環(huán)境［22］。

然而值得注意的是,人工智能同互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)一樣,其本身并無(wú)“好”與“壞”之別,但利用不當(dāng)也會(huì)使其從“萬(wàn)能藥”變?yōu)椤昂樗瞳F”。除了要在組織支持、資源投入、決策理念、團(tuán)隊(duì)建設(shè)等方面推進(jìn)智能公共決策模式建設(shè),充分發(fā)揮人工智能驅(qū)動(dòng)公共決策自主化、集約化和智能化轉(zhuǎn)型,也亟須識(shí)別其應(yīng)用邊界和法律約束,最大化規(guī)避可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、算法歧視、倫理侵犯以及霸權(quán)主義等負(fù)面效應(yīng)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。在具體的行動(dòng)策略上,應(yīng)從組織、技術(shù)、應(yīng)用和法律四個(gè)層面系統(tǒng)推進(jìn)“AI+公共決策”模式。

第一,在組織層面建立智能公共決策的組織體系。一是推進(jìn)智能公共決策的頂層設(shè)計(jì),公共決策模式轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)是“一把手工程”,需要政府高層決策者牽頭和推動(dòng),智能公共決策模式的建設(shè)更加離不開(kāi)政府高層領(lǐng)導(dǎo)的高度重視和積極部署。二是加快智能公共決策隊(duì)伍建設(shè),尤其可以借鑒大型企業(yè)實(shí)行的首席數(shù)據(jù)官、首席信息官制度,統(tǒng)一部署和規(guī)劃智能公共決策轉(zhuǎn)型,系統(tǒng)地推動(dòng)跨部門、跨行業(yè)、跨地域的協(xié)同共建,逐步形成以政府為中心的智能公共決策生態(tài)系統(tǒng),全方位提升政府的智能決策能力。三是營(yíng)造智能公共決策的組織文化,轉(zhuǎn)變由政治精英、智庫(kù)專家主導(dǎo)的傳統(tǒng)決策理念,充分認(rèn)識(shí)人工智能等新型信息技術(shù)在公共決策中的地位和作用,形成智能驅(qū)動(dòng)決策的組織氛圍。

第二,在技術(shù)層面加快智能設(shè)備和技術(shù)的建設(shè)和研發(fā)。一是加速提升智能支撐設(shè)施建設(shè),要充分認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)算力在智能決策系統(tǒng)中的保障地位,應(yīng)建設(shè)具備高性能的計(jì)算機(jī)設(shè)備,切實(shí)提升機(jī)器的運(yùn)算速率,保證智能決策系統(tǒng)的平穩(wěn)高速運(yùn)行。二是打破政府間的“數(shù)據(jù)煙囪”和“信息孤島”問(wèn)題,積極推動(dòng)政務(wù)信息資源整合,擴(kuò)展數(shù)據(jù)共享范圍,為智能決策系統(tǒng)提供持續(xù)、穩(wěn)定、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐,提升智能公共決策的效益和效率。三是研發(fā)智能公共決策的專用系統(tǒng),為應(yīng)對(duì)公共決策領(lǐng)域和行業(yè)的差異性,在保證算法安全、公平、合理、無(wú)害的基礎(chǔ)上,可依條件探索和應(yīng)用特定情境下的專用智能系統(tǒng),從而提高智能決策系統(tǒng)的適用性,進(jìn)一步促進(jìn)公共決策的智能化。

第三,在應(yīng)用層面明確人工智能嵌入公共決策的邊界和范圍。一是大力發(fā)揮程式化決策任務(wù)中機(jī)器的自主決策效能,將人類決策者從重復(fù)性和結(jié)構(gòu)化事務(wù)中解放出來(lái),并通過(guò)不斷優(yōu)化升級(jí)算法模型提升機(jī)器決策的環(huán)境適應(yīng)能力,有效地降低行政成本、提高運(yùn)行效率。二是利用深度學(xué)習(xí)的識(shí)別和預(yù)測(cè)功能,充分發(fā)揮人工智能采集和處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)在信息爆炸時(shí)代人類信息處理能力低效的問(wèn)題,賦能和輔助政府決策者進(jìn)行實(shí)時(shí)決策、高效決策和智能決策,保證公共決策的實(shí)效性和精準(zhǔn)性。三是確保人類始終能夠控制和監(jiān)督智能系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程。尤其是涉及重大戰(zhàn)略或是決策風(fēng)險(xiǎn)較高的非標(biāo)準(zhǔn)化、綜合性決策問(wèn)題時(shí),要嚴(yán)格監(jiān)督和控制智能決策系統(tǒng)的決策和執(zhí)行過(guò)程,保障公共決策不嚴(yán)重偏離決策目標(biāo)甚至違背公共價(jià)值。

第四,在法律層面推動(dòng)智能公共決策的發(fā)展。一是確保智能公共決策全方位服務(wù)于社會(huì)福祉,最大化公共利益,而非威脅甚至毀滅人類文明,比如美國(guó)政府就在2016年發(fā)布了《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》,在初始設(shè)計(jì)階段就要從技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、審查層面保證人工智能系統(tǒng)和算法的可控、安全和透明［23］。二是規(guī)避算法嵌入公共決策的技術(shù)異化風(fēng)險(xiǎn)。智能算法的技術(shù)優(yōu)勢(shì)形成的結(jié)構(gòu)性壁壘,逐漸超越了單純的工具化屬性,開(kāi)始扮演實(shí)質(zhì)性的利益分配角色,但其固有的“算法黑箱”不僅會(huì)引致程序缺失,也極易形成公權(quán)力與技術(shù)寡頭的利益合謀,進(jìn)而導(dǎo)致決策公信力受損以及技術(shù)霸權(quán)主義等新問(wèn)題［24］,因此如何避免算法異化是未來(lái)智能公共決策推進(jìn)中的核心議題。三是制定智能公共決策的責(zé)任歸屬和問(wèn)責(zé)機(jī)制。智能決策系統(tǒng)逐漸成為公共利益分配的重要參與主體,為保證公共決策權(quán)力的合法、規(guī)范行使,應(yīng)盡快出臺(tái)相關(guān)規(guī)定,明確智能公共決策的問(wèn)責(zé)主體、問(wèn)責(zé)標(biāo)準(zhǔn)和問(wèn)責(zé)方式,以及應(yīng)對(duì)決策失敗的補(bǔ)救程序,特別要考慮是否以及如何給予智能決策系統(tǒng)獨(dú)立的法律人格［25］。

結(jié) 語(yǔ)

雖然我們現(xiàn)在依然處于人工智能發(fā)展的初級(jí)階段,但其超凡的技術(shù)滲透性已然開(kāi)始建構(gòu)公共決策的智能圖景。面對(duì)高度不確定和復(fù)雜性的治理情境,人工智能的有機(jī)嵌入必將成為公共決策模式適時(shí)革新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力,助推公共決策的科學(xué)化、協(xié)同化、高效化和智能化轉(zhuǎn)型。更可預(yù)期的是,人工智能技術(shù)的發(fā)展絕不會(huì)止步當(dāng)下,逐漸步入強(qiáng)人工智能甚至超人工智能階段僅是時(shí)間問(wèn)題,因此如何立足當(dāng)下布局長(zhǎng)遠(yuǎn)理應(yīng)成為構(gòu)建智能公共決策模式的重要考量維度。誠(chéng)然,如同人類歷史所經(jīng)歷的數(shù)次技術(shù)革命一樣,信息技術(shù)的精進(jìn)往往表現(xiàn)出雙重效應(yīng),也會(huì)因其內(nèi)在限度和利益糾葛而在現(xiàn)實(shí)公共場(chǎng)景中發(fā)生諸多風(fēng)險(xiǎn)。也就是說(shuō),任何階段都要在肯定人工智能技術(shù)賦能的基礎(chǔ)上,理性客觀地看待智能嵌入可能引發(fā)的衍生風(fēng)險(xiǎn)甚至毀滅性威脅,不僅要從技術(shù)和法律等應(yīng)用層面規(guī)避人工智能嵌入被利益集團(tuán)所裹挾以及對(duì)公共資源的偏向性分配等潛在危機(jī),更有必要全面審視人工智能之于政治文明乃至整個(gè)人類社會(huì)可能的“毀滅效應(yīng)”,從宏觀的哲學(xué)和歷史層面看待人工智能與公共決策的深層關(guān)系。唯有如此,才能促進(jìn)人工智能、文明演化和公共社會(huì)的有機(jī)融合與和諧共處,不斷滿足人類對(duì)美好生活的向往和追求。