唐新華

【關(guān)鍵詞】智能決策;國家治理現(xiàn)代化;人工智能

【DOI】10.19422/j.cnki.ddsj.2020.03.012

2019年10月，黨的十九屆四中全會明確提出，堅持和完善中國特色社會主義制度、推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的總體目標是：到我們黨成立一百年時，在各方面制度更加成熟更加定型上取得明顯成效;到2035年，各方面制度更加完善，基本實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化;到新中國成立一百年時，全面實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化，使中國特色社會主義制度更加鞏固、優(yōu)越性充分展現(xiàn)。

以智能化為代表的新一輪科技革命，為中國治理現(xiàn)代化帶來了巨大歷史機遇和發(fā)展紅利。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，萬物智聯(lián)時代將加速到來，人類將進入智能化社會，國家、社會等治理模式將隨之發(fā)生巨大變革。國家治理中最為關(guān)鍵的要素在于戰(zhàn)略規(guī)劃與科學決策，其焦點在于“決策”。2017年國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）提出，要開發(fā)適于政府服務與決策的人工智能平臺，研制面向開放環(huán)境的決策引擎，在復雜社會問題研判、政策評估、風險預警、應急處置等重大戰(zhàn)略決策方面推廣應用。因此，在智能化時代，如何借助智能革命先進生產(chǎn)力輔助決策、增強智能化管理水平，既是推動國家治理現(xiàn)代化的重要支撐，也是實現(xiàn)國家創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的重要基石，更是一個國家核心競爭力的體現(xiàn)。

智能決策的發(fā)展歷程及新特征

20世紀80年代，美國蘭德公司開發(fā)的ROSIE AI智能系統(tǒng)便已能夠模擬國際行為體在戰(zhàn)爭中的戰(zhàn)略決策，研究人員也可以借助人工智能系統(tǒng)在戰(zhàn)略層面模擬核威懾、經(jīng)濟制裁甚至非對稱沖突。1982年，蘭德公司針對冷戰(zhàn)時期美國、北約與蘇聯(lián)、華約之間的戰(zhàn)略對抗，開發(fā)了戰(zhàn)略評估系統(tǒng)（RAND Strategy Assessment System）。進入21世紀后，戰(zhàn)略演習的常態(tài)化催生了一批戰(zhàn)略演習實驗室的出現(xiàn)，如美國國防大學戰(zhàn)略模擬中心、美國霍普金斯大學戰(zhàn)爭分析實驗室等。美國桑迪亞國家實驗室開發(fā)了基礎(chǔ)設施網(wǎng)絡仿真分析系統(tǒng)ASPEN和ASPEN-EE（ASPEN的升級版），可以評估恐怖分子襲擊美國能源設施對美國經(jīng)濟造成的損失。美國普渡大學國土安全研究所開發(fā)的虛擬國際系統(tǒng)SEAS-VIS已經(jīng)實現(xiàn)對全球62個國家進行建模。美國洛克希德·馬丁公司先進技術(shù)實驗室正在與社會科學家、軍事人員等合作，構(gòu)建可適應不同特大城市的計算模型，從而幫助處理特大城市的政治、軍事、經(jīng)濟、社會、基礎(chǔ)設施等各方面信息。[1]

隨著人工智能技術(shù)、腦機智能、高性能計算、復雜系統(tǒng)理論與建模等快速發(fā)展，智能決策的能力也隨之快速提升，智能決策越來越多地用于戰(zhàn)略領(lǐng)域，并凸顯出一些新的特征。

第一，適應更加復雜的決策需要。隨著類腦智能技術(shù)的發(fā)展和復雜系統(tǒng)理論的進步，美國空軍研究實驗室與IBM公司合作研發(fā)類腦超級計算機，將類腦芯片的實時數(shù)據(jù)采集能力與傳統(tǒng)計算機的符號處理能力相結(jié)合，實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析和處理。洛克希德·馬丁公司研發(fā)的“綜合危機預警系統(tǒng)”（ICEWS），已可以用來監(jiān)視、評估和預測國家與地方的內(nèi)部危機。[2]

第二，實現(xiàn)決策前置。過去決策都是在治理問題出現(xiàn)后再研究制定政策，往往錯過了最佳施政窗口，增加了政策成本。隨著智能決策感知水平的提升，智能決策系統(tǒng)能夠更早地感知到苗頭性、傾向性的治理問題，從而可將決策前置，避免治理問題放大演變。

第三，提升決策速度。美國國防創(chuàng)新單元實驗室（DIUx）預計，量子計算將把預算決策的速度和準確性提高一個數(shù)量級。如今在量化交易中，基于人工智能算法的金融市場高頻交易已經(jīng)非常普遍，尤其在量化對沖基金中，美國文藝復興科技公司智能計算能力已經(jīng)超越人工交易能力。[3]

第四，引入對抗性決策。美國谷歌公司旗下的深度思維（DeepMind）公司開發(fā)出可以進行對抗性決策的智能技術(shù)，使得決策工具不需要通過學習人類經(jīng)驗智慧，而是通過自我對弈在對抗中學習并加速進化，從而實現(xiàn)決策能力的指數(shù)級躍升。在未來智能決策中，為充分體現(xiàn)系統(tǒng)的非線性特性，必然將引入對抗性決策機制來更準確地評估決策效果。

第五，智能決策進入算法時代。智能決策已經(jīng)釋放出巨大效力，并在多領(lǐng)域得以應用。有分析認為，基于特定算法的社交機器人對2016年美國總統(tǒng)大選的網(wǎng)絡輿情產(chǎn)生了重要影響。[4]美國國防部設立了“算法戰(zhàn)跨職能小組”（AWCFT），利用計算機算法和人工智能準確模擬和分析戰(zhàn)爭，全面提升軍事決策的速度和效率。

智能決策與國家治理現(xiàn)代化中的決策議題

治理決策本質(zhì)上要解決的是對多變量復雜系統(tǒng)中決策問題的有效求解。作為決策輔助工具，智能決策在治理決策中的作用主要有四個方面。一是解決決策復雜性。國家治理是一個復雜巨大的系統(tǒng)工程，并時刻處在動態(tài)變化中，不同因素的變化相互影響并呈現(xiàn)出復雜非線性特征。智能決策的應用基于多變量非線性系統(tǒng)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)等手段，為解決復雜性難題創(chuàng)造了條件。二是尋找最優(yōu)決策方案。尋找最優(yōu)決策方案是所有決策的最終目標。智能決策的重要優(yōu)勢在于可以針對不同決策方案的效果進行仿真模擬，并且每個決策方案可根據(jù)不同決策環(huán)境進行模擬計算，這使得決策者可以較好地把握不同政策的影響并進行比較，從而找到特定條件下的最優(yōu)決策方案。三是對決策影響進行評估。智能決策可以對決策實施效果進行復盤，尋找決定性變量和系統(tǒng)性演變過程，并在此過程中不斷提高決策的智能化，從而不斷提升后續(xù)評估的科學性和準確性。四是減少重大決策失誤。重大決策失誤通常是由于在主要矛盾和次要矛盾區(qū)分、短期利益和長期利益權(quán)衡上判斷有誤造成的。利用智能決策工具，可以分析出主要矛盾及其發(fā)展變化軌跡，同時也能較準確地評估出短期利益和長期利益的大小，從而掃清決策迷霧，有效減少重大決策失誤的可能性。具體而言，智能決策在國家治理現(xiàn)代化上的應用體現(xiàn)在以下幾個方面。

一、戰(zhàn)略規(guī)劃與設計

戰(zhàn)略決策中面臨的最大挑戰(zhàn)有兩方面：一是政策路徑探尋。我們所面對的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，通常受到多個變量的相互影響，如何確定戰(zhàn)略方向是決策面臨的關(guān)鍵難題。因此，戰(zhàn)略規(guī)劃與設計的最大挑戰(zhàn)就是找到政策方向。政策方向的選擇在科學試驗中可以模擬測驗，但在社會政策實踐中無法進行原型實驗，因此戰(zhàn)略規(guī)劃與設計的科學性顯得更為重要。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于2017年10月27日啟動了“戰(zhàn)略機制設計基礎(chǔ)”項目，以便對戰(zhàn)略機制進行設計和評估。二是對決策預期效果的評估。最大可能地降低戰(zhàn)略規(guī)劃風險和最大限度地提高決策收益是所有戰(zhàn)略決策追求的終極目標。在國際關(guān)系中，一個國家的政策變化往往對其他國家產(chǎn)生多重影響，即產(chǎn)生復雜的系統(tǒng)效應。在決策過程中，決策者要考慮選擇什么樣的策略方案才能獲得最大收益，決策執(zhí)行過程中需要配套哪些輔助策略才能避免政策慣性效應，哪些因素直接影響決策方案的成敗。在此背景下，如果能夠看清決策實施后的未來圖景，將對人類社會產(chǎn)生深遠影響。

二、風險評估與管理

在政治、經(jīng)濟、社會等各個領(lǐng)域，當今世界的不確定性因素比以往任何時候都更加突出，尤其在國際安全領(lǐng)域，不斷涌現(xiàn)的“黑天鵝”事件給國際社會穩(wěn)定帶來了巨大挑戰(zhàn)。由于風險始終處在不斷演變之中，因此我們需要在復雜的風險管理策略中加強反饋互動，才可以從更長的時間維度觀察到國際格局、國際秩序的調(diào)整與變化。當前，人們對風險評估應用的需求不斷提高，不僅需要知道整體風險態(tài)勢，還需要了解風險態(tài)勢隨時間和空間變化的動態(tài)演化情況。這就要求未來對風險的評估兼具整體性和實時性，尤其是國際問題紛繁復雜且瞬息萬變，更需要采用智能化的風險評估方法跟蹤研究形勢的快速變化。

三、數(shù)字經(jīng)濟的宏觀管理決策

智能化和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加速了數(shù)字經(jīng)濟的到來，深刻改變著社會化大生產(chǎn)中的各個環(huán)節(jié)。一是需求側(cè)智能化感知。在萬物互聯(lián)的情況下，個人和集體的潛在消費都可通過大數(shù)據(jù)分析得到消費需求圖譜，市場運行的消費需求都將更準確地被及時感知。因此，針對需求感知的智能決策有助于提高企業(yè)對市場的敏感性，并將成為未來企業(yè)新的競爭力所在。二是生產(chǎn)制造智能化。生產(chǎn)制造要想更好地滿足個性化需求，需要對設計和實驗的諸多環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，而智能化將有助于提升這一環(huán)節(jié)的效率，打造高質(zhì)量生產(chǎn)模式，即生產(chǎn)部門可精準感知市場需求，按需制造產(chǎn)品。美國信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會發(fā)布的《機器人技術(shù)與生產(chǎn)工作的未來》報告稱，機器人應用將成為生產(chǎn)力增長的關(guān)鍵因素，從而重塑全球供應鏈。[5]三是資源配置智能化。資源配置不平衡一直是市場中的難題，市場“無形的手”和政府的宏觀調(diào)控往往存在一定的滯后性。如何精準及時地優(yōu)化資源配置是宏觀調(diào)控追求的重要目標。智能化可以及時、精準地感知需求側(cè)和資源分布，有效地配置市場資源，避免產(chǎn)能過剩和價格畸形。同時，人力資源的高效匹配也可通過智能化得到提升。四是創(chuàng)新與創(chuàng)造智能化。過去，創(chuàng)新與創(chuàng)造的決定因素是人力、資源等，但在智能化社會，創(chuàng)新與創(chuàng)造的范式發(fā)生根本性改變，創(chuàng)新與創(chuàng)造更多地依賴智能化平臺，即利用創(chuàng)新實驗快速試錯尋求創(chuàng)新發(fā)明亮點。例如，在科學理論方面，依靠人工智能尋找未來理論定理公式;在藥物研發(fā)等方面，利用人工智能和高性能計算機加速試驗，極大縮短研發(fā)周期。五是宏觀經(jīng)濟政策調(diào)控智能化。宏觀經(jīng)濟政策調(diào)控牽一發(fā)而動全身，需要考慮眾多變量和影響，具有極高的復雜非線性特征。針對上述問題，《規(guī)劃》提出建立金融風險智能預警與防控系統(tǒng)。[6]因此，必須統(tǒng)籌兼顧貨幣、利率、匯率、投資等各種變量，以實現(xiàn)政策效力最大化和風險最小化。智能化輔助應用將提前感知決策問題，并充分考慮諸多變量因素，通過復雜的非線性模擬實驗，尋求最優(yōu)政策組合方案，可以極大降低政策滯后性和風險發(fā)生概率。

四、社會治理的政策選擇

社會治理涉及每個公民的利益訴求。由于經(jīng)濟、職業(yè)、宗教、地域、文化、民族、法律等諸多因素相互影響，而且與網(wǎng)絡空間相互交織，社會治理不及時、不到位極易催生社會問題，引發(fā)社會不穩(wěn)定。十九屆四中全會強調(diào)，必須加強和創(chuàng)新社會治理，完善科技支撐的社會治理體系。[7]實現(xiàn)有效社會治理需要重點做好兩個方面的工作，一是社會問題及早感知，二是社會矛盾有效疏導。在社會問題感知預警方面，過去很難感知到社會思潮、民意風向，很多社會矛盾只有爆發(fā)后才能被關(guān)注。隨著社交媒體的廣泛普及，通過智能化分析可及時甚至提前感知社會輿情，從而為社會治理贏得時間窗口。在社會矛盾有效疏導方面，治理方向需符合社情民意，在疏導中逐漸解決問題，關(guān)鍵要在法律制度框架內(nèi)找到切實可行的解決方案，否則將激化社會矛盾。2018年10月，習近平總書記在中共中央政治局第九次集體學習時強調(diào)，要加強人工智能同社會治理的結(jié)合，開發(fā)適用于政府服務和決策的人工智能系統(tǒng)。借助智能化輔助，便可精準找到社會矛盾梳理方向，并根據(jù)不同人群的利益訴求，制定相應政策，打造智慧治理新模式。

智能決策在國家治理現(xiàn)代化建設中的應用框架

國家治理現(xiàn)代化建設進程與人類社會向智能化時代邁進同步展開，國家治理必然要面對“數(shù)字洪流”的沖擊。在此背景下，決策者只有借助智能決策工具，才能在較短的政策時間窗口內(nèi)通過數(shù)據(jù)處理進行科學決策。在國家治理中，包括應急管理、輿情管控、社會治理、城市運營、關(guān)鍵基礎(chǔ)設施保護、數(shù)字金融風險防控、經(jīng)濟宏觀調(diào)控等多個領(lǐng)域，都需要在海量數(shù)據(jù)洪流中尋找最優(yōu)決策方案。因此，智能決策能力的發(fā)展水平直接影響著國家治理現(xiàn)代化建設的質(zhì)量和效率。

通行的決策系統(tǒng)包含環(huán)境感知、案例庫、策略優(yōu)選、效果評估四大部分。決策系統(tǒng)首先要對行為體外部環(huán)境狀態(tài)進行準確感知，客觀評估行為體當前面臨的風險和機遇，并在此基礎(chǔ)上指導行為體做出相應決策。此外，決策系統(tǒng)需要有豐富的決策案例作為支撐，并利用智能分類和相關(guān)性模型，篩選出若干方案組，構(gòu)成當前環(huán)境下的方案集。在決策過程中，人工智能算法可以替代復雜的非線性計算，幫助決策者克服所謂的“選擇恐懼癥”。智能決策就是將之前篩選出的決策方案集導入策略實驗系統(tǒng)中進行仿真模擬，以策略優(yōu)化函數(shù)為依據(jù)，利用人工智能學習算法進行不斷的策略比選，最終由決策效果評估模塊進行評判，選出最優(yōu)策略。至此，決策管理的理論環(huán)節(jié)基本完成。值得注意的是，對于理論上的最優(yōu)決策方案，還需要根據(jù)現(xiàn)實應用效果進行再評估。如果最優(yōu)決策方案實踐效果不理想，則需進一步篩選和優(yōu)化函數(shù)以調(diào)整方案。此外，用于國家治理的智能決策框架還需遵循道德和政治指導方針。[8]