人工智能化簡(jiǎn)決策復(fù)雜性

 

　　最初，“敏捷治理”的提出借鑒了計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)中“敏捷方法”的概念，主要是為了高效精準(zhǔn)地回應(yīng)數(shù)字時(shí)代高度復(fù)雜的公共問題，它強(qiáng)調(diào)在不犧牲治理有效性的前提下盡快決策、盡早行動(dòng)。敏捷治理并不依賴一套長(zhǎng)期的規(guī)劃，而是主張?jiān)谏鐣?huì)的快速發(fā)展中持續(xù)地追蹤和分析那些重要的變化，并為適應(yīng)這些變化不斷微調(diào)政策。顯然，這種治理模式不可能由傳統(tǒng)的官僚制組織實(shí)現(xiàn)，而是需要借助人工智能的幫助，在更具彈性的組織形態(tài)中實(shí)現(xiàn)。敏捷治理之所以能夠快速地回應(yīng)復(fù)雜問題，主要是因?yàn)槿斯ぶ悄軜O大地化簡(jiǎn)了決策復(fù)雜性，將多數(shù)公共事務(wù)還原為“運(yùn)算”問題，從而利用卓越的算力快速篩選出幾種具有優(yōu)勢(shì)的方案供決策者參考。這種“還原”基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)社會(huì)各方面信息的收集、分類和預(yù)測(cè)，而大數(shù)據(jù)之所以能夠做到這一點(diǎn)，憑借的則是計(jì)算機(jī)和傳感器的微型化以及高密度分布。由此可見，萬物數(shù)字化是敏捷治理實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。

 

　　數(shù)字化是現(xiàn)時(shí)代的根本現(xiàn)象之一。實(shí)在界（Real）的事物不斷被儲(chǔ)存為虛擬世界中的一組由“0”和“1”構(gòu)成的數(shù)據(jù)，人工智能正是通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的排列和組合，形構(gòu)出了一個(gè)數(shù)字化的世界圖像。但是，僅靠數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行組合（或聯(lián)想）的人工智能，尚無法與真正的人類創(chuàng)造力相媲美，在能夠提出改變既定思維框架的新問題、新方法之前，人工智能都很難被當(dāng)作一個(gè)可靠的治理主體來對(duì)待。從當(dāng)下幾種主流算法的發(fā)展趨勢(shì)看，機(jī)器所展現(xiàn)出的“智慧”其本質(zhì)是數(shù)據(jù)支撐下的運(yùn)算能力，只能用于解決有限的、程序化的和確定的問題?？此迫斯ぶ悄芟蛎總€(gè)人推送了許多建議，但這背后都指向某種同質(zhì)化的生活方式。因?yàn)?，人工智能給出的建議是針對(duì)既有的公共利益進(jìn)行的配給（allocate），而不是針對(duì)社會(huì)合作生產(chǎn)體系進(jìn)行的分配（distribute），它只考慮當(dāng)下的存量博弈，不考慮未來的增量預(yù)期。在人工智能的算法邏輯中，不存在作為時(shí)間分叉的“未來”，而是只有作為預(yù)定后繼的“下一步”，所以智能時(shí)代多向度生活只是一種虛假的自由。當(dāng)人工智能可以以遠(yuǎn)低于人類的錯(cuò)誤率和耗時(shí)完成絕大多數(shù)重復(fù)性決策任務(wù)時(shí)，崇尚理性的公共部門沒有理由拒絕算法的建議，這極有可能導(dǎo)致一些重要的選項(xiàng)被遮蔽，使決策者始終只能看到算法“過濾”后的可能性。

 

　　敏捷治理隱含民粹風(fēng)險(xiǎn)

 

　　工業(yè)化與資本主義共同塑造了一個(gè)崇拜效率的時(shí)代，“高效”幾乎成了現(xiàn)代社會(huì)理性的代名詞，經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科也紛紛將“效率”作為核心價(jià)值。但公共管理不同，在“西沃之爭(zhēng)”后的公共管理學(xué)科內(nèi)部基本形成了共識(shí)，即“效率”僅僅是公共部門需要追求的眾多價(jià)值之一。即便是在最崇尚效率的“新公共管理”運(yùn)動(dòng)中，“效率”在行政倫理中的優(yōu)先性也并不突出，在多數(shù)情境下，“公平”“自由”“包容”等價(jià)值的排序都要優(yōu)先于“效率”。然而，這一傳統(tǒng)可能會(huì)在人工智能介入公共治理之后終結(jié)。在行政組織與人工智能深度結(jié)合的敏捷治理中，社會(huì)的全面數(shù)字化不僅讓治理偏好更靈敏、更快捷，也偏好追求更多、更大福祉的政策方案。算法的效率追求會(huì)放大功利主義價(jià)值權(quán)重，使公共行政偏離原本的目標(biāo)。此時(shí)的“效率”已經(jīng)不再是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有價(jià)值目的的一種方式，而是成為行政目的本身和人們崇拜的對(duì)象，這意味著“效率”被算法賦予新的價(jià)值，而公共管理則會(huì)隨之出現(xiàn)令人擔(dān)憂的企業(yè)管理化傾向。

 

　　政府朝向敏捷治理的努力，會(huì)自然地產(chǎn)生對(duì)社會(huì)諸領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)字化建構(gòu)的要求，唯此公共部門才能運(yùn)用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練一套成熟穩(wěn)定的算法用以公共決策。然而，對(duì)社會(huì)的數(shù)字化可能抑制創(chuàng)新、催生民粹。具體來說，在人工智能看來，大多數(shù)人類的創(chuàng)新行為本質(zhì)上就是一組“異常數(shù)據(jù)”，在創(chuàng)新的試錯(cuò)期會(huì)被人工智能當(dāng)作破壞社會(huì)秩序的“病癥”加以消除。此外，敏捷治理還有可能與民粹主義結(jié)合，加劇政治極化和社會(huì)撕裂。這是因?yàn)?，敏捷治理相較傳統(tǒng)的政府與行業(yè)協(xié)會(huì)共同加強(qiáng)監(jiān)管的協(xié)同治理而言，其優(yōu)勢(shì)在于敏捷治理可以更有效地回應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境的變化，通過迭代創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。因而，敏捷治理要求治理行動(dòng)者在盡可能短的流程內(nèi)獲得授權(quán)，從減少政策推進(jìn)受阻的角度來看，那些令多數(shù)群體福利上升且不向少數(shù)群體作出讓步或妥協(xié)的公共政策會(huì)有更大的概率獲得最高“支持率”（但這些方案顯然不是最公正的），即出現(xiàn)敏捷治理導(dǎo)致政策討好共同體內(nèi)部的“永恒多數(shù)”群體，進(jìn)而使政策出現(xiàn)民粹化轉(zhuǎn)向問題。

 

　　此外，傳統(tǒng)治理主體在“敏捷治理”的外衣下，有可能憑借人工智能提供的信息優(yōu)勢(shì)制定歧視性政策。這種歧視的本質(zhì)，即基于統(tǒng)計(jì)意義上的“過去”來預(yù)測(cè)社會(huì)意義上的“未來”，從而有針對(duì)性地開展預(yù)防性治理行動(dòng)。這種統(tǒng)計(jì)意義上的“過去”正是每天我們上傳到大數(shù)據(jù)云端的“信息”，在數(shù)字世界中，一切事物（事件）都被認(rèn)為是應(yīng)當(dāng)如實(shí)記錄的資源，治理系統(tǒng)的靈敏和準(zhǔn)確也依賴于對(duì)社會(huì)系統(tǒng)中每個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期詳盡的記錄、歸類和分析。然而對(duì)于人工智能應(yīng)在多長(zhǎng)時(shí)間之后以及如何“遺忘”那些它掌握的數(shù)據(jù)，算法工程師們并沒有形成共識(shí)，這直接導(dǎo)致基于人工智能的敏捷治理變得缺乏包容性，甚至在某些情況下會(huì)對(duì)一部分群體（如具有較高重復(fù)犯罪概率的人群）采用有罪推定前提下的預(yù)防式治理。因此，對(duì)于數(shù)字時(shí)代的治理者而言，合理的遺忘（或者說信息隱藏）與準(zhǔn)確的記憶同樣重要。

 

　　敏捷治理的倫理反思

 

　　既然我們?cè)跀?shù)字時(shí)代需要敏捷治理，而敏捷治理的多數(shù)問題源自人工智能，那么研究如何對(duì)人工智能開展治理就是當(dāng)前公共管理學(xué)者們不可推卸的責(zé)任。

 

　　要實(shí)現(xiàn)敏捷治理，就不得不接受在高度復(fù)雜的數(shù)字社會(huì)，多數(shù)公共管理決策是由人工智能做出（或至少是參與政策制定）這一現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，要盡可能發(fā)揮人的能動(dòng)性，在算法的純粹計(jì)算邏輯中融入人的倫理規(guī)范和德性價(jià)值。

 

　　首先，應(yīng)充分發(fā)揮人的相似性思維優(yōu)勢(shì)，在行政中以符合大眾預(yù)期且相對(duì)穩(wěn)定的行動(dòng)邏輯對(duì)不同價(jià)值進(jìn)行優(yōu)先性排序。人工智能可以實(shí)現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定的行動(dòng)邏輯，但要滿足符合大眾預(yù)期則需要由人類決策者承擔(dān)更多算法設(shè)計(jì)。對(duì)此，關(guān)鍵在于改變當(dāng)前智庫的運(yùn)行邏輯，明確智庫的定位并不是與人工智能進(jìn)行決策競(jìng)速或預(yù)測(cè)競(jìng)賽，而是要張揚(yáng)智庫不同于計(jì)算機(jī)的“人類智慧”。智庫應(yīng)對(duì)所有引起不良效應(yīng)、負(fù)面后果或引發(fā)巨大爭(zhēng)議的公共政策進(jìn)行決策復(fù)盤，著重去思考不同于人工智能給定方案的其他可能性，并將這些可能的方案加入算法的選項(xiàng)庫中。

 

　　其次，政府應(yīng)更加主動(dòng)地強(qiáng)化數(shù)據(jù)審查，積極創(chuàng)造和凝聚社會(huì)道德共識(shí)。尤其是在面對(duì)重大的公共決策時(shí)，行政組織不能一味追求治理的快速響應(yīng)，而是需要在決策的各個(gè)階段對(duì)人工智能進(jìn)行倫理審查，并根據(jù)審查結(jié)論逆向演繹算法的問題源頭。具體來說，在決策準(zhǔn)備階段，政府應(yīng)以審慎的態(tài)度看待人工智能的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)和智庫建議，找出可能被算法隱藏的備選方案。在決策過程中，政府應(yīng)建立決策熔斷機(jī)制，及時(shí)制止那些危及原則性價(jià)值的人工智能決策，一旦察覺到某種危險(xiǎn)的傾向，政府可以立刻關(guān)閉人工智能并迅速由專業(yè)的應(yīng)急團(tuán)隊(duì)接手處置。在決策反饋階段，政府要打開算法“黑箱”，重點(diǎn)針對(duì)人工智能決策結(jié)果與主流價(jià)值觀念之間出現(xiàn)的矛盾，反向核查其機(jī)制與過程中可能存在的不公。對(duì)人工智能的倫理審查不僅要制度化、周期化，審查過程更需要由政府全程把控，由政府內(nèi)部通過設(shè)立專門化的組織去處理，而非以該領(lǐng)域的技術(shù)專業(yè)性為托詞將這項(xiàng)工作外包。數(shù)字時(shí)代的敏捷政府正是通過對(duì)人工智能的倫理審查反思自身并教化社會(huì)的，這可以抑制自身與人工智能搶奪“效率”高地的沖動(dòng)，從而得以在“道義”或“德性”的角度凝聚人們的共識(shí)，因?yàn)槊赖拢ˋrete）是人工智能無法通過一層層的“算法進(jìn)化樹”習(xí)得的東西。