高等教育数字化发展研究｜彭建军 谭静：人工智能赋能高校应急治理的基本逻辑、现实挑战与实践目标
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彭建军 谭静.人工智能赋能高校应急治理的基本逻辑、现实挑战与实践目标[J].中国教育信息化,2023,29(9):066-073.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2023.09.008
高等教育数字化发展研究
人工智能赋能高校应急治理的基本逻辑、现实挑战与实践目标
彭建军 谭 静
摘 要： 随着人工智能技术的迅速发展，人工智能逐渐从概念层面普及至产品与服务的提供，实现对传统信息技术的实质性突破，并成为推进高校治理能力现代化的关键工具。人工智能赋能高校应急治理场域的基本逻辑主要体现在实现刚性组织向韧性有机体转变、模糊性治理向精准智控转变、“信息孤岛”向资源整合转变、“风险想象”向危机理性转变。在实践中，高校存在多元联动机制缺失、应急治理主体敏感性不足、共享信息获取困难、技术异化风险问题的现实挑战。对此，应实现韧性有机体协商共治、培养主体的应急能力与数据思维、疏通信息共享渠道、把控数据的安全性和准确性。关键词： 人工智能；应急治理；高校；赋能中图分类号： G647 文献标志码： A文章编号： 1673-8454（2023）09-0066-08作者简介： 彭建军，南华大学经济管理与法学学院党委书记、教授，博士（湖南衡阳 421000）；谭静，南华大学经济管理与法学学院硕士研究生（湖南衡阳 421000）
伴随“全球风险社会”时代的到来，我国社会所面临的风险呈现出复杂性、隐匿性、非预期性、高流动性等特征。在复杂化的风险情境下，基层社会成为抵御和处置风险的前哨阵地。[1]高校作为我国基层社会中最关键的组成部分之一，随着其功能、规模的不断扩大，面临的交叉风险日渐增多，致使高校成为我国应急治理最薄弱的环节之一。[2]近年来，人工智能技术逐渐从抽象概念延展至产品与服务的提供。因此，在“全球风险社会”时代呈现复杂性的风险语境下，风险的预测与治理难度增加，亟待引入人工智能技术，提升高校应急处置能力，推进高校应急治理向智能化、精准化、高效化转变，以进一步推进我国应急治理体系和治理能力现代化。
本研究基于赋能理论视角阐述人工智能支撑高校应急治理的基本逻辑。赋能理论最初源自社会学领域，其核心要点强调个体在社会变革中发挥主动性以增强自我控制，进而实现自我救助。这一理论随后被应用到管理学领域。在“赋能”的概念界定上，有学者认为技术是促使组织变革的重要因素，可优化组织的资源配置，进而提供共享服务体系。[3]随着新兴技术的快速发展，学术界尝试将赋能理论应用至应急管理与灾害救助领域，认为通过多元协作、信息共享、集体活动等可以将技术赋能至基层社区。[4][5]有学者进一步提出并论述结构赋能、资源赋能和心理赋能可以提升社区的自救与应急能力。[6]有学者通过Gartner技术成熟度理论，提出技术赋能。[7]因此，将赋能理论应用于应急治理场域并挖掘其基本逻辑有着天然的适用性。基于此，本研究选取赋能理论中的结构赋能、技术赋能、资源赋能和心理赋能四维度挖掘人工智能支撑高校应急治理场域的基本逻辑。
（一）结构赋能：从刚性组织向韧性有机体转变
结构赋能从组织层面出发，强调组织内各主体通过信息共享、参与决策等实践以加大自身的社群权利与能力。在应急治理领域，结构赋能强调通过消除主体所面临的结构障碍，使多元主体实现信息资源共享。高校应急治理体系指以维护在校师生、教职工的身心与财产安全为目标，所形成的以学校各部门为核心，依靠政府、社区、其他社会力量及技术手段等所建立的校园应急治理系统。[8]目前，我国高校形成以纵向层级节制为基本特征的组织体系，而这一特征的组织体系在一定程度上呈现出刚性治理特征。事实上，在复杂化的风险语境下，刚性组织自上而下的控制可以实现优势治理资源的及时调度，但同时也暴露出刚性治理在面对风险时的缺陷，如行政堕怠、信息不公开、自下而上的自由反应机制反应弱等，[9]致使高校应急治理主体在面对风险时变得被动与僵硬、应急处置能力不足。
基于已有的重大公共卫生突发事件应对经验，权威专家提出，面向未来，我国要建设“党委领导、全员参与、制度保障、科技支撑”的高校应急治理体系。借助人工智能技术，可在风险应对期间促进高校治理系统与政府部门、社区、社会组织间形成韧性有机体，如图1所示。一方面，通过数据挖掘、人机交互等人工智能技术，高校行政系统可激活内外部各方面力量，发挥政府、社会组织、社区，以及在校师生的专业性和灵活性，弥合单一主体在应急治理工作中所存在的治理缝隙。进一步说，各主体通过智能技术相互赋能与增权，不仅最大化释放自我救助空间，并且加强其在应急管理过程中共同合作的黏性。在此基础上，实现主体性与公共性之间的价值耦合，达成韧性治理，进而促使各主体灵活防范风险，迅速恢复风险前的状态甚至进一步提升组织的抗逆能力。另一方面，人工智能技术的应用可以提升组织在横纵方向上沟通的便捷性与灵活性，进而发挥出跨部门、跨领域的韧性优势。
图1 人工智能赋能韧性有机体示意图
（二）技术赋能：从模糊性治理向精准智控转变
技术赋能指通过数字信息技术实现价值网络中主体的管理手段更新，促进大规模的技术创新，进而搭建创新生态网络，以实现共生和共赢目标。在应急治理场域中，高校存在职权边界不清、信息不足、管理制度缺失等模糊性治理困境。[10]首先是职权边界的模糊性，目前，我国高校尚未建设独立的应急管理机构，应急管理职责散落于多个部门，而又因为协调机制的缺失，致使其应急治理结果差强人意。[2]其次是信息缺失的模糊性，高校存在风险多元化且追溯困难的问题，并且，我国高校在实际操作中，存在风险评估流于形式、评估信息片面、经验式判断占主导、缺乏科学规范的计量分析等治理上的模糊性困境。[11]最后是管理制度的模糊性，目前，高校的应急管理制度大多根据教育部门发布的应急管理文件进行“复制式”的文本编制，未能与校园的实际情况相结合。
面对高校应急治理中出现的“模棱两可”的困境，人工智能技术通过精准智控的特质为高校应急的模糊性治理提供技术赋能，夯实工具基础，推动高校充分发挥智能技术治理的精准性与智慧化特征，从而提升高校应急治理的整体效能。在机器学习、图像识别、姿态分析、数据挖掘、计算机视觉等人工智能技术应用下，相关部门可对校园环境内部的致灾因子进行预测，收集与清理风险数据，进而对风险进行精准化、动态化监测与评估，最终实现基于数据的智慧决策。可见，基于人工智能的“人工智慧”决策，充分利用传统高校应急治理的模糊性转向创新技术治理的精准性之间的张力，实现应急治理中数据资产价值最大化释放，与高校应急管理体系中的“人类智慧”决策相辅相成。
（三）资源赋能：从“信息孤岛”向资源整合转变
资源赋能主要体现为被赋能者实际获得的资源与能力，尤其体现在资源整合过程上。在2021年发布的《迈向更好的教育：未来教育的技术发展空间报告》中提到：“当前我国的区域教育主管部门和学校，大部分都已基本建成教育信息化平台，但64.2%的高校依旧认为信息孤岛普遍存在。”诸多高校一方面因未能建立应急管理机构，缺乏协作机制；另一方面又因不同部门拥有各自的计算机处理系统和数据库，且对数据管理模式侧重于对已有数据的存储与归类，各处室之间的数据较少实现沟通共享，因此产生“数据烟囱”和“信息孤岛”现象，导致应急管理信息割裂化和碎片化。
然而，人工智能技术推动高校数据管理实现智能化转型，智能技术与数据管理的创新应用在一定程度上实现数据搜集、分析、整合方式的革新。[12]在高校应急治理场域，通过人脸识别、图像识别等技术，提升在校师生数据采集与归类的效率，实现师生信息的高效整合与信息共享。同时，人工智能技术手段的创新应用有助于建设一个开放、协同、整合的信息化架构，实现不同部门、不同主体间应急数据的融合与共享。[9]将高校各职能部门的人员与应急相关的数据信息紧密联系起来，实现资源整合，打破“信息孤岛”，形成较强的资源竞争力量，进而缩小高校各应急管理主体间的数据鸿沟。
（四）心理赋能：从“风险想象”向危机理性转变
心理赋能强调行为主体的心理状态，即通过一定的努力让行动者获得存在感、胜任力和影响力，进而实现自我发展。目前，在全媒体时代，由于网络社会的虚拟化与匿名性特征，促成传播主体的平等与言论发布自由，也使个人观点的表达呈现出“去螺旋化”特征。然而，因目前高校面临的风险呈现出的不确定性、叠加性等特征，致使不同负面信息与负面情绪在网络空间传播，而在网络信息传递速度快、获取途径多样、受众度广的情况下，无疑将放大风险危害与个体情绪，扩大师生的“风险想象”，进而降低相关部门开展应急治理工作的效率。
面对网络空间表达出现的“风险想象”扩大问题，人工智能技术则通过数据追踪、信息公开、舆论引导等方式及时发现潜在舆论风险点，最大化还原风险的真实情况，进而在一定程度上避免负面信息与恐慌情绪的不胫而走，为应急治理工作的准备争取更多时间，克服常规操作的烦琐化、表面化等缺陷。同时，分布式储存技术、信息公开透明等促使师生通过线上线下的多元途径参与高校应急治理的监督工作，进而加深对高校、政府相关部门、社会组织等治理主体的信任，形成积极向上的治理氛围，确保应急治理工作的有序性。基于此，人工智能技术通过技术理性强化高校师生的危机理性，在心理层面强化师生的自我效能感与社会公信力，进而最大化地形成并塑造师生的危机理性与抗风险共识。
通过以上关于人工智能赋能高校应急场域的基本逻辑论述，可见人工智能时代，只有充分创新技术应用，实现高校的技术革命，方能进一步促进高等教育的高质量发展。然而，在实践中，人工智能技术在高校应急治理场域的运用依旧存在诸多现实挑战。
（一）多元联动机制缺失
尽管人工智能的技术理性优势可为高校充分赋能，扩充应急治理主体，推动传统应急管理的刚性组织转向韧性有机体，提升高校应急治理效率。然而，在实践中，要实现韧性有机体的高效运转，使应急管理由传统的自上而下的单线治理向多元治理转变，还存在诸多困境。一方面，就校内应急治理主体而言，存在联动不畅、协调不力等问题。目前，我国高校虽都建有应急管理工作领导小组，但工作上缺乏固定编制人员，职责分工分散，致使不同部门在横向与纵向沟通上存在协调不足、反应速度慢、秩序混乱等问题。[2]另一方面，校内外应急治理主体联动机制缺失。目前，我国高校与政府、社区、社会组织等校外机构在应急信息方面尚未搭建共享平台，难以实现多元主体协商共治。[13]因此，迫切需要建立职能部门协同配合、学校社会联动应对的，平等、协作、共享的多元联动应急治理机制。
（二）应急治理主体的敏感性不足
随着高校突发事件的“关联性、衍生性、复合性、非常规性不断加强”[14]，以往依靠个人经验来解决突发事件的传统治理方式已不适应当前社会现实，需要利用信息技术对风险进行精准预测，在数据信息全面的基础上进行“智慧决策”，实现突发事件精准预测与防控。然而现实中，高校应急主体在处理风险事件时存在应急治理主体风险敏感性不强的问题。一方面，治理主体的应急意识与应急知识缺失，致使风险感知延迟、风险敏感性降低。目前，在传统教育理念的影响下，我国高校忽视危机预防教育，或者仅通过知识传授的方式来进行应急教育，致使高校师生大多秉持“突发事件迟早会来”“预防工作难度太大”等观念，在危机预防与治理过程中消极被动情绪显著。[15]另一方面，高校应急主体的数据敏感性缺失。要实现人工智能技术在高校的普及化，则需要高校主体具备一定的信息素养。然而，事实上，目前高校师生普遍存在利用数据辅助教育教学与管理决策的意识薄弱问题，[16]在数据的获取、分析、利用和整合方面存在较大困难，[17]信息服务人才发展的规模落后，致使人工智能时代数据治理的协作氛围难以形成。
（三）共享信息获取困难
随着人工智能技术逐渐嵌入高校治理过程中，高校的管理主体与管理对象对信息知识的占有率逐渐上升，所接触的信息愈发广泛，逐渐跨越时空障碍。高校传统的应急管理主体不再对信息资源占有垄断地位，管理对象参与校园应急治理的意愿在逐渐增强。然而，在管理主体和管理对象获取信息资源过程中，尚存在诸多困境。一方面，高校内设机构因在采集、处理和储存信息方面缺乏统一标准，使各平台的数据集难以被系统整合，出现信息不对称问题，降低应急治理效率。[18]另一方面，虽然目前我国部分高校的信息中心正试着制定校级层面的数据处理标准，但是在实际推行过程中，由于标准不符合实际操作或推广不力等问题，相关部门常以不同理由推脱或反对数据共享指令，在一定程度上降低各应急治理主体的积极性。
（四）存在技术异化风险问题
要将人工智能技术嵌入高校应急治理场域，不能忽视人工智能技术所存在的技术异化风险。一方面是数据安全风险。在数字化技术的普及应用下，数据储存成本逐渐降低，并且数据储存的数量与规模呈高速增长。因此，目前高校师生的个人数据可以迅速被收集、储存于高校数据管理系统中。然而，大多数高校在数据管理过程中，往往集中在数据的采集、处理、利用等方面，而未能及时设计、搭建数据安全防护网，加大个人隐私信息的泄露风险。[19]同时，随着数据挖掘等智能分析技术的快速发展，挖掘海量信息数据变得容易，相应地增加数据安全风险。另一方面是数据失真风险。特雷弗·黑斯蒂（Trevor Hastie）教授用“在稻草里找一根针”形容人工智能时代数据挖掘现象。数据挖掘技术所采集的海量数据虽可以提升数据价值，但也存在采集到错误数据、垃圾信息等问题，出现数据失真风险。[20]而在高校应急治理过程中，如果对校园风险的预判建立在失真数据上，则影响决策的科学性，致使应急治理效率降低。
三、人工智能赋能高校应急治理的实践目标
传统的高校应急治理工作未能实现对风险的动态追踪与科学研判，而人工智能技术正在为其提供新型驱动力。目前，高校应急治理工作尚存在多元联动机制缺失、应急治理主体敏感性不足、共享信息获取困难问题，本研究提出韧性有机体协商共治、主体应急能力与数据思维塑造、信息共享渠道疏通三条实践目标，以期实现高校应急治理的科学化共治、动态化监测和高效化运转。
（一）韧性有机体协商共治，形成校园风险化解的聚合力
高校要提升应急治理效率，亟待完善韧性有机体协商共治的目标，实现跨部门协作，突破校内外协作的瓶颈，拓展各主体参与渠道，激发多主体联动的聚合力，以彰显公共价值。一方面，在高校应急管理内设部门缺失问题上，条件成熟的高校，可以借鉴国家应急机构改革经验，增设“独立建制”的应急管理部门；条件尚不成熟的高校，可以考虑以合署办公或挂靠模式成立“非独立建制”的应急管理部门。在此基础上，制定操作性强、契合校内实际情况的应急预案制度及其相关规章制度，厘清专职与兼职应急部门的职责分工。另一方面，在校内外联动机制缺失问题上，以校内应急治理事务所关涉的各部门、在校师生、政府相关部门、社区、社会组织等为基础，形成校内外多元主体相互协作的突发事件监测一体化机制。同时，运用数据挖掘、图像识别、智能传感等人工智能技术构建动态化、智慧化的应急管理监督机制，对突发事件进行动态追踪、实时反馈，有效组织应急救援。
（二）主体应急能力与数据思维塑造，形成校园风险化解的原动力
高校传统的“亡羊补牢”应急观念已无法适应当今复杂的风险环境。在人工智能技术逐渐普及应用于高校教育与管理过程中，高校的各应急管理主体也应当提升其应急敏感性，树立数据化、信息化思维，利用人工智能技术对突发事件进行分析，做出科学的决策，为应急管理提供内生原动力。一方面，将高校应急韧性管理与人工智能技术相结合，开展专项应急培训，例如，利用数据化、信息化思维对师生员工进行应急预案制度、风险防范、风险治理等方面的知识宣传与技能培训，不断提升各部门相关工作人员的信息化水平。另一方面，高校积极引入具备数据挖掘与分析能力的信息化人才，制定严格的录用标准，确保人工智能技术的普及与技术人才的配置相协调。
（三）信息共享渠道疏通，形成校园风险化解的驱动力
现阶段，“信息孤岛”“信息烟囱”现象致使高校在应急管理工作中造成人力、财力、物力、数据等资源的浪费。而人工智能技术应用连通不同领域的信息数据，并实现数据信息的高度融合。因此，需要借助人工智能技术进一步疏通信息共享渠道，为应急管理相关部门、在校师生等主体提供广泛、全面、精确的信息，进而实现科学化决策、动态化监测。同时，高校要建立一套规范、精准化的数据管理标准，如数据安全储存标准、数据共享标准等，实现各平台数据的共享，在此基础上预防、追踪和分析潜在风险，为后期的处置工作做好准备。
（四）数据安全性与准确性把控，形成校园风险化解的保障力
人工智能可能存在技术异化问题，如数据安全风险、数据失真问题等，数据在其抽取、集成、储存、分析、解释等过程中，安全问题与失真问题贯穿于数据管理的始终。因此，需要正视智能技术所存在的问题，并加以防范。一方面，在数据安全问题上，要加强高校数据信息管理系统的安全建设，形成包括数据抽取、集成、储存、分析、共享、监管等全过程、全周期的安全防护。同时，各部门建立规范的信息管理制度，强化各主体的数据安全保护责任意识，强化行业自律与完善其监管职责，夯实师生隐私信息的定密工作。另一方面，在数据失真问题上，因数据失真源于数据在产生过程中出现的混乱无序与收集过程中出现的非规范性操作，因此，需制定相关的数据应用规则，明确数据采集、存储、使用过程中出现的数据准确性、可获取性等问题，确保工作人员依规收集、使用数据，进而促进数据管理的规范化与有序化。
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The Basic Logic, Realistic Challenges and Practical Directions of Artificial Intelligence Empowering College Emergency Management
Jianjun PENG, Jing TAN
（School of Economics, Management and Law, University of South China, Hengyang 421000, Hunan）
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, artificial intelligence is gradually popularized from the concept level to the provision of products and services, achieving a substantial breakthrough in the traditional information technology, and becoming a key tool to promote the modernization of university governance ability. The basic logic of the emergency governance of colleges and universities enabled by artificial intelligence is mainly embodied in the transformation from rigid organization to resilient organism, from fuzzy governance to precise intellectual control, from “isolated islands of information” to resource integration, and from “risk imagination” to crisis rationality. In practice, there are such challenges as lack of multiple linkage mechanism and sensitivity of emergency management subjects, difficulty in obtaining shared information and risk of technological alienation. In this regard, we should realize the negotiation and co-governance of resilient organisms, cultivate the subject’s emergency ability and data thinking, dredging the information sharing channel, and controlling the security and accuracy of data.
Keywords: Artificial intelligence; Emergency management; Universities; Empowerment
编辑：王天鹏 校对：王晓明
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