【治理与反思】英国地方政府的智能技术采纳与算法官僚

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类别：网络治理

导言

地方机构中正在出现一种由人工智能（AI）计算算法推动的官僚组织形式。近年来，英国政府地方机构采纳一系列智能技术以提升质量服务，这对公共行政结构产生了深远影响。在最新一项研究中，牛津大学的Thomas M. Vogl、Cathrine Seidelin、Bharath Ganesh、Jonathan Bright等英德荷教授指出，人们在公共服务提供过程中使用智能技术，是为了处理复杂的问题、而没有通过过程简化问题，通过适应性预测性算法模型能够学习新的输入和条件的变化。本文采用调查问卷和访谈相结合的方式研究人工智能的实践，特别是自治代理（autonomous agents）和预测分析（predictive analytics）系统，以更好地了解地方政府变化的程度和性质。研究结果发现，地方机构采纳的智能技术对公共服务人员、背后算法对公共服务的提供产生了意想不到的影响，这被概括描述为算法官僚（algorithmic bureaucracy）。算法官僚被用以解释这些技术如何改变工作者与采纳工具之间的社会-技术关系、如何改变公共部门工作的组织方式。研究者们建议，引入新的算法时，工作者应该识别实施影响的相关社会群体，从他们的视角调节杠杆满足当地公民的需求，解决外部不能意识到的挑战。论文发表在公共管理顶级期刊PAR上面。 

（文献来源：Vogl, T. M., Seidelin, C., Ganesh, B., & Bright, J.. (2021), Smart Technologyand the Emergence of Algorithmic Bureaucracy: Artificial Intelligence in UKLocal Authorities. Public Administration Review. 80(6): 946-961. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13286）。

研究主题

在过去的几十年里，地方政府采用了信息技术模型，赋予数字化公共服务活力，但也带来新的社会技术挑战(Rodríguez,Pedro, and LópezQuiles 2018)。这篇文章关注的是地方机构算法推动的新技术采纳，特别是自治代理（autonomous agents）和决策支持系统（decision assistance）。本文探索计算算法在维护公平、公正、标准化等核心价值时(Cordella and Tempini 2015)，怎样提高韦伯机械式官僚制。这些工具能够对地方机构公共行政的结构产生深远的影响。

智能技术这个术语在本文中指的是算法工具computationalalgorithmic tools，能够处理独立行为，能够根据信息环境（包括不同的条件、情境与过去的事件）快速学习与反应(Oxford English Dictionary 2019)，本文特指自治代理、预测分析决策支持系统。本文回答四个问题：1）英国地方政府的智能技术程度如何；2）这些技术有什么特征；3）技能技术如何融入地方机构工作安排；4）在智能技术背景下，如何将公共行政领域的这些变化加以概念化。

地方政府智能技术处于初期采纳阶段，给地方组织公共管理的社会-技术组织（socio-technical）添加了新元素，不仅仅是街头官僚（street-level）向系统官僚（system-level）的过度，也涉及多方利益相关者加入设计和实施的过程(Pinch and Bijker1987)。街头官僚使用智能技术需要注意智能技术怎样形成反馈循环和集体智能(Dunleavy et al.2006; Pollitt 2011)。

近来，学者们对IT技术对公共行政结构的影响产生研究兴趣(Agarwal 2018;Margetts and Dorobantu 2019)，现有的规则和程序效率不够高，算法是一条可能的出路。一些研究开始研究依赖于计算、数据收集和信息沟通的算法是如何在公共行政创新数据利用方式(Allard et al. 2018; Mergel, Rethemeyer, and Isett 2016)，虽然有时候这些算法不一定能带来优化(Lavertu 2016)。其他一些研究指出，智能技术自动化可以取代工作(Bovens and Zouridis 2002)。然而，比起分析和自动化，算法可能会发挥更重要的作用，甚至可能改变公共行政的性质。

随着智能技术的出现，本文构建了人、计算算法、机器可读电子文件和表格的模型，克服传统官僚局限性的同时保留核心的公共部门价值(Vogletal. 2019)，以建构数字公共治理研究的新框架。

数字时代治理理论基础

本文研究基于数字政府变革、街头官僚转向系统管理，程序平等转向结果平等的论点。

从历史角度来看，数字化变革主要由中央政府推进，较低层级的政府缺乏实现重大技术变革的技能和能力(Dunleavy et al. 2006)。一些学者认为，数字化改革涉及将带来环境的改变，首先是国家、然后是区域最后是地方政府(Gil-Garcia and Martinez Moyano 2007)。一些学者通过市政网站建设来验证这个假说(Moon 2002)。IT技术早期使用集中，具体到地方事务IT技术使用含量遍地，这个现象近来发生了改变(Malomo and Sena 2017; Rodríguez, Pedro, andLópez-Quiles 2018)。随着英国紧缩和数字战略的实施，地方政府正在努力提高技术使用效率，各地方法不同(Bright et al. 2019; Dencik et al. 2018; Symons 2016)。学者们归纳了地方政府面临的挑战，也找出了地方政府创新技术使用的案例。但一些公开数据显示，政府技术变革关注的是对外的电子服务(UN 2018)，而组织内部的变革。这与我们理解的地方政府智能技术采纳理解存在偏差。

在官僚组织中，规则和自由裁量权之间一直存在一种平衡(Crozier 1964; Lipsky 2010; Zacka 2017)。介于规则可以嵌入代码(Lessig 2006)，一些学者认为自由裁量权从一线工作者转向流程的设计者(Bovens and Zouridis 2002)。一些学者指出，街头官僚可能会被完全排除在一些互动之外，因为自治代理支持个体isocratic服务(Dunleavy and Margetts 2015)。然而，一些情况下，有效使用智能技术可能同时需要人类和机器。在组织研究中，有关社会和物质力量的研究有很多(Leonardi 2012, 2013; Orlikowski and Scott 2008)，在公共行政领域却不常见。

智能技术的关键特征之一是从连续的实时数据输入中学习并调整响应。以前的研究已经研究了人工智能的早期概念，如专家系统(Hadden 1986; Hurley and Wallace 1986)、功能简化和程序关闭(Cordella and Tempini 2015)。一些学者开始探究机器学习技术对公共行政工作和决策的潜在影响(Agarwal 2018)。另一些人则认为，这个过程也要注重从程序平等制度转变为平等结果制度。然而，就智能技术对公共行政结构的影响的实证研究非常有限。

有了这些理论立场，本研究旨在探讨三个问题：数字转型在多大程度上增加了地方政府的技术应用，智能技术对街道官僚和系统官僚二者关系的社会和物质影响，以及智能技术对程序平等和结果平等转换的影响。这些好结果对智能技术背景下的公共行政具有重要启示。

研究方法

本研究基于2017年11月、2018年12月的研究(Bright et al. 2019)，采取的方法类似于Eynon 和Dutton有关政府数字化变革的一项研究，具体包括问卷调查、问卷研究、针对英国地方政府数据科学领域工作人员的访谈。本研究的主要假设是：只能技术对地方政府公共行政的本质存在社会-技术（socio-technical）的影响，这些影响最为相关工作人员熟知。

二手资料研究（桌面研究，desk research）在研究的两个阶段被使用。第一个阶段，桌面研究被用于找到地方政府与智能技术项目相关的组织图表、联系人列表和其他文件，以创建调查邀请列表。在找不到具体姓名的地方，邀请通过邮件的方式发送到地方政府。第二个阶段，桌面研究备用与找到地方政府有关之恩能够技术项目信息的公开报道，来提高认识水平以便识别英国地方政府人工智能和算法领域创新实践或相关IT变革的人员和案例，接着在访谈中谈论这些信息。

调查工具包括办结构化问卷，用于了解数据技术的传播、传播背后的原因、实施的阻碍以及实施的影响。本研究关注有关智能技术的部分。个体电子邮件邀请被发送到英国408个地方政府中285个机构，总共发送402封邮件。被邀请者都在智能技术相关部门工作，IT、商业智能、分析、开放数据和政府数字化，尽可能参考了地方组织的联系名单。29%的调查得到了回复，即93个人回应了调查，23%的比例。55个告知职位的回复者中有32在人工智能、数据、研究岗位工作、10个在数字化和IT部门工作、7个在政策和战略部门工作、6个在服务和项目部门工作。这项研究可以代表72个不同规模、不同地域的地方组织。

在回复者列表和早期桌面研究阶段发现的在线资料选择个人进行了34次半结构化访谈，通过沟通方式为电话或Skype ，时间在30至60分钟之间。这些人在英国地方政府、中央政府或提供地方政府算法服务相关企业工作。谈话内容包括项目特征以及具体案例的细节。参加访谈的职位分布为：20个在人工智能、数据、研究岗位工作、4个在数字化和IT部门工作、6个在政策和战略部门工作、4个在服务和项目部门工作。访谈记录通过提取和转录确定核心范畴和初始范畴。桌面研究、问卷调查、访谈三种方法被共同用于一个主题中，以加深理解。研究小组分了研究草案以弥合差距、确认相关性、并且比较解释(Ospina, Esteve, and Lee 2018)。

在研究结果中选择了自治代理（聊天机器人）和预测分析（多用途住宅HMO和儿童事务）来解释地方政府智能技术实施的广泛程度。预测分析的案例涉及两方面的使用案例，这些案例与多个地方机构相关。34个受访者中10个在人工智能、数据、研究，数字化和IT部门，服务和项目的工作人员能够对这个事项进行评论。得到的结果结合文件资料联合解释。虽然多种定性方法结合能够互相验证信息并提高信度(Kleinand Myers 1999; Lincoln and Guba 1985; Seale 2002)，但本文仍然存在局限性：被调查者自愿参与，接受调查的结果受限于个体经历，这可能带来一种选择偏差：自愿接受访问和调查的工作人员更可能来自创新的或者某种追求改变的地方机构。

研究结果

算法本质上是按照顺序实现的任何规则集(无论是计算规则还是其他规则)，以达研究结果显示，地方机构开始采纳只能技术，特别是在自治代理和决策支持系统的预测分析中。这些技术对公共行政正在产生意料之外的影响，计算算法在公共服务的传输中也产生了预期之外的影响。25个（27%）被调查者提到，他们所在的地方机构正在尝试自动化文本或者内容分析。15个（17%）被调查者提到，地方机构正在使用预测分析，其中“社会福利和社会保障”机构使用最多。本文案例研究选自这类服务领域，以下两个部分将对地方机构的智能技术、及其对工作和组织的影响进行阐释。第一部分关注聊天机器人的自治代理案例，第二部分关注HMOs和儿童保障的预测分析。

自治代理和自助服务

聊天机器人是一种自治代理的形式，通过网站进行交互，主要利用沟通来达成公民与政府的互动(Androutsopoulouet al. 2018)。技术信息办公室的领导人指出，聊天机器人是为了解决面对面和电话服务带来的压力，这种服务方式允许人们在网上进行交互，增加服务的广度和可获得性，覆盖更多的群体（包括不用其他数字化渠道的人群）(telephoneinterview, third quarter, 2018)。聊天机器人使用范围涵盖公共交通(Transport for London n.d.)、LOFT开发计划许可申请(UKAuthority2017)、健康诊断(Burnip2017)、社会住房问题报告(Swainston2017)等领域。在这个案例中，主要关注一下几个领域：面向居民计划许可的聊天机器人；成人社会保障的虚拟助手；协助公共行政人员的中间件机器人。结果显示，聊天机器人可以取代部分人类工作，但也需要更多保证技术实用性和有用性的人类工作。另外，街头官僚和所服务的公民之间呈现一种新动态：在聊天机器人接管部分任务的情况下，更加重视某些基层工作。

预测分析与复杂系统中的学习

除了辅助日常事务的执行，智能技术也能够提供决策支持。相当一部分地方政府面对一系列有关何时、何地以及向谁提供服务和干预的复杂决策，这些决策是复杂的，涉及不同的背景和情况。结合丰富的数据、大量的案例和专业人员的信息处理呢你，可能导致拍脑袋式或基于有限信息的决策(CuccaroAlamin et al. 2017; Sanders et al. 2017)。一个高级智能部门领导对此作出解释，“一线员工面临针对每个个体的决策，承受着巨大的时间压力和系统压力”(telephone interview, secondquarter, 2018)。

智能技术能够提供预测性决策支持，在复杂的决策环境中减轻时间压力(Rogge,Agasisti, and De Witte 2017)。这些技术是计算机化的系统，旨在指导人们作出服务干预的决策。通常，他们依靠机器学习技术，利用算法和过去的数据预测未来结果。其中的关键是，该算法不是明确地编程好，而是从训练数据中学习并回应新的数据输入。这些系统形式多样，目前使用机器学习技术进行预测或风险评估的情况有所增加。地方政府应用预测模型的其中两个服务领域的是HMOs和儿童社会关怀。在这些案例中，关键点在于d)工作人员给设计者的反馈、e)集体智能、f)工作人员和智能技术的反馈循环。结果表明，预测分析取决于街头官僚在设计过程中的语境知识。另外，预测分析使集体智能得以实现，并产生数据收集、处理、使用的反馈循环。

讨论

研究结果表明，虽然并通过非预期方式，但地方机构正处于采纳智能技术的初步阶段。另外，智能技术可以使某类地方政府工作自动化，但在许多情况下，公共行政人员和人工智能技术之间正在建立一种新的关系，这种关系在这里被描述为算法官僚。算法官僚认识到街道级别和系统级别机构的相互作用，热计算算法正逐渐成为工作环境的日常部分。本文构建了一个框架，列出了六种主要方式：六种不是简单地取代、而是改变工作人员和采纳工具之间的社会-技术关系、改变公共部门组织的方式。

这项研究背景下，有两个关键要素：“官僚机构是社会技术系统；信息处理的组织是官僚化推动（无论好坏）人类行为现代化和合理化的关键”(Dunleavy et al. 2006, 40)。地方机构的公共行政正逐渐采纳自动化和预测分析工具。自治代理不仅关乎平等的服务提供(Dunleavy and Margetts 2015)，还需要多方利益相关者的参与、街道和系统级别公务员的支持。预测工具依赖街头官僚的背景知识，通过处理和应用超出个个能够拥有的信息来支持决策，并形成信息收集、处理和应用的积极反馈循环，这赋予公共部门处理更具复杂性事项的能力，赋予一线工作者更大的决策空间。另外，自动化和预测分析使工人摆脱日常任务，能够提供关于人类实践一致性程度反馈，需要多方利益相关者参与，也揭示了地方机构内部提供智能技术的潜在能力。如果算法指的是用于解决问题的计算过程或规则，那么可以指望通过算法自动化多种公共服务。从与居民互动的聊天机器人、面向公共行政人员的聊天机器人和决策辅助预测工具中看到，人们和组织仍然发挥着重要作用。这些现象表明，地方机构正在从从传统官僚制转变为算法官僚制。

理论发现的启示是复杂的：首先，数字化转型在地方政府中发生的程度正在不断加深。在一些地方，它们支持从街头官僚到系统官僚的过渡；但在其他许多情况下，现象并不清晰，这源于多方益相关者持续参与智能技术的设计、实现和应用。同时，部分智能技术采纳适应性学习的方法用于追求结果平等；然而，在其他一些情况下，智能技术建立在程序平等的基础上。案例研究结果表明，自治代理和预测分析使工作人员摆脱日常任务，提供了关于人类实践一致性的反馈，需要多方利益相关者参与，也揭示了地方机构内部提供智能技术的潜在能力。算法官僚体制表明，在公共服务提供的过程中，智能技术和公共行政人员写作存在多种方式。

结论

本研究采用了三种方法：问卷调查、二手资料研究、深入访谈研究地方政府机构的智能技术采纳情况。研究结果发现，地方机构越来越多地采纳智能技术自动化某些任务、改善人工实践和决策。智能技术涉及的利益相关方比预想的更多，调节了专业人员与公民之间的工作关系。智能技术能够提供面向客户的支持，还能够提供面向公共行政人员的支持，形成街头官僚和系统官僚的反馈，培育集体智能，并与基层工作人员建立积极的反馈循环。总体而言，地方机构的服务领域越来越多地引入计算算法工具，公共行政性质向算法官僚形式转变。然而，这一变化不是对公共行政人员和传统公共行政组织机制的全面取代，带来的是工作人员与使用工具之间的社会—技术关系变化和公共部门工作的组织形式。因此，算法官僚形式的组织更能够适应复杂的决策环境，也能够提高基层工作人员领导解决问题的能力。

基于研究结果，本文构想了智能技术背景下公共行政的新方法。算法官僚制的概念呼吁人们对传统公共部门组织的计算算法进行研究。本文提出五个命题来发展算法官僚理论(与协作、情境、集体智能、反馈和结果平等相关)，以及自治代理和预测分析两种情境下的六种不同互动形式，指出在公共部门环境中引入智能技术时需要加以研究的概念。

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附参考文献附参考文献附参考文献

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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/puar.13286

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