智能治理||陈潭：面向人工智能时代的政府未来
面向人工智能时代的政府未来
陈潭 陈芸
（《中国行政管理》2020年第6期）
人工智能是新一轮经济产业竞争的创新引擎，是政府创新模式的核心动能，是引发社会变革的颠覆性力量。那么，面向人工智能时代的政府是什么样的政府呢？我们认为，从政府表现形态而言，面向人工智能时代的政府是数字型政府，是由大数据驱动的能够开展精准决策和精细管理的服务型政府。从政府作用形态而言，面向人工智能时代的政府是平台型政府，是技术集成和部门协同的无缝隙、高效率的服务型政府。从政府横向关系而言，面向人工智能时代的政府是协作型政府，是通过技术协作、部门协作和社会协作整合而成的服务型政府。从政府纵向层级而言，面向人工智能时代的政府是简约型政府，是扁平化时代组织层级再造的服务型政府。从政府功能呈现而言，面向人工智能时代的政府是智慧型政府，是能够开展智能服务和个性化定制的服务型政府。由此可见，从未来政府的形态,结构和功能上来说，面向人工智能时代的政府必然是"智能+政府"，是数字型政府、平台型政府、协作型政府、简约型政府和智慧型政府的效能呈现和功能叠加。
政府形态是政府组织架构与行为方式的表现，并 且政府形态随着政府内部与外部环境的不断变化而变化。在经过了统治型政府以来，政府和社会发展的 嵌入式互动成为政府形态演变的重要驱动因素。二十世纪初期，为了适应资本主义的工业化进程，德国社会学家马克斯 ·韦伯提出的官僚制组织成为政府形态的 主要形式。以“分部—分层、集权—统一、指挥—服从” 为基本特征的官僚制政府，不仅能够应对工业化生产所需的管理复杂性，其制度化和非人格化的组织文化也迎合了整个社会之于科学理性的社会认同。随着时代的发展，二十世纪六七十年代以来，经济的滞胀、公共服务的无效率、政府税收的居高不下等一系列问题导致社会公众的普遍不满。为了扭转这一不利局势， 以英国、美国和新西兰为代表的发达国家开启了一场再造政府的“新公共管理运动”。虽然这些国家在改造政府的具体方式和表现形态上有所不同，但共同的特征都是借鉴和引入顾客导向、企业家精神、激励、竞争 意识等市场化机制，以期提升政府的管理能力和公共服务能力。到了二十世纪末，伴随着人类社会向后工业化的持续推进，志愿团体、慈善组织、社区组织、民间 组织等社会自治组织力量的不断壮大，推动了以政府为中心的公共管理模式向多元的、合作的和自组织的公共治理模式转变。不仅如此，由于知识经济和虚拟社会迅速发展，公众的公共服务需求逐渐呈现出信息化和便捷化的特征。为了进一步回应公众需求，基于互联网技术的电子政府(E-Government)成为了各国政府提高服务效率、提升政府服务质量、建立相互信任的政民关系的重要方式。然而，2010 年深度学习(Deep Learning)算法的提出和广泛应用开启了人工智能发展 新阶段，并且通过与互联网、大数据、物联网等新型通 讯技术的有机结合，极大地重塑着人类已有的生活和工作方式，而这种非线性递增的、指数级的变革既是现 行政府形态的巨大挑战，也是一种机遇。众所周知，人工智能的价值功用并不局限于技术层面，也是一种生产要素和治理手段，更为重要的是， 它将促推政府治理方式和治理效能的全面变革，因而 人工智能驱动的政府形态呈现出经济性、高效性、智能性、公共性的基本特征。所谓经济性指的是人工智能嵌入的自动化或人机合作不仅能够提高政府单位时间 的任务完成效率，同时也会大幅降低政府的单位行政成本。所谓高效性指的是由于人工智能技术极大地扩展了计算机的听觉、视觉和思维能力，通过嵌入传统的政府管理与服务流程，能够提升政府决策的科学性、公共管理的灵敏性、公共服务的可及性以及对公众需求的回应性。所谓智能性指的是基于深度学习的人工智能具备了应对复杂问题的能力，通过提高机器的自学习、自适应和自服务水平，能够形成智能化政府的新形态。所谓公共性指的是人工智能通过将海量信息转化成可供分析的决策数据，不仅能够促使不同利益主体的公共诉求全面、实时、精准地呈现在政府决策过程中，同时也为各类主体之间的协商互动和治理合作提 供了良好的平台，从而共同促推和营造公平、平等的公 共治理环境。由此可见，人工智能正在全面重构政府数据开放共享大系统、全面引领“互联网 +”服务平台 大生态、全面赋能政府技术治理行为大逻辑。随着互联网、大数据、云计算技术的迅猛发展，人工智能条件下的政府是数字型政府、平台型政府、协作型政府、简 约型政府和智慧型政府的效能呈现和功能叠加。
当今社会生活的方方面面、世界的角角落落加速 进入全面数字化被认为是后信息时代的转型法则， 随着数字技术在政府治理中的普遍应用，英国学者帕 特里克 ·邓利维(Patrick Dunleavy)率先提出数字时代治理理论，主要包含“重新整合、以需求为基础的整体主义和数字化变革”三大内容。从时代背景来看，数字时代治理理论的生成主要源于数字技术的发展与公共部门改革进程的推进。20 世纪末 21 世纪初，数字技术发展速度明显加快，政府部门不再局限于将数字技术用于优化内部运作，开始致力于借助数字技术优化公共服务的供给(尤其是提供数字公共服务)，电子政务时代开始被数字治理时代取代。 同时，得益于此时期大规模数据的逐渐形成，机器学习开始利用海量数据进行训练提升计算能力、优化算法模型，从而推动了第三次人工智能浪潮的到来。在自动驾驶、智能机器人、无人飞行机等人工智能设备与大数据、云计算、 物联网等诸多数字技术因素共同作用下，AI 赋予了数 字时代新的动能，塑造了智慧政务、智能医疗、智慧交 通等多个新时代场景，数字处理技术的输入，不断驱动公共服务创新与发展，持续丰富着公共管理系统的“工具箱”，引发公共管理行为的变迁，“以用户为中心”， 注重公民的用户体验成为政府数字化转型日益重要的导向。从政府表现形态的角度来说，人工智能时代的政府是数字型政府，是以数据和数据流为要素、以数字处理技术和数字重构平台为工具、以数字化治理为目标所构成的政府样态。所谓数字化治理不仅是对“数值”的技术化处理，也不应仅将其作为对传统行政与业务流程的补充， 而是在多项技术连接基础上展开的政府管理创新活动，其中不仅包含了对互联网、物联网、 云平台、人工智能机器中所产生的文字、图片、音频、视 频等电子信息的数字化处理，更重要的是在数字化转型中融入了公共精神与实践价值。具体而言，在大数据技术与人工智能的综合作用下，依托人工智能类机器协助收集的海量数据形成了数字型政府运行的基础性资源，再经过数据清洗、归类、转化等程序将数据代 入政府行政活动的特定语境系统中，促使政府内部数 据的自动化分析与外部环境的语义感知能够实现更好地融合，进而在数字化互动与情景转化中建立的联网知识系统能够为政府提供一个更贴近现实世界的、精细化的、极富内容的治理模型，驱动政策制定、宏观管理、生产指导、市场监管、社会治理等管理活动呈现出高频实时、预测精准、高效协同的特征，使得“用数据决 策、用数据管理、用数据服务、用数据创新”的数字型政府治理模式成为常态。一般认为，人工智能包含了语音识别、图像识别、 自然语言处理、机器学习等多项技术，海量的数据则被 视为人工智能发展的燃料和技术驱动的补给，政府通 过联网知识系统能够实时搜集、识别、分析数据，在依据统计概率或数据相关性规律制定决策的同时，结合智能感知等关键技术，对政务、经济、文化、生态与社会 建设进行精细化管理。在数字政务建设中，数字型政府善于编制和形成政务服务事项的数字清单，不断完善服务事项受理清单和实行办事指南标准化管理，有助于简化办事环节、优化审批流程、压缩审批时限和提 高审批效率；在数字经济建设中，人工智能已经应用于 “新零售、新制造、新金融、新技术、新能源”等新型经 济形态领域，出现了无人驾驶、虚拟货币、智能机器人、 共享经济、新能源汽车等新业态，数字型政府为此需要 注重人工智能在基础层、技术层和应用层的产业布局， 鼓励扶持以区块链、云计算、深度学习、生物工程、新材料等技术驱动为主的产业或产品走向数字化、虚拟化、 智能化，以应对后工业化时代的挑战；在数字文化建设中，建立和完善国家数字文化服务云平台，以数字型政府为牵引提升文化管理与服务事业的信息化、网络化水平，推进全国各地区数字图书馆、数字文化馆等服务 设施的搭建，制作公共文化的数字菜单，主导、鼓励或扶持民间文化资源的数字化转化与再开发，其中主要包括在 VR、AR、3D 裸眼等现代科技工具的应用下推动传统文化的数字化复原与再现，并借助“丝绸之路”的建设契机，着力打造中国品牌的文化软实力；在数字生态建设中，人工智能能够为土地开发、气象预测、河流污染、资源勘测、自然灾害等生态场景提供图像识别、语言处理和专家智库，数字型政府可以借助物联网、生态云、地理信息平台等技术力量，实现对环境感知、生态修复与污染防治的精准跟踪、精准监测和精准治理，引领全数字化运营、全数字化管理、全数字化协调的智能生态区建设；在数字社会建设中，数字型政府能够推进政务云、大数据、公共支撑平台、传感器等信 息基础设施的精细管理，在家居生活、交通出行、公共安全、医疗卫生、精准扶贫、数字社区等应用场景中实现社会资源的集成，消弭条块分割、部门割据和区域鸿沟现象，并通过一体化集约管理实现资源互补、优化组合和协同共享。
数字时代催生了社会协作方式的变革，为公共治理中的科学决策、民众参与等提供了新的契机，但同时由于主客观因素而导致的技术鸿沟、信息不对称、“数 据围墙”也使得实际工作中不可避免呈现微粒化和碎片化形态。协同论认为，任何系统如果缺乏与外界环境进行物质、能量和信息的交流，其本身就会处于孤立或封闭状态，而该种状态会破坏系统的有序发展， 使其失去生机与活力。在人工智能发展系统中，越来越多的工作业务移入云端实现平台化已是不可置否的事实，人类行为也随着互联网的接入而处处留痕，这都为推动人工智能基础设施的升级提供了重要养料， 而 且 随 着 5G 时 代(5th-Generation)的 到来，更 高 速、 移动、安全、泛在的新一代信息基础设施使得移动互联的使用场景打破了空间的限制，向移动物联网扩展，届时产生的数据将会成倍扩张，从而为机器学习、计算机 视觉、自然语言处理、图像识别、情感分析等人工智能 技术改进提供助燃剂。回顾人工智能发展史，每次基 础设施的发展都显著地推动了算法层与技术层的演 进，人工智能类技术群的共同发展在“大带宽、低时延、低功耗”的 5G 时代特征中未来有望为智能行政、资源配置、信息传输、在线监督等活动建立更快(Fast)、 更聪明(Smart)的网络平台，促使社会各界主体在应用 平台的沟通与合作中变得更为便捷，展现无缝隙化、共享化、集成化的态势。因此，为消解“碎片化”对公共治理的负面影响，需要建立平台化的管理思维，形成以 5G 技术与人工智能共同驱动为势能的“平台经济”，构 筑一个业务兼容的“智能池”以期产生协同效应，进而 形成为各界主体快速调动、部署和取用信息、资源与服务的平台型政府。从政府作用方式的角度来说，人工智能时代的政府是平台型政府，是由政府、NGO、企业、公民等多元主 体参与的，利用互联网及其终端设备搭建的运算平台与传递平台向社会提供有价值的信息与服务，并逐步 形成“平台 + 用户端 = 服务”的政府样态。就一定程度上而言，人工智能时代的政府就是一台“电脑”，能够 拼接所有的“碎片”。首先，平台型政府是一个跨行业、 跨部门、跨区域的“技术窗口”，信息技术的发展带来了 社会主体行为模式的变革，各种机构将不再是在一个固定地点工作的人员的分散的集合体，而是联系从事大量经济和社会交往的人的不稳定的通信网络， 5G 时代的边缘计算等技术未来有望为人、组织与机器间提供更可靠的通信环境，作为技术窗口，政府需要为信 息传输提供基础平台，为标准化、流程化的工作体系提 供基础架构，才能更好地发挥“人工智能 + 政务服务”的社会功效。其次，未来政府将会是一个资源平台，政府作为具备强大算法功能的“机器”，能够起到帮助计算每种资源要素的算法作用，具有强大的资源配置和 产品组合的功能。平台型政府将各个行业与区域间的资源联结成“一张巨网”，通过传感器、物联网、移动云 计算等设备应用而提供训练场景，促使“资源诅咒”转化为“资源福音”，实现公共产品供给侧与需求侧的精准对接。再次，未来政府是一个开放共享的信息传输平台。伴随着 5G 连接的逐步启动，数据传递的高速率将进一步打破信息“天堑”，政府应在信息共享中利用自然语言处理、知识融合等技术工具协助语义检索、转译、信息编码、聚类等内容，帮助梳理碎片化和多源化 信息，打造一个更高可信度、结构更清晰的信息取用平台，以实现在行政业务、市场配置、产业合作及规模发展中的网络空间效应与数据增值效应。最后，平台型政府还是一个包含公共文化、交通、生态、社区、农业等要素的集成服务平台。在 5G 时代，移动互联的能力突 破了传统带宽的限制，同时时延和大量终端的接入能 力得到根本解决，从根本上突破了信息传输的能力， 能够把智能感应、大数据和智能学习的能力充分发 挥出来，并整合这些能力形成强大的服务体系，渗透至社会管理领域，为全社会群体提供资源联结、开 发、组合与再利用的平台，以便政府在不同地域空间中制定更加合理地公共服务供给计划，使人们均等地享有公共服务的机会与权利，实现服务配置的帕累托最优。平台型政府以互联网为依托，遵循网络生态发展 规律与梅特卡夫法则，即其所构成的平台价值与接入数量成正比，平台接入用户点越多，则由此产生的外部性价值越高。但根据 2019 年中国软件评测中心发布的《第十七届部委政府网站绩效评估报告》显示，约一 半网站信息公开目录未与文件资料库、有关栏目内容关联融合，约 46% 网站未建立政策文件与解读材料的相互关联，仅有少数网站初步实现“搜索即服务”，约 33% 网站未提供首页和其他页面内容分享功能，可见， 未来政府平台实现“跨网站、跨系统、跨层级的资源相互调用和信息共享互认”仍然任重而道远。鉴于此，平台型政府的建设应以破除碎片化的服务管理模式为前 提，深度融合办公数据、业务流程和组织架构，形成互 联网服务平台的“群众—业务”间的直接逻辑关系，通过建立网络垂直应用，政府在精准掌握社会公众对公共产品的需求信息后，能够开展即时的按需匹配。同 时，政府应加快盘点基础架构和制定整合计划，借助自组织网络、内容分发网络等智能化应用，联接不同业务 板块中的信息节点，从而让使用者以最快速度就近索取信息，并以提供全链接的方式为社会公众分享和使用。此外，为更好地发挥人工智能技术的社会渗透性， 政府应与业内专家、学者合作设计信息技术基础设施优化战略，确定人工智能时代的阶段性投资与成本分配方案，并制定相应绩效指标，激励社会共同体对关键技术、共性技术、智能设备开发等的合作力度，强化 机交互技术、网络群体智能、自主智能系统等应用，实现“智能 + 业态”的发展。
在 1956 年达特茅斯会议上“人工智能”概念首次 被科学家们提出，但囿于当时的软硬件条件，人们对人工智能的研究主要集中在一些特定领域，例如开发模拟人类大脑运行的机器人，而如今随着网络连接速率的加快、计算能力与深度学习能力的提升、便携式智能设备的出现与改进，人工智能技术与社会各领域的融合创新程度不断提高，AI 在金融、工业、交通、医疗、农 业等行业得到广泛应用，并且在人类的日常生活中，如自动驾驶、无人机、智能家居等创新性产品也如雨后春笋般涌现，全社会不论是专业机构、政府、企业，还是非营利组织和个人都或多或少参与推动了人工智能的发展，由此可见，人工智能时代对社会的现代化治理必然 是多元主体共同参与，综合政府、市场与社会多种治理 手段而采取的协同行动。20 世纪 90 年代，网络治理理论开始引入公共管理领域，网络治理模式除了关注纵向级的权力关系还关注政府与非政府间的横向关系合 作，网络治理是“为了实现与增进公共利益，政府部门 和非政府部门(私营部门、第三部门或公民个人)等众 多公共行动主体彼此合作，在相互依存的环境中分享公共权力，共同管理公共事务的过程。在以人工智能技术为主导的治理创新中，智能化技术开发成本高、 研究难度大、周期长、系统性强等特征突出，政府需要 “更多地依赖各种伙伴关系、协议和同盟所组成的网络来从事并完成公共事业”，这种协作更倾向于在各 主体平等互助的基础上而不仅是利用政府权威自上而下采取的行动，因为在新媒体时代，人人都是数据的生产者、占有者和消费者，公众拥有数据权利，形成了大量微权力行为体，对传统的等级权力体系形成了毁灭 性冲击，展开网络化治理，促进多元主体的互动与 协作，能够充分调动各种社会和政治行为体的力量，为共同目标(一般是公共价值)的实现展开联合行动。从政府横向关系的角度来说，人工智能时代的政府是协作型政府，是强调“人—人”协作、“人—机”协 作和“机—机”协作的政府样态。协作型政府不是简单的部门相加，也不是局部的、片面化的组合拼凑，而是通过机器、部门、社会的耦合协作，提升政府的数字传输能力，促使“数字排斥”走向“数字融合”，促进经 济、政治、文化、社会、生态等各领域环环相扣，增强公 共治理智能化的叠加效应和聚合效应的政府。总体而言，传统的人类与机器协作主要处于感知、开发、利用、 控制人工智能技术，并通过其辅助人类进行科研探索、 产业优化或灾害恢复等活动的阶段。但在 Web3.0 时代的语义技术、机器学习算法技术等驱动下，人类与机器的关系慢慢有所转变，具体表现为“人—机”关系通过语境计算翻转了“机器”在这一互动过程中的地位， 曾经人们试图创造和了解网络信息技术，并在此虚拟空间中收集其所产生的数据进行加工和应用以解决现实问题，而如今互联网能够主动化、智能化感应用户需要，根据用户搜索内容甚至是在对未搜索内容的预测 下，智能机器就能够完成自主推送服务，并不断更新对 其周边环境感知的信息和“学习”来自人类行为及其反馈的信息，以调整数据模型不断迎合人类需要。基于此，未来协作型政府将进一步提高自我学习能力、认 知能力与行动能力，优化人力资本结构，持续加强与人工智能的交互协作，担负起引导和监管人工智能“向 善”的责任，从而将人类与机器的关系从辅助关系彻底转变为具有“自主”属性的积极协作关系。协作是实现善治的必由之路，人工智能在特定社会环境中的应用，基于多元利益相关群体的诉求差异性，将不可避免地导致效率和效益的矛盾，激化“马太效应”，甚至激发“社会达尔文主义”。因此，政府需要围绕共同利益、共同目标、共同参与三大要素，通 过部门协作、技术协作和社会协作的合作形式来实现 政府部门的公共产品和公共服务供给。其中，政府的部门协作主要通过目标管理强化领导者的组织分工、 沟通与控制职能，通过人工智能及时地、自主地进行信息传递与反馈，避免信息断层，从而提高实现共同目标的融合程度。而且政府治理是一项跨区域、跨部门的系统工程，部门协作还要求组织领导者转变传统的思维方式，认识到“共建共享”是各部门基本职责，并合理制定内部的科学分工，规范外部督促形式，列出协作清单，以确保协作的有效性和时效性齐头迸进。政府的技术协作侧重于采取信息通信技术、传感器、APP、 大数据等手段，通过技术参数、编码、脚本等构成的标 准体系来协调和重组治理主体之间的功能、资源与责 任。通常单个技术系统的能力、知识和资源是有限的， 因此需要形成协作联盟共同完成任务，如若通过诸如规范数据开放的标准化格式等手段，则可以大幅度增 加技术协作的可能，从而有效地减少由此产生的数据孤岛问题。政府的社会协作主要通过政务数据和信息平台链接社会，让 NGO、企业和公民积极参与到政府的公共事务治理过程之中，从而建立起稳定而又满意的公共协作关系。显然，统一格式、统一路径、统一标准、 统一平台是协作型政府建设的前提，基于政府、产业 (企业)、大学之间的“三螺旋理论”关系而构建的分布 式组织体制是协作型政府建设的保障。最终可见，协作型政府的建设是一个信息转换和资源流动的技术过 程，也是一个权力结构再造的社会过程。
从政府纵向层级的角度来说，人工智能时代的政 府是简约型政府，是通过人工智能技术简化政府层级、 提高政府效能的廉价型政府和廉洁型政府。智能化时代提供了众多新兴技术的支持，政府治理亦不仅限于传统以技术平台为窗口的衔接，如前所述，在人工智能 时代打破组织壁垒、技术壁垒而形成的平台型政府还 将助力改变数字经济时代行政组织链条与政民间的对话方式，这将进一步促进简约型政府的形成，原因如 下：一是现有的人工智能技术需要依赖海量的数据进行深度学习训练，从而依托人工智能的应用可以“提升 信息收集的全面性和准确性”、“减少人为干预或者扭 曲信息”以及“实现信息传送的及时性”，满足政府的治理需要。二是基于云计算、自然语言处理、语音输入、图像滤镜等技术的人工智能场景能够精简数据 模型，例如政府部门在政务云、政务网、政务客户端展 开标准化、专业化、流程化工作的基础上，提高了在线 化与规模化服务效率，降低了议事成本、协作成本与服 务成本。三是大数据的开放和流动带来了权力的分散， 压缩了权力的传递层次，以 AI 为技术工具的治理会促进社会各界力量，尤其是具有专业知识或有预见力的有志人士积极参与，从而消解权力的垄断格局和封闭 体系，在协同治理的对话中倒逼形成透明、公开、公正 的协商态势，强化监督与约束机制。四是人工智能在反腐工作中能够发挥独特优势，将数据分类机器人等 AI 技术嵌入公共权力部门，在采购、招标或执法等行 政行为中运用智能化的数据归类与识别挖掘权力寻 租中所产生的数据相关关系，进而通过敏锐的智能 化传感系统跟踪腐败痕迹、收集腐败证据，并刻画职务犯罪的规律，为净化政治生态提供实时监控和刚性约束。简言之，人工智能时代的简约型政府建设是一场 “数量革命”，随着数字化治理的深入发展，公共产品与 公共服务供给尽可能地实现虚拟化与在线化，提高了无纸化办公程度，使得业务办理流程更加精简，缩减了 行政程序，提高了自动化行政水平，增强了线上线下交 互能力，降低了行政运行成本与服务成本。另外，在 5G 的高速度和泛在网的影响下，政府将进入一个点对 点的协作共享空间，伴随而来的将是节点数量的减少 和节点间距的压缩，这将促使政府服务的供应链得以 在网络空间中无缝隙地延续，从而进一步提升政府服 务的精简化与便捷化水平。人工智能时代的简约型政府建设还是一场“质量革命”，网络的多中心节点结构 分散了信息流与权力流，由政府、企业、公民等多元主 体联合行动的协作型政府也将有助于形成数字民主， 而政府的改革要依靠民主的新生，越来越多的数字市 民社会通过网络或其他数字媒介参与政治生活，能够 控制社会舆论的导向并监视政治过程，这样会大大减少政治过程中的暗箱操作和官员寻租的行为，随着政府服务数字化、监管智能化、治理协作化、信息平台化趋势的发展，政府权力和政府行为将在更为公开、更 为透明的环境中运行，社会对政府的廉洁预期将会越来越高、对腐败零容忍的态度愈发坚决。爱因斯坦认为，“所有科学中最重大的目标就是， 从最少数量的假设和公理出发，用逻辑演绎推理的方法解释最大量的经验事实。” 简约型政府的建设亦遵循此项原则，其目标是以最简化的方法为社会提供 最优化的服务。2019 年 6 月 25 日，李克强总理在全国深化“放管服”改革优化营商环境电视电话会议上指出，“政府管理和服务要行‘简约’之道，程序、要件等 都要删繁就简、便民利企。”无疑，建设“廉价的”政府 需要简化操作程序，提供化繁为简、“用户友好型”的网络办事系统，使民众更易于获取服务。普遍认为，人工 智能技术能够在巨量数据分析或信息不对称的复杂情况下协助或者替代人类的管理活动，目前中国多个地区的政务服务大厅已经开始使用智能机器人为群众提供咨询服务、导引服务和快捷的业务办理服务，有效地缩短了群众的办事时间、提高了办事效率。当然，大多 数机器人仍停留在简单的需求回应层面，但未来随着 人机交互技术、自然语言处理技术、机器人视觉技术等深入发展，智能机器人在政务场景中能够不断积累训练数据，对不同语境与情感、语义歧义和对话管理发挥精准识别的作用，为全面培育智能化政务应用场景奠定基础，进而不断延长政务服务链条、提升政务服务效率和优化政务服务效能，不断实现信息惠民和增强群众获得感的最终目标。而在人工智能条件下建立“廉洁的”政府则需要制定可追溯性规则。对政府部门制定的决策方案要利用人工智能如实记录组织中整个治 理过程所生成的以及所涉及的所有关系事物，收集、标 记、描述所用的算法编程，确保大数据程序等系统设计的透明度与行政业务执行的透明度，以在后期解释与问责中充分披露相关信息、定位利益相关者，从而实现廉洁行政的目标。
自二十世纪六七十年代以来，以新公共管理思想 为导向的政府改革运动引起了社会极大反响，该运动 以批判福利国家制度、政府干预过度、组织机构膨胀、 行政效率低下等为核心，主张学习市场机制以提高效 率，将服务对象视为“顾客”并强调改革公务员制度和 运用信息化技术，通过调整政府职能，再造政府管理流 程，简政放权，打造精简高效的政府。显然，这在瞬息 万变的新技术时代有助于实现有效管理，以不断优化 的政务服务改革为例，“一网通办”逐渐成为中国各地 区政府的服务常态，并且开始引入“AI”用于审批、监 管、服务等各环节，实现“秒审秒批”，完成自助回答民 众咨询、快速预测需求等业务。一方面越来越多人工 智能机器可以辅助或者取代工作人员完成公共服务， 但同时人工智能类技术也可能会扮演消极的角色，例如数据模型可能会引导有关部门支持资金充足或者资 源丰富的研究领域，加剧技术发达与欠发达地区的不平等；算法的机械化也有可能会导致公正性的缺失或性别歧视等问题。另一方面，在实践中，新公共管理运动也带来碎片化问题，并由此形成了政府治理中数据利用率和融合率低、基础设施华而不实、组织职能重叠、部门资源重复存储却又互相割据的局面，阻碍了政府治理的创新活动，影响了人工智能时代的政府转型和流程再造。因此，公共部门亟需思考如何在新公共服务模式中更好地践行“为人民服务”的宗旨、实现公共利益、承担社会责任、平衡技术理性与价值理性等问题。西蒙认为，智能技术可以补充有限的人类理性，这种思想至今看来仍具有开创性，大数据、机器学习等技术促使决策计算化、行为智能化变成现实。但从政府功能呈现的角度来说，人工智能时代的政府应是智慧型政府，不仅是运用物联网、云计算、移动互联网、人 工智能、数据挖掘、知识管理等技术，提升决策、办公、 管理、监督、服务智能化水平的政府形态。同时还是超越于数字技术范畴、具有网络治理特点、能整合优化相互关联的节点数据、“以人为本”的政府。人 工智能技术在政府治理中的作用已是一目了然，达到技术的“善治”最不能忽视的则是发挥人的主观能动性实现公共价值。马克 ·穆尔(Mark H.Moore)认为“价值来源于人的期望和感知，有不同种类的期望需 要被满足”，现如今政府正在从单一的自然人的政务智慧集合逐渐演化为人机高度融合的泛政务智慧体系，公共部门在经过“技术—人— 环境”的互动中能够不断积累数据、补充信息与优化知识，能够从对事物外在特征的感知扩展到理性认识与系统认知，能够 归纳、演绎、推理决策演进规律与社会偏好动态，能够了解民众对政府的期望，帮助公务人员及时采取并更 新最佳策略开展适应性变革和回应性行动，从而形成具有高自主性、高回应性、高精准性、高主动性特征，以 智慧决策、智慧办公、智慧监督、智慧服务为表现形式 的政府样态。智慧型政府是具备引领智能发展能力的政府，是能够不断开展智慧决策、智慧办公、智慧服务和智慧监 管的政府。开展智慧决策，需要通过机器学习与算法原理建立业务处理规则，数据化、流程化任务执行线 条，在将公共事务处理流程尽可能“数字化”的同时加速推进人工智能技术面向数据的知识发现和方法应用，融合深度学习与数据分析技术将以往的经验、案例与现实问题和决策环境相匹配，并借助智能工具检测和延展决策者对决策方案的判断，从而最终形成具备集体智慧的科学决策。开展智慧办公，是指随着办公设备与办公流程的智能化发展，人类的集成智慧将会实现自动应用而非“手动键入”，人工智能将会强化行政人员办公过程中的“K 线(Knowledge-line)思维”。在相似的工作程式中，原本使用过的思维和工具会被自动激活，一种“K 线记忆”能够帮助行政人员开展合理的注意力分配。由此，政府成为了将传统办公模式再造为一个集知识、记忆、认知的“数字大脑”，从而加速公务人员的思维链接并形成智慧办公模式。开展智慧服务，是“以每个人为中心”的服务。智慧型政府利用5G、物联网和通信感知技术，能够向社会公众提供移动终端和可穿戴设备的接入服务，通过人工智能提取“大数据集”，描绘最接近用户的需求轨迹，通过情境感知分析用户行为，在数字化基础上将语言分析结合智能算法生成知识，促进政府管理和公共服务的线上线下融合，从而向社会公众提供随时随地随需的个性化在线服务。开展智慧监管，即要求“以制度制约技术”。技术是监管风险的来源，也是监管变革的机遇，智慧监管的宗旨不在于限制数据的采集或使用，而是应警惕技术成为新兴权力掮客的可能，在权力运行中建立公平合理的规则秩序，避免因权力滥用在数据交易或人工智能应用中所产生的技术风险与伦理隐患，防止诸如因数据的过度使用或恶意使用所造成的“大数据杀熟”、“算法歧视”等问题，从而保障个人权益与国家安全。
毫无疑问，在人工智能时代，政府治理结构正在发 生转变，数据与算法成为了世界各国竞相争取的“变革 道具”，调整着国家权力对经济、政治、社会、军事等领 域的分配方式，这也意味着人工智能将成为创新国家 竞争力中最为重要的技术手段，并可能重塑未来的国 际秩序与国际格局。然而，技术变革通常也伴随着高 风险与高度不确定性，在人工智能建设中，占据新兴技 术主导权的话语主体所引发的数据霸权、算法黑箱、技术干涉等问题普遍存在，发展中国家由于对人工智能 技术基础研究与应用的不足，政府治理正面临着数据 隐私安全带来的技术风险、算法歧视偏见带来的道德风险、资本权力扩张带来的社会风险和技术鸿沟带来的公共服务不对等等诸多挑战，冲击着国家发展中既有的制度规范、组织结构和思维模式。实质上，围绕大数据而展开的算法革新亦是一场权力博弈，影响了社会交往行为与社会结构转型，并最终反映在政府再造议程之中。因此，在技术—权力—结构的逻辑框架中研究人工智能时代的未来政府是提升政府治理能力和 应对政府治理风险的题中之义。
说明：文中图表和参考文献略，具体参考《中国行政管理》2020年第6期第57-64页。
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