人工智能中的政務管理

趙瑾 康詩宇

[摘? ? ? ? ? ?要]? 人工智能的發展與計算機科學的發展是相輔相成的，是計算機科學研究領域的分支。隨著信息技術的更新升級以及信息共享在大眾中的進一步普及，人工智能已經不僅僅是企業追求經濟利益的產物，更是政府處理政務管理工作的重要技術支撐，政務管理也將會因人工智能技術的引用而產生新的價值。但在人工智能實際運用于政務管理的過程中，仍然存在一些問題。

[關? ? 鍵? ?詞]? 政務管理;人工智能;技術安全;行政倫理

[中圖分類號]? D63? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2021）42-0126-02

一、人工智能在政務管理中的發展現狀

目前，人工智能在政務管理中的發展集中在電子政務領域。近年來，政務方面的人工智能技術已經在電子身份證、不同類型的二維碼、領導決策中得到應用。隨著信息技術的更新升級，深層神經網絡領域的深度學習概念逐漸發展，此概念主張通過對數據的深度分析與學習來加強對人工智能的信任支持。而在這種深度學習理念的指引下，人們認識到收集相關信息后的處理信息系統以及評估收集信息的評價反饋系統同樣不可忽視。人工智能的研究與應用也越來越瞄準除了收集語音、人臉的信息與數據這樣的程序之外的其他信息管理系統的重要性，譬如具有多個子系統的政務決策系統的問世。具有代表性的應用包括智能身份證的運用、智能客服、政務知識庫、智能政務決策系統等。

二、人工智能在政務管理中的瓶頸

（一）理論瓶頸

人工智能技術的廣泛使用依賴于深度學習技術這個主流理論，但是很大程度上它也僅僅是黑箱狀況，現有人工智能系統都是知其表面而不知其機理，過于依賴通過問卷之類存在偏差的調查方法從表面收集數據，而如果數據的深層語義所表達出來的信息無法提取，在這些不完整數據基礎上做出的決策也就不具備可信度了。

（二）數據瓶頸

“算力、算法、數據是人工智能發展的三大重要技術支撐，缺一不可?！比斯ぶ悄苄枰罅康娜斯俗⒌臄祿磉M行算法訓練，然而數據的收集與獲取渠道少，獲取難度也隨著環境的不同而有所差別，數據的匱乏限制人工智能政務化的發展進程。如何拓寬信息收集渠道以及如何保證信息的準確性是問題的關鍵。

三、人工智能在政務管理中存在的困境

（一）部門自身管理服務能力脫節

1.在治理結構上，政務服務部門傳統的科層制治理結構導致的效率低下問題仍然存在。在科層制治理結構下，由下而上的信息傳遞和由上而下的決策制定都較為緩慢。同時，市場中信息不對稱與道德風險的存在，使人工智能政務化只能接觸簡單的信息傳遞功能，無法改變現有結構問題導致的政府行政效率低下。

2.在治理方法上，傳統以監管為主要手段的治理方式，已經無法對人工智能技術領域進行有效監管。由于人工智能技術發展的客觀需要，人工智能的算法必須以開源形式向全社會公開，但與此同時，對算法進行公開也很有可能帶來發展的不確定，甚至最終走向促進人類社會發展的反面。

3.在數據共享上，當前的數據共享程度還遠未達到智能化政務服務的要求。截至目前，數據壁壘、“信息孤島”現象還大量存在于政務服務領域，公眾反復提交材料、往返跑腿現象廣泛存在。各部門、各層級間的數據信息互聯互通程度普遍偏低，協同辦理能力亟待提高。

4.在人力資源方面，人工智能技術的發展與應用，很大程度上將改變人們的工作類型和技能類型，但在當前，由于計算機相關行業人才普遍緊缺，而部門內部存在老齡化程度較高、薪資待遇偏低、培養意識不夠等問題，導致政務服務部門工作人員目前還不具備應對這種變革的技術和能力。

（二）人工智能技術內在發展困境

1.數據安全和隱私泄露問題日益突出。對于基于大數據基礎之上的人工智能技術而言，在實際運用的過程中隨時都存在著侵犯隱私的風險。首先，在對信息進行采集的過程中，系統會集中大量的個人信息，這些信息如果被非法使用，將會產生嚴重的隱私侵犯問題。其次，在信息的云端儲存過程中，數據易于因遭到威脅或攻擊而產生數據泄露問題。最后，人工智能在對數據進行知識抽取的過程中，本身就是對個人隱私的發掘和提取，如果出于非法目的進行使用，也會產生侵犯隱私的問題。此外，由于人工智能技術本身所存在的技術或管理缺陷，以及人類對技術的濫用或非法使用，又會產生更為廣泛的安全性問題。

2.在法律規范與責任承擔方面，現有的法律體系已經難以適用于人工智能基于算法與數據的應用環境。隨著人工智能逐步從弱人工智能向強人工智能以及超人工智能的過渡，人工智能的主體性越來越強，如果要進行更細致的劃分，在弱人工智能、強人工智能、超人工智能三個不同階段，人工智能對于人的相對地位并不一樣，其相應的責任機制是否應該有所區別？

3.在行政倫理方面也問題凸顯。首先，由政務服務部門工作人員提供政務服務有著法理上的權威性和合理性，但是人工智能是否有資格這樣做，目前仍有待進一步探討。其次，隨著人工智能具備了較強的自主意識，是否仍能夠保證其公平、公正地做出決策，它做出的決策又是否具有可責性、透明性？再次，基于歷史數據所進行的分析與預測，很有可能會因為算法偏差而導致偏見與歧視，而這種偏見又可能進一步導致社會不公現象的惡性循環。

四、應對策略

要實現人工智能與政府政務管理事務的高度融合，并非一蹴而就。面對上述兩個方面的難題，我們應該多管齊下，推進人工智能在政務管理領域的深度發展，提高政府政務管理方面的效率，更好地服務于人民群眾。

（一）重視人工智能的研發與應用

首先，在思想上，作為政務服務的提供者和決策的制定者，政務服務部門必須要對人工智能的研發與應用予以高度重視。各部門要充分認識到人工智能為政務服務管理變革所帶來的歷史機遇，并有意識地將其應用到政務服務過程中。其次，在行動上，要高度重視對相關領域內人工智能技術的開發。要從加強對基礎設施、技術架構、運行機制的研究力度，推進部分應用先行先試，加大政策扶持力度以及推行安全認證制度等多個方面，獨立自主研發出適用于我國政務服務工作的人工智能技術架構體系和管理服務平臺。

（二）提高政府部門管理服務水平

首先，優化部門內部治理結構，從體制上解決科層制組織結構所存在的行政效率低下問題，為人工智能技術的應用打下基礎。其次，加大對包括中央在內的組織數據的整合力度，大到中央與地方政府之間、小到組織各部門之間實現數據的即時共享互通，破解“數據孤島”難題。再次，建立健全監管體系，實現對人工智能的數據從算法設計到產品開發與應用進行全程監管，加大對違規行為的懲處力度，督促行業和企業自律。最后，加大人才培養和儲備力度，政府部門不僅要培養和儲備自己的操作人員，還應該加強相應領域的技術專家、算法專家隊伍建設，確保人工智能可以發揮實效。

（三）加大技術安全和隱私保護力度

首先，重視風險評估和防控預防及監測預警機制，將人工智能發展的安全范圍精準確定。其次，加快人工智能行業標準建設，對人工智能技術開發和使用過程中的技術標準、數據采集、信息處理、數據價值分配、隱私保護以及技術使用等問題進行規范。再次，強化數據安全系統，對現有的數據安全架構進行優化提升，完善數據存儲安全防控體系，同時做好數據容災、備份恢復以及安全監測等工作。最后，加大懲治力度，出臺相應的政策法規和懲處機制，對以不正當手段或目的開發或使用人工智能技術的個人或企業加以嚴懲，同時也要對因不當使用人工智能技術帶來安全性或隱私泄露等問題的行為進行懲處。

（四）建構行政倫理和法律規范體系

首先，人工智能技術研發倫理要在保障人權的基礎上考慮人與自然利益最大化，同時還要注意防控研發過程中可能出現的各種風險，削弱負面影響。其次，在開發的過程中，充分考慮人類社會的各項倫理道德和法律規范體系，并將其提前嵌入人工智能系統，從而使其做出的決策與采取的行動符合人類的社會規范，通過不斷更新智能系統的信息庫來實時幫助管理者進行道德風險評估。再次，要加強人工智能相關法律、倫理建設，從法律與道德兩方面進行約束，法律作為最低標準，道德用來約束行為，建立起人工智能政務管理領域發展的法律法規和倫理道德雙層規范框架。最后，加強相關的社會問題研究，為之后人工智能在政務管理中的進一步發展提供案例與事實依據。

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◎編輯 郭小琴