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政務(wù)算法與公共價值:內(nèi)涵、意義與問題

摘 要:政務(wù)算法之于繁多的政府事務(wù)而言,有助于形成標(biāo)準(zhǔn)的解題方案與策略機(jī)制。但是,人工智能等技術(shù)與工具的二重性以及技術(shù)使用者的理性經(jīng)濟(jì)人動機(jī),再加上無法公開透明的“算法黑箱”,會不可避免造成數(shù)據(jù)偏向、數(shù)據(jù)缺陷。因此,需要堅持公共利益最大化原則,利用區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)算法透明度,推動政務(wù)公開與信息安全相統(tǒng)一,在政務(wù)算法方案形成中增加機(jī)器倫理學(xué)評價過程,并在條件成熟時制定政務(wù)算法通則或相關(guān)法律,最大程度上避免算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象的發(fā)生。

關(guān)鍵詞:政務(wù)算法 公共價值 算法歧視

【中圖分類號】D63 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

什么是政務(wù)算法?

所謂政務(wù)算法(Government affairs Algorithm,簡稱GovAlgo)是指政府事務(wù)中解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,政務(wù)算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。

廣義“政務(wù)(Government affairs)”概念,可以涵蓋政府主導(dǎo)或參與開展的所有事務(wù)和社會活動。政府政務(wù)大體上可以分為協(xié)同(G2G:政府對政府)、治理(G2S:政府對社會)、服務(wù)(G2C:政府對公眾;G2B:政府對企業(yè))和決策(G2S:政府對社會)四個部分。政府是最大最主要的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、營運(yùn)和驅(qū)動主體。從數(shù)據(jù)類型來看,政務(wù)數(shù)據(jù)分為五類:僅政府有權(quán)力采集的數(shù)據(jù)(如資源類、稅收類、財政類等)、僅政府才有可能匯總或獲取的數(shù)據(jù)(如投資總額、地區(qū)生產(chǎn)總產(chǎn)值等)、由政府發(fā)起產(chǎn)生的數(shù)據(jù)(如政務(wù)熱線、交通流量、流行性病理學(xué)統(tǒng)計等)、政府監(jiān)管職責(zé)所擁有的數(shù)據(jù)(如人口普查、金融監(jiān)管、食品藥品管理等)、由政府提供服務(wù)所產(chǎn)生的消費(fèi)和檔案數(shù)據(jù)(如社保用戶、水電氣用量、公共安全等)。

政務(wù)算法的產(chǎn)生有以下三個必要條件。一是海量信息和大量數(shù)據(jù)。政務(wù)大數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)技術(shù)將政務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)整合起來應(yīng)用在政府業(yè)務(wù)領(lǐng)域,在賦能政府機(jī)構(gòu)、提升政務(wù)效能的同時,為算法的提出奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ);二是情境重現(xiàn)與條件反復(fù)。政務(wù)活動,無論是協(xié)同、治理,還是服務(wù)、決策,具有明顯的周期性和重復(fù)性。而過程的相對穩(wěn)健性是算法產(chǎn)生的客觀基礎(chǔ)。三是問題情境與解決方案。政務(wù)算法是用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。沒有明確的問題定義,就沒有算法存在的必要性;算法構(gòu)建的目的是形成可以解決系列問題的一套方案。

政務(wù)算法具有五個特征:一是有窮性(Finiteness)。政務(wù)算法必須在執(zhí)行有限個步驟之后終止并產(chǎn)生明確結(jié)果;二是確定性(Definiteness)。政務(wù)算法的每一步個驟必須有確切的定義;三是輸入項(Input)。一個算法有0個或多個輸入,以刻畫運(yùn)算對象的初始情況;四是輸出項(Output)。一個算法有一個或多個輸出,以反映對輸入數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果,沒有輸出的算法是毫無意義的;五是可行性(Effectiveness)。算法中執(zhí)行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行的操作步,即每個計算步都可以在有限時間內(nèi)完成。

通過建立政務(wù)算法的結(jié)構(gòu)模型,可以進(jìn)一步說明政務(wù)算法的過程機(jī)理:

問題定義是對算法所要解決問題的清晰描述,往往是資源約束條件下對特定沖突和矛盾的一種刻畫。在這一過程中,需要界定問題屬于協(xié)同、治理,還是服務(wù)、決策,說明問題的屬性和特征。進(jìn)一步地,還可以測度問題的難易程度。

方案形成是算法的關(guān)鍵。一般有四個步驟,一是做法經(jīng)驗(yàn)化,二是經(jīng)驗(yàn)?zāi)J交?,三是模式算法化,四是算法軟件化。其中,模式算法化是核心,包括對顯性知識的編碼化和隱性知識的顯性化。

算法輸入是使用一種方法和方法體系解決特定問題的過程。一種完善的算法體系,不僅包括一系列解決問題的清晰指令和策略機(jī)制,還可以借助“知識庫”,形成更好解決問題的綜合框架和輔助手段。

而所謂結(jié)果輸出,則是指在完成一組解決問題的清晰指令之后,要有數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果,繼而把算法語言轉(zhuǎn)換成政務(wù)語言,幫助政務(wù)系統(tǒng)完成對實(shí)際問題的解決過程。結(jié)果輸出是否可以達(dá)到原來的設(shè)計預(yù)期,可以通過“反饋”進(jìn)行評估。還可以根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)一步修改和完善解題方案。

圖1

政務(wù)算法的價值與問題

通過政務(wù)算法可以顯著提高政務(wù)活動中產(chǎn)生的政務(wù)大數(shù)據(jù)的原始信息的價值。借助政務(wù)信息資源庫,通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時序模式和偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及信息組合、數(shù)學(xué)建模、相關(guān)性分析等數(shù)據(jù)計算,加入政務(wù)算法程序,在 “協(xié)同流程、協(xié)同成效”,“治理體系、治理收益”,“服務(wù)提供、服務(wù)優(yōu)化”和“政務(wù)研判、政務(wù)預(yù)測”等八大政務(wù)業(yè)務(wù)主題領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)工具化、方案化解決問題的策略。其中,在工具和操作層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動和政府治理現(xiàn)代化的高效融合,是技術(shù)使用支撐政務(wù)質(zhì)量提升的一次革命。當(dāng)前,我國在數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有較大優(yōu)勢,政府改革也有強(qiáng)大的內(nèi)在動力,中國有望成為世界上最早實(shí)現(xiàn)政務(wù)算法的國家。但在此之前,亟待解決的價值層面的問題是,如何提高體現(xiàn)公共價值的政務(wù)算法的效能?其中,算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象屢屢發(fā)生,主要可以歸因?yàn)橐韵聝牲c(diǎn):

首先是客觀上算法的不透明性。人類負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)、模型和架構(gòu),算法負(fù)責(zé)給出答案。這種人機(jī)合作方式給我們帶來極大便利,但由于算法的運(yùn)作不可監(jiān)察、不可解釋,將導(dǎo)致人類無法真正理解算法,更不能有效地控制算法,從而也就無法預(yù)見和解決算法可能帶來的問題。也就是說,算法運(yùn)作宛若“黑箱”。

其次是主觀上算法的設(shè)計者、使用者、受影響群體各自存在一定的偏好性。信息不對稱和技術(shù)使用者的理性經(jīng)濟(jì)人屬性會增加產(chǎn)生算法偏見和算法歧視的概率。當(dāng)這種“偏見”和“歧視”出現(xiàn)在政務(wù)算法領(lǐng)域,就會對政務(wù)工作的公共價值取向產(chǎn)生直接影響。因此,政府工作必須努力實(shí)現(xiàn)公共利益最大化,盡量減少不同社會群體之間的事實(shí)上的不公平。這也說明,對于算法偏見和算法歧視的治理,應(yīng)成為治理體系和治理能力現(xiàn)代化推進(jìn)過程中重點(diǎn)關(guān)注的問題。具體來說,需要做好以下幾個方面的工作:

第一,堅持公共利益最大化導(dǎo)向。在問題定義方面,要優(yōu)先推送事關(guān)公眾普遍利益和關(guān)切的問題。把算法問題與政策問題有機(jī)結(jié)合,通過政務(wù)活動有效緩解社會沖突和矛盾,顯著提升人民群眾在發(fā)展過程中的獲得感、幸福感和安全感。

第二,政務(wù)公開與信息安全相統(tǒng)一。從政府的公共性出發(fā),按政務(wù)活動公開為原則、不公開為特例的方式,能公開的必須公開,包括算法的基本原則、結(jié)構(gòu)和過程等。在這一過程中,可以利用區(qū)塊鏈技術(shù),記錄算法的過程和痕跡,增強(qiáng)算法的透明度。從安全保護(hù)而言,政務(wù)互聯(lián)網(wǎng)和政務(wù)專網(wǎng)適用于信息安全等級保護(hù)(總共分一到五級,其中五級為最高);政務(wù)內(nèi)網(wǎng)則適用涉密信息安全分級保護(hù)(總共分為秘密、機(jī)密和絕密三級,其中絕密級為最高)。

第三,政務(wù)算法方案的形成應(yīng)增加機(jī)器倫理學(xué)評價過程。在做法經(jīng)驗(yàn)化、經(jīng)驗(yàn)?zāi)J交?、模式算法化、算法軟件化過程中,特別是模式通過編碼上升為算法的重要節(jié)點(diǎn)上,可以納入機(jī)器倫理學(xué)的評價過程。必要時,要設(shè)立專門的倫理委員會,通過專業(yè)人士的集體決策行為,保證人工智能輔助政務(wù)算法最大程度符合社會公共價值,以保護(hù)在技術(shù)能力、學(xué)習(xí)能力等方面存在差異的弱勢群體的利益。

第四、條件成熟時需要制定政務(wù)算法通則或相關(guān)法律。政務(wù)算法的推出,不是權(quán)宜之計,要有長遠(yuǎn)制度性安排。主要包括政務(wù)算法的基本原則,算法設(shè)計與發(fā)布者的權(quán)利、義務(wù)、責(zé)任,算法“黑箱”的技術(shù)規(guī)避,算法歧視的認(rèn)定與處罰等內(nèi)容。以法律調(diào)適的方式,促進(jìn)政務(wù)算法的健康發(fā)展。

【本文作者為西南交通大學(xué)公共管理與政法學(xué)院教授】

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責(zé)編:羅 婷 / 王茂磊

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