政策分析智能化研究

洪子豪

摘要：人工智能的興起已經影響到了社會生活的各個方面，也給公共政策帶來了極大的便利。但如同斯蒂芬·霍金所說：“人工智能是把雙刃劍”，在為公共政策分析帶來極大便利的同時，也帶來了許多問題。本文從人工智能的概念入手，說明為何政策分析的智能化是大勢所趨，并嘗試分析人工智能在政策分析領域帶來的便利以及問題。

關鍵詞：政策分析智能化；人工智能的優勢；潛在風險

十余個青年科學家在1956年的達特茅斯會議首次對人工智能進行了概念界定，在至今的60余年時間里，其概念內涵外延不斷豐富拓展。人工智能在性能以幾何速度增長的同時也被廣泛應用到了社會各領域。隨著越來越多的人工智能產品的產出，我們的生活也與人工智能越來越密切。人工智能不僅僅表現在生活的商業性上，其在公共政策領域也同樣備受矚目，受到各國政府、專家的關注與研究。

世界上幾個大國對人工智能應用在公共政策領域的重視在2015年之后可見一斑。先是人工智能之父阿蘭圖靈所在的英國，在2016年10月、11月，英國科學與技術委員會與政府科學辦公室先后發布了 《機器人與人工智能》 《人工智能給決策帶來的機會與挑戰》等專題報告，2017年10月英國政府網站發布 《在英國發展人工智能》的報告。2016年美國奧巴馬政府陸續召開關于人工智能的五場工作會議，并在此基礎上出臺三份官方報告。[1]德國在2015年以千萬級的資金啟動 “智慧數據項目”，同年9月，德國政府將 “自動與互聯汽車”作為國家戰略。在我國，2015年 “人工智能”開始在國家領導人的講話中被不斷提及，2016年國家發改委聯合工信部、財政部印發 《機器人產業發展規劃 （2016—2020）》，2017年國務院發布 《新一代人工智能發展規劃》，此時人工智能在中國也被提升到了國家級發展戰略的層面。2021年深圳市政府印發 《深圳市人民政府關于加快智慧城市和數字政府建設的若干意見》，提出深圳要在2025年前變為城市智能體，成為全球新型智慧城市標桿和 “數字中國”城市典范。

公共政策分析從18世紀起源發展至今，智能化應用就是其下個階段的中心與重心。在人工智能的大數據時代，將人工智能應用于政策分析優勢與風險并存。

一、人工智能的界定及作用

（一）人工智能的概念界定

人工智能，顧名思義就是 “人造的智能”，也即 “用電子計算機模擬或實現的智能”。[2]但就現在的發展趨勢來看，這個概念只是對人工智能的一個最廣義的定義。從阿爾法狗通過圍棋規則自我深度學習擊敗一眾圍棋高手這個角度看，人工智能是 “建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。[3]

（二）人工智能在公共政策領域的作用

我們可以按照人工智能智能化的程度，將其分為弱智能和強智能。以數據為基礎，通過對信息的收集、篩選，對人的工作起到輔助性作用，這是當前大多人工智能都可做到的。隨著技術的不斷進步，像阿爾法狗這樣可以深度學習的人工智能出現，人工智能系統或能幫助人做出選擇，更進一步說，人工智能的不斷發展壯大，在將來的某一天或可以代替人，成為公共政策分析的主體。

威廉·N.鄧恩認為政策分析至少必須包括5個方面：一是問題的構建；二是描述與現行政策問題相關的已有政策；三是預測為解決問題所提供的相關政策能夠產生何種結果；四是評價已有和將產生的政策價值；五是提供將要實施的政策會產生哪些有價值的信息。在信息方面，與政策問題相關的信息、與政策未來相關的信息、與政策實施相關的信息、與政策結果相關的信息、與政策體系相關的信息是政策信息最重要的5個方面。我們可以從中總結出：在政策分析中，問題的構建是最重要的一環，其次要明確政策針對群體的范圍，然后通過一定的程序或標準作出價值的判斷，最終決策人對決策進行取舍。當然信息的收集、篩選、分析是伴隨整個過程始終的。

理清在公共政策分析中重要的環節是什么后，與人工智能的基礎與核心結合，我們可以發現人工智能對公共政策的影響主要是基于其算法對信息收集、篩選、預測，通過算法框架中立地構建、解決問題。人工智能數據化、去中心化、智能化的特點對整個政策分析過程既有積極影響，也有存在弊端的方面。

二、智能化對公共政策的積極影響

（一）使政策問題的構建界定更加精準

當前社會是數字化、信息化社會，在每個領域都有無數的信息產生，新理念的迭代也比過去更快。現在的世界不再是孤立的、閉環的，而是一個由各種數據組成的開放的、緊密關聯的數字化社會。數據成了現代社會中非常重要的一個概念，人每天的工作、經過的地理位置、在哪里消費等各種行為都成為可以被抓取的數據化信息，社會是人的關系的總和，在當代可以說社會是各種數據的總和。國家的治理、政治的管理、公民的社會生活等都基于數據。人工智能的特點就是可以對大量的數據進行快速的篩選與提煉，現代社會的數據化特征也使得政治行為過程有了數據信息化特性。人工智能依托其強大的數據處理與篩選能力，可以高效提升問題構建時的焦點問題，迅速地分清問題中的主次矛盾。

對于決策者來說哪些問題應該成為政策所關心的問題比問題的解決辦法更重要。人工智能依托硬件的發展、算法的迭代，在對大量數據的收集處理上越來越便捷，通過分類篩選，可以迅速將需要解決的社會問題的時間、空間、涉及人群、輿論發展、民意反饋等信息呈現給決策者，為決策者找到問題的癥結節省了大量的時間，極大提高了公共政策的時效性。

（二）使決策更加科學

當政策問題構建完成后，政策的制定和選擇就成為下一步的重點。通常，對一個問題在制定決策的過程中，因為從問題出發的角度的差異，會得到不同傾向的解決辦法。如何在制定的諸多政策中選擇最為合適的政策也成為政策制定推行中的一大難題。況且因為政策制定者的主觀因素比如情感傾向，又或因其掌握信息及知識的片面性、時間的緊迫性，使得政策制定者在制定政策的過程中無法做到真正的客觀、完備、科學。但目前人工智能的深度學習已經達到了相當高的水準，面對信息的收集、知識的儲備、情感傾向這些問題時，人工智能可以更快、更好、更客觀地進行處理，有助于決策制定者做出更科學的選擇，提高政策制定的科學性。

（三）有效降低公共政策分析成本

傳統的政策分析過程從信息收集開始，就要花費大量的人力物力。對于省市政策來說調研過程要跨越不同的區市，而對于國家政策來說，其在空間、時間上的投入更是巨大。而且政策分析的復雜性使其在制定過程中往往橫跨多學科，涉及經濟學、法學、倫理學、統計學等各學科門類。所以為了保證決策科學性，一個政策的制定往往要邀請各行各業的專家對其進行綜合分析，而由于人的主觀性，在分析評判過程中會花費大量的時間，政策的科學性也會受到一些影響。

而應用人工智能，在前期的信息收集處理部分就節省了大量的成本，免去了政策分析中必不可少但耗時耗力的基礎性工作。在對政策進行綜合分析討論時，人工智能的客觀性以及知識儲備的完整跨越性，又可很好地對專家或專業技術人員進行部分代替，政策分析的成本將會極大降低。

三、智能化帶來的風險與挑戰

如霍金所說，“人工智能既有可能是人類文明發展的推動器，同樣也可能是人類文明的終結者”，[4]對于政府的治理、公共政策領域，人工智能同樣是把 “雙刃劍”，也會帶來諸多問題與挑戰。

（一）價值理性與工具理性的抉擇

簡單界定工具理性與價值理性的概念。工具理性是找到做事最快捷有效的手段；而價值理性是基于目的出發，即我需要決定要不要去做這件事，無關成本和付出，而是基于個人的主觀意愿，這就是價值理性。

從公共政策的分析工具多元化、跨學科化我們可以看出，公共政策分析對技術手段的依賴性很強，在大數據信息化時代，更是強化了這一趨勢，但作為理性的人工算法，人工智能的傾向與判斷雖然能做到客觀公正，但許多社會問題并非簡單的是非曲直，所以基于工具理性的人工智能并不適用于涉及價值理性的政策制定問題，對于手段最優、效率最高的方案涉及價值考量時未必就是最好的政策選擇。技術分析可以幫助我們迅速制定政策，但應該只起較高的輔助性作用而非決定性作用。公共政策分析的核心問題是人的問題，所以在政策制定過程中，價值對話與價值思考是必須解決的核心。如何讓人工智能在政策制定中實現價值理性與工具理性的平衡，是我們應該思考的一道問題。

（二）數據的安全及數據壟斷問題

2021年底，馬化騰表示：“騰訊只是國家社會大發展期間的一家普通公司，是國家發展浪潮下的受益者，并不是什么基礎服務，隨時都可以被替換。未來，騰訊在服務國家和社會的時候，要做到不缺位、做到位、不越位，做好助手、做好連接器。”但在此之前各大互聯網公司都不曾這么低調過。技術的壁壘與壟斷隨著時間的推移會集中在極少數團體、組織、公司中。掌握大量數據的個人、團體、組織、公司如果以數據隱私為名，拒絕將數據提供給政府有關部門，壟斷數據的商業公司將處在決定地位，與具體公共政策利益關聯度大的企業和個人，除了利用媒體制造輿論、組織部分程度較低的抗議活動外，更主要的是通過利益誘惑等方式來俘獲政策制定部門，誘發了大量 “管制俘虜”現象的出現。[5]這種情況就極有可能造成政府決策制定主體地位的喪失，沖擊傳統政策制定過程中政府的主導地位。2021年6月，擁有中國地圖、人口、交通等數據的著名互聯網公司在美國悄悄上市，在政府獲悉后立馬叫停，雖然商業無國界，但互聯網公司掌握的數據及數據的安全是有國界的，必須受到國家的保護。

對數據的非法利用也值得注意。世界著名互聯網公司臉書被爆出非法獲取全球8 700萬個臉書用戶的個人信息，其與劍橋分析公司合作并通過大數據手段對用戶進行用戶畫像描繪，以此確定用戶的性格類型。將用戶畫像描述為 “可被說服者”類型的再細分為各個選區，針對這些不同地區的用戶投放最適合轉變他們投票對象的廣告，最后幫助特朗普贏得美國大選。他們不需要操縱所有人，只需要通過大數據的精準排查，改變少數人的意愿，就可以影響國家甚至整個世界的政治格局。而且類似的事件不止一起，英國脫歐、特立尼達和多巴哥的印度黨派贏得選舉，背后都有他們的影子。由此可見，人工智能背景下大數據對人悄無聲息的影響是件非常可怕的事情，只通過數據就影響了政治。且當前無處不在的各種移動終端對隱私數據的不斷收集，使我們的隱私更容易泄露。與傳統的安全隱患相比，當今信息化時代，數據的安全隱患問題更具隱蔽性、瞬時性和破壞性。

（三）責任認定問題

人工智能憑借其強大的收集、分析、運算能力，在政策決策中扮演的角色日益重要，甚至有人認為人工智能是決策的最佳主體。但從目前來看，人工智能在政策分析中仍處于輔助定位。人工智能固然強大，但其分析過程中所需的各種信息可能在收集儲存過程中丟失，又或者因預期環境的突發性變化造成人工智能在政策制定過程中出現失誤，又或者通過干擾算法來影響政策的準確性。所以在整個決策制定過程中，存在多方面可能造成最終結果出現失誤的原因，牽涉到決策失敗時責任主體認定的問題。

四、結束語

當人工智能參與決策失敗時，決策制定主體為了逃避責任，通常會選擇將責任推給人工智能。目前，人工智能雖然具備一定的自主性，但仍處于決策的輔助位置，而不是決定位置，政策決定核心還是人。對政策分析智能化的責任認定是一個不可忽視的問題。

參考文獻：

[1] 賈開，郭雨暉，雷鴻竹.人工智能公共政策的國際比較研究：歷史、特征與啟示[J].電子政務，2018（09）：78-86.

[2] 凱文·渥維克.機器的征途[M].呼和浩特：內蒙古人民出版社，1998.

[3] 賈開，蔣余浩.人工智能治理的三個基本問題：技術邏輯、風險挑戰與公共政策選擇[J].中國行政管理，2017（10）：40-45.

[4] 霍金：AI或終結人類文明[J].中國科技獎勵，2017（05）：74-75.

[5] 陳鵬.人工智能對公共政策議程的影響[J].山東行政學院學報，2018（06）：16-21.