人工智能中的政务管理

赵瑾 康诗宇

[摘           要]  人工智能的发展与计算机科学的发展是相辅相成的，是计算机科学研究领域的分支。随着信息技术的更新升级以及信息共享在大众中的进一步普及，人工智能已经不仅仅是企业追求经济利益的产物，更是政府处理政务管理工作的重要技术支撑，政务管理也将会因人工智能技术的引用而产生新的价值。但在人工智能实际运用于政务管理的过程中，仍然存在一些问题。

[关    键   词]  政务管理;人工智能;技术安全;行政伦理

[中图分类号]  D63                    [文献标志码]  A                  [文章编号]  2096-0603（2021）42-0126-02

一、人工智能在政务管理中的发展现状

目前，人工智能在政务管理中的发展集中在电子政务领域。近年来，政务方面的人工智能技术已经在电子身份证、不同类型的二维码、领导决策中得到应用。随着信息技术的更新升级，深层神经网络领域的深度学习概念逐渐发展，此概念主张通过对数据的深度分析与学习来加强对人工智能的信任支持。而在这种深度学习理念的指引下，人们认识到收集相关信息后的处理信息系统以及评估收集信息的评价反馈系统同样不可忽视。人工智能的研究与应用也越来越瞄准除了收集语音、人脸的信息与数据这样的程序之外的其他信息管理系统的重要性，譬如具有多个子系统的政务决策系统的问世。具有代表性的应用包括智能身份证的运用、智能客服、政务知识库、智能政务决策系统等。

二、人工智能在政务管理中的瓶颈

（一）理論瓶颈

人工智能技术的广泛使用依赖于深度学习技术这个主流理论，但是很大程度上它也仅仅是黑箱状况，现有人工智能系统都是知其表面而不知其机理，过于依赖通过问卷之类存在偏差的调查方法从表面收集数据，而如果数据的深层语义所表达出来的信息无法提取，在这些不完整数据基础上做出的决策也就不具备可信度了。

（二）数据瓶颈

“算力、算法、数据是人工智能发展的三大重要技术支撑，缺一不可。”人工智能需要大量的人工标注的数据来进行算法训练，然而数据的收集与获取渠道少，获取难度也随着环境的不同而有所差别，数据的匮乏限制人工智能政务化的发展进程。如何拓宽信息收集渠道以及如何保证信息的准确性是问题的关键。

三、人工智能在政务管理中存在的困境

（一）部门自身管理服务能力脱节

1.在治理结构上，政务服务部门传统的科层制治理结构导致的效率低下问题仍然存在。在科层制治理结构下，由下而上的信息传递和由上而下的决策制定都较为缓慢。同时，市场中信息不对称与道德风险的存在，使人工智能政务化只能接触简单的信息传递功能，无法改变现有结构问题导致的政府行政效率低下。

2.在治理方法上，传统以监管为主要手段的治理方式，已经无法对人工智能技术领域进行有效监管。由于人工智能技术发展的客观需要，人工智能的算法必须以开源形式向全社会公开，但与此同时，对算法进行公开也很有可能带来发展的不确定，甚至最终走向促进人类社会发展的反面。

3.在数据共享上，当前的数据共享程度还远未达到智能化政务服务的要求。截至目前，数据壁垒、“信息孤岛”现象还大量存在于政务服务领域，公众反复提交材料、往返跑腿现象广泛存在。各部门、各层级间的数据信息互联互通程度普遍偏低，协同办理能力亟待提高。

4.在人力资源方面，人工智能技术的发展与应用，很大程度上将改变人们的工作类型和技能类型，但在当前，由于计算机相关行业人才普遍紧缺，而部门内部存在老龄化程度较高、薪资待遇偏低、培养意识不够等问题，导致政务服务部门工作人员目前还不具备应对这种变革的技术和能力。

（二）人工智能技术内在发展困境

1.数据安全和隐私泄露问题日益突出。对于基于大数据基础之上的人工智能技术而言，在实际运用的过程中随时都存在着侵犯隐私的风险。首先，在对信息进行采集的过程中，系统会集中大量的个人信息，这些信息如果被非法使用，将会产生严重的隐私侵犯问题。其次，在信息的云端储存过程中，数据易于因遭到威胁或攻击而产生数据泄露问题。最后，人工智能在对数据进行知识抽取的过程中，本身就是对个人隐私的发掘和提取，如果出于非法目的进行使用，也会产生侵犯隐私的问题。此外，由于人工智能技术本身所存在的技术或管理缺陷，以及人类对技术的滥用或非法使用，又会产生更为广泛的安全性问题。

2.在法律规范与责任承担方面，现有的法律体系已经难以适用于人工智能基于算法与数据的应用环境。随着人工智能逐步从弱人工智能向强人工智能以及超人工智能的过渡，人工智能的主体性越来越强，如果要进行更细致的划分，在弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个不同阶段，人工智能对于人的相对地位并不一样，其相应的责任机制是否应该有所区别？

3.在行政伦理方面也问题凸显。首先，由政务服务部门工作人员提供政务服务有着法理上的权威性和合理性，但是人工智能是否有资格这样做，目前仍有待进一步探讨。其次，随着人工智能具备了较强的自主意识，是否仍能够保证其公平、公正地做出决策，它做出的决策又是否具有可责性、透明性？再次，基于历史数据所进行的分析与预测，很有可能会因为算法偏差而导致偏见与歧视，而这种偏见又可能进一步导致社会不公现象的恶性循环。

四、应对策略

要实现人工智能与政府政务管理事务的高度融合，并非一蹴而就。面对上述两个方面的难题，我们应该多管齐下，推进人工智能在政务管理领域的深度发展，提高政府政务管理方面的效率，更好地服务于人民群众。

（一）重视人工智能的研发与应用

首先，在思想上，作为政务服务的提供者和决策的制定者，政务服务部门必须要对人工智能的研发与应用予以高度重视。各部门要充分认识到人工智能为政务服务管理变革所带来的历史机遇，并有意识地将其应用到政务服务过程中。其次，在行动上，要高度重视对相关领域内人工智能技术的开发。要从加强对基础设施、技术架构、运行机制的研究力度，推进部分应用先行先试，加大政策扶持力度以及推行安全认证制度等多个方面，独立自主研发出适用于我国政务服务工作的人工智能技术架构体系和管理服务平台。

（二）提高政府部门管理服务水平

首先，优化部门内部治理结构，从体制上解决科层制组织结构所存在的行政效率低下问题，为人工智能技术的应用打下基础。其次，加大对包括中央在内的组织数据的整合力度，大到中央与地方政府之间、小到组织各部门之间实现数据的即时共享互通，破解“数据孤岛”难题。再次，建立健全监管体系，实现对人工智能的数据从算法设计到产品开发与应用进行全程监管，加大對违规行为的惩处力度，督促行业和企业自律。最后，加大人才培养和储备力度，政府部门不仅要培养和储备自己的操作人员，还应该加强相应领域的技术专家、算法专家队伍建设，确保人工智能可以发挥实效。

（三）加大技术安全和隐私保护力度

首先，重视风险评估和防控预防及监测预警机制，将人工智能发展的安全范围精准确定。其次，加快人工智能行业标准建设，对人工智能技术开发和使用过程中的技术标准、数据采集、信息处理、数据价值分配、隐私保护以及技术使用等问题进行规范。再次，强化数据安全系统，对现有的数据安全架构进行优化提升，完善数据存储安全防控体系，同时做好数据容灾、备份恢复以及安全监测等工作。最后，加大惩治力度，出台相应的政策法规和惩处机制，对以不正当手段或目的开发或使用人工智能技术的个人或企业加以严惩，同时也要对因不当使用人工智能技术带来安全性或隐私泄露等问题的行为进行惩处。

（四）建构行政伦理和法律规范体系

首先，人工智能技术研发伦理要在保障人权的基础上考虑人与自然利益最大化，同时还要注意防控研发过程中可能出现的各种风险，削弱负面影响。其次，在开发的过程中，充分考虑人类社会的各项伦理道德和法律规范体系，并将其提前嵌入人工智能系统，从而使其做出的决策与采取的行动符合人类的社会规范，通过不断更新智能系统的信息库来实时帮助管理者进行道德风险评估。再次，要加强人工智能相关法律、伦理建设，从法律与道德两方面进行约束，法律作为最低标准，道德用来约束行为，建立起人工智能政务管理领域发展的法律法规和伦理道德双层规范框架。最后，加强相关的社会问题研究，为之后人工智能在政务管理中的进一步发展提供案例与事实依据。

参考文献：

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◎编辑 郭小琴