政策分析智能化研究

洪子豪

摘要：人工智能的兴起已经影响到了社会生活的各个方面，也给公共政策带来了极大的便利。但如同斯蒂芬·霍金所说：“人工智能是把双刃剑”，在为公共政策分析带来极大便利的同时，也带来了许多问题。本文从人工智能的概念入手，说明为何政策分析的智能化是大势所趋，并尝试分析人工智能在政策分析领域带来的便利以及问题。

关键词：政策分析智能化；人工智能的优势；潜在风险

十余个青年科学家在1956年的达特茅斯会议首次对人工智能进行了概念界定，在至今的60余年时间里，其概念内涵外延不断丰富拓展。人工智能在性能以几何速度增长的同时也被广泛应用到了社会各领域。随着越来越多的人工智能产品的产出，我们的生活也与人工智能越来越密切。人工智能不仅仅表现在生活的商业性上，其在公共政策领域也同样备受瞩目，受到各国政府、专家的关注与研究。

世界上几个大国对人工智能应用在公共政策领域的重视在2015年之后可见一斑。先是人工智能之父阿兰图灵所在的英国，在2016年10月、11月，英國科学与技术委员会与政府科学办公室先后发布了 《机器人与人工智能》 《人工智能给决策带来的机会与挑战》等专题报告，2017年10月英国政府网站发布 《在英国发展人工智能》的报告。2016年美国奥巴马政府陆续召开关于人工智能的五场工作会议，并在此基础上出台三份官方报告。[1]德国在2015年以千万级的资金启动 “智慧数据项目”，同年9月，德国政府将 “自动与互联汽车”作为国家战略。在我国，2015年 “人工智能”开始在国家领导人的讲话中被不断提及，2016年国家发改委联合工信部、财政部印发 《机器人产业发展规划 （2016—2020）》，2017年国务院发布 《新一代人工智能发展规划》，此时人工智能在中国也被提升到了国家级发展战略的层面。2021年深圳市政府印发 《深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见》，提出深圳要在2025年前变为城市智能体，成为全球新型智慧城市标杆和 “数字中国”城市典范。

公共政策分析从18世纪起源发展至今，智能化应用就是其下个阶段的中心与重心。在人工智能的大数据时代，将人工智能应用于政策分析优势与风险并存。

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，顾名思义就是 “人造的智能”，也即 “用电子计算机模拟或实现的智能”。[2]但就现在的发展趋势来看，这个概念只是对人工智能的一个最广义的定义。从阿尔法狗通过围棋规则自我深度学习击败一众围棋高手这个角度看，人工智能是 “建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。[3]

（二）人工智能在公共政策领域的作用

我们可以按照人工智能智能化的程度，将其分为弱智能和强智能。以数据为基础，通过对信息的收集、筛选，对人的工作起到辅助性作用，这是当前大多人工智能都可做到的。随着技术的不断进步，像阿尔法狗这样可以深度学习的人工智能出现，人工智能系统或能帮助人做出选择，更进一步说，人工智能的不断发展壮大，在将来的某一天或可以代替人，成为公共政策分析的主体。

威廉·N.邓恩认为政策分析至少必须包括5个方面：一是问题的构建；二是描述与现行政策问题相关的已有政策；三是预测为解决问题所提供的相关政策能够产生何种结果；四是评价已有和将产生的政策价值；五是提供将要实施的政策会产生哪些有价值的信息。在信息方面，与政策问题相关的信息、与政策未来相关的信息、与政策实施相关的信息、与政策结果相关的信息、与政策体系相关的信息是政策信息最重要的5个方面。我们可以从中总结出：在政策分析中，问题的构建是最重要的一环，其次要明确政策针对群体的范围，然后通过一定的程序或标准作出价值的判断，最终决策人对决策进行取舍。当然信息的收集、筛选、分析是伴随整个过程始终的。

理清在公共政策分析中重要的环节是什么后，与人工智能的基础与核心结合，我们可以发现人工智能对公共政策的影响主要是基于其算法对信息收集、筛选、预测，通过算法框架中立地构建、解决问题。人工智能数据化、去中心化、智能化的特点对整个政策分析过程既有积极影响，也有存在弊端的方面。

二、智能化对公共政策的积极影响

（一）使政策问题的构建界定更加精准

当前社会是数字化、信息化社会，在每个领域都有无数的信息产生，新理念的迭代也比过去更快。现在的世界不再是孤立的、闭环的，而是一个由各种数据组成的开放的、紧密关联的数字化社会。数据成了现代社会中非常重要的一个概念，人每天的工作、经过的地理位置、在哪里消费等各种行为都成为可以被抓取的数据化信息，社会是人的关系的总和，在当代可以说社会是各种数据的总和。国家的治理、政治的管理、公民的社会生活等都基于数据。人工智能的特点就是可以对大量的数据进行快速的筛选与提炼，现代社会的数据化特征也使得政治行为过程有了数据信息化特性。人工智能依托其强大的数据处理与筛选能力，可以高效提升问题构建时的焦点问题，迅速地分清问题中的主次矛盾。

对于决策者来说哪些问题应该成为政策所关心的问题比问题的解决办法更重要。人工智能依托硬件的发展、算法的迭代，在对大量数据的收集处理上越来越便捷，通过分类筛选，可以迅速将需要解决的社会问题的时间、空间、涉及人群、舆论发展、民意反馈等信息呈现给决策者，为决策者找到问题的症结节省了大量的时间，极大提高了公共政策的时效性。

（二）使决策更加科学

当政策问题构建完成后，政策的制定和选择就成为下一步的重点。通常，对一个问题在制定决策的过程中，因为从问题出发的角度的差异，会得到不同倾向的解决办法。如何在制定的诸多政策中选择最为合适的政策也成为政策制定推行中的一大难题。况且因为政策制定者的主观因素比如情感倾向，又或因其掌握信息及知识的片面性、时间的紧迫性，使得政策制定者在制定政策的过程中无法做到真正的客观、完备、科学。但目前人工智能的深度学习已经达到了相当高的水准，面对信息的收集、知识的储备、情感倾向这些问题时，人工智能可以更快、更好、更客观地进行处理，有助于决策制定者做出更科学的选择，提高政策制定的科学性。

（三）有效降低公共政策分析成本

傳统的政策分析过程从信息收集开始，就要花费大量的人力物力。对于省市政策来说调研过程要跨越不同的区市，而对于国家政策来说，其在空间、时间上的投入更是巨大。而且政策分析的复杂性使其在制定过程中往往横跨多学科，涉及经济学、法学、伦理学、统计学等各学科门类。所以为了保证决策科学性，一个政策的制定往往要邀请各行各业的专家对其进行综合分析，而由于人的主观性，在分析评判过程中会花费大量的时间，政策的科学性也会受到一些影响。

而应用人工智能，在前期的信息收集处理部分就节省了大量的成本，免去了政策分析中必不可少但耗时耗力的基础性工作。在对政策进行综合分析讨论时，人工智能的客观性以及知识储备的完整跨越性，又可很好地对专家或专业技术人员进行部分代替，政策分析的成本将会极大降低。

三、智能化带来的风险与挑战

如霍金所说，“人工智能既有可能是人类文明发展的推动器，同样也可能是人类文明的终结者”，[4]对于政府的治理、公共政策领域，人工智能同样是把 “双刃剑”，也会带来诸多问题与挑战。

（一）价值理性与工具理性的抉择

简单界定工具理性与价值理性的概念。工具理性是找到做事最快捷有效的手段；而价值理性是基于目的出发，即我需要决定要不要去做这件事，无关成本和付出，而是基于个人的主观意愿，这就是价值理性。

从公共政策的分析工具多元化、跨学科化我们可以看出，公共政策分析对技术手段的依赖性很强，在大数据信息化时代，更是强化了这一趋势，但作为理性的人工算法，人工智能的倾向与判断虽然能做到客观公正，但许多社会问题并非简单的是非曲直，所以基于工具理性的人工智能并不适用于涉及价值理性的政策制定问题，对于手段最优、效率最高的方案涉及价值考量时未必就是最好的政策选择。技术分析可以帮助我们迅速制定政策，但应该只起较高的辅助性作用而非决定性作用。公共政策分析的核心问题是人的问题，所以在政策制定过程中，价值对话与价值思考是必须解决的核心。如何让人工智能在政策制定中实现价值理性与工具理性的平衡，是我们应该思考的一道问题。

（二）数据的安全及数据垄断问题

2021年底，马化腾表示：“腾讯只是国家社会大发展期间的一家普通公司，是国家发展浪潮下的受益者，并不是什么基础服务，随时都可以被替换。未来，腾讯在服务国家和社会的时候，要做到不缺位、做到位、不越位，做好助手、做好连接器。”但在此之前各大互联网公司都不曾这么低调过。技术的壁垒与垄断随着时间的推移会集中在极少数团体、组织、公司中。掌握大量数据的个人、团体、组织、公司如果以数据隐私为名，拒绝将数据提供给政府有关部门，垄断数据的商业公司将处在决定地位，与具体公共政策利益关联度大的企业和个人，除了利用媒体制造舆论、组织部分程度较低的抗议活动外，更主要的是通过利益诱惑等方式来俘获政策制定部门，诱发了大量 “管制俘虏”现象的出现。[5]这种情况就极有可能造成政府决策制定主体地位的丧失，冲击传统政策制定过程中政府的主导地位。2021年6月，拥有中国地图、人口、交通等数据的著名互联网公司在美国悄悄上市，在政府获悉后立马叫停，虽然商业无国界，但互联网公司掌握的数据及数据的安全是有国界的，必须受到国家的保护。

对数据的非法利用也值得注意。世界著名互联网公司脸书被爆出非法获取全球8 700万个脸书用户的个人信息，其与剑桥分析公司合作并通过大数据手段对用户进行用户画像描绘，以此确定用户的性格类型。将用户画像描述为 “可被说服者”类型的再细分为各个选区，针对这些不同地区的用户投放最适合转变他们投票对象的广告，最后帮助特朗普赢得美国大选。他们不需要操纵所有人，只需要通过大数据的精准排查，改变少数人的意愿，就可以影响国家甚至整个世界的政治格局。而且类似的事件不止一起，英国脱欧、特立尼达和多巴哥的印度党派赢得选举，背后都有他们的影子。由此可见，人工智能背景下大数据对人悄无声息的影响是件非常可怕的事情，只通过数据就影响了政治。且当前无处不在的各种移动终端对隐私数据的不断收集，使我们的隐私更容易泄露。与传统的安全隐患相比，当今信息化时代，数据的安全隐患问题更具隐蔽性、瞬时性和破坏性。

（三）责任认定问题

人工智能凭借其强大的收集、分析、运算能力，在政策决策中扮演的角色日益重要，甚至有人认为人工智能是决策的最佳主体。但从目前来看，人工智能在政策分析中仍处于辅助定位。人工智能固然强大，但其分析过程中所需的各种信息可能在收集储存过程中丢失，又或者因预期环境的突发性变化造成人工智能在政策制定过程中出现失误，又或者通过干扰算法来影响政策的准确性。所以在整个决策制定过程中，存在多方面可能造成最终结果出现失误的原因，牵涉到决策失败时责任主体认定的问题。

四、结束语

当人工智能参与决策失败时，决策制定主体为了逃避责任，通常会选择将责任推给人工智能。目前，人工智能虽然具备一定的自主性，但仍处于决策的辅助位置，而不是决定位置，政策决定核心还是人。对政策分析智能化的责任认定是一个不可忽视的问题。

参考文献：

[1] 贾开，郭雨晖，雷鸿竹.人工智能公共政策的国际比较研究：历史、特征与启示[J].电子政务，2018（09）：78-86.

[2] 凯文·渥维克.机器的征途[M].呼和浩特：内蒙古人民出版社，1998.

[3] 贾开，蒋余浩.人工智能治理的三个基本问题：技术逻辑、风险挑战与公共政策选择[J].中国行政管理，2017（10）：40-45.

[4] 霍金：AI或终结人类文明[J].中国科技奖励，2017（05）：74-75.

[5] 陈鹏.人工智能对公共政策议程的影响[J].山东行政学院学报，2018（06）：16-21.