数字治理的认知重构与行动导向

刘永谋, 谭泰成

1. 中国人民大学哲学院，北京 100872；

2. 北京建筑大学马克思主义学院，北京 100044

引言

2023年，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出要“以数字化驱动生产生活和治理方式变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力”。随着智能革命的深入推进，以移动互联网、算法、大数据、5G、区块链为代表的新兴信息通信科技塑造了新的社会治理模式。我们将其称之为数字治理，主要指政府、企业和社会组织运用数字技术提升机构运行效率、促进产业升级、优化行业服务和推动社会发展的技术治理模式及手段。由于社会文化背景存在差异，各国各地区的技术治理策略在技术范式、技术实践和生活方式上有所不同。从当下情形看，数字技术不仅提升了政府应对突发事件的效率，而且有力推动了企业的数字化转型和国家治理能力的现代化。但具体来看，数字治理的认知与行动、数字治理工具与价值承诺之间尚且存在鸿沟，这从根本上影响到我们对于数字治理限度的真正认识及合理调控。因此，本文将探讨如何重构数字治理认知和引导数字治理行动，以期对技术哲学和工程哲学审度人在技术治理社会中的行动选择提供参考。

1 数字治理在流动社会风险应对中的表现

现代治理本质上是对流动社会的技术治理。可以看到，知识、资本、劳动力、商品、信息和技术等治理要素在不同部门和行业之间的迁移和交换速度加快，这种“社会要素的高速流动改变了‘固态’的社会结构，打破了时空区隔，使得社会整体进入‘液化’状态”。[1]其中，突发性公共卫生事件更是揭示了我们在流动社会中所面临的风险，它作为一项复杂的和应急性的系统工程，涉及不同人群、知识、技术、物资、管理和机构之间的频繁流动。从工程伦理角度看，“在应急工程管理过程中涉及多元利益主体，呈现出诸多伦理困境”。[2]从技术治理角度看，有效遏制公共卫生事件和保障人民生命健康需要综合运用基础医学、临床医学、公共卫生医学和应急管理知识，而移动互联网、大数据和算法技术则有力促进了上述知识在紧急情况中的实践运用，同时也将数字治理活动转变为一种综合的模式。

因此，现代社会的流动性及其潜在风险不仅生成了新的治理情境，而且要求新的治理方式。一方面，数字技术革新在很大程度上推动了流动社会的形成与发展。另一方面，由于其日益增加的复杂性及不确定性，流动社会又需要依靠数字技术来进行治理。流动社会与数字技术之间的这种“二重性”是数字治理走向综合模式的内在动因。所谓数字治理综合，首先包括了多个治理部门对于数字技术手段的协同运用。例如，公共卫生专家通过大数据模型，科学分析和预测公共卫生事件的态势。互联网企业推出公共卫生健康地图及平台，为公众出行和企业运营提供参考。政府则利用卫健部门的数据统计或与互联网企业合作，依法对感染者活动轨迹及其接触人群进行有效跟踪、控制和隔离。

数字治理综合为流动社会提供了稳健和灵活的治理工具，有助于政府维持社会各行业在紧急事态下的有序运行。例如在突发公共卫生应对初期，传统的“围堵追踪”策略相对被动，并面临“中心化层级体系的短暂混乱与效率降低”的问题。[3]这种“人海战术”不足以应对频繁的人员流动，并且耗费了资源，其中一部分原因在于基层部门没有充分利用数字技术的潜力。针对于此，以信息化和智能化为支撑的数字治理综合不仅扩大了公共卫生健康的筛查人群，而且使疾控部门能够集中资源追踪重点筛查区域，提升防控效率。疾控人员一般是通过人工收集感染者的活动踪迹来分析传染链条的，而通信大数据技术则能够最大范围地锁定高风险人群，帮助疾控部门及时遏制公共卫生事件的态势。

数字治理综合能够有效应对复杂的和密集的人员流动场景。例如，一些单位和企业在公共卫生应对中广泛使用非接触式红外成像技术，并通过人工智能算法实现多模态融合感知，最大范围地收集和精确分析各个场景中的公共健康数据。多模态感知融合是数字治理综合的具体实现，它结合自主移动平台、现场人脸头像采集、人体红外热成像采集，并利用后台数据分析和故障告警等多功能模块，提升了体温监测或个体行为管控的效率。当然，相关企业在社会流动空间中广泛布置的人体识别和红外成像测温机器还存在诸如场景认知、自主学习、数据安全和个人隐私等问题。这些问题可以在技术层面得到解决，但从数字治理综合的角度来看，这不仅是一个技术性问题，更是一个技术与治理如何契合的制度性和权力制衡问题。

不同时空下的人口高度集中和频繁流动增加了流动社会的治理难度。这在公共卫生应对中尤为明显，密切接触者追踪程序的研发和推广代表了数字治理综合在流动社会中的典型技术范式。这种数字程序作为政企合作的产物，不仅在一定程度上规范了个体在公共卫生事件中的行为，而且成为具有行政认证效力的数字政务内容。个人必须按照要求申领或出示这种由密切接触者追踪程序生成的数字健康证明，进而配合政府、社区、企业、学校的常态化和精准化防控。该程序将用户在特定场所的扫码数据上传到服务器，并根据已发现感染者到访过的商户和场所生成行动轨迹，进而自动判定在时空上与感染者发生关联的人，即接触者。运行后台的相关部门为接触者赋予不同暴露风险等级的状态。密切接触者追踪程序一般收集四种数据：（1）个人数据，例如姓名、性别、身份证号码、电话号码等；（2）当日个人健康数据，例如体温、症状、高危人群接触史等；（3）访问轨迹；（4）核酸测试和疫苗接种等健康状态数据。大数据平台及其超大算力从技术层面维持了这类数字追踪程序的运行。

以人工智能技术为代表的新基础设施逐渐成为流动社会治理的核心架构。由大数据、算法和算力支持的人工智能有力推动了数字治理综合，例如，临床医学专家和公共卫生专家运用人工智能训练的SIR模型和SEIR①在传染病模型中：S—易感人群；E—潜伏人群；I—发病人群；R—治愈人群。模型，[4]试图更精准地预测公共卫生事件走势，从而提升应对能力。这些模型有效配合了企业医疗资源和重要物资的调配、卫健部门的低中高风险等级调整等。可以看到，日益精确和智能的流行病学模型在未来的公共健康治理中越来越重要，它揭示了未来感染数、潜伏人数和发病人数等信息，从而为政府部门制定和调整策略提供参考。公共健康大数据地图和风险态势感知、物资调配保障和生物信息识别、数字化流调与密切接触者追踪都综合运用了多种数字技术手段。

除了人工智能，5G作为流动社会新基础设施的另一个关键技术，极大改善了在紧急状态下政府和企业治理单元的通信基础设施条件。在公共卫生应对中，移动运营商帮助政府在很短时间内建成了5G基地。5G技术有力支持了医疗资源的调配，不同地方的医疗团队通过高分辨率视频来远程诊断患者，充分分享和不断优化救治方案。[5]5G技术不仅在公共卫生治理中减少了人与人之间的接触，而且能够配合人工智能进行自动化地筛查和分类，提升诊断效率。当然，智能医疗的自动化决策只有结合医生的专业知识和临床经验，才能更好地提升诊断质量。此外，科技企业还将5G用于优化个人隐私保护的数字追踪技术，这种系统具有分散式架构，由医疗中心负责登记，终端用户通过他们的智能手机来上传经过加密的身份和位置信息，以确保个人隐私安全。[6]

数字治理综合推动了流动社会中的公共卫生数据平台建设和数字政务的转型发展。有调查研究表明，尽管一些公共健康程序或平台存在数据安全、算法决策可靠性，信息填报缺乏真实性、数字健康证明互认范围有限等问题，但超九成受访者希望这类数字技术在卫生健康、城市治理、交通出行和文旅娱乐领域发挥更重要的作用。[7]在未来，政府部门如何通过综合运用上述数字技术来优化数字政务服务，需要在技术和制度层面重构政府和企业治理者对数字治理的认知和行动。

2 约束计算理性以重构数字治理认知

如前所述，数字技术提升了政府和企业的治理效率，但仅仅强调效率容易忽视复杂的社会因素，加剧数字治理的公平、信任和权责问题。这些问题的认知根源在于计算理性的扩展。从思想史上看，计算理性发端于霍布斯（Thomas Hobbes）对于国家机器（利维坦）的中立想象②在霍布斯看来，国家就像一个伟大的巨人或怪物（利维坦）一般，它的身体由所有的人民所组成，它的生命则起源于人们对于一个公民政府的需求，否则社会便会陷入因人性求生本能而不断动乱的原始状态。。在霍布斯之后，18世纪的法国工程师聚焦于“统一工程”，他们致力于推广一种打破旧政权的标准化公制计量体系。[8]现代社会治理的量化及统计学趋势反映了以计算理性作为认知基础的现代性思维方式。段伟文指出，“从早期被视为‘政治算术’的统计学及其后的社会物理学、科学管理到近年来的社会计算、智慧城市，其关键的认知基础是对数据的观测、采集与分析”。[9]

为了应对流动社会的不确定风险，众多业界人士和学者呼吁构建全国统一的数字健康平台和倡导“大健康”观念。一方面，这种认知以保障人民群众的生命健康为目的。另一方面，这实际上也是计算理性的产物。数字技术在政府的社会治理和企业的运行中已经呈现出加速趋势，但能否最终为人们带来实质性和个性化的服务，而不是沦为“数字官僚主义”或“数字利维坦”，这并非一个纯粹效率问题。从认识论层面看，数字化转型的方向应当由“大数据设计转向小数据设计”。[10]概言之在大规模应用之前，设计者和管理者应该有一个针对于不确定性后果的效益和风险预期。同时，信任对于当代数字治理至关重要，这就需要实现人与数字技术之间的深度融合及适配。正如闫宏秀所言，“对数据的信任源自人类依赖数据科学与数据技术来处理原本由人类所完成的任务。事实上，反观人类借助数据完成任务的过程，在某种意义上就是人类将自身的部分行为或部分能力委托给数据。这种委托旨在将任务进行委托，而非将人类自身进行委托”。[11]

这种任务的委托反映了“政治算术”在国家治理活动中的既定事实。自近现代以来，国家人口治理和国民经济核算“足以证明在政治分析中使用这种新工具（统计学）是合理的”，[12]它为国家机构量化公民行为提供了认知基础。根据韦伯的看法，现代组织及行政机构受效率原则支配，最终陷入现代性的“理性囚笼”中。在计算理性主导下，现代政府大量运用统计学、大数据及算法来提升社会的运行效率及科学决策水平，并以客观、知识量化和价值中立作为修辞。Engelmann等[13]以英国媒体和公众对传染病模型的认知接受过程为例，说明数字统计工具在社会治理场景中接受“驯服”的过程，以此来反对关于模型的客观中立描述。政府最初仅将传染病模型构建视为投机行为，公众认为政策制定者既没有权威，也没有提供可靠的预测。由于模型没有准确预测感染的峰值，政策制定者以此为其消极行动辩护。其后，模型在公众与日俱增的焦虑中遭遇信任危机，公众认为模型是不可靠的。公共卫生专家不得不修改模型，政府也宣布采取紧急封锁的行动。最终，媒体和公众的认知与模型的实际预测相一致，模型提供的结果才被媒体和公众视为政府采取干预措施的理由。这也说明，数字技术或统计学模型并不是价值中立的，知识与权力关系始终伴随在数字治理活动中。

随着新兴信息通信科技的发展，隐私计算成为数字治理领域的主导范式，即“通过感知隐私风险和感知隐私收益等因素调节互联网用户的隐私披露意愿和行为，在用户隐私安全和数据披露之间取得平衡”。[14]隐私计算使得“数据可用而不可见”，在用户隐私保护和数据利用之间实现权衡（Trade-Off）。例如新加坡政府曾创建了一个运用隐私计算手段和基于隐私设计原则的应用程序，它不收集位置数据，而是通过蓝牙测量一个人与周围其他人的直接距离。可以看到，“代码即法律”已经成为主导政府和企业治理者的基本信念。从技术治理逻辑层面看，算法遵循“如果-那么”（If-Then）的表征规则，通过在If和Then之间的迭代，社会测量逐渐作为一直“政治技术”。权力从立法机构转移到行政机构，再从行政机构转移到技术官僚。在计算理性主导下，算法治理以一种新颖的方式实现群体规训和社会协调。[15]从算法的数学证明合理性、技术操作有效性到社会运行适配性，最终转变为数字治理的权力逻辑。

因此，这就需要破除计算理性神话及其价值中立修辞。从已知上看数字治理增强了计算理性的信念，预设了数据收集的扩大总是会转化为知识的增加。但实际上，算法和大数据技术与社会治理预期并非总是适配的，并不能由知识合理性前提和技术操作上的有效性条件充分推导而来。算法是对现实的简化模型，但模型输出的结果往往具有不确定性。[16]算法工程师和决策者在性别、种族和肤色等参数设置上存在歧视就是一个例子。而约束计算理性的关键在于提供具备操作性和程序性原则。这种原则在当前主要体现为技术解决主义与程序性磋商相结合的思路。既要兼顾算法治理效率与个体对于数据权的获取，又要协调个体自由与社会共识在算法自主决策中的不平衡。算法的数据挖掘越广泛或质量越高，对事物的表征和预测就更加精确，算法的优化与社会因素越适配，就越符合社会的公共福祉。

近年来，智慧城市不断突破人们对于城市的传统认知边界，其底层逻辑仍然是基于计算理性来拓展数字治理综合或扩大智能基础设施，从而更好地应对流动社会的风险。智慧城市取决于人、资源、商品和数据的流动成效，无论是基础设施的物理结构还是社会功能，都成为考验各方数字治理能力的大型实验场域。城市通过数字治理不断扩展其虚拟空间领域，实现物质维度与虚拟维度的高度融合，这也是理解所谓“平台城市主义”的关键。[17]其中，空间正义成为约束计算理性逻辑和警惕元宇宙技术-资本陷阱的关键问题。尽管平台作为技术中介提供了高效服务，但城市的数字化平台化过程并不是价值中立的，科技巨头通常垄断和控制着城市数字基础设施，造成算法赋权与祛权的隔阂。算法权力与公共权力合谋，引发数字信任与合法性危机。在认知层面，应当约束数字资本主义条件下的计算理性叙事，重新思考技术、资本和劳动的关系。

3 平衡治理与反治理以调控数字治理行动

提升流动社会的数字治理成效，不仅需要约束计算理性以重构数字治理认知，也需要对数字治理行动加以平衡。一些地方部门曾违规使用密切接触者追踪程序所生成的“数字健康证明”，这种治理不仅给公众生活带来不便，而且受到广泛的社会批评和质疑。究其根本，这种现象反映了过度的技术治理和伪技术治理。“技术治理的目标是科学运行社会，提高社会运行效率。而伪技术治理打着科学技术的旗帜，实际上追求的是利益和权力等目标”。[18]无论是过度治理还是伪治理，都会引发人们对数字治理的反感和不信任。以密切接触者追踪程序为代表的数学程序是否可以转化为政府提供的一项优质政务服务（例如建立全国健康数据平台的倡议），这考验着政府的数字治理能力。数字治理需要平衡各方角色与责任、数据的控制者和处理者、政府和企业的责任与边界等。

从底层逻辑来看，算法提供的最佳分析或预测对于治理者而言是必要条件而非充分条件。如果治理者把数字技术提供的最优方案作为全部决策基础，则可能忽视治理环境中的其他条件及其变化，出现技术怠工问题。例如，治理者将很多数据收集问题交给智能技术处理，出现问题的时候则可以归咎于智能设备、程序和算法升级，以回避作为治理者的责任。此外，社交平台算法很容易导致人们在紧急状态中感知和行为的极端化，例如阴谋论在公共卫生事件期间盛行，公众被误导抵制疫苗接种和反对隔离措施等。[19]公共健康大数据平台收集了大量的信息或数据（个人、轨迹和健康信息），但并不是所有的信息都有价值，很多都属于冗余信息。对冗余信息的关注反倒增加了信息的管理量和治理成本，降低机构运行效率，违背科学治理原则，形成“数字官僚主义”和“数字形式主义”。

从知识与权力的互构关系来看，数字治理又可视为新科技发展和权力塑造的产物。例如，密切接触者追踪程序在公共卫生应对期间扮演了社会治理规范的角色，这验证了劳伦斯·莱斯格（Lawrence Lessig）关于“代码即法律”的论断。这类应用程序代表了一种将公共权力与技术权力结合的数字治理工具，相关部门通过“赋码”（红码、黄码或绿码）来施行治理权力。个体只有申领和出示当地部门通过密切接触者追踪程序所生成的数字健康证明，才能够获得出行认证。此外，这类应用程序作为一种数字政务的产品，在权力的作用下会产生很多变体，例如在一段时间内引发争议的“文明码”和“师德码”，这说明，“数据治理发生了‘滑坡效应’，这源于技术治理的数字化异化和基层治理的简约化动机”。[20]数字技术不仅作为强大的治理工具，而且将其自身塑造为一种“生活制度”或行动规范。以“文明码”为代表，这种试图替代传统服务方式的数字技术与公共权力的结合愈加紧密。实际上，只要将其用于优化政务服务和推动数字政务转型，“文明码”可视为政府创新治理工具的手段，但超出一定界限，也可能导致权力扩大和过度治理。

贝内迪克特（Carl Benedikt Frey）在《技术陷阱》中指出，“替代技术是否会被阻止，取决于谁能从中受益，以及政治权力的社会分配”。[21]从微观层面看，权力惯性塑造了治理对象的身体记忆。例如在公共卫生事件应对中，人们因为在时空轨迹上与感染者重合而被数字技术发现，基层部门为排除扩散风险而要求人们居家隔离。解除“警报”则需要相关部门审核和认定，人们才能恢复正常的健康认证出行。这种变化揭示了数字治理的双重性：既提升了治理效率，也为权力的任性提供了技术载体。公众只有向企业和政府让渡一定的数据权利才能获得特定的服务访问权限。显然，过度治理主要源于治理者与公众之间的信息不对称，以及技术治理在制度设计方面的缺失。

芬伯格（Andrew Feenberg）认为，任何技术模式的研发与应用都是待确定的。[22]数字治理活动并不是一个纯粹由政府发布行政命令的自上而下的过程，也是公众干预治理手段甚至产生反治理行为的自下而上的过程。一些人为了对抗数字追踪技术所带来的限制，伪造一种可以生成离线码和篡改动态界面的“仿制码”。[6]尽管这种做法有悖信息安全和公共卫生事件防控法规，但我们也注意到，如果数字治理超过了一定阈值以及治理对象的容忍界限，则会产生过度治理问题。如前所述，这将导致数字低效、数字怠工、数字破坏和信息冗余问题。从健康码、文明码再到全国性健康数据平台的尝试，这场关乎数字治理方向的社会试验需厘清各方角色与责任，区分数据的控制者和处理者，并且明确政府和企业在数字政务中的责任与边界。

从数字治理的行动后果来看，过度依赖数字化和自动化在一定程度上挑战了行动者的经验技能和专业自主。实际上，数字技术并不是所有情况下都能赋能治理活动，例如公共卫生专家的专业技能和直觉经验是一些不可能被算法完全量化的因素。此外，由于企业、政府和学校的在线学习和工作需求剧增，科技企业抓住机遇向市场推广数字化在线化服务，例如腾讯会议不断调整其服务选项，推出相应的会员服务。人们对数字技术的依赖性不断加强。随着ChatGPT在技术层面的升级，未来数字治理的通用智能化趋势愈加明显，各行各业的大部分工作会被这种在机器推理和背景知识都取得长足进步的技术取代，这实际上是“AI失业问题”。[23]ChatGPT这类技术会引发“破坏性的创新”。在没有提前做好制度设计的情况下，“AI失业”会影响各方的数字治理行动。调节不好就有可能产生反治理、伪治理和过度治理问题。

在数字治理活动中，人们往往比较关心隐私安全问题，但隐私具有相对性，既往对数据的匿名化处理方式没有体现隐私的社会维度，因而不能从根本上解决隐私-效率的权衡困境。由于大量数据向公共机构过渡，应当尽快完善和落实个人数据收集的法律机制，实现伦理治理、技术治理和法律治理的平衡。对于当下科技伦理治理而言，难点并不在于缺乏共识性的伦理原则，而是如何将这些原则贯彻到算法治理中。如段伟文[24]所言，“这些原则及其背后的相称性治理的思想并没有得到认真对待。”要贯彻这种相称性原则，我们需要以谦逊主义的态度来理解技术的有用性和有限性。例如在算法伦理研究中，重视法律与伦理、个体赋权和社会参与等程序性规制，在实质层面将技术与治理、技术与人、伦理与制度结合起来。[25]

4 立足有限技术治理以引导数字治理方向

近两年，以ChatGPT为代表的人工智能大模型正在进一步推动数字治理，引发人们对教育、知识生产、就业体系、制度设计、行业规范和组织管理未来走向的讨论。在国外社交平台上甚至有关于禁止ChatGPT无序扩张的联名倡议。显然，简单地阻止这类数字技术在社会治理中的运用，悬置了更加重要的数字治理的行动方向问题。原因在于，这类倡议的技术决定论前提是错误的。我们应该持有一种基于科技谦逊主义的“有限技治观念”，由此才能引导当下及未来数字治理行动的方向。

所谓有限技治观，即“承认在某些领域、某些问题和某些场合下技术提高效率的作用，并力主优先和尽量运用技术治理手段造福社会，同时提醒治理者和社会工程师，要时刻谨记现代科技有限性所决定的技术治理有限性，并主张对技治制既要有效利用，又要有效控制。有限技治观对技术手段的强调，不是作为真理来推崇，而是作为效率工具来重视”。[26]一方面，人们的客观中立认知容易忽视权力对于数字治理行动的影响。另一方面，数字治理的关键在于行动，让数字技术从根本上惠及更多的社会个体、同时防范科技应用可能危害我们的生活。这是一种谦逊科技主义的态度，例如在智慧城市建设中，我们应当采取可持续的方法，使公众参与到设计、实施和治理中，通过数字技术促进财富和机会的平等分配。[27]

数字技术赋能社会治理的作用毋庸置疑。数字治理的经验表明，政府和企业可以充分运用区块链、大数据、云计算和物联网等新兴数字技术，来不断完善公共健康治理，例如智能传染病监测平台和应急保障物资调配体系等。治理者要突破传统的认知疆域，形成线上和线下互动的新型治理模式。把握数字化转型的发展趋势，政府在未来就能够提升公共卫生事件治理的科学性和有效性，实现高效的网格化精细管理、避免低效粗放式和形式主义“联防联控”。[28]所谓“联防联控”是政府在应对紧急事态中所采取的一种综合治理模式，在数字技术支持下政府和企业可以协同调配大量资源，对突发事件进行迅速控制、识别和评估。当然，集中治理既能达到高效，也可能导致资源的浪费。

因此，有限技治观要求治理者合理运用数字技术手段，赋予治理者灵活调整策略的“操作自主权”，以避免因集中化而导致的低效治理和资源浪费。如果数字技术运用得好，可以帮助建设公开透明的“数字政府”，这将成为提升政府技术治理能力的有效举措。针对当下，应总结公共卫生事件应对中的数字治理经验，深化对数字化治理的认知，重塑治理思维，优化治理行动，防止反治理，妥善应对伪技术治理。而实现政府治理者和民众之间的信息对称，关键在于政府优化公共服务的形式和内容。比如，通过数字化线上政务中心简化办理流程，兼顾服务的效率和公平等。

要实现社会生产与消费、医疗服务、经济增长、安全保障、环境治理的数字化转型，仍然不断考验政府的技治能力。数字治理可以增强政府决策过程的现代化和科学化，提高政府的决策水平。数字治理能够助力政府公共服务高效化，提升政府公共服务能力。数字治理可以提高政府治理的精准性，使政府更好地履行现代政府职能。数字治理有助于在政府治理体系中多中心协同治理局面的实现，从而提高政府治理的效能。总之，应当运用新兴数字技术重塑政府治理体系，是增强政府治理能力的有效途径。

有限技术治理观念将为当下及未来的数字治理行动提供如下方向。

（1）加强数字专家与治理专家、实际管理者的沟通和合作。数字专家熟悉技术的细节和功能部署，治理专家了解公共治理活动中与人的治理相关的理论问题，而实际管理者深谙国情和基层等各方面的情况。

（2）约束治理者权力。常见的过度治理现象是由治理者权力失控导致的。在公共卫生事件的传统应对方式中，农村或社区治理者借口行政命令，在防控检查时存在一些较为粗暴和过度治理的行为，这种方式必定导致治理对象的不满和抗拒。在数字治理中，隐私权是舆论焦点，信息性隐私权及其制度设计始终面临着自由与效率的悖论。[29]无论怎么划定个人隐私权，数字治理总会招致来自个人隐私权保护立场的反作用力。一方面，应当在法律制度框架内保证个人隐私和数据安全，另一方面，也要认识到数字治理必须理解、容忍和控制反治理现象。此外，应当约束数字专家权力。数字专家因其专业能力而先天具有相应的技术权力。但当数字技术应用在一般公共治理领域中，专家同时也是危机处理中的利益相关者，他们既有自身利益要求，也因其专业局限而对其他事务缺乏足够的了解。如果专家权力过大，则可能出现胡乱决策和以权谋私等问题，因此必须对专家权力加以制度约束。

（3）区别治理与操控。数字治理运用是有限度的，超过限度就成为技术操控，会侵害公众的基本权利。数字治理必须具体考虑应用的限度，这不仅涉及治理目标，还涉及所采用的手段，因而只能在具体的社会语境中加以冷静、客观和谨慎的审度。需要注意的是，无论哪一种治理方式，治理对象一般是作为群体的人或统计学意义上的“人口”，而非精确到单个人的行为。机械决定论的思路或会导致越界，引发治理系统的崩溃。

特别指出，有限技治观主张审慎对待关于数字治理的生命政治叙事。例如，情绪感知技术的应用范围每年都在扩大，包括测量呼吸和心率的生物传感器、语音处理器、跟踪面部微表情的视频识别软件、绘制大脑活动的情绪感知和可穿戴设备等。为了避免工作场所的失范行为，美国一家公司曾推出一款人工智能的情感聊天机器人，它使用自然语言处理工具来识别与性别骚扰有关的行为。这家供应商声称，他们的技术可以帮助管理者找到更好的方法来了解和提升员工的工作满意度，有助于对员工的表现做出客观、公正的管理决策。[30]可以看到，混合式的远程工作方式已成为流动社会进行数字治理的一种“新常态”。

从生命政治视角来看，这种情感人工智能把哲学家带入数字资本主义的批判视野中，它不是从外部扩展到消费领域，而是从内部作为一种“数字泰勒主义”，即从劳动本身的情感状态中提取更大的剩余价值和管理控制。与其他自动化管理手段一样，情感人工智能削弱了人力资源经理曾经重视的人际沟通和分析技能，这反映了人类劳动关系在本体论层面的深刻转变。员工不再被简单地视为物质资本，而是统计数据的来源。类似于在19世纪无可争议的颅相学一样，情感人工智能如今逐渐成为工作场所的数字治理术。情绪不再是私人或个人的，它们可以被转化为情感资本主义的具体产品。澄清当代数字治理中的生命政治叙事是另一项议题，我们的基本是主张是区分治理和操控的界限。

5 结语

将数字技术用于适度控制和个体行为改造能够促进社会进步和维护社会秩序，这属于正常的数字治理范围。但是如果控制过度，为了极权主义目的进行控制和改造，就超出了正常的数字治理范围，或导致“例外状态”。的确，数字治理存在极权主义的风险，但它并不必然走向极权主义。针对数字治理与控制、平等和自由的关系，有限技治观秉持一种待确定的和谦逊的立场。数字化和智能化已经成为当代治理的趋势。面对这样一种趋势，我们应当立足于有限技治观，重构当下及未来的数字治理认知，平衡数字治理行动，引导流动社会的数字治理方向。