李燦強(qiáng) 夏志方 丁邡

摘要：具有決策支持功能的“數(shù)字政府”是實(shí)現(xiàn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要“抓手”。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于“數(shù)字政府”將顯著提升政府的決策效能。簡(jiǎn)要回顧了人工智能的發(fā)展歷程，梳理了人工智能技術(shù)的關(guān)鍵成功因素，然后指出現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)在支撐政府決策過(guò)程中存在的主要問(wèn)題，最后介紹了“數(shù)字政府”的概念，剖析了基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”的決策支持效能和面臨的挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：人工智能數(shù)字政府決策支持

黨的十九大報(bào)告作出建設(shè)“數(shù)字中國(guó)”的重大戰(zhàn)略部署，“數(shù)字政府”是“數(shù)字中國(guó)”的有機(jī)組成部分，是對(duì)傳統(tǒng)政務(wù)信息化的改革，通過(guò)推動(dòng)技術(shù)融合、業(yè)務(wù)融合、數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和服務(wù)，從而推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會(huì)治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化。

當(dāng)前，信息化時(shí)代多源的政務(wù)數(shù)據(jù)、復(fù)雜的政府業(yè)務(wù)、迅速傳播的決策信息導(dǎo)致政府決策的難度大幅增加，現(xiàn)有的政務(wù)信息系統(tǒng)難以提供高效的決策支撐。如何提升決策支持能力已經(jīng)成為“數(shù)字政府”建設(shè)中需要解決的突出問(wèn)題?！秶?guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國(guó)發(fā)〔2017〕35號(hào)）要求“開(kāi)發(fā)適于政府服務(wù)與決策的人工智能平臺(tái)，研制面向開(kāi)放環(huán)境的決策引擎，在復(fù)雜社會(huì)問(wèn)題研判、政策評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、應(yīng)急處置等重大戰(zhàn)略決策方面推廣應(yīng)用。”根據(jù)規(guī)劃的任務(wù)要求，基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”應(yīng)能夠高效收集、整理、融合和分析海量政務(wù)數(shù)據(jù)，并自動(dòng)生成支持政府決策的工作方案，成為提升國(guó)家治理能力的重要“抓手”。

一、三大關(guān)鍵成功因素驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)快速發(fā)展

人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，其最終目標(biāo)是使得機(jī)器能夠?qū)W習(xí)概念、形成抽象、提高性能、生成規(guī)劃、處理隨機(jī)事件、具備創(chuàng)造性0，即機(jī)器擁有與人類(lèi)相似甚至超越人類(lèi)的智能水平。人工智能發(fā)端于1950年艾倫·圖靈提出的測(cè)試機(jī)器智能水平的“圖靈測(cè)試”，作為一門(mén)學(xué)科正式誕生于在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議，在經(jīng)歷了兩輪發(fā)展高潮和低谷后，從20世紀(jì)90年代中開(kāi)始進(jìn)入第三次發(fā)展高潮，標(biāo)志性事件包括：1997年IBM的國(guó)際象棋機(jī)器人深藍(lán)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2006年GEHinton提出深度學(xué)習(xí)算法，2016年，使用深度學(xué)習(xí)算法的谷歌AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石0。目前，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在諸多領(lǐng)域取得了突破，先進(jìn)算法、強(qiáng)大算力和海量數(shù)據(jù)是三大關(guān)鍵成功因素。

（一）先進(jìn)算法

深度學(xué)習(xí)是目前人工智能應(yīng)用較廣的算法。早期研究使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和信號(hào)處理技術(shù)，采用僅含單層非線性變換的淺層學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，函數(shù)表示能力有限。而深度學(xué)習(xí)具有多層非線性映射的深層結(jié)構(gòu)，可完成復(fù)雜的函數(shù)逼近;在理論上可獲取分布式表示，可通過(guò)逐層學(xué)習(xí)算法獲取輸入數(shù)據(jù)的主要驅(qū)動(dòng)變量;采用非監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練算法，通過(guò)生成性訓(xùn)練可避免因函數(shù)表達(dá)能力過(guò)強(qiáng)而出現(xiàn)過(guò)擬合情況0。

（二）強(qiáng)大算力

深度學(xué)習(xí)使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等非線性映射，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力支撐。早期研究中，單機(jī)CPU計(jì)算能力有限，限制了算法的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練速度。近年來(lái)，一方面GPU、TPU、FPGA等硬件逐漸成熟并推廣應(yīng)用，單機(jī)計(jì)算能力大大增強(qiáng);另一方面云計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展，可按需靈活調(diào)配云資源形成強(qiáng)大計(jì)算能力。

（三）海量數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)需要大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成并不斷優(yōu)化有效模型，早期研究中用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)規(guī)模通常較小，限制了模型的優(yōu)化，容易導(dǎo)致過(guò)擬合。近年來(lái)，隨著信息技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展，全社會(huì)信息化水平大幅提高，各類(lèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備、傳感設(shè)備等產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，通過(guò)采集、傳輸和匯聚，形成海量數(shù)據(jù)集合，可用作深度學(xué)習(xí)的樣本。

二、現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)難以有效支持政府決策

現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)具有決策支持功能，在多個(gè)領(lǐng)域、多種場(chǎng)景開(kāi)展應(yīng)用并發(fā)揮了一定作用，但從整體上仍難以滿足信息化時(shí)代支撐政府決策的要求，主要存在三方面問(wèn)題。

（一）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的技術(shù)機(jī)理無(wú)法模擬人的決策過(guò)程

人的決策過(guò)程是綜合考慮各方面因素并結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和視野做出決策，這些因素既包括量化數(shù)據(jù)，也包括很多難以量化的信息，例如傳統(tǒng)習(xí)慣、干部水平、社會(huì)需求等，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和視野對(duì)決策發(fā)揮著不可忽視的作用。而現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的決策支持功能主要是綜合使用數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)處理分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，采用全自動(dòng)或人機(jī)交互方式，對(duì)于給定的條件，提出決策建議，供政府決策參考，這種技術(shù)機(jī)理依賴(lài)于量化數(shù)據(jù)，而會(huì)忽視難量化因素如傳統(tǒng)習(xí)慣等，難以模擬人的直覺(jué)思維，對(duì)很多情況可能會(huì)缺乏敏銳判斷。

（二）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化難以獲得高層領(lǐng)導(dǎo)直接參與

根據(jù)決策的影響范圍，政府決策分為不同層次，重大決策由高層領(lǐng)導(dǎo)定奪，具體決策由普通工作人員做出，政務(wù)信息系統(tǒng)要想提出高水平?jīng)Q策建議，系統(tǒng)建設(shè)時(shí)需要實(shí)際決策者深度參與，系統(tǒng)使用時(shí)需要根據(jù)實(shí)際決策者的決策反饋不斷調(diào)整完善。但在實(shí)際工作中，高層領(lǐng)導(dǎo)由于工作繁忙很難深度參與系統(tǒng)建設(shè)，系統(tǒng)建設(shè)主要是政府普通工作人員參與;建成后系統(tǒng)提出的決策建議往往體現(xiàn)的是普通工作人員的決策水平，不符合高層領(lǐng)導(dǎo)的需求，這將導(dǎo)致系統(tǒng)很難得到領(lǐng)導(dǎo)的認(rèn)可和持續(xù)使用，也就沒(méi)有機(jī)會(huì)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，陷入惡性循環(huán)，系統(tǒng)逐漸失去生命力。

（三）現(xiàn)有政務(wù)信息系統(tǒng)難以獲得決策需要的全部數(shù)據(jù)

政務(wù)信息系統(tǒng)可用數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性直接影響著決策建議的質(zhì)量，而現(xiàn)在政府?dāng)?shù)據(jù)共享方面仍然存在問(wèn)題。一方面，由于同一主體的不同方面數(shù)據(jù)往往由不同政府部門(mén)采集、存儲(chǔ)和管理，信息不但分散，還有很多信息項(xiàng)是重復(fù)的，對(duì)于共享過(guò)程中重復(fù)信息項(xiàng)以哪個(gè)部門(mén)的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，目前沒(méi)有形成統(tǒng)一規(guī)則，“一數(shù)一源”未能落實(shí);另一方面，政府部門(mén)在提出數(shù)據(jù)需求時(shí)往往傾向于越多越好，而沒(méi)有真正分析必需的數(shù)據(jù)項(xiàng)是哪幾項(xiàng)，“數(shù)據(jù)需求”難以獲得精準(zhǔn)匹配。

三、基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可提升決策支持效能

“數(shù)字政府”是在新技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展情況下政務(wù)信息化的改革方向，引入人工智能技術(shù)后，可以利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提升決策支持效能，在輔助政府決策方面發(fā)揮更大作用。

（一）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可以模擬人的決策過(guò)程

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能，其本質(zhì)是利用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積計(jì)算，通過(guò)權(quán)值設(shè)置和反饋迭代優(yōu)化計(jì)算結(jié)果，訓(xùn)練生成模型，完成對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，并在接收新輸入時(shí)進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)0。上述過(guò)程是在模擬人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程，因此，從機(jī)理上看，基于人工智能的“數(shù)字政府”能夠模擬人的決策過(guò)程。對(duì)于傳統(tǒng)習(xí)慣、干部水平、社會(huì)需求等較難直接量化的因素，可以利用人工智能技術(shù)對(duì)與這些因素有關(guān)的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，擴(kuò)大系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍。

（二）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”可以從案例中學(xué)習(xí)高層領(lǐng)導(dǎo)的決策經(jīng)驗(yàn)

通過(guò)政府以往的決策案例，可以了解決策背景、決策指令、決策效果以及有關(guān)部門(mén)反應(yīng)、社會(huì)輿論等信息，可以分析各個(gè)案例的成功決策經(jīng)驗(yàn);并且很多決策案例會(huì)包含從高層領(lǐng)導(dǎo)到普通工作人員的各層次決策信息，可以分析各層次領(lǐng)導(dǎo)決策的關(guān)注重點(diǎn)。利用人工智能技術(shù)，在系統(tǒng)建設(shè)時(shí)可以對(duì)以往案例進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，有效彌補(bǔ)高層領(lǐng)導(dǎo)沒(méi)有時(shí)間深度參與系統(tǒng)建設(shè)的不足，保證系統(tǒng)提出的決策建議具有較高起點(diǎn);在系統(tǒng)建成后可以根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)的后續(xù)實(shí)際決策自動(dòng)優(yōu)化調(diào)整決策模型，不斷提升決策建議水平，更好地發(fā)揮輔助決策作用。

（三）基于人工智能技術(shù)的“數(shù)字政府”獲取共享數(shù)據(jù)具備更豐富手段

一方面，應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)各類(lèi)法律法規(guī)、政策文件等進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可確定各數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)源部門(mén)，確定本部門(mén)負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)項(xiàng)清單和需要從其他部門(mén)獲取的數(shù)據(jù)項(xiàng)清單;另一方面，應(yīng)用人工智能技術(shù)分析政策要求，實(shí)時(shí)抓取社會(huì)輿論，有助于精準(zhǔn)確定本部門(mén)所需數(shù)據(jù)項(xiàng)及更新頻率，識(shí)別可能的數(shù)據(jù)源部門(mén)，通過(guò)掃描分析數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)上的信息資源目錄確定數(shù)據(jù)源部門(mén)以及數(shù)據(jù)獲取方式，生成數(shù)據(jù)共享交換技術(shù)方案?？傊?，人工智能技術(shù)將對(duì)數(shù)據(jù)共享起到促進(jìn)作用，決策所需數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性將得到顯著改善，從而提升決策建議水平。

四、構(gòu)建基于人工智能技術(shù)“數(shù)字政府”面臨的挑戰(zhàn)和相關(guān)政策建議

（一）面臨的挑戰(zhàn)

1算法“黑盒”挑戰(zhàn)。目前人工智能取得的進(jìn)展大多是依靠深度學(xué)習(xí)，但是深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種端到端學(xué)習(xí)的“黑盒”算法，不具有可解釋性。深度學(xué)習(xí)采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有著多層隱藏結(jié)構(gòu)，人類(lèi)目前可以對(duì)算法設(shè)定規(guī)則，給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)形成一個(gè)數(shù)據(jù)處理模型，用于解決問(wèn)題，但是人類(lèi)無(wú)法了解模型內(nèi)部如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不了解輸入層、隱藏層、輸出層之間連接的人工神經(jīng)元具體如何運(yùn)作，無(wú)法預(yù)測(cè)輸出的結(jié)果，對(duì)人工智能提供錯(cuò)誤解決方案也缺乏判別手段。而政府行為需要具有公信力，算法邏輯的不可解釋可能導(dǎo)致決策建議的不可解釋?zhuān)坏Q策失誤，將對(duì)政府公信力產(chǎn)生難以估量的影響。

2法律和倫理挑戰(zhàn)。從法律角度，政府的治理原則是依法執(zhí)政，要依法對(duì)國(guó)家政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等各方面事務(wù)進(jìn)行管理，而隨著人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中逐步深化應(yīng)用，人工智能算法將會(huì)對(duì)政府治理帶來(lái)難以估量的影響，在現(xiàn)行法律法規(guī)中無(wú)法找到相應(yīng)依據(jù)。從行政倫理角度，人類(lèi)至今所有的行政倫理都要求遵循一個(gè)基本原則，即對(duì)相對(duì)人的權(quán)力行使和決策必須由同樣的人組成的組織決定0。而隨著人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中的應(yīng)用，很多政府決策方案將由人工智能提出，即便最終由人類(lèi)做出決策，方案也體現(xiàn)了人工智能的意志，一定程度上形成了人工智能對(duì)人類(lèi)行政行為的替代，超出了現(xiàn)有行政倫理范疇。

（二）政策建議

為了推動(dòng)人工智能技術(shù)在政府領(lǐng)域的應(yīng)用，提出如下政策建議：首先，堅(jiān)持理念創(chuàng)新引領(lǐng)“數(shù)字政府”建設(shè)，將技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資源、平臺(tái)終端與管理手段共融互通;其次，加快人工智能應(yīng)用于“數(shù)字政府”的技術(shù)研究，從程序算法、決策模型、共享數(shù)據(jù)等方面多管齊下，做好技術(shù)準(zhǔn)備;第三，通過(guò)試點(diǎn)先行的方式，在部分地區(qū)和部門(mén)開(kāi)展先行先試，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，改進(jìn)不足，不斷優(yōu)化“數(shù)字政府”的決策功能;第四，加快人工智能相關(guān)立法，從法律法規(guī)、行政倫理等方面做出明確規(guī)定，將人工智能技術(shù)在“數(shù)字政府”中的應(yīng)用納入合法范疇。

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（李燦強(qiáng)、夏志方、丁邡，國(guó)家信息中心）