〔摘要〕多年來(lái)，我國(guó)政策執(zhí)行都面臨著人力、情面、決策和體制等難以克服的難題。而當(dāng)前人工智能的日益成熟，已經(jīng)為破解這些政策執(zhí)行難題提供了現(xiàn)實(shí)可能性。在政策執(zhí)行領(lǐng)域引入人工智能，需要在如下幾個(gè)方面進(jìn)行努力：升級(jí)政府智能服務(wù)平臺(tái)，建立智能化政策執(zhí)行系統(tǒng);建設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，構(gòu)建政策執(zhí)行的海量數(shù)據(jù)庫(kù);構(gòu)建優(yōu)質(zhì)算法，形成算法森林;建立完善人工智能執(zhí)行系統(tǒng)的監(jiān)管機(jī)制和問(wèn)責(zé)機(jī)制。在建立智能化政策執(zhí)行系統(tǒng)方面，既要確保決策執(zhí)行的科學(xué)性合理性，又要實(shí)現(xiàn)決策執(zhí)行的自動(dòng)性流暢性和高度智能性，因此，在關(guān)鍵的決策點(diǎn)、執(zhí)行點(diǎn)的啟動(dòng)時(shí)機(jī)及行動(dòng)方式上需要精心構(gòu)建。

〔關(guān)鍵詞〕人工智能，政策執(zhí)行，執(zhí)行系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)

〔中圖分類號(hào)〕D630 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1004-4175（2021）06-0058-10

一、問(wèn)題緣起：難以破解的幾個(gè)政策執(zhí)行難題

提升政策執(zhí)行力一直都是各級(jí)黨委和政府的重要任務(wù)。近年來(lái)，各級(jí)政府在打造高效執(zhí)行力方面取得了一定的成效，促進(jìn)了社會(huì)發(fā)展和人民生活的提高。然而，當(dāng)前我國(guó)仍然存在著阻礙政策執(zhí)行力進(jìn)一步提升的難題，需要破解。隨著人工智能技術(shù)日益成熟，我們已經(jīng)到了運(yùn)用人工智能技術(shù)破解政策執(zhí)行難題的時(shí)候了。具體來(lái)說(shuō)，我國(guó)各級(jí)政府中存在的制約政策執(zhí)行力提升的難題有這樣幾個(gè)：

（一）受人員能力制約的“人力難題”

“人”是政策執(zhí)行的核心要素，政策執(zhí)行的其他要素如管理體制、執(zhí)行資源、執(zhí)行技術(shù)、執(zhí)行方法都必須通過(guò)“人”（執(zhí)行人員）才能發(fā)揮效用?！叭恕钡臄?shù)量、意愿、能力決定著執(zhí)行力的水平高低：執(zhí)行人員的數(shù)量足夠、執(zhí)行意愿強(qiáng)、能力高，執(zhí)行力就較高;反之，執(zhí)行人員數(shù)量不足、執(zhí)行意愿低、能力弱，執(zhí)行力就較差。而執(zhí)行人員的內(nèi)在利益需求則起著原始的動(dòng)力作用，影響著執(zhí)行人員的執(zhí)行意愿和能力。一些政策執(zhí)行人員在非理性的個(gè)體利益考慮下，可能會(huì)出現(xiàn)敷衍執(zhí)行 、拒絕執(zhí)行甚至對(duì)抗執(zhí)行的現(xiàn)象，而在一些地方政府內(nèi)部，“下級(jí)對(duì)上級(jí)政策往往以自己的利益損益值作為對(duì)策參考，得益越多，越樂(lè)于執(zhí)行;受損越多，越不樂(lè)于執(zhí)行，乃至抵制、變換”〔1〕443，政策執(zhí)行力自然受損。概而言之，政策執(zhí)行力始終受制于“人”，包括人員數(shù)量、人員意愿、人員能力等，這就是本文所講的政策執(zhí)行的 “人力難題”。

（二）受人情關(guān)系制約的“情面難題”

中國(guó)是一個(gè)注重人情面子的社會(huì)，交往雙方平時(shí)必須講究禮尚往來(lái)與投之以桃、 報(bào)之以李，以維系彼此間的情感關(guān)系 〔2〕。重視人情關(guān)系，能夠有效融洽社會(huì)關(guān)系，促進(jìn)社會(huì)和諧。然而，過(guò)分注重人情關(guān)系卻會(huì)對(duì)政策執(zhí)行力起到負(fù)面作用，行政學(xué)家夏書(shū)章早就指出，人情關(guān)系“如不能正確對(duì)待，將這種感情夾雜在政策運(yùn)行中，往往就擾亂了政策的執(zhí)行”〔3〕156。而丁煌也曾指出，“這種傳統(tǒng)的人情面子統(tǒng)治方式深深地影響著我們當(dāng)今許多政策的有效執(zhí)行”〔4〕，制約、侵蝕和干擾著政府的執(zhí)行過(guò)程，起著嚴(yán)重的掣肘作用。在某些基層單位，干部很容易被“朝見(jiàn)口、晚見(jiàn)面”的親情與友情所綁架，導(dǎo)致政策執(zhí)行行為出現(xiàn)扭曲。

（三）受人治模式制約的“決策難題”

人治模式源自于歷史上漫長(zhǎng)的封建集權(quán)統(tǒng)治。當(dāng)前，一些地方政府在政策執(zhí)行中仍然存在著“唯上決策”“唯令是聽(tīng)”的人治現(xiàn)象，削弱了下級(jí)執(zhí)行人員的主觀能動(dòng)性和執(zhí)行主動(dòng)性、積極性，造成所謂的“領(lǐng)導(dǎo)依賴”現(xiàn)象：“領(lǐng)導(dǎo)推一推就動(dòng)一動(dòng)，領(lǐng)導(dǎo)不推就不動(dòng)?！痹凇拔ㄉ蠜Q策”模式中，領(lǐng)導(dǎo)的決策水平成為至關(guān)重要的因素，領(lǐng)導(dǎo)決策水平低，就很容易出現(xiàn)執(zhí)行偏差的后果，如前些年南方某市領(lǐng)導(dǎo)曾經(jīng)提出過(guò) “禁豬”“禁人”的決策，都被人們所詬病。

（四）受行政體制制約的“體制難題”

行政體制是政府機(jī)關(guān)運(yùn)行必備的核心要素。盡管我國(guó)近年來(lái)不斷改革行政管理體制，但所謂的“科層化溢出效應(yīng)”依然存在。由于強(qiáng)調(diào)政府的層級(jí)結(jié)構(gòu)與專業(yè)分工，有些地方政府的上下級(jí)組織及橫向部門(mén)間存在著協(xié)調(diào)、信息、合作、監(jiān)督等諸多方面的障礙，政府組織間摩擦現(xiàn)象普遍〔5〕72，政策執(zhí)行人員在執(zhí)行相關(guān)任務(wù)時(shí)的請(qǐng)求匯報(bào)環(huán)節(jié)眾多，部門(mén)協(xié)調(diào)困難，乃至于出現(xiàn)手續(xù)繁瑣、公文旅行以及相互扯皮、相互拆臺(tái)的現(xiàn)象，直接降低了政策執(zhí)行的效率。

二、現(xiàn)實(shí)可能：人工智能為破解政策執(zhí)行難題提供了可能

AI （Artificial Intelligence）普遍翻譯為“人工智能”，有人認(rèn)為是“用電子計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)的智能” 〔6〕1，馬云則堅(jiān)定地認(rèn)為AI應(yīng)該翻譯為“機(jī)器智能”而不是“人工智能”①，也有人認(rèn)為叫作“智能機(jī)器”更恰當(dāng)，原因是“人工智能是能夠在各類環(huán)境中自主地或交換地執(zhí)行各種擬人任務(wù)的機(jī)器”〔7〕63。中科院院士、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李德毅認(rèn)為，人工智能就是“機(jī)器人與智能系統(tǒng)，也就是各種各樣的機(jī)器人、智能制造、智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧金融等”〔8〕。不論人們?nèi)绾慰创斯ぶ悄?，它都在深刻地改變著人們的工作與生活，成為當(dāng)前不爭(zhēng)的現(xiàn)實(shí)，各主要發(fā)達(dá)國(guó)家已把人工智能提升到國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略地位上來(lái)。雖然人工智能的影響有兩面性，但關(guān)鍵在于如何運(yùn)用。如果運(yùn)用得當(dāng)，完全可以幫助我們破解政策執(zhí)行的難題。

（一）人工智能有助于克服政策執(zhí)行的 “人力難題”，在某些方面高效替代人力執(zhí)行工作

人工智能在以下方面具有不可比擬的優(yōu)勢(shì)，能夠彌補(bǔ)人力之不足。

人工智能不但可以替代部分人類工作，而且可以在執(zhí)行某些任務(wù)上超越人類能力。1997年電腦深藍(lán)擊敗國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫，2016年機(jī)器人阿爾法多次擊敗圍棋冠軍李世石，都充分說(shuō)明智能機(jī)器可以在某些方面超越人類能力。目前人工智能已經(jīng)在數(shù)據(jù)應(yīng)用、搜索信息、翻譯、人臉識(shí)別、棋類博弈、無(wú)人駕駛、AI金融等多個(gè)領(lǐng)域超越并替代人類工作，而通過(guò)引入和應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解和自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等多個(gè)復(fù)雜技術(shù)，人工智能將在越來(lái)越多的領(lǐng)域超越人類能力并能夠被用來(lái)執(zhí)行更為復(fù)雜的任務(wù)。

人工智能可以突破人類的局限，忠實(shí)地執(zhí)行并完成任務(wù)。人類存在生理局限，人腦的信息存儲(chǔ)量有限，認(rèn)知有限，工作久了身體會(huì)勞累、會(huì)厭煩，而人工智能卻可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)算法，突破信息存儲(chǔ)局限和認(rèn)知局限，并且可以無(wú)休止地不知疲倦地快速工作，沒(méi)有生理局限的困擾。在忠實(shí)執(zhí)行既定任務(wù)方面，人工智能這種“機(jī)器”更有著人類所不具備的優(yōu)勢(shì)，只要向其輸入必須執(zhí)行的特定任務(wù)和執(zhí)行規(guī)則，智能機(jī)器就會(huì)按要求堅(jiān)定執(zhí)行，直至任務(wù)完成，不會(huì)受外界干擾，也不會(huì)受到 “人力困境”中個(gè)人能力、意愿、心態(tài)、責(zé)任心、疲勞度的影響，從而確保執(zhí)行力的達(dá)成。

人工智能的迅速發(fā)展，為政府引入人工智能提供了條件。當(dāng)前我們正在由“弱人工智能時(shí)代”邁向“強(qiáng)人工智能時(shí)代”，人工智能技術(shù)日益成熟，在實(shí)踐中的應(yīng)用也越來(lái)越多。一些先進(jìn)企業(yè)如海爾、富士康已經(jīng)在生產(chǎn)車間大量使用智能機(jī)器人代替人力工作，同時(shí)這些企業(yè)也廣泛研制和應(yīng)用產(chǎn)、供、銷一條龍的智能執(zhí)行系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)接收和處理訂單、實(shí)時(shí)庫(kù)存配送、實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)回復(fù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生產(chǎn)、自動(dòng)裝貨、自動(dòng)出貨等。由阿里巴巴集團(tuán)打造的釘釘管理系統(tǒng)可以在考勤、日志、智能報(bào)表、審批、通知、公告等方面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，如在審批方面，可實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地申請(qǐng)和隨時(shí)秒批，即“零等待”。由此可見(jiàn)，運(yùn)用人工智能管理公共事務(wù)、執(zhí)行政策任務(wù)的條件已相對(duì)成熟。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)能力的增強(qiáng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與語(yǔ)音語(yǔ)言處理技術(shù)的日益成熟，人工智能的智能化程度將越來(lái)越高，也將越來(lái)越能夠部分替代政府人員執(zhí)行工作。事實(shí)上，近年來(lái)各地政府已相繼引入人工智能，如杭州的“城市大腦”、上海的“一網(wǎng)通辦”、深圳的“智慧城市”、北京的“最多跑一次”，均取得較好實(shí)效。

（二）人工智能有助于規(guī)避 “情面難題”，減少政策執(zhí)行的外在干擾

早期的研究專家多認(rèn)為人工智能沒(méi)有思維與意向，只會(huì)按事先規(guī)則行事。如維特根斯坦在其著作中自問(wèn)自答道：“機(jī)器會(huì)思想嗎？它會(huì)疼嗎？” “機(jī)器當(dāng)然不會(huì)思想！”〔9〕174塞爾也認(rèn)為，人工智能只是“機(jī)械式的程序，是不能產(chǎn)生意向性的”，它“并不是思維機(jī)器”。〔10〕203-204而侯世達(dá)則明確指出，“機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的意向是事先已明確化的人類程序員的意向， 或是依照程序員所指定的規(guī)則從這些意向中導(dǎo)出的子意向”〔11〕905。 人工智能不具有意愿、沒(méi)有明確的意向，只要事先設(shè)定“執(zhí)行意向”的這個(gè)“程序員”屬于設(shè)定執(zhí)行任務(wù)的“人”或機(jī)構(gòu)，那么，機(jī)器就會(huì)完全按照這個(gè)既定執(zhí)行意向堅(jiān)定不移地執(zhí)行下去，直至完成。

人工智能也不會(huì)產(chǎn)生情感活動(dòng)，李開(kāi)復(fù)就指出，“雖然人工智能可能在大部分工作上高出人類一籌，但人工智能卻沒(méi)有情感，沒(méi)有愛(ài)”，“阿爾法狗或許能在圍棋比賽中擊敗世界冠軍，但它無(wú)法從勝利中感受到喜悅，也不會(huì)在勝利后產(chǎn)生擁抱所愛(ài)之人的渴望”?！?2〕人工智能雖然也叫“人”，但它終究不是人，所以不會(huì)有人的情感，也就不會(huì)有人情面子這樣的心理活動(dòng)。因而，用人工智能執(zhí)行相關(guān)任務(wù)，可以輕而易舉地破解政策執(zhí)行中的“情面難題”。

人工智能還具有情感中立性、客觀性的特點(diǎn)。人類的價(jià)值觀和情感會(huì)影響數(shù)據(jù)的獲取與分析加工，這也是不同調(diào)研方法（人力和人工智能）在分析同一調(diào)查問(wèn)卷時(shí)會(huì)得出截然不同的兩種數(shù)據(jù)和結(jié)論的原因。相反，人工智能“數(shù)據(jù)信息的客觀性、要素抽取標(biāo)準(zhǔn)的一致性、算法建模的統(tǒng)一性以及決策方式的標(biāo)準(zhǔn)化，保障了算法決策的中立性、客觀性，從而可以有效避免人類決策的偏見(jiàn)性”〔13〕。人工智能在政策執(zhí)行中剔除人的價(jià)值觀和情感因素，從而可以有效獲得和分析客觀數(shù)據(jù)，這就能夠?yàn)檎男袆?dòng)方案和執(zhí)行決策提供科學(xué)依據(jù)，有效提高決策質(zhì)量。

（三）人工智能有助于破解“體制難題”，突破政策執(zhí)行的瓶頸局限

基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人工智能時(shí)代的到來(lái)，必然會(huì)導(dǎo)致社會(huì)權(quán)力結(jié)構(gòu)的多元分化，導(dǎo)致多中心社會(huì)治理格局的出現(xiàn)。而將建基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的人工智能運(yùn)用到政府管理中，可以有效促進(jìn)政府的“扁平化”和“去中心化”，減少政府層級(jí)節(jié)制，從而突破繁瑣的官僚風(fēng)氣，減少因權(quán)力龐雜而導(dǎo)致的執(zhí)行效率問(wèn)題。人工智能有助于破解政府的“體制難題”，主要有三個(gè)理由：其一，將人工智能嵌入政府的管理系統(tǒng)中，必然要求將各個(gè)不同層級(jí)政府及部門(mén)的海量數(shù)據(jù)輸入到統(tǒng)一的智能系統(tǒng)中來(lái)，也必然要求建立統(tǒng)一的部門(mén)協(xié)調(diào)規(guī)則和執(zhí)行規(guī)則，并由人工智能統(tǒng)一指揮、統(tǒng)一協(xié)調(diào)，這樣就使得多部門(mén)的溝通協(xié)調(diào)變得簡(jiǎn)單，甚至變得不必要。其二，建立一個(gè)可以指揮協(xié)調(diào)各政府部門(mén)的統(tǒng)一的人工智能系統(tǒng)，可以有效打破部門(mén)行政壁壘，減少部門(mén)摩擦，規(guī)避部門(mén)協(xié)調(diào)難題，有效提高執(zhí)行效率。其三，人工智能可以實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)聯(lián)動(dòng)和自動(dòng)化執(zhí)行，減少執(zhí)行環(huán)節(jié)，縮短乃至優(yōu)化政府辦事流程，真正解決政府“體制難題”中的流程冗長(zhǎng)和效率低下問(wèn)題。

從實(shí)踐上看，當(dāng)前各地推進(jìn)的政府智能化服務(wù)平臺(tái)都較為有效地破解了政府的“體制難題”。在沒(méi)有建立智能化服務(wù)平臺(tái)之前，民眾要到政府機(jī)關(guān)辦事，往往要往返很多部門(mén)，耗時(shí)費(fèi)力，效率很低，即使有些地方政府推出了“一站式”行政服務(wù)中心，但也由于各部門(mén)信息沒(méi)有對(duì)接、分別審批現(xiàn)象普遍，民眾辦事仍需等待較長(zhǎng)時(shí)間。而在建立智能化服務(wù)平臺(tái)之后，各部門(mén)的數(shù)據(jù)與審批權(quán)限得到了統(tǒng)合，部門(mén)間協(xié)調(diào)與部門(mén)審批問(wèn)題不再存在，“實(shí)時(shí)答問(wèn)、一次性快速辦妥”變成了現(xiàn)實(shí)，這大大提高了政府的辦事效率。

（四）人工智能有助于解決“決策難題”，提高政府的決策能力

人工智能可以存儲(chǔ)和分析海量大數(shù)據(jù)，提高政府決策的科學(xué)性。傳統(tǒng)上，由于各級(jí)政府收集數(shù)據(jù)來(lái)源有限，收集渠道和處理方式單一，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量都有限，政府決策容易出現(xiàn)偏差。而借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)及復(fù)雜算法，人工智能可以有效收集和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)，也可以有效分析數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)，為政府的決策提供科學(xué)依據(jù)，有效提高決策質(zhì)量。

人工智能可以運(yùn)用優(yōu)質(zhì)算法，提高政府決策的速度與精確度。谷歌高級(jí)工程師王晶就指出，人工智能之所以能夠進(jìn)行精確決策，除了有海量數(shù)據(jù)的保障外，最重要的原因就是“計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了足夠的計(jì)算力，使我們能夠運(yùn)行一些復(fù)雜的人工智能算法”〔14〕。通過(guò)創(chuàng)建綜合決策樹(shù)算法模型，智能機(jī)器可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)普遍規(guī)律并尋得最優(yōu)對(duì)策，從而對(duì)政府的執(zhí)行事務(wù)作出科學(xué)判斷和科學(xué)決策。從這個(gè)意義上來(lái)講，人工算法可以“在特定情況下采取最佳行動(dòng)，對(duì)數(shù)據(jù)作出最佳解釋，這種算法往往起到增強(qiáng)或取代人類的分析和決策作用”〔15〕。

人工智能通過(guò)建立專家系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題和專業(yè)問(wèn)題的科學(xué)決策?！皩＜蚁到y(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)解決該領(lǐng)域的問(wèn)題”〔16〕。專家系統(tǒng)可以依靠某個(gè)領(lǐng)域或多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)經(jīng)驗(yàn)及推理、判斷和決策模型，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)/信息的變化向人們提供多元、多維、多向的科學(xué)決策方案，從而確保決策的正確性。

杭州的“城市大腦”正在逐步建設(shè)成為城市的智能中樞，通過(guò)圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)匯總、實(shí)時(shí)計(jì)算分析，讓人工智能控制和管理城市的交通、能源、供水、安防、城建等，還“可以對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行布局實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)調(diào)配公共資源，修正城市運(yùn)行中的缺陷，最終將進(jìn)化成為能夠治理城市的超級(jí)人工智能”②。“城市大腦”是政府與企業(yè)合作運(yùn)用人工智能進(jìn)行公共決策的有益嘗試，目前來(lái)看效果良好，這將給各級(jí)地方政府建立人工智能決策系統(tǒng)提供極佳的參考案例。

（五）人工智能有助于提高政策執(zhí)行效率，提升執(zhí)行有效性

有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)自動(dòng)化計(jì)算機(jī)執(zhí)行的常規(guī)任務(wù)，“在全球低端范圍內(nèi)每年可節(jié)省 9670 萬(wàn)個(gè)小時(shí)和 33 億美元，在高端范圍內(nèi)每年甚至可節(jié)省12 億個(gè)小時(shí)，并因此省下411 億美元”〔17〕。從實(shí)踐上看，人工智能以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、機(jī)器化、高效化為基本特征，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域有效地提高了工作效率與生活效率：在生活領(lǐng)域，電子支付、智能家居、掃地機(jī)器人、共享單車等應(yīng)用，大大提高了人們的生活效率與生活質(zhì)量;在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，工業(yè)智能機(jī)器人、物流智能管理系統(tǒng)、智能安保系統(tǒng)等應(yīng)用，極大地提高了企業(yè)生產(chǎn)效率，降低了制造成本;在社會(huì)領(lǐng)域，智能社交軟件（如微信）、智能醫(yī)療系統(tǒng)、智能購(gòu)物平臺(tái)等應(yīng)用，有效提升了社會(huì)效率。目前IBM公司研發(fā)的“沃森”智能醫(yī)療機(jī)器人已經(jīng)可以在10分鐘內(nèi)（比人工快1000倍）診斷出癌癥病人并迅速找到最佳治療方法。沃森不但在醫(yī)療領(lǐng)域嶄露頭角，而且已在金融、娛樂(lè)和零售等領(lǐng)域輔助許多人工作。IBM首席執(zhí)行官羅梅諦（2016年）宣稱，“在未來(lái)五年內(nèi)，沃森將成為人們的助手，屆時(shí)無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人，他們的每一個(gè)重要的決定都將在沃森的幫助下完成”〔18〕。

在政府領(lǐng)域引入人工智能執(zhí)行系統(tǒng)，并強(qiáng)化其自動(dòng)化執(zhí)行、自動(dòng)化監(jiān)控和自動(dòng)化修正等功能，可以有效減少政府在監(jiān)控、獎(jiǎng)懲方面的局限性，促進(jìn)政策執(zhí)行效率的提升。據(jù)報(bào)道，“城市大腦”2016年9月在杭州市蕭山區(qū)進(jìn)行了初步試驗(yàn)，道路車輛通行速度平均提升了3%至5%，部分路段提升了11%〔19〕; 深圳市政府2020年推出的“秒報(bào)秒批一體化”模式，實(shí)現(xiàn)了無(wú)需人工審核的真正的瞬間“秒報(bào)秒批”;上海市2020年啟動(dòng)的 “一網(wǎng)統(tǒng)管”智能治理模式，有效地促進(jìn)了城市智慧治理的升級(jí)迭代與效能提升。當(dāng)前各地政府建立的智能自助政務(wù)大廳，實(shí)現(xiàn)一站式服務(wù)，大大減少了民眾的時(shí)間成本。有民眾說(shuō)：“以前排隊(duì)一個(gè)多小時(shí)，現(xiàn)在幾分鐘辦完，而且一天24小時(shí)都能辦理?！雹?/p>

因而，從實(shí)踐上看，人工智能有助于在政府服務(wù)和執(zhí)行事務(wù)方面提升效率。今后隨著人工智能技術(shù)的日益完善，其將在更多方面更廣領(lǐng)域促進(jìn)政策執(zhí)行效率的提升。

三、路徑選擇：推進(jìn)政策執(zhí)行智能化建設(shè)

目前政府領(lǐng)域的人工智能建設(shè)滯后于經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域?？梢哉f(shuō)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域人工智能的發(fā)展為政府推進(jìn)人工智能建設(shè)提供了很好的經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)性條件。當(dāng)前，可從以下方面著手推進(jìn)政府人工智能執(zhí)行系統(tǒng)建設(shè)。

（一）升級(jí)政府智能服務(wù)平臺(tái)，建立智能化政策執(zhí)行系統(tǒng)

奧萊立最先提出了“政府服務(wù)平臺(tái)”的理念，從而將平臺(tái)模式擴(kuò)展到政府治理領(lǐng)域〔20〕，世界上主要國(guó)家目前也正在致力于建設(shè)政府服務(wù)平臺(tái)并取得較大進(jìn)展。在我國(guó)，2018年國(guó)務(wù)院就專門(mén)出臺(tái)了《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”推進(jìn)政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)、一門(mén)、一次”改革實(shí)施方案》，為各地推進(jìn)智能化政府建設(shè)提供了非常好的政策條件。今后要進(jìn)一步優(yōu)化提升各地政府政務(wù)服務(wù)平臺(tái)的智能化水平，提高智能化自動(dòng)化的比例。一要進(jìn)一步運(yùn)用新技術(shù)如語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)、數(shù)據(jù)共享技術(shù)等來(lái)提升政府服務(wù)平臺(tái)的智能化水平，實(shí)現(xiàn)政府服務(wù)的進(jìn)一步便捷化簡(jiǎn)單化。二要擴(kuò)大服務(wù)平臺(tái)執(zhí)行事務(wù)的范圍，在原來(lái)的客服和辦理行政許可、辦證、行政處罰等事項(xiàng)的基礎(chǔ)上，把服務(wù)范圍擴(kuò)大到包括關(guān)系民生的教育、醫(yī)療、社保、安全、交通等絕大多數(shù)事務(wù)上來(lái)。三要升級(jí)改造政府的各種辦公系統(tǒng)（如OA平臺(tái)）和政務(wù)平臺(tái)，提高其自動(dòng)化水平，促進(jìn)人—機(jī)的無(wú)縫銜接，如在諸如考勤、通知、文件送審、審批、資料、命令下達(dá)、監(jiān)控、考核等大部分政府辦公事務(wù)上實(shí)現(xiàn)智能化自動(dòng)化。同時(shí)，還要建立政府管理（監(jiān)管、服務(wù)）的自動(dòng)感知、智能識(shí)別和自動(dòng)執(zhí)行（實(shí)施、管理、監(jiān)控、服務(wù)）系統(tǒng)，提高其自動(dòng)化智能化水平。四要建立政府智能化執(zhí)行系統(tǒng)，打造智能化政策執(zhí)行流程。安徽省扶貧辦2017 年建立的基于人工智能的扶貧平臺(tái)，不僅可以精準(zhǔn)地找到最需要扶貧的對(duì)象，還可以自動(dòng)在省內(nèi)乃至全國(guó)匹配到最合適的扶貧項(xiàng)目〔21〕;河北省法院2016年開(kāi)始建立智能化執(zhí)行辦案系統(tǒng)，全省192個(gè)法院已統(tǒng)一應(yīng)用該系統(tǒng)執(zhí)行各類案件，“有效地減輕了法官工作量，縮短了執(zhí)行案件辦案周期，提高了工作效率”④ 。各級(jí)政府可在借鑒上述經(jīng)驗(yàn)及海爾OEC管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出一套全流程自動(dòng)化的政策執(zhí)行系統(tǒng)，如可按照“設(shè)定目標(biāo)→制定計(jì)劃→籌劃資源→決策→實(shí)施→監(jiān)控→評(píng)估→修正→總結(jié)”的流程設(shè)定政策執(zhí)行的自動(dòng)化程序。自動(dòng)化執(zhí)行系統(tǒng)的建設(shè)可采取從點(diǎn)到面、由易到難、逐步推進(jìn)的方法，先開(kāi)展試點(diǎn)，再擴(kuò)大范圍，最終實(shí)現(xiàn)大部分政策執(zhí)行事務(wù)均可運(yùn)用人工智能自動(dòng)化執(zhí)行落實(shí)的目標(biāo)。

（二）建設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，構(gòu)建政策執(zhí)行的海量數(shù)據(jù)庫(kù)

海量大數(shù)據(jù)是人工智能運(yùn)行的基礎(chǔ)性條件。哈佛大學(xué)心理學(xué)家斯蒂芬·平克認(rèn)為，“AI的進(jìn)步不是來(lái)自于對(duì)于智力機(jī)制的理解， 而是來(lái)自于處理速度更快、能力更強(qiáng)的芯片和豐富的大數(shù)據(jù)”〔22〕26。人工智能雖然并不能使機(jī)器像人一樣思考，也并不是有較高的智能引入，但海量大數(shù)據(jù)的建立與芯片的完善則使得人工智能可以進(jìn)行優(yōu)質(zhì)決策和處理問(wèn)題。

如圖1所示，構(gòu)建政策執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟是：采集→整合→分析→服務(wù)。目前，需要采集的數(shù)據(jù)可大致分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、政策專題數(shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等四大類。構(gòu)建政策執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)需要注重以下幾個(gè)方面：一要充分用好用足政府各部門(mén)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和政策文件數(shù)據(jù)），打通各地各政府部門(mén)及社會(huì)間的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)（如各領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)），實(shí)現(xiàn)信息共享，切實(shí)解決當(dāng)前存在的“信息孤島”和“數(shù)據(jù)煙囪”的問(wèn)題，解決平臺(tái)數(shù)據(jù)口徑不一的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)口徑的統(tǒng)一。二要運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)的感應(yīng)設(shè)備、影像設(shè)備等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)充實(shí)政策執(zhí)行的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。三要依靠社會(huì)力量，特別是將著名企業(yè)的數(shù)據(jù)充實(shí)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中來(lái)。有些企業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如百度的搜索指數(shù)、淘寶的價(jià)格指數(shù)、360 的企業(yè)誠(chéng)信指數(shù)等，雖然在全面性、權(quán)威性方面不如政府的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但卻在實(shí)時(shí)性、超前性方面具有優(yōu)勢(shì)，可盡量予以采用。四要充分利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，特別關(guān)注頭條、微信、抖音、微博、知乎、豆瓣等公眾網(wǎng)呈現(xiàn)的熱點(diǎn)問(wèn)題、群體行為、公眾情緒及事件信息（包括群體性事件、災(zāi)害事件、輿論事件等），并及時(shí)將之?dāng)?shù)據(jù)化，充實(shí)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中。五要建立優(yōu)質(zhì)大數(shù)據(jù)分析和處理系統(tǒng)，對(duì)政府采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類組合與處理，進(jìn)行深度挖掘與分析，為政策執(zhí)行的不同階段提供適宜可用的數(shù)據(jù)。

（三）構(gòu)建優(yōu)質(zhì)算法，形成算法森林

算法是人工智能的關(guān)鍵，優(yōu)質(zhì)的算法森林則是智能系統(tǒng)的重中之重。何為算法？汝緒華認(rèn)為：“算法（Algorithm） 指的是解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制?！薄?3〕智能算法依靠其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)和精細(xì)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，能夠改變政策執(zhí)行中人力計(jì)算的被動(dòng)、滯后和低效困局，有效實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)計(jì)算秩序與現(xiàn)實(shí)政府行為的“交疊”，同時(shí)憑借其自動(dòng)化特點(diǎn)，促進(jìn)人工操作向機(jī)器“自主計(jì)算”的轉(zhuǎn)變。優(yōu)質(zhì)算法可以支持高效決策及執(zhí)行。袁岳指出，借助于優(yōu)質(zhì)算法，“只要有一定數(shù)量和條件的政務(wù)數(shù)據(jù)輸入，就能形成一定的分析成果、判別結(jié)果、行動(dòng)對(duì)策與預(yù)測(cè)預(yù)警信息，從而支持高質(zhì)量決策判斷與決策執(zhí)行”〔24〕。

構(gòu)建政策執(zhí)行算法主要有六個(gè)步驟（參見(jiàn)圖2）。第一步是區(qū)分不同的場(chǎng)景類型。要將政策執(zhí)行中可能遇到的場(chǎng)景作詳細(xì)分類，如可分為制定計(jì)劃、籌劃物資、人員調(diào)度、場(chǎng)地巡視、監(jiān)察評(píng)估等不同場(chǎng)景。要盡可能按部門(mén)按類別詳細(xì)區(qū)分可能的場(chǎng)景，分類排序，力求概括準(zhǔn)確。第二步是羅列相關(guān)場(chǎng)景中的事項(xiàng)和問(wèn)題，尤其是要羅列決策事項(xiàng)和問(wèn)題，避免遺漏。可以請(qǐng)教那些有多年工作經(jīng)驗(yàn)的政策執(zhí)行人員和相關(guān)的政策業(yè)務(wù)人員，讓他們對(duì)所羅列的內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充和完善。第三步是構(gòu)建初步算法。首先，從相關(guān)的法律法規(guī)、制度、流程、模式、經(jīng)驗(yàn)、做法、倫理出發(fā)，構(gòu)建合規(guī)合理的算法邏輯;其次，從這些算法邏輯出發(fā)，由各部門(mén)各工作崗位經(jīng)驗(yàn)豐富的政府人員針對(duì)不同的事項(xiàng)/問(wèn)題細(xì)目一一提出初步算法方案;再次，由相關(guān)法規(guī)人員、領(lǐng)導(dǎo)對(duì)初步算法進(jìn)行法規(guī)、流程和倫理等方面的審核和公示;最后，由程序技術(shù)團(tuán)隊(duì)將其轉(zhuǎn)化為軟件化的算法模塊。由于政策執(zhí)行事項(xiàng)/問(wèn)題眾多，共性的事項(xiàng)/問(wèn)題可以設(shè)置共性的統(tǒng)一算法，差異性事項(xiàng)/問(wèn)題則可以在遵守法律法規(guī)的基礎(chǔ)上，形成差異化的甚至創(chuàng)新性的算法方案。第四步是進(jìn)行算法訓(xùn)練，即對(duì)初步算法進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試和調(diào)整以提高其精度的活動(dòng)。要利用真實(shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)對(duì)初步算法進(jìn)行測(cè)試，比如變換不同狀況輸入規(guī)定數(shù)據(jù)以求出相應(yīng)的算法計(jì)算結(jié)果，在此基礎(chǔ)上對(duì)不太理想的算法進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，經(jīng)過(guò)多輪測(cè)試調(diào)整后就可以把算法精度提高到理想程度。第五步是實(shí)踐試用和評(píng)估優(yōu)化。經(jīng)過(guò)算法訓(xùn)練之后的算法并不能立即大范圍投入使用，還要在小范圍的實(shí)踐中進(jìn)行試用，經(jīng)評(píng)估確認(rèn)效果較好后再經(jīng)優(yōu)化精進(jìn)便可正式投入使用，而效果不太好的初步算法則還需要繼續(xù)修改并再進(jìn)行算法訓(xùn)練。第六步是建立算法森林。為數(shù)眾多的決策算法匯集在一起，就形成了算法森林。算法森林是算法的集合，但又不是簡(jiǎn)單的集合，是相應(yīng)算法按照一定的邏輯組合起來(lái)的算法集合。實(shí)踐中，當(dāng)形成算法森林后，只要有相關(guān)的數(shù)據(jù)輸入，算法森林就會(huì)進(jìn)行判斷分析并確定其歸屬類型及細(xì)目，最終又歸屬算法進(jìn)行計(jì)算決策。

（四）建立完善人工智能執(zhí)行系統(tǒng)的監(jiān)管機(jī)制和問(wèn)責(zé)機(jī)制

智能執(zhí)行系統(tǒng)在政策執(zhí)行中是否會(huì)出現(xiàn)執(zhí)行不力、執(zhí)行偏差的現(xiàn)象呢？當(dāng)然會(huì)有。究其原因，一方面可能是智能執(zhí)行系統(tǒng)不完善所致，另一方面可能是政府機(jī)構(gòu)及人員失誤或失職瀆職所致。因此，有必要建立專門(mén)的人工智能監(jiān)管機(jī)構(gòu)及問(wèn)責(zé)機(jī)構(gòu)。如何追責(zé)？有學(xué)者認(rèn)為，智能系統(tǒng)及算法出現(xiàn)問(wèn)題，不宜追究算法系統(tǒng)責(zé)任而應(yīng)主要追究政府機(jī)構(gòu)責(zé)任，“對(duì)政府機(jī)構(gòu)的追責(zé)恰恰是倒逼政府主動(dòng)參與或監(jiān)督系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)施和測(cè)試的有益嘗試，這對(duì)于提升算法決策的科學(xué)性和公正性具有積極意義;同時(shí)，由于政府屬于算法的購(gòu)買方，其還可以通過(guò)事后追償或者更換供應(yīng)商的方式激勵(lì)算法供應(yīng)商提升算法決策的可靠性”〔13〕。上述觀點(diǎn)具有一定的參考意義。

建立人工智能系統(tǒng)的問(wèn)責(zé)機(jī)制，首先要解決“責(zé)任鴻溝”問(wèn)題，解決“到底是算法的失誤，還是工作人員的錯(cuò)誤判斷 ”〔25〕問(wèn)題 。若是因?yàn)檎ぷ魅藛T未按算法系統(tǒng)的指令行動(dòng)從而導(dǎo)致出現(xiàn)政策執(zhí)行不力和執(zhí)行偏差的問(wèn)題，那么毫無(wú)疑問(wèn)，問(wèn)責(zé)對(duì)象就是政府工作人員。不過(guò)，智能系統(tǒng)既然是以自動(dòng)化為基本特征，人的直接操作行為減少，由“人”——政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)及人員的失職瀆職導(dǎo)致的政策執(zhí)行問(wèn)題應(yīng)該不會(huì)很多。若是政策執(zhí)行不力及執(zhí)行偏差的直接責(zé)任者是智能系統(tǒng)及算法，比如因?yàn)橹悄芟到y(tǒng)及算法存在漏洞和不完善導(dǎo)致政策的執(zhí)行問(wèn)題，那又如何追究呢？美國(guó)公共政策理事會(huì)就此指出，“應(yīng)用算法的機(jī)構(gòu)即使對(duì)算法的結(jié)果不能作出合理的解釋，但是也應(yīng)該對(duì)采用算法作出的決策負(fù)責(zé)”〔26〕。通俗一點(diǎn)講，就是“誰(shuí)設(shè)計(jì)誰(shuí)負(fù)責(zé)”“誰(shuí)主管誰(shuí)負(fù)責(zé)”，算法及系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和管理者必須對(duì)算法的漏洞負(fù)責(zé)，他們都應(yīng)該是問(wèn)責(zé)對(duì)象。問(wèn)責(zé)對(duì)象有責(zé)任確保系統(tǒng)算法的合法合規(guī)和完善高質(zhì)，除了必須確保算法遵從于相關(guān)的法律規(guī)范外，還要通過(guò)算法訓(xùn)練來(lái)提高算法的精度。同時(shí)，算法管理者還要對(duì)初步算法進(jìn)行系統(tǒng)全面的法規(guī)審查及公示，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題要立即修補(bǔ)。對(duì)于已經(jīng)運(yùn)行的智能系統(tǒng)及其算法，可定期聘請(qǐng)專業(yè)的監(jiān)督機(jī)構(gòu)進(jìn)行獨(dú)立年檢和依法審計(jì)，以堵塞漏洞。

對(duì)算法及系統(tǒng)問(wèn)責(zé)的難點(diǎn)在于對(duì)算法系統(tǒng)的“自我進(jìn)化”決策的問(wèn)責(zé)。很多智能系統(tǒng)的初始算法由人為設(shè)定，但隨著“機(jī)器自主學(xué)習(xí)”，算法系統(tǒng)會(huì)在學(xué)習(xí)模仿前期成功案例及試錯(cuò)改錯(cuò)中獲得算法編造能力，并通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)的觀察和思考來(lái)自主設(shè)定新算法，然而“這種產(chǎn)生知識(shí)的原理、過(guò)程就成為了‘黑箱，一旦決策失誤，問(wèn)責(zé)對(duì)象反而難以確定”〔27〕。盡管如此，我們也必須看到，“政府治理與算法之間存在著某種‘委托—代理關(guān)系，政府委托算法代其行使治理決策與行為，算法則被賦予了某種行政執(zhí)行權(quán)”〔28〕。作為“委托—代理”關(guān)系中的一方，系統(tǒng)及算法的設(shè)計(jì)者及管理者都需要承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，這就意味著設(shè)計(jì)者及管理者有責(zé)任對(duì)“機(jī)器自主學(xué)習(xí)”獲得的新算法進(jìn)行審查。不過(guò)，由于智能系統(tǒng)及算法構(gòu)建都屬于創(chuàng)新探索的新事項(xiàng)，從鼓勵(lì)創(chuàng)新的原則出發(fā)，應(yīng)該給予相關(guān)責(zé)任者一定的豁免期，如頭兩個(gè)月（或半年）可豁免算法設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)責(zé)任，不予追究，但要求及時(shí)糾正錯(cuò)漏，豁免期結(jié)束后若出現(xiàn)錯(cuò)漏則必須追究責(zé)任。這也說(shuō)明在算法系統(tǒng)構(gòu)建初期，多輪算法訓(xùn)練是非常重要的。

四、愿景預(yù)判：智能化政策執(zhí)行系統(tǒng)構(gòu)建的幾點(diǎn)要項(xiàng)

建立基于大數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)算法基礎(chǔ)之上的智能化政策執(zhí)行系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)政策執(zhí)行智能化的最重要載體，也是實(shí)現(xiàn)政策執(zhí)行智能化的最終形式。如圖3所示，智能化政策執(zhí)行系統(tǒng)有如下幾點(diǎn)要項(xiàng)：

（一）決策點(diǎn)

政策執(zhí)行中有各種各樣大大小小的決策點(diǎn)，小的決策點(diǎn)如：同意（否定）申請(qǐng)者的請(qǐng)求，給予某人補(bǔ)助金，增加投入物資和人手，巡視工地場(chǎng)所，發(fā)布通知，等;大的決策點(diǎn)如：制定執(zhí)行戰(zhàn)略/策略，制定執(zhí)行計(jì)劃（行動(dòng)計(jì)劃），調(diào)整工作重心，確定投資重點(diǎn)，確定引進(jìn)（某項(xiàng)）先進(jìn)技術(shù)，等等。與政策制定階段公共決策的“大決策”特性不同，政策執(zhí)行階段的決策多屬于執(zhí)行行動(dòng)中的自由裁量權(quán)，是“小決策”，既受公共政策的大方向大目標(biāo)限制，也可以體現(xiàn)一定的主動(dòng)性靈活性。

何時(shí)啟動(dòng)決策點(diǎn)？可以從三個(gè)方面進(jìn)行考量：一是按計(jì)劃啟動(dòng)，即按政策規(guī)定、政策計(jì)劃設(shè)定的時(shí)間，或按常規(guī)（約定俗成）的時(shí)間點(diǎn)啟動(dòng)，如確定次日開(kāi)始實(shí)施某行動(dòng)，那么當(dāng)天就是決策點(diǎn)。二是數(shù)據(jù)超閾啟動(dòng)。數(shù)據(jù)閾值是某一系統(tǒng)設(shè)定的離散區(qū)間數(shù)，超出界限意味著脫離正常情況，出現(xiàn)新情況甚至是出現(xiàn)新風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中某一項(xiàng)或多項(xiàng)數(shù)據(jù)超出閾值，就要立即啟動(dòng)決策點(diǎn)，如某項(xiàng)環(huán)保數(shù)據(jù)超閾、某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)超閾，或因?yàn)槟硞€(gè)突發(fā)事件、某個(gè)輿論熱點(diǎn)而導(dǎo)致公眾情緒數(shù)據(jù)超閾，就需要立即啟動(dòng)決策點(diǎn)。三是人為啟動(dòng)，如某領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)實(shí)際情況要求馬上開(kāi)始執(zhí)行某項(xiàng)計(jì)劃，或某行政相對(duì)人到相關(guān)政府機(jī)關(guān)請(qǐng)示辦理某件事項(xiàng)，都需要實(shí)時(shí)啟動(dòng)決策點(diǎn)。

（二）決策方式

當(dāng)啟動(dòng)決策點(diǎn)后，智能系統(tǒng)必須根據(jù)不同情況確定決策方式?；诖髷?shù)據(jù)的算法決策有三種模式：算法自主決策、算法輔助決策、算法咨詢決策〔29〕。算法自主決策是一種由算法完全自主決策的模式，人類完全聽(tīng)命于算法，適用于常規(guī)性、機(jī)械性、重復(fù)性的工作事項(xiàng);算法輔助決策是由算法輔助人類作出決策的模式，適用于人類決策占主導(dǎo)但需要大數(shù)據(jù)輔助決策的較復(fù)雜的事項(xiàng)，如社會(huì)救助對(duì)象的確定、垃圾分類重點(diǎn)區(qū)域的確定、重點(diǎn)項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的分配等;算法咨詢決策是算法介入程度最低的決策模式，人類決策處于中心地位，算法只起輔助作用，這類決策模式適用于需要較高自由裁量權(quán)及價(jià)值判斷的高度復(fù)雜的決策事項(xiàng)，如科技攻關(guān)的下一步重點(diǎn)工作、社會(huì)輿論事件的處置、公平分配物資的方案等。

需要指出的是，政策執(zhí)行階段有些決策也有可能涉及各方利益的損益，這類決策有必要征詢相關(guān)利益主體的意見(jiàn)，需要體現(xiàn)公平性透明性原則，因此，有必要建立參與式的算法決策框架，避免“黑箱”操作，如可在算法咨詢決策中設(shè)立公眾議程（公眾調(diào)查、聽(tīng)證會(huì)、協(xié)商會(huì)）和決策公開(kāi)制度。對(duì)一些專業(yè)性較強(qiáng)的復(fù)雜決策，要通過(guò)專家系統(tǒng)來(lái)決策，如涉及環(huán)境發(fā)展與保護(hù)、科研技術(shù)攻關(guān)、反新型金融欺詐等問(wèn)題，必須由系統(tǒng)交由相關(guān)的專家委員會(huì)進(jìn)行專業(yè)的公開(kāi)討論并作出決策。

（三）決策方案及執(zhí)行指令

決策方案即為執(zhí)行某項(xiàng)政策某項(xiàng)行動(dòng)的行動(dòng)方案，可能包括非常簡(jiǎn)單的指令如回復(fù)、巡視、印制獎(jiǎng)牌、罰款等，也可能包括復(fù)雜的執(zhí)行方案，如以金桔為主業(yè)的特色農(nóng)業(yè)發(fā)展方案、以建立覆蓋全區(qū)老人的平安社區(qū)養(yǎng)老方案等。決策方案確定后，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)發(fā)出一個(gè)或多個(gè)執(zhí)行指令，要求系統(tǒng)或政策執(zhí)行人員在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)按質(zhì)按量地合規(guī)執(zhí)行。

（四）執(zhí)行方式

執(zhí)行方式分為系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行與人工執(zhí)行兩種。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)械性、簡(jiǎn)單性的指令由系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行，可提高效率、減少錯(cuò)漏及人為干預(yù);而一些目前還無(wú)法由機(jī)器完成的事項(xiàng)如聯(lián)絡(luò)開(kāi)會(huì)、協(xié)商等指令則需由人工完成，由系統(tǒng)直接通知崗位人員，要求他們限時(shí)合規(guī)執(zhí)行;而較為復(fù)雜方案的執(zhí)行則需要人工反饋回決策點(diǎn)，再進(jìn)行方案的細(xì)化，以便執(zhí)行落實(shí)。可在系統(tǒng)中建立包含有清晰工作清單的“日事日畢，日清日高”O(jiān)EC執(zhí)行模式。

（五）監(jiān)測(cè)評(píng)估與總結(jié)提升

無(wú)論是系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行，還是人工執(zhí)行，其執(zhí)行過(guò)程及結(jié)果，都必須接受系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)支持下的監(jiān)測(cè)評(píng)估。如果執(zhí)行結(jié)果良好，則可由系統(tǒng)進(jìn)行總結(jié)提升;但如果未執(zhí)行或出現(xiàn)執(zhí)行偏差、執(zhí)行不力的情況，系統(tǒng)就會(huì)立即發(fā)出警告，同時(shí)再發(fā)出執(zhí)行指令，或在反饋的基礎(chǔ)上調(diào)整指令和執(zhí)行方案，或者要求重新進(jìn)行算法咨詢決策，以改進(jìn)執(zhí)行工作，保證執(zhí)行效果。

當(dāng)前人工智能的蓬勃發(fā)展，正在日益深刻地改變著人們的生活方式和工作方式。未來(lái)各國(guó)之間的競(jìng)爭(zhēng)，將是效率與質(zhì)量之爭(zhēng)，而其核心則是科技之爭(zhēng)。我國(guó)在發(fā)展應(yīng)用人工智能方面已經(jīng)走在了世界的前列，將人工智能系統(tǒng)嵌入政府的政策執(zhí)行工作中，正逢其時(shí)，也必將大有可為。但是，智能算法難以完全達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，數(shù)據(jù)偏差或算法漏洞都有可能導(dǎo)致算法風(fēng)險(xiǎn)，需要科學(xué)規(guī)避這種風(fēng)險(xiǎn);在以算法為主的決策體系中，人類“臣服”于算法權(quán)力，而算法晦澀難懂，其設(shè)計(jì)權(quán)、話語(yǔ)權(quán)都掌握在少數(shù)技術(shù)專家手中，這就很容易形成“算法暴政”問(wèn)題，需要避免出現(xiàn)這種情況;基于算法決策和快速執(zhí)行等基礎(chǔ)的人工智能，可以顯著提高工作效率，但卻不可避免地對(duì)治理的民主化產(chǎn)生阻礙作用，需要在人工智能系統(tǒng)中體現(xiàn)治理民主化。

注釋：

①參見(jiàn)馬云：AI應(yīng)翻譯為機(jī)器智能，人類把自己看太大了，http：//sh.sina.com.cn/news/k/2018-09-17/detail-ifxeuwwr5201206.shtml。

②參見(jiàn)趙云合：兩年前，馬云給城市安裝上了“大腦”，https：//finance.ifeng.com/c/7fjONd8g2vM。

③參見(jiàn)史睿雯：蕪湖市網(wǎng)上辦事自助服務(wù)大廳內(nèi)的自助終端辦事區(qū)，http：//www.in.ah.cn/showArticle.jsp？articleID=B9DAD0CE-EDD0-4E07-84DF-016951867118。

④參見(jiàn)寧曉雪、李全：讓執(zhí)行不再艱難 河北省法院打造智能化執(zhí)行辦案系統(tǒng)，http：//news.ifeng.com/a/20161113/50249767_0.shtml。

參考文獻(xiàn)：

〔1〕張金馬.公共政策分析〔M〕.北京：人民出版社，2004.

〔2〕黃光國(guó).人情與面子〔J〕.經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較，1985（03）：55-62.

〔3〕夏書(shū)章.市政學(xué)〔M〕.北京：高等教育出版社，1991.

〔4〕丁 煌. 傳統(tǒng)的“人情面子”觀念及其對(duì)當(dāng)前政策執(zhí)行的影響〔J〕.行政與法，1997（09）：46-48.

〔5〕黃德發(fā).政府治理范式的制度選擇〔M〕.廣州：廣東人民出版社，2005.

〔6〕凱文·渥維克.機(jī)器的征途〔M〕.李碧，等譯.呼和浩特：內(nèi)蒙古人民出版社，1998.

〔7〕蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用〔M〕.北京：清華大學(xué)出版社，1996.

〔8〕小 羿.院士李德毅：講不清AI內(nèi)涵的人，都是瞎忽悠〔EB/OL〕.https：//www.sohu.com/a/233747433_465984.

〔9〕維特根斯坦.哲學(xué)研究〔M〕. 陳嘉映，譯.上海：上海人民出版社，2001.

〔10〕John Searle.Minds Brains and Programs〔C〕// John Hugeland. Mind Design II： Philosophy， psychology，Artificial Intellilence.Cambridge：MIT press，1980.

〔11〕侯世達(dá).哥德?tīng)?、艾舍爾、巴赫——集異璧之大成〔M〕.嚴(yán)勇，劉皓明，莫大偉，譯.北京：商務(wù)印書(shū)館，1997.

〔12〕李開(kāi)復(fù).人工智能可以與人類共生嗎？〔N〕. 電腦報(bào)，2018-08-20（11）.

〔13〕王文玉.算法嵌入政府治理的優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)與法律規(guī)制〔J〕.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（04）：26-28.

〔14〕王 晶.人工智能的歷史和前景〔N〕. 中國(guó)教育報(bào)，2018-03-05（09）.

〔15〕Mittelstadt B，Allo P，Taddeo M.The ethics of algorithms：mapping the debate〔J〕.Big data & society，2016（02）：1-68.

〔16〕劉 毅.人工智能的歷史與未來(lái)〔J〕.科技管理研究，2004（06）：121-124.

〔17〕國(guó)脈研究院.德勤報(bào)告：人工智能如何增強(qiáng)政府治理〔EB/OL〕.https：//www.sohu.com/a/159177740_224692.

〔18〕譚 思.IBM CEO：沃森AI智能系統(tǒng)將在五年內(nèi)普及〔EB/OL〕.http：//tech.qq.com/a/20161027/042770.htm.

〔19〕溯游尋.杭州城市大腦運(yùn)營(yíng)一年回顧 最大受益竟是緩解了交通擁堵〔EB/OL〕. http：//www.sohu.com/a/158656486_451068.

〔20〕Tim OReilly.Government as a Platform〔J〕.Innovations，2010（01）：13-40.

〔21〕胡洪彬.人工智能時(shí)代政府治理模式的變革與創(chuàng)新〔J〕.學(xué)術(shù)界，2018（04）：75-79.

〔22〕Steven Pinker.Enlightenment Now：The Case for Reason， Science， Humanism and Progress〔M〕.New York ： Viking，2018.

〔23〕汝緒華.算法政治： 風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)生邏輯與治理〔J〕.廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018（06）：27-38.

〔24〕袁 岳.用好政務(wù)算法 賦能政府服務(wù)〔J〕. 群眾，2021（08）：38-39.

〔25〕牟莉娜， 陽(yáng) 杰.人工智能時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)：基于算法的審計(jì)決策〔J〕.中國(guó)內(nèi)部審計(jì)，2018（12）：4-6.

〔26〕Association for Computing Machinery US Public Policy Council （USACM）. Statement on Algorithmic Transparency and Accountability（2017-01-12）〔EB/OL〕. https：//www.acm.org/binaries/content/assets/public-policy/2017_joint_statement_

algorithms.pdf.

〔27〕迪莉婭.大數(shù)據(jù)算法決策的問(wèn)責(zé)與對(duì)策研究〔J〕.現(xiàn)代情報(bào)，2020（06）：122-128.

〔28〕任 蓉.算法嵌入政府治理的風(fēng)險(xiǎn)及其防控〔J〕.電子政務(wù)，2021（07）：31-41.

〔29〕吳進(jìn)進(jìn)，符 陽(yáng).算法決策：人工智能驅(qū)動(dòng)的公共決策及其風(fēng)險(xiǎn)〔J〕.開(kāi)放時(shí)代，2021（09）：194-206+10.

責(zé)任編輯 周 榮

〔收稿日期〕2021-10-10

〔作者簡(jiǎn)介〕莫勇波（1969-），男，廣西岑溪人，廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院教授、管理學(xué)博士，主要研究方向?yàn)檎畧?zhí)行力、政策執(zhí)行。