人工智能與公共決策融合研究：趨勢·風險·實踐路徑

劉育猛，徐明華

自1956年“人工智能”一詞被首次提出，半個多世紀以來，人工智能走過了從爆發(fā)到寒冬再到野蠻生長的歷程。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習等人工智能技術的提升，加上以PB、甚至ZB為單位的數(shù)據(jù)的幾何級增長，一方面，人工智能在全球范圍內(nèi)掀起了一場深刻的技術與社會革命，且這場革命的意義和價值正以顛覆性的方式顯現(xiàn)出來，其巨大的影響力和變革力正裹挾著社會與人向前奔跑；另一方面，人工智能在對社會注入新動能的同時，也給政治、倫理、安全等帶來了新的風險與挑戰(zhàn)，亟待回應和解決。公共決策作為社會發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，面臨著人工智能這一新技術帶來的新機遇與新挑戰(zhàn)，同時，也肩負著在新技術場景驅(qū)動下厘清并重構公共決策新秩序、新倫理的歷史責任與使命。這為研究人工智能與公共決策融合發(fā)展提供了充分而迫切的現(xiàn)實環(huán)境和問題語境。筆者秉持問題意識，嘗試打破學科壁壘，擬從政治學、社會學、信息學、倫理學、法學等角度切入，探討人工智能與公共決策融合發(fā)展的趨勢、風險和實踐路徑，以期在理論上豐富人工智能介入公共決策研究的內(nèi)容和方向，在實踐中為進一步推動公共決策走向科學與高效、公平與正義提供借鑒與參考。

一、趨勢

隨著近年來大數(shù)據(jù)、云計算的飛速發(fā)展，人工智能對公共決策領域的介入日益迅速而深入，從而在決策依據(jù)方面表現(xiàn)出從小數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)的趨勢，在決策時效方面表現(xiàn)出從靜態(tài)數(shù)據(jù)走向動態(tài)數(shù)據(jù)的趨勢，在決策方式方面表現(xiàn)出從經(jīng)驗決策走向算法決策的趨勢，在決策參與方面表現(xiàn)出從單一管制走向民主科學的趨勢。

(一)決策依據(jù)：從小數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)

人工智能與公共決策的融合使公共決策依據(jù)逐漸從小數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)。這里的“小數(shù)據(jù)”，既指數(shù)據(jù)數(shù)量的有限、范疇的偏狹，更指數(shù)據(jù)的碎片化、孤立化、無意義化。而人工智能技術突出的關聯(lián)功能，則使得小數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)：一是粘連了與既有數(shù)據(jù)相關的新數(shù)據(jù)，并且關聯(lián)+關聯(lián)，不斷進行數(shù)據(jù)數(shù)量的拓展；二是擴大了數(shù)據(jù)的范疇，拓展了數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與外延；三是賦予碎片化、孤立化、無意義化的數(shù)據(jù)以意義關聯(lián)，從而使其走向整體性、系統(tǒng)性與意義性，即關聯(lián)使得碎片化的數(shù)據(jù)被重新組織，從而使其有了價值和力量。詹姆斯·韋伯斯特就認為，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過分析才能產(chǎn)生意義，數(shù)據(jù)必須清理、加權、整理[1]。以2017年年底到2018年年初社會爆發(fā)的大流感為例，我們可以通過該時間段內(nèi)“流感”相關關鍵詞搜索量的暴漲和持續(xù)時長來確定流感疫情的大小，通過病情特征關鍵詞搜索確認流感疫情的階段，通過搜索密度確認流感疫情的地域分布[2]。這些數(shù)據(jù)如果被用作公共決策參考，那么它將為政府分析流感疫情大小，判斷是否干預、如何干預以及干預力度等提供重要的決策參考。這便是“大數(shù)據(jù)正在與決策制定的智能化融為一體”[3]的典型案例。目前，人工智能技術已經(jīng)建構了“‘數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧—頓悟’的信息處理的智能化晉級管道”[4]，人工智能數(shù)據(jù)、算法、深度學習等基礎技術的提升為其與行業(yè)技術融合、更好地介入社會生活開啟了更多的可能，我們有理由相信，今后我們會看到人工智能在公共決策過程中發(fā)揮更大優(yōu)勢，產(chǎn)生更多的正向影響。

(二)決策時效：從靜態(tài)數(shù)據(jù)走向動態(tài)數(shù)據(jù)

就決策時效而言，人工智能使得數(shù)據(jù)從靜態(tài)數(shù)據(jù)走向了動態(tài)數(shù)據(jù)。人工智能突出的對數(shù)據(jù)的搜集、關聯(lián)、共享和算法功能，使得數(shù)據(jù)通過幾何級的增長、動態(tài)的更新、在不同場景驅(qū)動下的算法選擇等，從靜態(tài)變成動態(tài)。舉例而言，制藥公司可以通過搜索引擎上重復出現(xiàn)的“流感”以及“打噴嚏”“流鼻涕”“流淚”“頭痛”“炎癥”等流感相關癥狀搜索關鍵詞，了解相關藥品的市場投放、價格浮動、銷售策略等；而政府則可以通過這些關鍵詞，了解流感的范疇、類型以及頻繁搜索下潛藏的社會群體對流感的關注度與焦慮度，做好該地區(qū)流感疫情的精準防治、社會安撫。由此可見，在“商業(yè)盈利”和“公共安全”兩個不同場景驅(qū)動下，算法不同則數(shù)據(jù)結果不同，數(shù)據(jù)的靜態(tài)與動態(tài)轉(zhuǎn)變由此可見一斑。

(三)決策方式：從經(jīng)驗決策走向算法決策

公共治理中的科層制、信息基礎資源有限及分布不平衡、超級數(shù)據(jù)庫待建，數(shù)據(jù)共享尚未實現(xiàn)、決策主體信息理念不足、互聯(lián)網(wǎng)技術參差不齊等問題，使得經(jīng)驗決策方式在公共決策中占據(jù)了相當長的歷史，并且還將在一定時間、一定領域、一定地域內(nèi)繼續(xù)發(fā)揮作用。這種經(jīng)驗決策“需要決策者擁有決策過程中可靠的組織信息、專業(yè)技能和制定決策的權威，但這種模式使決策者容易受到個人主觀見解的誤導”[5]。而決策者能力有限的原因，則主要源自兩個方面，“一是個人能力有限，人腦作為一種信息處理裝置，并不具有無限能力。二是計劃中心在組織結構上的特征又總是產(chǎn)生這樣一種趨勢，即迫使計劃中心的決策者接受、處理超過個人能力極限的信息，從而使計劃中心的能力受到個人能力的限制”[6]。而人工智能可以通過算法決策方式解決這些經(jīng)驗決策的短板。人工智能在收集、儲存、處理信息并做出最優(yōu)決策方面具有明顯優(yōu)勢，這使得人工智能技術在社會整體性利與弊、行與止、得與失方面表現(xiàn)出明顯的概率判斷準確性和決策科學性。

(四)決策參與：從單一管制走向民主科學

人工智能技術與公共決策的融合，有力推動了公共決策走向民主與科學，并主要體現(xiàn)在公共決策參與者范疇、公共決策參與方式、公共決策實施方向等三個方面。一是公共決策參與者范疇擴大。“智能政務、智能城市為公民的意愿積聚和分析提供了可能”[7]，公民參與公共決策的權利意識空前覺醒，參與公共決策的熱情空前高漲，參與公共決策的途徑空前暢通，而且公共決策的結果空前透明。二是公共決策參與方式靈活便利。公共決策部門在大數(shù)據(jù)與“政務云”結合方面的努力，智能設備與智能技術在日常生活中的普及，使得公民可以輕松利用電腦、手機，完成很多煩瑣的線下政務、事務與商務，當然也包括公共決策。比如貴州提出的政府數(shù)據(jù)共享增值，力求讓老百姓“進一張網(wǎng)辦全省事”，“手機一刷，足不出戶，事兒就辦完”，讓老百姓擁有了“數(shù)據(jù)多跑路、百姓少跑腿的獲得感”[8]。三是拓展了公共決策實施方向。在追求效率的自上而下的決策方向基礎上，越來越多地補充了追求民主的自下而上的決策方向。如在學生校服款式選擇、小區(qū)管理方式變更、公交站點設置等方面，公民的意愿通過數(shù)據(jù)集成發(fā)出了聲音，形成了價值，具有了力量，并對公共決策產(chǎn)生了影響。

二、風險

人工智能與公共政策的融合不可能一帆風順，其融合過程中必然會遭遇來自技術、倫理、法律、制度等多方面的風險與挑戰(zhàn)，并具體體現(xiàn)于決策依據(jù)、決策時效、決策方法、決策參與等相關要素中，有待我們厘清與回應。

(一)決策依據(jù)：“先天不足”與智能偏見

人工智能與公共決策融合過程中，大數(shù)據(jù)的價值與力量不斷彰顯，但是，我們必須認識到：大數(shù)據(jù)≠全數(shù)據(jù)。從這個意義上來講，大數(shù)據(jù)本身就帶有某種“先天不足”的因子。究其原因，主要來源于以下三點。一是信息資源分布不均導致數(shù)據(jù)盲區(qū)。比如相對于東部發(fā)達地區(qū)的中西部欠發(fā)達地區(qū)，再如相對于城市的農(nóng)村，又如相對于掌握智能技術人群的教育弱勢群體等。二是技術貧困導致數(shù)據(jù)采集困難。部分欠發(fā)達地區(qū)囿于人工智能技術落后、人工智能人才短缺、人工智能技術受眾教育背景與公共政策參與習慣和能力的不足，數(shù)據(jù)采集工作受到嚴重掣肘。三是超級數(shù)據(jù)庫的建設與共享尚未完成，導致數(shù)據(jù)割裂。這種數(shù)據(jù)割裂了時間——現(xiàn)在看似沒有意義的數(shù)據(jù)，在將來也許是回答某個問題的關鍵；割裂了層級，比如公共決策頂層設計部門、基層管理部門和受眾之間的信息不對稱和信息倒流，有學者曾指出，“現(xiàn)在地方政府面臨一個很大的挑戰(zhàn)就是信息的倒流，中央及各個部委都有大數(shù)據(jù)分析，都有輿情監(jiān)測，發(fā)生什么事情往往都是第一時間知道，而屬地政府越往下，可能知道得越晚”[9]；割裂了行業(yè)，比如公共決策部門與占有相關大數(shù)據(jù)的企業(yè)與機構之間的數(shù)據(jù)因不能合法有效流動、近用，從而導致無法獲得新的、惠及更多群體的、更具長遠價值意義的數(shù)據(jù)紅利。尤其是涉及公共安全等特殊領域，相關數(shù)據(jù)的合法流動、近用、共享便顯得更為重要，2018年“溫州女孩乘滴滴順風車遇害案”便是此類數(shù)據(jù)困局的典型案例。

人工智能與公共決策融合過程中的智能偏見主要表現(xiàn)為三類：數(shù)據(jù)偏見、算法偏見、個性化偏見。第一，數(shù)據(jù)偏見。數(shù)據(jù)采集不全、數(shù)據(jù)采集傾向、既往數(shù)據(jù)影響是數(shù)據(jù)偏見的三個重要原因。第二，算法偏見。算法設計人員偏見嵌入、人工智能算法技術自身局限是導致算法偏見的兩個主要根源。比如，COMPAS系統(tǒng)因其可預測被告再次犯罪的可能性，被一些法官用來判定犯人是否可被假釋，而ProPublica在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，該模型可能對少數(shù)族裔有偏見[10]。即便撇開人工智能在犯罪預測方面的準確率不談，這里面還涉及“一個核心的倫理問題就是‘我們是否應該為尚未發(fā)生的一種可能性付出代價’，至于說算法到底有多精確，那都是其次的問題”[11]。第三，個性化偏見。精準數(shù)字人格帶來精準推送，而精準推送使得人的視野變窄，偏見增強，并最終導致數(shù)據(jù)依賴和“人工愚蠢”，形成個性化偏見；另外，同質(zhì)化的社交網(wǎng)絡群體——如微信朋友圈、QQ群等——的便利、頻繁交流，“照顧到相關群體興趣、規(guī)范和偏見的媒介”[1]的廣泛傳播，又固化了這種偏見。一旦這種個性化的偏見被有心人掌握，其將在公共決策領域產(chǎn)生隱蔽而深遠的危害。比如劍橋分析公司便“主要采用人工智能技術支撐的廣告定向算法、行為分析算法和數(shù)據(jù)挖掘分析技術支撐的心理分析預測模型”，“深度參與了美國政治競賽活動”[12]，為2016年美國總統(tǒng)大選參選者做數(shù)據(jù)分析、形象塑造和戰(zhàn)略傳播，亦在英國脫歐等政治活動中推波助瀾。

(二)決策時效：朝令夕改與不穩(wěn)定性

人工智能環(huán)境下，公共決策所依據(jù)的數(shù)據(jù)因采集技術的提升、數(shù)據(jù)關聯(lián)水平的提升、數(shù)據(jù)整合能效的提高、數(shù)據(jù)共享通道的完善、算法技術的更新等，逐漸從靜態(tài)走向動態(tài)。而且，問題不同、算法不同，其意義與價值也會產(chǎn)生變動。因此，我們在享受數(shù)據(jù)紅利帶來的決策便利、決策效率與決策安全的同時，也要承擔因數(shù)據(jù)波動和數(shù)據(jù)依賴所導致的決策不穩(wěn)定性。有學者就認為，“政府在大數(shù)據(jù)社會治理下可能出現(xiàn)對治理的技術依賴：懶政或‘勤政’(不作為和亂作為)”[13]。所謂“懶政”就是因過分依賴大數(shù)據(jù)，從而“導致對社會規(guī)律的誤判產(chǎn)生決策失誤”；所謂“勤政”就是“朝令夕改，政策多變”[13]。如何理性享受數(shù)字紅利而不迷信數(shù)字技術，應該是人工智能技術與公共決策融合過程中無法回避的重要課題。

(三)決策方法：權力讓渡與數(shù)據(jù)暴力

人工智能技術對公共政策的介入帶來的是數(shù)據(jù)巨機器的形成。這種數(shù)據(jù)巨機器以生活的便利、安全、高效為誘餌，引誘社會個體以隱私為通貨，自覺或不自覺地讓渡“識別性”、讓渡隱私、讓渡自由、讓渡個性，并最終讓渡了權力。在這個過程中，我們至少看到了這樣三種困境。一是數(shù)據(jù)的權力在不斷膨脹，而人類的隱私邊界在不斷收縮。羅素曾在《權力論》中說：“那擁有巨大機械指揮權的人，如果得不到控制，也許會覺得自己是神——不是基督徒的愛神，而是異教的雷神和火神?！盵14]如何給數(shù)據(jù)權力套上韁繩以防止其越界，如何劃定數(shù)據(jù)權力與倫理權利的邊界，這是人工智能技術深度介入公共決策時必須回應的問題。二是隱私通貨的逐步貶值，個體讓渡意愿從主動走向被動。比如一些購物軟件、支付軟件、會員軟件，若不添加相應個人信息就會功能受限、優(yōu)惠降級，甚至是不能使用。有學者犀利地指出，“隨著信息化、大數(shù)據(jù)化的深入，人們其實已經(jīng)沒有選擇，如果不選擇隱私讓渡就意味著生活的不便利或者會帶來困難，隱私讓渡將從自愿轉(zhuǎn)為無條件服從。因為隱私的終結帶來隱私的貶值，隱私作為通貨所能交換的價值將降低，為了換取便利性而喪失了個人的自主性，代價更大”[15]。三是數(shù)據(jù)權力對概率尤其是大概率的暴力推崇，對多元與個性的暴力省略，對數(shù)據(jù)弱勢群體的暴力省略。人工智能擅長基于既有數(shù)據(jù)對事物發(fā)展趨勢做大概率的測算，其倚仗的是既有經(jīng)驗，體現(xiàn)的是“平均理性”，至少目前來看，人工智能技術“尚難對于人類的靈光一現(xiàn)、劍走偏鋒或情感泛濫的偶然性、個性化、偏離度，給以更加精準的把握，它使得概率論還是大數(shù)據(jù)與人工智能思維的核心構件，而無法‘真正的思維與理解’”[16]。因此，那些具有“偶然性”“個性化”“偏離度”的非典型、不常見、性質(zhì)不明確的事物，便極易湮沒于大概率的數(shù)據(jù)洪流中，被暴力省略。

(四)決策參與：數(shù)字腐敗與權力尋租

人工智能技術強大的算法技術喚醒了數(shù)據(jù)的力量，但其誘人的價值潛力、尚待規(guī)約的算法暗箱，以及其他有待厘清權責邊界甚至尚處于監(jiān)管盲區(qū)的人工智能新技術隱患，也極易滋生新的腐敗。事實上，已有不少學者[13,17-18]對此表示了憂慮。當幾個大企業(yè)在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析方面占有越來越多優(yōu)勢、甚至趨向壟斷時，便容易出現(xiàn)權力尋租甚至是政府俘獲。這些大企業(yè)有可能也有條件利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢與智能技術優(yōu)勢，收買相關政府工作人員，左右政府法律、政策和規(guī)章的制定，使之做出有利于企業(yè)的公共決策，使企業(yè)獲取社會利益。而這與智能決策時代，我們更“強調(diào)企業(yè)家精神、合作精神和公共精神”，我們的公共政策“將更關注公益性結果而非私人利益”[19]的政策取向是相斥的。從棱鏡計劃到劍橋分析事件，再到Facebook數(shù)據(jù)泄露事件，人們看到了隱私讓渡后的安全隱患，強烈的“楚門效應”引起人們對隱私安全的焦慮，對個體自主性的擔心，以及對構建智慧生活新秩序的強烈呼吁。

三、實踐路徑

人工智能與公共決策融合發(fā)展的實踐路徑，簡要概括就是圍繞一個核心關切——公平與正義，朝著兩個努力方向——借鑒與貢獻，抓好三個關鍵環(huán)節(jié)——厘清邊界、法律規(guī)約、構筑平衡。

(一)一個核心關切：公平與正義

社會公平與正義是人工智能與公共決策融合發(fā)展的核心關切。人工智能在公共決策領域做的所有技術介入與努力都是為了實現(xiàn)這一核心關切。就某種意義而言，人工智能與公共決策的結合有利于多元共治，它“以民主決策機制為決策程序內(nèi)核，以公共利益為主導價值觀念，以大數(shù)據(jù)資源為依托，實現(xiàn)決策參與主體的多元性、決策規(guī)則的民主性和科學性，以及決策參與機會和結果的公正性”[17]。著名政治哲學家南?！じダ诐稍殑?chuàng)性地將正義性劃分為三個維度，即“再分配”“承認”“代表權”[20]，與既往公共決策方式相比，人工智能與公共決策的融合可能更易實現(xiàn)上述三個維度的正義性，從而使公共決策更易趨近公平與正義。

(二)兩個努力方向：借鑒與貢獻

中國目前正處于“現(xiàn)代化進程時空高度壓縮和多重問題疊加階段”[21]，這就意味著我們一方面要承認美國、歐盟等先行者在人工智能與公共決策融合領域所取得的成績，應當積極主動借鑒之；另一方面，也要注意“區(qū)分國家發(fā)展階段的差異，發(fā)達國家的經(jīng)驗不能照搬，因為不同的初始條件可以有不同未來場景”[21]，應該積極開掘并培育中國在人工智能社會治理方面的競爭優(yōu)勢，為世界貢獻中國智慧。

第一，借鑒。美國、歐盟等在人工智能技術開掘、法律規(guī)約以及參與社會治理等方面的成就是有目共睹的。尤其是美國，有學者甚至用“全生態(tài)”“全場景”“全社會”[22]來概括其在人工智能技術領域取得的突出成績。因此，就目前來看，中國至少應向美國、歐盟就以下四個方面的舉措進行借鑒。其一，中國可向美國、歐盟等借鑒其在數(shù)據(jù)庫尤其是超級數(shù)據(jù)庫建設領域的前瞻性思維?！罢嬲膽?zhàn)斗在數(shù)據(jù)，而不是程序。”[23]舉例而言，美國斥資20億美元在猶他州建立超級數(shù)據(jù)中心[24]。在數(shù)據(jù)價值和力量日益凸顯且具有無限可能的時代，這一布局體現(xiàn)了超強的戰(zhàn)略前瞻與戰(zhàn)略野心，值得借鑒。其二，中國可借鑒美國、歐盟關于隱私保護與數(shù)據(jù)監(jiān)管等的法律舉措。比如英國的《數(shù)據(jù)保護法案》、美國的《消費者隱私法案》，尤其是歐盟從《數(shù)據(jù)保護指南》到獲稱“歐盟史上最嚴用戶數(shù)據(jù)保護法案”——《通用數(shù)據(jù)保護法案》的制定，以及其對Facebook數(shù)據(jù)“泄露門”的法律處理案例，都為我們應對人工智能時代數(shù)據(jù)監(jiān)控與個人隱私保護之間的問題和沖突提供了借鑒。其三，中國可借鑒美國與歐盟的數(shù)據(jù)治理合作經(jīng)驗，對相關數(shù)據(jù)實行共享共治。比如，美國為維護國家安全這一核心關切，在社交媒體監(jiān)控中的一個重要舉措就是 “強化安全部門國際間交流合作”，“建立了五眼國家情報安全機構緊密合作模式，并將這種模式擴展到西方等非英語國家”，相關國家借此平臺進行“恐怖主義風險信息的交換和情報共享”[25]，在反恐領域取得積極成效。這種開放、共享、合作、多贏的數(shù)據(jù)利用形式，應該會對我們有所啟示。其四，中國可借鑒美國、歐盟等在人工智能技術開掘與提升方面的成功經(jīng)驗。比如2017年7月7日《科學》雜志刊載了一組文章，介紹具有監(jiān)管、搜索、推送功能的軟件機器人如何參與人類認知的典型案例。又如美國中央情報局(CIA)的風投公司In-Q-Tel，其主要任務就是鑒定和投資有利于維護美國國土安全利益的尖端科技公司，借助其技術使中情局工作更加便利[26]。其成功投資案例包括：利用人工智能和機器學習確定是否安全的Cylance；主要用于執(zhí)法部門和應急部門人員之間溝通的安全移動協(xié)作平臺軟件GridTeam；可以快速捕獲房間、物體、人的詳細三維圖像，被用于犯罪研究的Fuel3d；等等。顯而易見，這是一種富有遠見的技術投資和卓有成效的技術加持，極具啟發(fā)性。借鑒的目的不是照搬，而是為了更好地反思、研判、應對中國本土問題，從而為人工智能與社會治理融合貢獻中國智慧。

第二，貢獻。要談中國對人工智能與公共決策融合的貢獻，就應該深挖中國在人工智能領域的競爭優(yōu)勢。有學者將這種競爭優(yōu)勢主要概括為以下兩點：一是“擁有龐大而活躍的市場以及高水平的科研隊伍”，二是“中國傳統(tǒng)文化發(fā)展出的‘共生論’和人本文化”。尤其是后者，被認為是“中國未來發(fā)展人工智能最大的優(yōu)勢”[22]。這種文化有別于以基督教文化為基礎的“末世論”超人文化，“共生論”強調(diào)人與機器的和諧共生而非彼此征服，“人本文化”強調(diào)人工智能技術紅利為最廣大人民群眾分享而非被社會精英壟斷，從而使得人們對人工智能介入社會生活報以樂觀期待。就某種意義而言，這種中國文化智慧至少回應了人工智能領域的兩個重要問題：一是人機倫理如何平衡的問題，二是人工智能發(fā)展為了誰的問題。這是中國搶占未來人工智能領域制高點的重要憑仗，也是對世界人工智能發(fā)展的重要貢獻。

(三)三個關鍵環(huán)節(jié)：厘清邊界、法律規(guī)約、構筑平衡

人工智能與公共決策的融合發(fā)展，要注意對三個關鍵環(huán)節(jié)的把握：一是厘清邊界，二是法律規(guī)約，三是構筑平衡。

第一，厘清邊界。就筆者看來，這種邊界的厘清，一是要跨越，二是要區(qū)隔。就邊界跨越而言，主要是打破學科邊界，破除系統(tǒng)學、計算機學、數(shù)學、心理學、社會學、倫理學、政治學、法學等相關領域的學科壁壘，在多學科、多視域、多場景驅(qū)動下，探索人工智能與公共決策融合的未來與可能。就邊界區(qū)隔而言，主要涉及兩個方面：一是注意區(qū)隔數(shù)據(jù)主體、數(shù)據(jù)控制者和使用者、數(shù)據(jù)監(jiān)管者三者的責、權、利邊界，二是注意區(qū)隔數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)使用過程中的社會監(jiān)控與個體隱私邊界。

第二，法律規(guī)約。如果說邊界的跨越是人們在人工智能與公共決策融合趨勢下做出的自然選擇，那么邊界的區(qū)隔則離不開法律的有意規(guī)約。為保證人工智能在公共決策中發(fā)揮正向作用，就應該對數(shù)據(jù)主體、數(shù)據(jù)控制者和使用者、數(shù)據(jù)監(jiān)管者三者的責、權、利進行法律規(guī)約，對數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)使用進行法律規(guī)約。比如應當保證公民主體擁有獲得與自身相關的全部數(shù)據(jù)、信息的合法權利，從而防止公共決策中可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)侵權與隱私讓渡；應當確保信息收集行為的合法性、收集目的的正當性、收集過程的科學性，從而防止數(shù)據(jù)濫用；應當確保數(shù)據(jù)收集的完整性，公民應當有權知曉自身被收集數(shù)據(jù)的去向并有權修改其中的錯誤內(nèi)容，從而保證公共決策所依據(jù)數(shù)據(jù)的完整性和有效性，防止因數(shù)據(jù)不完整而出現(xiàn)的公共決策偏離甚至是錯誤；應當確保數(shù)據(jù)儲存安全，防止數(shù)據(jù)泄露甚至被有不良目的地使用，從而左右個人選擇，影響公共決策，重蹈Facebook泄露門、劍橋分析事件覆轍。

第三，構筑平衡?！捌胶馐巧鐣某B(tài)，而變遷則是暫時的，變遷最終也是為了達到新的平衡。”[27]人工智能在科學技術、社會管理與日常生活中的深度介入與革命性變革，是社會從農(nóng)業(yè)秩序、工業(yè)秩序向數(shù)字秩序變遷的拐點[28]。按照社會均衡論的觀點，變遷是過程，平衡是目的。因此，人工智能與公共決策的融合推進工作至少要注意以下幾種平衡：一是人工智能技術與社會倫理的平衡，二是人-機決策系統(tǒng)平衡和權責平衡，三是數(shù)據(jù)權力、算法權力與多元治理的平衡，四是社會監(jiān)管與個體隱私的平衡，五是自上而下的監(jiān)管與自下而上的監(jiān)督的平衡，六是決策主體的階層參與平衡和決策紅利的階層分配平衡。隨著人工智能技術的提升、公共決策主體參與意識與意愿的提升，還會有更多的邊界有待厘清、更多的行為有待規(guī)約、更多的秩序有待平衡，中國應該秉持大國思維與擔當，對這些問題做出更為主動積極的回應，為世界人工智能技術介入社會治理貢獻中國智慧。

四、結語

人工智能與公共決策的研究方興未艾，不論是人工智能技術在公共決策領域的開發(fā)與應用，還是人工智能技術對公共決策內(nèi)涵的豐富與拓展，又或是人工智能技術下公共決策的秩序重建與倫理重構，都需要我們對這些問題一一做出回應。只是人工智能與公共決策的融合不論是其技術問題，抑或是其倫理困惑，又或是其秩序重建，均具有明顯的開放性與未完成性。隨著人工智能成為社會發(fā)展的新的生長點和人工智能技術所呈現(xiàn)的日趨白熱化的國際競爭大趨勢，是“向前走”還是“往后退”的發(fā)展大方向選擇應該已經(jīng)是沒有疑問了，但選哪條路(發(fā)展方式)、以哪種步速(發(fā)展速度)、用哪類交通工具(發(fā)展載體)倒是還需借鑒學習、探索實踐、驗證反思。人工智能與公共決策融合的過程，是個不斷“反思與超越”的過程[29]，為世界貢獻中國智慧，為時代承擔歷史使命，應該是當代中國在推動公共治理方面應有的擔當與姿態(tài)！