人工智能应用嵌入政府治理：实践、机制与风险架构 ——以杭州城市大脑为例
由于大数据分析具有计算复杂和研究周期长等特点，所以发掘其价值需要借助“云计算”这样的超强计算处理技术。云计算属于分布式计算技术，简单描述就是经过互联网的程序拆分之后交由多个服务器进行响应搜索、计算分析，然后传达给用户。它像人的大脑，给大数据中植入数学算法便可进行快速思考学习，把从虚拟资源服务集合中获取的大数据信息进行挖掘、过滤、筛选，寻找相关性并产生预测信息，进而做出有逻辑关系的相关行为信息判断。云计算内耗最小但功效最大，通过它网络服务者可以在数秒之内实现数千万计甚至亿计的信息处理，达到“超级计算机”般的效能。云计算正式成为传播概念则是在2006年8月的搜索引擎大会上，由Google首席执行官埃里克·施密特首次提出。2012年，云计算迎来快速发展，各种有关的技术、方案、应用陆续出现。从目前的市场占有量来看，国际上以亚马逊的AWS领先，国内则以杭州阿里巴巴的阿里云领先。
对于什么是人工智能，尚未取得一致的意见。这个概念早在1956年就由麻省理工学院的LISP语言发明人、“人工智能之父”约翰·麦卡锡在达特茅斯（Dartmouth）学会上提出，即让机器的行为能表现出人一样的智能行为。但这个概念忽略了机器智能中的知觉和自我意识。从当前人工智能分类来看，通用人工智能像人类大脑一样能够通盘思考、处理视听、推理判断、规划设计，同时具备举一反三和融会贯通的特质。而专用人工智能是面向特定任务开发，如著名的阿尔法狗（AlphaGo）围棋程序，只在局部范围的单项运用中超越了人类智能。回到其定义上，拆分人工智能一词，“智能”也尚未有确切定义，一般理解为智能是个体对客观事物具有合理分析、判断、目的导向、有效处理的综合能力。结合“人工”选择一个赅简的理解，即埃特尔考察若干人工智能定义之后所推荐的赖斯定义：“人工智能就是关于如何使计算机去做现在由人做得更好的事情的研究”。计算机是工具，目标是通过其完成人类智能能完成的更复杂的工作。
从对大数据、云计算、人工智能的概念解读中可以看到，本文选取的人工智能技术概念更具综合性和模糊性。本文不对技术概念本身做更多探讨，只对这一技术运用所带来的治理变革进行一定的探索。
2.智能治理的相关概念辨析
从技术嵌入治理角度，目前学术界和政府部门提及较多的是数字治理、智能治理与智慧治理。在本文中，明确其内涵、联系和区别是重要的。
数字治理是数字要素和治理要素相结合，将政府传统的电子政务技术提升到社会治理层面，利用信息通信技术（ICT）渗透政府行政过程内部与外部的重要产物。信息技术体现的数字化特征使政府逐渐扁平化和透明化，出现了“网上政府”“电子政府”等称谓，而数字治理作为这些概念的演化被适时提出，“它所倡导和关注的是治理主体与客体之间的信息互动以及社会公众利用技术参与公共事务的能力”。
智能治理，其中的“智能”一词应赋予技术意义。从治理智能来看，是治理过程、治理行为呈现智能化特征；从治理对象来看，是治理对象应具备技术的智能性。国外学者Blackman等认为智能治理应首先作为一个概念框架去研究政府与环境的相互作用。Chikhale等认为智能治理关注信息技术嵌入执行活动的有效性，以及它对解决恶性事件的影响。总的来看，这种治理方式强调的是智能技术嵌入社会治理过程中时，治理方式和治理手段体现智能化特征，实现治理精细化、个性化、智能化、互动和谐的目标。
智慧治理，不是单向定位的技术治理概念，而是综合了价值理念与技术智能的治理方式。它包含两层含义，一是智慧治理要体现一种思维方式，具备对民主、公平、开放、协同、合作等价值理念的选择和回应，它从人类整体和未来考虑问题，追求利益和占有的适度化和道德化，“是人类为实现幸福而准备的综合统一的机能和调控机制”；二是智慧治理是一个技术治理方案，能够使政府、社会及民众有效沟通、互动和协作，从而塑造出一个全新的和谐共生的社会形态。如国外学者Meijer和Bolivar认为智慧治理是“通过使用信息和通信技术获得更好的结果和更加开放的治理过程，从而执行新的人类协作方式”。
通过对数字治理、智能治理和智慧治理的概念解析，可以看出三者并非孤立的概念，具有联系又可区别。通过对颜佳华和王张华研究成果的梳理，三者具备“同构性关联”“互镜式发展”“螺旋式上升”的联系，但概念建构侧重点不同，概念建构实践依据不同，治理活动具体内容不同（详见表1）。从这些对比中可以看出，研究选择的基于人工智能应用的杭州城市大脑个案使用智能治理这一概念更符合当下人工智能嵌入政府治理这一问题视角。
3.基于人工智能开发的智能治理工具——城市大脑
城市大脑是一个巨大的数据共享与处理平台，利用人工智能技术，实现城市治理的数据共享；通过全局实时分析，实现城市公共资源的优化配置。城市大脑以数据为核心，依托深度学习、科学算法、智能建模和快速分析，将数据分析结果实时呈现，为政府决策人员提供参考。具体来说，政府数据、全网公开数据、IOT感知数据和成像设备数据接入平台后，通过数据的存储、分类、融合和计算，最终实现城市中自然资源、水电资源、道路资源、政务资源、医疗资源和警务资源的智能配置（见图1）。
杭州城市大脑内核依托的是阿里云的人工智能技术，经过不断技术攻关，已成为杭州市的人工智能中枢。政府将与城市治理相关的数据通过归集、分类和平台接入后，城市大脑平台便可通过算法建模进行快速分析，实时将结果传入城市相关基础设施促进公共资源优化配置，实现城市智能运行，最终演化为治理城市的超级人工智能。从组成上来说，杭州城市大脑由数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、超大规模计算平台和数据应用平台这五个系统组成。与人类大脑类似，城市大脑有分别负责信息传递、执行、决策、运输等作用的子系统。数据采集系统是输送数据的执行层“小脑”，开放算法平台是算法建模的决策“皮质层”，数据交换中心是数据融合的基础“脑核”，数据应用平台负责决策输送，超大规模计算平台类似供血的心脏，提供强大的算力（详见图2）。其中超大规模计算平台依托的是阿里云自研的飞天（Apsara）系统，这个系统可将百万级的服务器连接成一台超级计算机。城市大脑涉及数据量巨大，仅视频摄像头便有5万多路，算法决定其聪明程度，而超快的反应力则需要强大的计算能力。
（二）技术嵌入视角下的政府治理研究综述
“治理”是当前学术界和政府部门的热门词汇，从治理话题涵盖来看，有全球治理、国家治理、城市治理、农村治理、地方治理；从治理的实务主体来看，有政府治理（政府面向公众的治理）、社会治理（社会组织与公众参与的治理）；从治理的技术支撑来看，有数字治理、数据治理、智能治理、智慧治理。治理具有形形色色的组合形式，但其概念本身就涵盖多种理解。本文从“治理”视角出发，理应先对其建立一种认识。“治理”一词源于西方学界，原意是控制、引导、操纵之意。治理理论的发展、实践、传播与时代背景相关联，受到异质性的政治制度、经济制度、社会发展的影响，因此对治理问题的研究需联系相关制度环境。就治理的内涵而言，国外学者Fukuyama认为，治理是政府制定和执行规则以及提供服务的能力，这参照了韦伯的理解，将治理视为政府的一种执行，属于公共行政而非政治和公共政策。国内学者徐晓林和刘勇认为治理是公共管理组织运用公共权力维持秩序，满足公共需要，在制度关系中实现对公共行为的引导、控制和权力规范，从而促进公共利益最大化。包国宪和郎玫则视治理为一个分析框架，研究微观的政府组织模式与宏观上的政府、市场与社会之间的匹配问题。就中西方对治理的不同认识，王浦劬认为西方当前学术话语更多是政府分权和社会治理，而社会主义国家强调政治管理的力量。国外学术界与国内学术界对于治理词汇组合的选择习惯也不同，国外学者倾向于直接使用“治理”，而国内学者倾向于使用“政府治理”。政府治理在西方学界更多指治理政府内部的方式，中国学术界则更多面向公共事务、公共社会问题和公共价值问题，强调政府各级行政机构的主导地位，也是主流学者比较认可的对中国治理实践的分析性概念。
确定政府治理这一前置概念，结合当前对政府治理影响最大的因素——技术，技术与治理组合视角应怎样界定？一种是技术赋能视角，强调技术赋予治理主体某种能力使治理期望得以实现；另一种是技术嵌入视角，强调技术与治理主体结合使治理目标得以实现。本文研究主体杭州城市大脑已然实现技术与治理主体的结合，因此选择嵌入视角能准确描述本文所呈现的技术治理内涵。技术治理是一个由来已久的概念，有多维度解释，可以作为治理手段、治理机制、治理理念。作为技术手段，强调政府利用先进技术来提升治理的效能；作为治理机制，强调治理结构、过程和方式的优化；作为治理理念，强调技术在治理国家中具有强大威力，也叫技治主义（Technocracy），遵循科学管理和专家政治两个原则。关于技术治理的讨论，从国家治理角度，国家不再作为一个抽象的政治实体，而是在办公室、街头、窗口和网络等不同场景中开展治理活动，其限度是“在单一治理技术与多元化的治理场景之间和在技术的规范统一性和事实全面性之间存在固有矛盾”，风险是工具意义强化而目的价值弱化，可能会带来专家权力过大导致极权、整体性治理危机以及反治理。从技术治理实践延伸的角度，技术嵌入城市治理之中已有积极成果，城市公务员信息技术能力较高，推动了治理中价值观念、信息交易、权力结构、治理过程和治理效果的变化。延伸到乡村治理，技术嵌入发挥了压缩时空与建构社会的作用，改变了乡村社会的权力关系，驱动了乡村“精准”机制运作，激发了较为复杂而多维的治理效应。但技术治理与科层体制具有“双向性”，即技术赋能科层，科层规制技术，因此基于技术嵌入治理的逻辑，需要警惕技术官僚主义，以及技术万能、技术替代、技术赋权和技术共赢这四重幻象。这些研究在技术治理话题的本土语境下进行了理论和实证的解读，但偏向泛技术治理的讨论。本文讨论的人工智能应用嵌入政府治理，侧重于治理手段的理解和微观视角的切入。
技术治理可以作为一个可持续管理的工具，且不是一个僵化的结构，而是一种活的、不断发展的灵活方法。但大而泛的讨论会有偏离事实的风险，切入微观角度和事实更有利于理论演绎与现实对应。因此选取技术治理的治理手段维度，按照技术类别和技术手段来区分是可行且有意义的，虽然分类关系可能会相对模糊，但可以细化研究方向和研究问题，比如随着大数据、云计算、人工智能、区块链技术的兴起，有不少新的治理概念衍生出来且呈现螺旋式的上升演进趋势，如数字治理、智能治理、智慧治理，都是技术治理的战术手段但又有显著差别。这些概念前文已做相关区分和选择，此处主要细化研究问题。当前的主流技术对政府治理问题都有哪些方面的研究？首先是技术支撑视角，最前沿的主要集中在大数据和人工智能，亦有极少的从互联网、物联网、块数据、区块链、云计算和人工智能出发进行综合分析。其次是研究问题，经过整理，集中在主流技术对政府治理的积极影响、风险挑战与治理原则，有一些研究则指向技术和组织优势更为显著的城市政府主体。从技术治理的角度，大数据作为人工智能产生和发展的必要前提，其先进的信息处理技术和可改善决策过程的技术，能为组织提供新的机会来利用信息并获得竞争优势。而人工智能作为一个更高级的工具，更像是一个前沿技术的集合体，将对政府治理产生的积极影响，但其风险也是未知的。
本文通过梳理相关学者研究，分大数据-政府治理和人工智能-政府治理两个模块，将积极影响作为政府治理中的革新要素，风险挑战作为风险要素，治理建议作为治理要素，用表格的形式集合相关学者的观点（详见表2和表3），以期较全面地呈现相关研究进展。
可以看到，不少学者对技术嵌入政府治理问题在积极影响、风险挑战和治理建议方面进行了许多有益探讨，对后续研究具有一定的启发意义。既有研究呈现以下特征：首先，研究内容相对集中且偏向于预测性的思考，多为主流技术对政府治理所带来的革新作用、风险预测、现实挑战和未成体系的治理建议，缺乏微观事实依据；其次，研究呈现的技术嵌入政府治理的风险要素多是零散组合，缺少基于技术嵌入的侵入逻辑进行理论架构；再次，研究大多从理论和概念层面思考问题，缺少案例研究和量化研究。
基于对技术治理的梳理和案例的选择，本文将政府治理层次定位于地方政府，研究视角定位于技术嵌入，核心概念定位于智能治理，即政府利用大数据、云计算、人工智能等智能技术框架使得治理方式和治理过程智能化，并在这个治理框架内实现治理科学高效、协作迅速、精细透明的治理方式。
（三）研究方法
研究选择的方法为案例法。根据RobertK.Yin的观点，案例研究作为规范性的质性分析，是对某类现象进行考察分析，得出具有普遍性意义的一种经验性研究方法。本文选择案例法，有几方面的考虑：第一，本文着眼于做探索性的研究，目的是能为后续研究做铺垫，而此类研究一般以质性分析为主。同时，人工智能应用于政府治理尚未成为普遍现象，不适宜做规模性的调查研究。第二，针对城市中政府治理这一综合复杂的结构，人工智能应用中虽然含有大数据、云计算等具有量化特征的技术，但本文聚焦治理实践而非技术量化。第三，案例研究的重要目标是促进知识的发展，人工智能嵌入地方政府全面治理这一新的社会事实，作为以前没有的现象，通过寻找个案的分析能“为知识发展尤其是构建萌芽理论提供新论据或新视角的发现”。
三、案例简介
（一）杭州城市大脑的智能治理实践历程
杭州城市大脑是杭州市开展城市全面、智能治理的重要引擎，其建设离不开国家和地方政府的战略支持、企业的核心技术支撑以及地方政府与企业的协同合作。通过对关键事件的归纳，其发展可分为以下四个阶段（见图3）。
1.项目建构阶段（2016年4月—2016年12月）
2016年4月，阿里技术委员会提出在杭州建设城市大脑的构想，得到政府支持后，7月便在云栖小镇落成杭州城市大脑的运营中心。杭州城市大脑项目由杭州市政府主导，参与者包括阿里云在内13家企业的顶尖人工智能科学家，其首要治理对象为交通拥堵。项目获准和运营中心落成之后，9月便在杭州市萧山区开展道路交通初步试验，测试显示车辆通行速度平均提升3%~5%。10月，在2016杭州云栖大会上，城市大脑项目宣布正式启动。12月，杭州市委市政府成立了以市委书记任组长，市委常委任副组长的“城市大脑”建设领导小组，汇聚企业、政府、公安等各方力量，集合建委、财政等10个部门，形成合力建设城市大脑项目，也标示着城市大脑项目在技术和组织支持建构上基本实现。
2.项目运行阶段（2017年1月—2018年4月）
企业技术团队和政府建设领导小组建立起来后，为做好服务城市大脑建设的数据需求，2017年1月，杭州市数据资源管理局宣布成立，成为建设城市大脑的重要支持机构。6月，数据资源管理局正式运行，11月底时，归集59个部门共230.35亿条数据。7月，城市大脑交通V1.0平台上线，测试结果显示良好，其中在高峰时段各道路速度提升明显，市心路、通惠路平均速度提升18%以上，育才路平均速度提升20%以上，晨晖路平均速度提升10%以上。同月，杭州市政府开始组织专家编写城市大脑发展规划。11月，科技部召开《新一代人工智能发展规划》暨重大科技项目启动会，宣布杭州城市大脑为首批四家国家新一代人工智能开放创新平台之一，标示杭州城市大脑进入更高层次的发展和应用。
3.项目拓展阶段（2018年5月—2018年12月）
城市大脑经过交通治理第一关的检验后，不断寻求在城市治理中更多领域的拓展。2018年5月，由杭州市数据资源管理局牵头制作的全国首个城市数据大脑规划——《杭州城市数据大脑规划》发布，明确了杭州市未来5年城市大脑的建设方向，2022年要实现城市大脑交通治理领域全覆盖以及其他行业系统建设与实际运行。2018年12月，杭州城市大脑（综合版）在杭州云栖小镇正式发布，实现了从交通领域向环保、城管等领域的全面延伸，大大拓展了城市大脑的应用范围，是真正意义上的杭州智慧城市的中枢系统。同月，杭州城市大脑项目获评中国十大创新治理案例之一。
4.项目完善阶段（2019年1月之后）
杭州城市大脑（综合版）上线之后，城市大脑便进入了自我完善与全球传播阶段。2019年9月，杭州城市大脑“数字驾驶舱”正式上线运行，表明杭州城市大脑打破了层级孤立，实现了市级、区（县、市）级、镇街级和市级部门间的互联互通。截至2019年9月，在杭州城市大脑的影响下，全球其他22个城市也布局了城市大脑。杭州城市大脑实现了自我建设向全球扩展的积极传播态势。12月，杭州城市“大脑中枢”系统接入覆盖市财政局等49个市级单位、余杭等15个区、县（市）（含钱塘新区、西湖景区），共计148个“数字驾驶舱”。2020年1月，在应对全国新型冠状病毒肺炎疫情中，杭州市卫健委与公安系统利用城市大脑平台第一时间建立了卫健警务防控系统，实现了早期的数据掌握与防控手段介入。
（二）杭州城市大脑个案的典型意义
本文选取杭州城市大脑作为案例，主要基于以下几个原因：第一，经济发展方面，杭州市已成为数字经济之城，数字经济持续引领杭州发展。2014—2018年，杭州数字经济核心产业增加值年均增长22%，对全市经济增长贡献率保持在50%左右。2019年，数字经济核心产业实现增加值3795亿元，增长15.1%，高于GDP增速8.3个百分点，其中数字产业增加值增长16.3%，软件与信息服务产业增加值增长15.7%。第二，在人工智能产业发展方面，根据2019年6月28日发布的《杭州人工智能城市报告》，杭州人工智能产业扶持政策和产业集群已初步形成。在人工智能专利发明申请数和授权数上，依托阿里巴巴等高科技龙头企业和浙江大学的超强工科优势，杭州市人工智能产业发展已属于国内人工智能领域第一梯队。第三，在战略地位上，2017年11月，杭州市城市大脑被列为国家首批四大人工智能开放创新平台之一。2019年10月，杭州市成为了目前国家新一代人工智能创新发展4个试验区之一。显而易见，杭州市城市大脑项目所依靠的产业背景和政策优势，可以满足其发展，也具有个案探讨的价值。
杭州城市大脑在政府智能治理问题上具有多大类型学意义？第一，就代表性而言，在全国各大城市都在加快融合人工智能与政府治理的今天，杭州市城市大脑项目在国家层面和省市级层面都属于先发地位。作为浙江省省会城市，杭州市率先提出城市大脑建设构想，出台全国首个城市大脑发展规划，项目被纳入国家首批人工智能开放创新平台。第二，就实践效果而言，城市大脑项目自2016年10月在杭州云栖大会启动以来，围绕交通治理首先发力。2017年上线的交通V1.0平台测试显示，开展试点的高架路平均延误降低15.3%，出行节省时间4.6分钟，而特殊车辆在道路通行上可节省50%时间。2018年12月，杭州城市大脑（综合版）发布，20秒公园入园和30秒酒店入住等一系列微小却便民的变化正在发生。根据2019年第三方城市交通报告，杭州的百城拥堵排名已从2014年第2位降到了目前的第35位。第三，杭州城市大脑覆盖领域广泛，并已产生积极示范效应。目前，杭州城市大脑覆盖了城管、卫健、文旅、交通等11个领域，共48个场景。全球23个城市引入了城市大脑。
（三）杭州城市大脑智能治理实践的创新经验
现代城市发展过程中政府面临着诸多挑战，如资源高消耗模式的持续性问题、经济发展动力不足问题，都考验政府的治理水平。2016年，杭州在全国率先提出建设针对城市治理问题的人工智能应用——城市大脑，开启了现代技术手段下用数据决策、管理和服务的新里程，优化了公共资源配置的同时也促进了产业的升级。目前杭州城市大脑建设已从单一版走向综合版，从杭州走向全球，其实践的理念、条件、支撑、保障和应用经验在政府现代化治理中发挥了重要的先行意义。
1.先导理念：数字发展与惠民管用
杭州城市大脑在杭州成功落地并逐渐成熟，政府创新的发展理念起重要的先导作用。一是城市整体的发展理念。杭州一直致力于建设一座数字之城，提振经济发展的新动力。2019年12月17日，中国城市科学研究会智慧城市联合实验室发布《2019城市数字发展指数报告》，在数字政务、数字环境、数字生态、数字生活4个一级指标及20个分指标的综合评分中，正在打造“数字经济第一城”的杭州位居全国第一。二是城市大脑的建设理念。满足人民日益增长的美好生活需求是政府在建设管理中的核心努力方向。城市大脑项目以惠民管用作为核心开发要义，通过对城市数据融汇管理、基础设施数字化改造、政务服务和民生服务数字化转型，将政府治理中的“痛点”和群众反映强烈的“热点”用场景应用开发的方式提升了政府的公共服务水平。在城市大脑平台支持下，先后开发了48个场景应用，实现了更加精准便捷的公共服务，增强了人民群众的获得感和幸福感，是杭州连续13年蝉联“中国最具幸福感城市”的中坚技术支撑。
2.基础条件：数据多源归集与互通共融
数据的归集与融通是城市大脑的基础条件。大数据是城市大脑的立身之本，但大多数城市的“大数据”始终处于沉默状态。一方面，政府在经济、社会、文化的管理和服务中，积累了大量数据，但缺乏有效的利用路径。另一方面，部门各自为政现象的存在，使得已归集的数据互不联通，形成数据孤岛。杭州原有52个政府部门和单位共建有760个信息化系统项目，但因为数据权限没有放开，部门间数据不往来，造成了数据孤岛的现象。城市大脑启动建设之后，第一件事便是打破数据壁垒，联通数据孤岛，建设了大数据的平台，并配合成立了杭州市数据资源管理局，负责为城市大脑的数据融通服务，目前已累计归集837亿条数据。数据融通让城市大脑与政府各部门之间有了奇特的“化学反应”。随着城市大脑的综合运用，数据的归集和融通不仅是跨部门的，且实现了跨区域、跨层级、跨领域的多源数据汇总，为上层人工智能应用提供了全面的数据支撑。
3.核心支撑：强大算力系统与平台算法
强大的算法和算力构成了城市大脑的核心支撑力。在杭州城市大脑的五大系统中，超大规模计算平台和开放算法平台体现了对算法算力的要求。在实现数据归集和融通的基础上，城市大脑的算法依托参与城市大脑建设的诸多顶级人工智能学家，算力依托阿里云的飞天（Apsara）系统，建立了科学的算法模型，实现了超强计算力支撑上的数据融合与创新，形成了城市运行的全局感知、分析和处置。从技术上来说，城市大脑的算力支持全区域多源异构数据的实时连接、调度、处理，算法服务支持主流的深度学习框架和算法组件及一体化算法管理，可以智能生成城市运行中需要重视的核心指标和关键数据。
4.重要保障：政企协同与规划引领
政府与企业的协同机制是城市大脑的重要保障。作为一个复杂的系统工程，其发展有力、进化有序，依靠的是政府与市场力量的协同合作。首先，政府作为主导者，发挥了统筹规划和制度支持的作用。2016年10月，城市大脑宣布正式启动；2016年12月，杭州市便成立了由市委书记统领的城市大脑建设领导小组，一位副市长主抓。另以项目为单位成立工作专班集中办公，政府派出懂业务的人员，企业派出懂技术的人员，云栖工程院派出专家和工程师，实现业务和技术协同合作。目前专班数已有29个，工作人员350余人，分别来自政府部门和50余家企业，统一进驻云栖小镇集中办公。其次，市场运作机制提供了重要的资金支持。对城市大脑项目，杭州市破除了政府单一投资模式，引入市场资本，成立了20亿元的“杭州城市大脑产业基金”。最后，制度规划和完善法规促进了协同机制的有序运行。2018年5月，杭州市政府出台全国首个城市大脑规划——《杭州城市数据大脑规划》。对相关法规也启动修订程序，如交通治理版块2013年颁布的《杭州市机动车停车场(库)建设和管理办法》。
5.目标应用：政府数字驾驶舱与民众多场景应用
应用是城市大脑的最终归宿。城市大脑应用已经构建了横纵架构，横向为政府部门，如杭州城市大脑的卫健、城管系统，已上线50余个；纵向为区县，如杭州城市大脑的上城、萧山平台，已有15个。在独具特色的数字驾驶舱应用中，已启用42个数字驾驶舱，每个驾驶舱同时具备大屏版、PAD版和手机版三种，支持移动办公，其面向市委书记、市长的数字驾驶舱已开发就绪。对于民众的智能服务，已先后推出48个场景应用，使得出行和生活更加便利，部分场景应用详见表4。
四、人工智能应用嵌入的政府治理机制与风险架构
（一）人工智能应用嵌入形成的智能治理机制
杭州城市大脑的治理实践给地方政府利用人工智能参与治理实践提供了有益的范式参考。因此，在案例实践提炼的基础上，本文从人工智能应用嵌入政府治理视角，以智能治理为政府治理革新的描述概念，从政府内外部两方面构建了政府治理中的智能治理机制（见图4）。这一机制的核心运作逻辑是通过人工智能应用降低了信息的不对称，增强了信息的交互，推动了信息共享，使得治理主体之间的信息沟通成本减少，治理主体在解决问题时能够发挥比较优势。
1.管理服务的数字化
2.行政流程的精简化
人工智能应用嵌入政府治理，对政府内部结构将产生重要影响，包括控制政府规模、部门协同便利，最终使得政府结构扁平化、行政流程精简化。政府规模的影响因素很大程度上取决于治理范围界定和事务复杂程度。在科层制下，政府部门数量和层级较多，政务流程复杂且分散，导致了政府规模趋大而非小，信息交流趋于闭塞而非畅通。人工智能的应用，将从政府内部打通部门之间、层级之间的数据隔关，实现数据互通共融。杭州城市大脑第一关是打破数据壁垒，实现数据的归集与融通，从而奠定了后续开发的坚实基础。数据的融通关打通的也是部门之间的协同关。人工智能应用环境下，部门协调将变得便捷，行政流程也可以最大程度实现精简。这不仅有助于释放简单劳动力，降低人力成本，而且有助于打破行政壁垒，推进政府治理的扁平化。以前民众办理一项业务需要多个部门来回跑，政府工作人员处理大而庞杂的信息难免出错，现在人工智能应用通过数据“跑路”、自我学习和纠错机制，可以实现自动化执行。以办公的自动化为例，根据德勤的一份报告，日常工作的自动化每年将节省9670万小时，在全球范围的低端每年节省33亿美元，在高端每年节省12亿小时，从而节省411亿美元。基于杭州城市大脑，杭州市政务大厅增添了便捷的政务自主办理机器，手机客户端也接入了政务办理程序，使得群众办事流程简化、时间缩短。例如以前政府发放补贴有一套严格的流程，群众需要研读政策甚至寻求帮助才有可能拿到，现在依托城市大脑的“亲清在线”平台，补贴可以快速方便地下发到被补贴人手中。这是政府内部治理的重大变革，表现形式便是行政流程的最大化精简。
3.资源配置的智能化
政府与市场是资源配置的两只手，在我国，市场在资源配置中的作用经历了从“基础性作用”到“决定性作用”的转变，但这不意味政府资源配置作用的丧失，而是要求政府以更好的方式去配置资源，服务市场。人工智能应用下，政府的资源配置方式将呈现智能化。智能化是政府可以根据不断触发的需求，将数据信息进行算法建模分析，自主判断和预测，并将计算结果以控制命令的方式传送给相应的执行设备。杭州城市大脑通过红绿灯智能调控提高了道路车辆的通行速度，通过监控视频图像智能分析可快速预警事故和出警处置，通过全市车位信息的接入实现了停车方便、离场快速。资源的智能调配提高了资源利用率。政府可以实现资源配置的智能化，一方面是政府具有充分的信息权，借助已有储备数据、实时互联网数据和物联网数据，使得政府成为“最大的数据生产者和拥有者”。另一方面，大数据、云计算技术、人工智能技术的成熟，人工智能应用可以最大化地在算法命令的引导下实现公共资源配置的优化需求。
4.社会协同的便捷化
政府治理中强调多元治理、协同治理。社会问题越趋复杂，要求政府越趋开放，因为政府难以满足种类繁多问题的治理需求，所以需要开放与社会协作的渠道，集众智治理。人工智能的嵌入，一方面，通过电子化和自动化办公，使得政府内部的行政壁垒、数据壁垒得以打破，便于构建“无缝隙政府”。另一方面，政府通过搭建智能的开放创新平台，让数据开放和共享，使得社会组织及社会个人都可以从开放的数据接口中获取到需要的数据，有利于构建多中心的社会治理结构。杭州城市大脑是国家首批四个人工智能开放创新平台之一，其建设是在政府与社会的协同基础上，其定位是政府与社会协同创新的智能化开放性平台。杭州市政府通过城市大脑的平台打通了各级各部门的数据和业务，企业则利用政府开放的数据和平台实现了技术产品的创新，社会组织和个人则可以贡献治理创意。政府内部之间的无缝隙协作是推进政府与外部力量协作的基础。钱学森先生曾提出“综合集成研讨厅”思想，借鉴其思想，人工智能嵌入政府治理中，人工智能应用将为推进跨领域、跨学科、跨地域的专家协作推进公共政策研究的社会适应性提供更便捷的方式，同时推动政府单一决策响应向多元决策主体参与转变。
5.公众互动的实时化
技术的发展浪潮逐渐模糊了人们互动交流的时空界限，各主体间信息互动成本趋于零，由此“零边际成本时代”到来。人工智能的应用，将使得政府与公众之间的互动与开放联系变得非常便捷，公众对政府的“距离感”和“畏惧感”将逐渐淡化，社会的民主化将得到很大程度的提升。网络媒体的开放式讨论已逐渐使政府认识到民意观测与实时互动的必要性。开放的社交媒体渠道，如微博、论坛，开放的政务咨询平台，如政府网站的领导信箱、投诉咨询口，形成了海量的非结构化的反馈数据，都是公众对政府工作的最佳反馈。杭州城市大脑开发了48个场景应用，启用了42个数字驾驶舱，公众与政府行政人员之间的信息不对称将减少，公众对信息的接受和反馈将实时呈现在场景应用的监控平台和数字驾驶舱的使用终端，政府决策者可以随时随地利用信息比较优势做出合理的决策回应。人工智能数据分析技术背景下，对于政府决策层来说，基于机器学习、聚类技术和自然语言处理技术可以利用文本挖掘和情绪分析来有效分析这些非结构数据的特征分布和偏好性，从而有针对性地选择决策备择方案。对于公众来说，利用智能手机等终端设备，可以随时随地通过政府的开放讨论入口进行政策议程中备择方案的讨论。英国议会为了提高公民参与政策的讨论，2015年时基于大数据技术搭建了电子请愿系统。杭州城市大脑的搭建，使得市民建议、投诉、咨询的路径从政府网站迁移到更多贴近生活场景的应用中。
（二）人工智能应用嵌入的政府治理风险架构
人工智能不是新兴话题。对于人工智能应用未来可能产生的风险挑战，各界讨论从未停息。贝克在提出“风险社会”伊始，便强调了技术发展带来的风险；技术治理运动中，“新技术治理的隐忧”受到了很多关注。智能治理作为技术治理的新手段，对于地方政府治理来说，又有哪些风险挑战呢？基于人工智能应用嵌入政府治理侵入逻辑“个人（Personal）→数据（Data）→算法（Algorithm）→政府（Government）”，本研究构建了人工智能应用嵌入政府治理的PDAG风险挑战架构。
1.个体数据隐私保护缺乏
人工智能应用的基础是数据，而数据产生的主体是生命个体。作为个体，法律对个体人格尊严的保护要求个体的数据信息应得到保护，以避免个体成为纯粹的物。随着政府决策与企业等社会主体决策愈加依赖于大数据的收集和使用，使得个体的隐私无处可藏，甚至完全处于“网络裸奔”状态。从政府层面，借助人工智能系统，可以对每一个社会个体进行全方位、立体化、全天候的完全监督。相对于个体来说，不赋予个体相关的信息权利，将得不到相应的服务响应。在智能应用普遍的今天，个体的姓名、性别、位置信息、电话信息、出行信息、内容创作信息、浏览过的信息都被一一进行记录，经过简单的数据收集和智能算法，便可以推测出个人癖好等私密信息。杭州城市大脑的数据是互联互通的，个体授权的多元数据汇聚在一起，通过深度学习便可进行人物画像，因此对数据保密和安全维护非常重要。而在我国，对个体数据隐私的保护尚无系统规定。虽然《中华人民共和国网络安全法》等法律中有提及，但没有具体的保护规定，对敏感数据也缺乏界定和保护。因此在数字政府已成主流趋势的治理情境下，针对个体的信息保护出台相关法律是极其必要的。艾瑞斯说：“隐私问题部分来说不是大数据分析的问题，它是数字化过程的阴暗面”。杭州城市大脑作为政企协作的产物，利益主体之间的博弈维持均衡状态很难，随着杭州城市大脑由“治堵”向“治城”转变，人工智能应用嵌入地方政府治理的程度就越深，政府对个体数据的侵蚀潜能也会得到放大。现实生活中政府建立的信息系统看起来都比较小而且独立，就单个而言公众觉得无关痛痒且合理，但通过智能技术将这些信息系统整合起来，就会逐渐蚕食个体的自由，这才是真正的危险。
2.数据归属与责任不明确
未来数据资源将成为像土地一样的资源，有所有者和使用者，即有归属者也有责任方。人工智能时代，数据的所有权要从国家与社会的相互权衡中确定平衡点。数据资源能否像土地资源一样，所有权属于国家，个体具有使用权和转让权，这值得探讨，土地资源是可观可测的，而数据资源可测性就明显不足。人工智能时代对数据权力的诉求较为迫切，而当前的物权说、债权说、人格权说、知识产权说和隐私权学说等对数权的定义和保护尚存在困境。对杭州城市大脑未来应用中可能产生的风险挑战，总构师王坚认为数据的归属问题可能最为艰难。因为数据是一种资源，资源具有可营利属性，使用未经授权的资源便可认定是侵权。在责任问题上，未来嵌入政府治理的人工智能应用将不仅仅是一个智能平台，更是具有判断意识的智能机器人，比如环卫机器人、城管机器人、医疗机器人等，他们的开发者来自科技企业，而政府只是使用者。这些智能机器人给社会带来便利化的同时，也将对社会秩序伦理带来挑战，如果城管机器人因判断失误导致指令歪曲执行致人死亡，责任归谁？政府还是开发者？政府的个体还是全体，开发者个体还是开发者公司？更微观地来看，是机器意识自我歪曲的责任还是工作数据输入不当的责任？杭州城市大脑能诞生在杭州，不仅因有阿里这样超级企业存在，且有杭州政府大胆尝试的魄力。城市大脑首发的红绿灯调控问题，杭州交管部门揽下了责任，但这一责任并没有得到细化。这是为杭州城市大脑试验能顺利进行做出的先期承诺，不意味着地方政府将一直为责任买单。总的来说，人工智能参与政府治理是实现机器对人行政行为的替代，其行政责任将呈现模糊性危机。
3.算法歧视风险
人工智能应用参与地方政府治理，算法是关键。算法可以评估喜好、预测生活满意度、决定看到的网络内容、评估犯罪风险、智能生成职业选择、规划最佳行驶路线。杭州城市大脑一系列智能高效、响应迅速的场景应用便建立在此功能之上，它可以调控红绿灯减少路口不必要的等待，根据旅游偏好推荐想要的食宿点，根据停车喜好推荐停车点，根据浏览记录推荐相关的政务信息。生活看起来是智能化了，但算法强大的背后并不能保证客观、公平、公正，这就是算法歧视问题。公平公正虽然本身也是模糊的概念，但是算法创造的公平公正很难摆脱歧视问题，因为算法的智能系统是由代码而不是规则来决定的。人工智能应用嵌入政府治理带来的智能治理，其依靠的是精确的算法，表面看似乎减少了公共行政中人主观决策的因素，由精确的算法代码来执行，但代码仍是人的产物，体现的还是设计者和开发者的主观意愿选择。杭州城市大脑背后主要的服务商阿里，是互联网科技行业的领军企业，拥有一支强大的算法队伍。算法服务支持主流的深度学习框架和算法组件及一体化算法管理，而他们主要还是为企业利益服务，在设计与开发中始终围绕的是企业发展。杭州市政府虽然派驻专班与企业开发人员联合办公，但更多是提需求和掌控进度，缺乏一线开发的实际掌控。因此，即使数据能保证真实客观有效，在算法设计中也难以避免设计者的主观性。算法歧视通常是算法的副产品，是算法不可预知的、无意识的特性，而不是程序员的有意识选择。算法属于设计者的秘密，透明化并不能保证其公平性。一是作为企业商业机密一般拒绝公开；二是缺乏专业知识的社会公众难以认知；三是涉及数据公开又违背数据安全保护义务。
4.政府技术弱势
人工智能时代，掌握巨量数据以及具有巨量数据分析技术的主体将逐渐占据优势，并由此衍生出以数据和算法技术为核心的权力。拥有公共权力和公共资源的国家和政府，在利用人工智能技术提高治理水平时有显著的优势，即收集公民数据和监管公民行为。然而，政府仅仅是人工智能技术应用的使用者，不是设计者和开发者，是缺乏技术能力和技术预见的，因此掌握核心技术的科技企业往往具有技术上的主动权。阿里云是国内云计算的“领头羊”，拥有自主研发的飞天操作系统和全球领先的人工智能技术，除了ET城市大脑，还有ET环境大脑、ET工业大脑、ET医疗大脑等一系列强大的人工智能平台。阿里云依靠其强大的技术在政府治理问题上拥有更多的话语权，而政府既想利用其强大技术又想保证自上而下的单一决策权不受影响是不可能的。在利用人工智能技术实现对公众个体的监督和控制上，技术巨头已利用技术优势染指公共权力。如在特朗普竞选过程中，与其竞选团队有关的英国剑桥分析公司，便盗用了数百万用户的Facebook使用数据，并利用其获得的Facebook使用数据帮助特朗普的竞选，暴露了Facebook在使用和共享信息方面的宽松。随着科技企业技术垄断地位的逐渐提升，政府技术弱势将逐渐明显，技术权力对公共管理权威也将形成挑战。
五、结论和建议
人工智能技术嵌入政府治理带来了可喜的变化，但仍有很多未知的风险。研究以杭州城市大脑作为政府利用人工智能技术的实践案例，介绍了杭州城市大脑的智能治理实践历程和实践经验，构建了人工智能应用嵌入政府治理的智能治理机制和风险架构。可以看到，技术嵌入政府治理，政府治理中自我设限的困局得以改观，决策逐渐向科学判断管理转变，信息开放和互动升级形成了政府决策倒推动力，由技术衍生的新型权力关系得以重新塑造。但人工智能作为一种技术治理的工具或手段，加强对治理目的价值的引导，建立完整的风险防控机制，将有利于应对反治理。总的来说，我们应对人工智能嵌入政府治理持谨慎乐观态度，因为在人工智能奇点到来之前，设定规则可以解决的问题都在人类智能范围内。如何推进智能治理以及如何防范治理风险，基于上述分析，本文给出以下两部分建议。
（一）地方政府推进智能治理的建议
基于杭州城市大脑的实践经验，对于地方政府如何推进智能治理，提出四点建议：
一是保持开放的治理理念。技术治理遵循科学理性的方法帮助治理主体更好地治理，因此对于新兴技术的态度，不应是畏惧而应是敬畏。地方政府的决策者要紧跟技术潮流，用开放的理念，培植本土科技高地，迎接高技术应用。
二是做好数据的归集和融通。数据如今已然成为宝贵的资源，是地方政府实现智能治理的基础。地方政府应在国家倡导的政府数据归集和共享基础上，进一步打通部门之间、上下级之间的数据壁垒关，汇聚政府服务的多元数据。同时利用电子传感器和物联网等设备收集公共空间运行的实时数据，将数据归集做到精细化，并将各类关联数据进行融通，为实现公共服务快速一体化奠定坚实基础。
三是积极接入智能治理平台。智能治理平台不仅可以提高政府公共服务效能，还能有效节约政府施政成本。杭州城市大脑从杭州诞生，已扩展到全球23个城市。而除了阿里开发的城市大脑，华为、腾讯等也开发了类似城市大脑的综合智能治理平台，为地方政府提供了更多选择。因此，地方政府决策者应积极了解、洽谈和引进这类治理平台。
四是强化政企协作和规划引领。对于有实力的地方科技企业，地方政府应加强扶持与协作，将其引入城市大脑等智能开放创新平台上，提高其创新能力和智能治理服务的能力。智能治理实现需要一个积累的过程，地方政府应结合地方实际，以规划为引领，定期总结工作落实情况，逐步推进。
（二）防范人工智能嵌入政府治理风险的建议
对于人工智能应用嵌入地方政府治理可能面临的风险挑战，基于上述讨论，提出四点建议：
一是立法先行，对数据、技术、个人信息保护立法。当数据成为一种资源，人工智能应用将成为未来社会的一种基础设施。个人信息处于一种全裸状态时，界定归属关系和责任关系，需要法律保证，且立法必须先行。立法既需要国家的立法，地方也应建立健全相应的地方法规。
二是健全防控体系，地方政府要防控技术弱势造成的话语权失落，科技企业要防范数据的被攻击风险。地方政府应适当储备部分懂业务也懂技术的人才，在政府内部建立起对数据信息收集、存储、分类、分析利用、安全保障的防控体系。利用大数据开发人工智能应用的企业应当建立起强大的信息安全防御系统，保障政府所提供数据的安全。
三是建立健全多元开放平衡的治理体系。人工智能技术促进了政府信息的开放，也促进了地方政府与社会的协同合作。随着人工智能应用广泛化，社会所面临的问题也将呈现更复杂的趋势，必须依靠多元、开放、平衡的治理体系，实现多主体参与、开放式讨论、平衡关系维持。
四是充分开展全球合作，人工智能发展最终挑战的是人类文明和生存，所以整个国际社会都应对此形成高度的认识和合作关系，共同维持人类生存空间。全球的合作有技术上的合作，更多应是治理规则的合作，比如算法公开。地方政府在利用人工智能应用实现治理智能的过程中，应充分了解国际趋势，寻求治理规则的共享。
文章来源/《甘肃行政学院学报》,2020年第3期
本期编辑/小胖师兄返回搜狐，查看更多
强化人工智能安全治理（新论）
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能技术发展与应用拓展正在按下“快进键”。今年11月，习近平总书记主持召开的中央政治局会议强调，加快提升生物安全、网络安全、数据安全、人工智能安全等领域的治理能力。这为推动人工智能健康发展提供了重要指引。
在人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代，人工智能的应用场景愈发广泛。人工智能为经济社会发展注入活力的同时，也给人类生活带来了新的风险挑战，比如对个人隐私权、知情权、选择权的侵犯，以及窃取、篡改、泄露等非法收集利用个人信息的行为，等等。为此，迫切需要加快提升人工智能安全治理能力，加强人工智能相关法律、伦理、社会问题等研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规与伦理体系。
加快提升人工智能安全治理能力，需要完善相关的法律法规及行业标准。人工智能的安全秩序包含算法安全、数据安全、伦理安全、国家安全等维度。2019年以来，中国先后发布《新一代人工智能治理原则――发展负责任的人工智能》《全球数据安全倡议》等文件，明确了人工智能治理框架和行动指南。今年9月发布的《新一代人工智能伦理规范》强调，将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题，为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供了伦理指引。
加快提升人工智能安全治理能力，要引导社会公众正确认识人工智能。人工智能监管者要提高站位，加强宏观战略研究与风险防范；人工智能研发者要坚持正确价值导向，避免可能存在的数据与算法偏见，努力实现人工智能系统的普惠性、公平性和非歧视性；人工智能的技术提供者要明确告知义务，加强应急保障；人工智能产品的使用者，应当保证这一技术不被误用、滥用或恶用。要对各类伦理道德风险保持高度警惕，坚持以人为本，落实科技向善理念，弘扬社会主义核心价值观。
加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，确保人工智能安全、可靠、可控，也是摆在世界各国面前的重要课题。在推动完善人工智能全球治理方面，中国是积极倡导者，也是率先践行者。2020年9月，中国发布《全球数据安全倡议》，明确提出秉持共商共建共享理念，齐心协力促进数据安全；今年5月，中国担任联合国安理会轮值主席期间，主持召开“新兴科技对国际和平与安全的影响”阿里亚模式会议，推动安理会首次聚焦人工智能等新兴科技问题，为国际社会探讨新兴科技全球治理问题提供了重要平台，体现了大国责任担当。
数字化浪潮扑面而来，信息化、数字化、智能化趋势不断演进。主动加强对人工智能的伦理与法律规范，才能更好适应人工智能快速发展的新变化、新要求，在法治轨道上推动人工智能向善发展、造福人类。
（作者为北京理工大学法学院教授）
《人民日报》（2021年12月30日05版）(责编：袁勃、赵欣悦)分享让更多人看到
数字化转型中政府治理的机遇与挑战
近年来，新一代信息技术快速发展，信息化与经济社会广泛、深度融合，数字化已成为各行各业转型提升的重要方向，政府治理领域亦是如此。数字化转型已成为我国各级政府积极顺应时代潮流、把握发展机遇、主动应对挑战的重要举措。
数字化转型助力政府治理水平不断提升
运用数字化手段提升政府治理水平，为经济发展提供支撑、为百姓生活提供便利，已成为各地各部门的普遍共识。数字化转型对政府治理水平的提升主要体现在三个方面：
为政府治理提供了更好的工具。互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术的作用和价值正在政务领域不断凸显。政府网站、在线政务服务平台让政府更加高效地提供信息和服务；“浙政钉”“粤政易”等移动办公平台让政府办文、办事、沟通协作等可以随时随地进行；摄像头、传感器的大量应用，让政府可以更加全面、及时地感知环境、发现问题；政务事项的“秒批”、智能问答机器人，让政府的办事程序、政民互动模式发生显著改变。随着数字化手段的深入应用，政府治理正朝着更加科学、高效的方向发展。
为政府治理提供了更广的视角。数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，在政府治理中发挥着日益重要的作用。北京、浙江、广东、贵州等大量地方探索建设大数据平台、“城市大脑”、“领导驾驶舱”等新型政府治理系统，灵活运用大数据资源和技术，让数据成为政府治理的显微镜、透视镜、望远镜，从更广阔的视角发现、分析、应对经济社会运行中的问题，优化政府的管理、服务和决策模式，构建数据说话、数据决策的新型政府。
为政府治理提供了更优的环境。近年来，企业和社会的信息化进程不断加速，数字化、网络化已经渗透到我们生产生活的各个角落。社会数字化环境的变化，一方面为政府数字化转型提供了成熟的技术条件，另一方面也创造了良好的社会基础和群众基础。今年应对新冠肺炎疫情的过程中，“健康码”“防疫行程卡”“同乘查询”等数字化应用快速上线并被公众广泛认可，在疫情防控、监测分析、资源调配等方面发挥了显著作用，极大提高了政府治理效能。
以“整体政府”形态进一步提升治理效能
政府治理在获得数字化所带来机遇的同时，也面临着困难和挑战。主要体现在：一是顺应数字化转型的理念和认识跟不上。部分地方和部门对新技术、新模式有一定抵触，畏惧创新、害怕变革，对政府治理数字化转型发展的规律和趋势认识不足。二是传统治理模式与数字化的生产力不匹配。政府在推进数字化转型的过程中，面临着一系列制度障碍，需要提升对数字内容的认可度。电子证照、电子印章、电子档案等正是朝着这个方向所作的尝试。同时，很多数字化转型创新需要打破政府内部的部门和层级边界，实现系统对接、数据共享，以“整体政府”的形态协同推进。三是数据作为生产要素的价值难以充分发挥。政务数据的采集权、管理权和使用权缺乏清晰的界定，应用过程中的权责关系等问题仍不清晰，不利于数据在政府治理中充分共享和应用。四是政府自身信息化管理体制机制亟待优化。各部门信息化独立建设、分散管理、各自为政、条块分割、数据重复采集、共享应用困难等问题，对数字时代的政府治理造成明显障碍。
在新一代信息技术创新发展、经济社会数字化转型的浪潮中，政府治理应直面挑战、把握机遇，加速数字化转型进程。
积极创新与数字化相适应的政务模式。在数字时代，应重新审视现有政务工作流程和工作方式，积极探索更加科学、便捷、高效的政府治理模式，推动信息技术成为政府必不可少的履职手段。
充分调动社会力量共同推动数字治理。引导社会力量广泛参与政府数字化治理，弥补政府在面对快速发展的新技术时技术力量不足、响应慢、适应难等问题。充分吸纳其他领域的数字化发展经验，加速政府数字化转型进程。
坚持需求导向，提升数字化转型“获得感”。坚持以人民为中心的理念，紧密围绕政府治理的实际需求推进数字化转型，解决政府履职过程中的实际问题，实现信息化手段与各项政务工作深度融合，不断提升治理效能。
持续优化政府信息化建设的体制机制。明确各级各部门在政府数字化转型和数字化运作中的权责关系，推动实现数据多方共享、系统集约建设、资金统筹管理、业务协同开展的新型政府信息化建设管理模式，以“整体政府”形态进一步提升治理效能。
（作者：孟庆国，系清华大学公共管理学院教授）
责任编辑：马娟
“走向智慧治理：人工智能治理中的政府、企业与公众”国际学术研讨会在京举办
科技日报记者 华凌
4月22日，清华大学人工智能国际治理研究院（以下简称I-AIIG）在北京举办“走向智慧治理：人工智能（以下简称AI）治理中的政府、企业与公众”国际学术研讨会。I-AIIG学术委员、首席专家、资深顾问以及特邀国内外专家、企业家等20余人，以线上线下相结合的方式参会。研讨会由I-AIIG副院长肖茜主持。
在研讨会上，I-AIIG国际学术交流项目主任、信息研究院助理教授于洋首先介绍了项目团队正在起草的《AI参与中国疫情治理的实践》专题报告的主要内容。于洋指出，新冠疫情暴发以来，防疫工作与社会治理面对大量计算复杂度高的治理问题，而AI在这类治理问题上全面、敏捷、深入的参与，成为中国疫情治理的鲜明特征之一。这一现象，让我们看到了政府与社会部门融合一体化的合作治理，显著有别于传统的政企伙伴关系。在传统政企伙伴关系中，企业是治理的支撑、为治理提供工具。赋能AI参与治理的是三个要素：企业有公共治理意识，政府有算法适应性思维，以及连接政府和企业的枢纽型部门。企业的主动性源自其主营业务需要正当性构建；而AI技术的迁移能力，也降低了企业主动治理的成本。最后，于洋基于研究院初步完成的公众对AI技术的态度调查报告，分析了公众对发展人工智能的总体态度。他指出，人工智能时代公民对政府治理绩效的预期不断上升，如何更好地运用人工智能技术，提升解决复杂问题的能力、提升治理绩效从而增强国家总体竞争力，是各国面临的共同问题。人工智能在中国疫情治理中的参与实践表明：适应数字经济时代的新的治理模式正在形成且不断演化，亟待深入研究。
之后，与会专家和嘉宾对报告内容进行了点评。
I-AIIG学术委员、世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授指出，研究需要更加问题导向，找到人工智能参与到防疫中的短板在哪里。疫情是人工智能大规模应用的契机，人工智能的治理要落到数据、算法、算力、场景和人员的要素上。而且，后疫情时代对数据治理尤为重要。目前我们在“包容”和“平等”方面做得还不够，要发挥“人”作为治理要素的重要性。
I-AIIG首席专家、中国科学院自动化研究所研究员曾毅指出，人工智能如此快速地进入公共治理带来的隐患需要分析，公众对企业的信任的让渡条件和前提是公共部门能很好地保护数据。如何均衡传统治理和新型治理的方法，以及技术和常规管理手段的平衡等都需要进一步探究。从人工智能赋能疫情防控的经验来看，中国的人工智能治理不仅在中国发挥作用，而且在快速测温设备等方面贡献其他国家，服务于人类健康命运共同体的构建。
新加坡管理大学法学教授、人工智能与数据治理中心主任马克·芬德利（MarkFindlay）在发言中指出，报告的内容与其正在进行的研究相互印证，将AI与商业和社会生活结合具有重大意义。他强调，“对人工智能的治理”和“使用人工智能来治理”的内涵不同，在研究人工智能治理时需要更加明确方向。国外在私人数据和公共数据之间有明确的防火墙，但中国在企业和政府的大规模数据共享方面有很多宝贵的经验。当然，我们也需要认真思考AI技术的无效问题和负面效应。
联合国开发计划署助理驻华代表张薇在发言中表示，从全球范围来看，（数字）技术赋能公共服务是大趋势。在疫情治理方面，分析政府、企业和公民社会之间为敏捷应对危机所产生正向互动非常重要。未来，我们需要关注算法偏误带来的风险，以及是否充分考虑到弱势群体的声音与核心诉求。一体化的治理不可避免的使得企业掌握大量敏感数据信息，现有治理结构是否有能力确保数据隐私与数据安全、反垄断政策是否完善，以及如何建设数字韧性社会等问题都是未来值得关注的议题。中国的决策者在理解和将算法思维应用到公共治理方面十分超前，政府和企业在巨大危机面前可以迅速融合，“自下而上”的企业创新如何与“自上而下”的治理结合方面的中国经验对其他国家是有借鉴意义的。
I-AIIG战略合作与发展委员会副理事长、美团副总裁、首席科学家夏华夏指出，报告很好地解释了系统化治理的概念。他认为场景是人工智能第四个重要因素，企业规模的增长伴随社会责任的扩大，企业和政府之间需要有特别好的枢纽部门，达成更好效率。清华大学人工智能国际治理研究院是一个非常好的交叉组织，可以为产学研一体提供更好的助力。
I-AIIG战略合作与发展委员会副理事长、商汤科技联合创始人、副总裁杨帆指出，面对人类命运的共同挑战，积极发挥AI等新技术的巨大潜力，是解决问题的关键之匙。新技术要想发挥重大作用，需要充分发挥政府、企业、社会组织的一体化治理。一体化治理应当结合制度、技术、法律实现多利益相关方综合治理。政府天然拥有大量数据和巨大治理需求，企业善于挖掘数据价值并服务社会，两者有效协同，可以充分发挥数据巨大潜力，推动数字社会大发展。
在专家自由讨论环节，与会专家围绕AI参与中国疫情治理的实践展开热烈讨论。I-AIIG首席专家、清华大学社科学院教授陈琪指出，治理的“正面性”和“负面性”的平衡性非常重要，中国和西方的一体化合作模式的内涵不同，日本和韩国在应对新冠疫情方面也有很好的经验，需要从事实层面深化认知。清华大学公共管理学院副教授张楠指出，公众对于隐私的态度需要从国际经验比较中找寻逻辑，个人隐私让渡给政府和企业带来的影响是不同的。人工智能是较为头部的技术，需要将技术光谱进行划分，区分算法主导和用途主导，进而体现人工智能在公共治理中的意义。国家工业信息安全发展研究中心人工智能研究室主任张熠天指出，工业信息化是一种方法论，工业信息化3.0中人工智能的作用是技术和模式引领驱动。企业作为重要的治理要素，其自治力在助力疫情防控过程中发挥了重要作用。
最后，I-AIIG副院长梁正教授做总结发言，他首先对各位专家的真知灼见表示衷心感谢，指出推动人工智能治理领域的对话交流是研究院的重要使命，研究院未来将继续秉承开放理念，针对人工智能前沿实践与场景，集聚国内外专家智慧，提出具有全球意义的治理方案。
清华大学人工智能国际治理研究院是2020年4月由清华大学批准成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。