摘 要：政務(wù)算法之于繁多的政府事務(wù)而言，有助于形成標(biāo)準(zhǔn)的解題方案與策略機(jī)制。但是，人工智能等技術(shù)與工具的二重性以及技術(shù)使用者的理性經(jīng)濟(jì)人動(dòng)機(jī)，再加上無法公開透明的“算法黑箱”，會(huì)不可避免造成數(shù)據(jù)偏向、數(shù)據(jù)缺陷。因此，需要堅(jiān)持公共利益最大化原則，利用區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)算法透明度，推動(dòng)政務(wù)公開與信息安全相統(tǒng)一，在政務(wù)算法方案形成中增加機(jī)器倫理學(xué)評(píng)價(jià)過程，并在條件成熟時(shí)制定政務(wù)算法通則或相關(guān)法律，最大程度上避免算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象的發(fā)生。

關(guān)鍵詞：政務(wù)算法 公共價(jià)值 算法歧視

【中圖分類號(hào)】D63 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

什么是政務(wù)算法？

所謂政務(wù)算法（Government affairs Algorithm，簡(jiǎn)稱GovAlgo）是指政府事務(wù)中解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，政務(wù)算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。

廣義“政務(wù)（Government affairs）”概念，可以涵蓋政府主導(dǎo)或參與開展的所有事務(wù)和社會(huì)活動(dòng)。政府政務(wù)大體上可以分為協(xié)同（G2G：政府對(duì)政府）、治理（G2S：政府對(duì)社會(huì)）、服務(wù)（G2C：政府對(duì)公眾；G2B：政府對(duì)企業(yè)）和決策（G2S：政府對(duì)社會(huì)）四個(gè)部分。政府是最大最主要的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、營運(yùn)和驅(qū)動(dòng)主體。從數(shù)據(jù)類型來看，政務(wù)數(shù)據(jù)分為五類：僅政府有權(quán)力采集的數(shù)據(jù)（如資源類、稅收類、財(cái)政類等）、僅政府才有可能匯總或獲取的數(shù)據(jù)（如投資總額、地區(qū)生產(chǎn)總產(chǎn)值等）、由政府發(fā)起產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（如政務(wù)熱線、交通流量、流行性病理學(xué)統(tǒng)計(jì)等）、政府監(jiān)管職責(zé)所擁有的數(shù)據(jù)（如人口普查、金融監(jiān)管、食品藥品管理等）、由政府提供服務(wù)所產(chǎn)生的消費(fèi)和檔案數(shù)據(jù)（如社保用戶、水電氣用量、公共安全等）。

政務(wù)算法的產(chǎn)生有以下三個(gè)必要條件。一是海量信息和大量數(shù)據(jù)。政務(wù)大數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)將政務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)整合起來應(yīng)用在政府業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在賦能政府機(jī)構(gòu)、提升政務(wù)效能的同時(shí)，為算法的提出奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；二是情境重現(xiàn)與條件反復(fù)。政務(wù)活動(dòng)，無論是協(xié)同、治理，還是服務(wù)、決策，具有明顯的周期性和重復(fù)性。而過程的相對(duì)穩(wěn)健性是算法產(chǎn)生的客觀基礎(chǔ)。三是問題情境與解決方案。政務(wù)算法是用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。沒有明確的問題定義，就沒有算法存在的必要性；算法構(gòu)建的目的是形成可以解決系列問題的一套方案。

政務(wù)算法具有五個(gè)特征：一是有窮性（Finiteness）。政務(wù)算法必須在執(zhí)行有限個(gè)步驟之后終止并產(chǎn)生明確結(jié)果；二是確定性（Definiteness）。政務(wù)算法的每一步個(gè)驟必須有確切的定義；三是輸入項(xiàng)（Input）。一個(gè)算法有0個(gè)或多個(gè)輸入，以刻畫運(yùn)算對(duì)象的初始情況；四是輸出項(xiàng)（Output）。一個(gè)算法有一個(gè)或多個(gè)輸出，以反映對(duì)輸入數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果，沒有輸出的算法是毫無意義的；五是可行性（Effectiveness）。算法中執(zhí)行的任何計(jì)算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行的操作步，即每個(gè)計(jì)算步都可以在有限時(shí)間內(nèi)完成。

通過建立政務(wù)算法的結(jié)構(gòu)模型，可以進(jìn)一步說明政務(wù)算法的過程機(jī)理：

問題定義是對(duì)算法所要解決問題的清晰描述，往往是資源約束條件下對(duì)特定沖突和矛盾的一種刻畫。在這一過程中，需要界定問題屬于協(xié)同、治理，還是服務(wù)、決策，說明問題的屬性和特征。進(jìn)一步地，還可以測(cè)度問題的難易程度。

方案形成是算法的關(guān)鍵。一般有四個(gè)步驟，一是做法經(jīng)驗(yàn)化，二是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ交?，三是模式算法化，四是算法軟件化。其中，模式算法化是核心，包括?duì)顯性知識(shí)的編碼化和隱性知識(shí)的顯性化。

算法輸入是使用一種方法和方法體系解決特定問題的過程。一種完善的算法體系，不僅包括一系列解決問題的清晰指令和策略機(jī)制，還可以借助“知識(shí)庫”，形成更好解決問題的綜合框架和輔助手段。

而所謂結(jié)果輸出，則是指在完成一組解決問題的清晰指令之后，要有數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果，繼而把算法語言轉(zhuǎn)換成政務(wù)語言，幫助政務(wù)系統(tǒng)完成對(duì)實(shí)際問題的解決過程。結(jié)果輸出是否可以達(dá)到原來的設(shè)計(jì)預(yù)期，可以通過“反饋”進(jìn)行評(píng)估。還可以根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)一步修改和完善解題方案。

政務(wù)算法的價(jià)值與問題

通過政務(wù)算法可以顯著提高政務(wù)活動(dòng)中產(chǎn)生的政務(wù)大數(shù)據(jù)的原始信息的價(jià)值。借助政務(wù)信息資源庫，通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)序模式和偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及信息組合、數(shù)學(xué)建模、相關(guān)性分析等數(shù)據(jù)計(jì)算，加入政務(wù)算法程序，在 “協(xié)同流程、協(xié)同成效”，“治理體系、治理收益”，“服務(wù)提供、服務(wù)優(yōu)化”和“政務(wù)研判、政務(wù)預(yù)測(cè)”等八大政務(wù)業(yè)務(wù)主題領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)工具化、方案化解決問題的策略。其中，在工具和操作層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和政府治理現(xiàn)代化的高效融合，是技術(shù)使用支撐政務(wù)質(zhì)量提升的一次革命。當(dāng)前，我國在數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有較大優(yōu)勢(shì)，政府改革也有強(qiáng)大的內(nèi)在動(dòng)力，中國有望成為世界上最早實(shí)現(xiàn)政務(wù)算法的國家。但在此之前，亟待解決的價(jià)值層面的問題是，如何提高體現(xiàn)公共價(jià)值的政務(wù)算法的效能？其中，算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象屢屢發(fā)生，主要可以歸因?yàn)橐韵聝牲c(diǎn)：

首先是客觀上算法的不透明性。人類負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)、模型和架構(gòu)，算法負(fù)責(zé)給出答案。這種人機(jī)合作方式給我們帶來極大便利，但由于算法的運(yùn)作不可監(jiān)察、不可解釋，將導(dǎo)致人類無法真正理解算法，更不能有效地控制算法，從而也就無法預(yù)見和解決算法可能帶來的問題。也就是說，算法運(yùn)作宛若“黑箱”。

其次是主觀上算法的設(shè)計(jì)者、使用者、受影響群體各自存在一定的偏好性。信息不對(duì)稱和技術(shù)使用者的理性經(jīng)濟(jì)人屬性會(huì)增加產(chǎn)生算法偏見和算法歧視的概率。當(dāng)這種“偏見”和“歧視”出現(xiàn)在政務(wù)算法領(lǐng)域，就會(huì)對(duì)政務(wù)工作的公共價(jià)值取向產(chǎn)生直接影響。因此，政府工作必須努力實(shí)現(xiàn)公共利益最大化，盡量減少不同社會(huì)群體之間的事實(shí)上的不公平。這也說明，對(duì)于算法偏見和算法歧視的治理，應(yīng)成為治理體系和治理能力現(xiàn)代化推進(jìn)過程中重點(diǎn)關(guān)注的問題。具體來說，需要做好以下幾個(gè)方面的工作：

第一，堅(jiān)持公共利益最大化導(dǎo)向。在問題定義方面，要優(yōu)先推送事關(guān)公眾普遍利益和關(guān)切的問題。把算法問題與政策問題有機(jī)結(jié)合，通過政務(wù)活動(dòng)有效緩解社會(huì)沖突和矛盾，顯著提升人民群眾在發(fā)展過程中的獲得感、幸福感和安全感。

第二，政務(wù)公開與信息安全相統(tǒng)一。從政府的公共性出發(fā)，按政務(wù)活動(dòng)公開為原則、不公開為特例的方式，能公開的必須公開，包括算法的基本原則、結(jié)構(gòu)和過程等。在這一過程中，可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)，記錄算法的過程和痕跡，增強(qiáng)算法的透明度。從安全保護(hù)而言，政務(wù)互聯(lián)網(wǎng)和政務(wù)專網(wǎng)適用于信息安全等級(jí)保護(hù)（總共分一到五級(jí)，其中五級(jí)為最高）；政務(wù)內(nèi)網(wǎng)則適用涉密信息安全分級(jí)保護(hù)（總共分為秘密、機(jī)密和絕密三級(jí)，其中絕密級(jí)為最高）。

第三，政務(wù)算法方案的形成應(yīng)增加機(jī)器倫理學(xué)評(píng)價(jià)過程。在做法經(jīng)驗(yàn)化、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ交?、模式算法化、算法軟件化過程中，特別是模式通過編碼上升為算法的重要節(jié)點(diǎn)上，可以納入機(jī)器倫理學(xué)的評(píng)價(jià)過程。必要時(shí)，要設(shè)立專門的倫理委員會(huì)，通過專業(yè)人士的集體決策行為，保證人工智能輔助政務(wù)算法最大程度符合社會(huì)公共價(jià)值，以保護(hù)在技術(shù)能力、學(xué)習(xí)能力等方面存在差異的弱勢(shì)群體的利益。

第四、條件成熟時(shí)需要制定政務(wù)算法通則或相關(guān)法律。政務(wù)算法的推出，不是權(quán)宜之計(jì)，要有長(zhǎng)遠(yuǎn)制度性安排。主要包括政務(wù)算法的基本原則，算法設(shè)計(jì)與發(fā)布者的權(quán)利、義務(wù)、責(zé)任，算法“黑箱”的技術(shù)規(guī)避，算法歧視的認(rèn)定與處罰等內(nèi)容。以法律調(diào)適的方式，促進(jìn)政務(wù)算法的健康發(fā)展。

【本文作者為西南交通大學(xué)公共管理與政法學(xué)院教授】

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責(zé)編：羅 婷 ／ 王茂磊

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