社会管理智能化中的“中观规则”设计

　　四、社会治理中的智能化展望

　　在传统社会治理中,不确定性和模糊性一直是主要的制约因素。智能技术的大数据与逻辑计算能力优势,使传统社会治理的模糊性困境有望被消除。从数据采集上看,智慧社会管理可以借助智能感知等技术设备,实现对治理对象信息的全覆盖、全方位收集,通过这种方式实现信息收集的自动化、智能化,取代了传统人工收集方式。社会管理在收集数据之后还需要进行处理,同时涉及计算和决策等方面的因素。然而,传统治理主体,不管是政府还是作为治理主体的个人都面临计算能力的限制困难。面对社会高度智能化产生的大量数据,如何进行及时处理就成为人们面临的一个日益紧迫的问题。而人工智能领域中的大数据,恰恰以其强大的计算能力解决了横亘在人类面前的这一难题。

　　社会治理可以分为常规性治理和非常规性治理,常规性治理是可重复性的行为,是智能机器可以大展身手的领域。因为重复性意味着这种知识是可形式化的,表现在人工智能领域就意味着可以实现代码化,是最先得到应用的领域。智能技术的最终目标并不是要替代人类智能,而是通过人工智能增强人类智能。人工智能可以与人类智能互补,帮助人类处理许多能够处理、但又不擅长的工作,使人类从繁重的重复性工作中解放出来,转而专注于发现、创造的工作。对于非常规性活动,比如说突发性事件的处理、非常规性决策等。这些活动一方面其行为受不可控因素的影响,另一方面没有经验可循,其决策过程会大量涉及情感、经验等因素,在某种程度上,治理决策是理性、经验、情感、情境等多方面因素结合的产物。因此需要人们的创造性努力才能开展。

　　从社会治理过程来看,其中最为关键的环节是决策。随着智能技术使用程度加深,决策过程中的风险也随之提升。如果把决策权完全交给机器,那么随之而来的问题是,一旦决策出现失误,人能否及时干预,以及时制止产生的负面影响,这在很大程度上取决于操作的速度、可用信息量以及行为时间差等因素。因此,应该为智能技术应用设置安全条件和需要遵守的基本原则,就是智能技术应用的理性限度不应该否定人类的能力,在智能服务中不应该干涉人的基本权利。

——摘自《中国数字治理发展报告（2023）》