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尊龙凯时陈利浩： 用人工智能助推社会治理

  • 时间：2017-02-16
  • 泉源：南方周末

从社会治理的角度 ，大数据更是一种“机制” ，既是一种应用机制 ，更是一种推动、倒逼机制：就大数据的天性而言 ，它对所有人都是一律的 ，它天生地趋向自由。（资料图/图）

（本文首发于2017年2月9日《南方周末》 ，原问题为《用人工智能助推社会治理 大数据治理的几条详细建议》)

在司法领域 ，设想有一个“人工智能法官助理” ，我们可以象给阿尔法狗“喂棋谱”那样把浩如烟海的执法文本（包括所有的立法诠释、司法诠释等）“喂”给它学习 ，把连篇累牍的案例质料“喂”给它相识 ，它对执法和案例的融会意会、完整掌握一定能凌驾任何单个的人类法官。

有了大数据基础之上的人工智能 ，有了国家治理领域的“阿尔法狗” ，就可以用人工智能和人之间的制约、制衡来包管决议准确和及试错 ，同时还不显着降低效率。虽然 ，这种制约、制衡机制必需执法化、强制化。

看到这个问题 ，很自然遐想到的就是“使用大数据破获犯法”之类 ，这是现在对大数据应用的较为普遍的思绪 ，即把大数据视为一种“工具” ，一种“手段”。我以为 ，从社会治理的角度 ，大数据更是一种“机制” ，既是一种应用机制 ，更是一种推动、倒逼机制：就大数据的天性而言 ，它对所有人都是一律的 ，它天生地趋向自由 ，只有在它的基础上 ，绚烂的现代民主治理之花才华更为合理、更为一定、更不受约束地绽放 ，人类在自然科学领域的发明和效果 ，才华从基础上推感人类自身的相互关系和治理结构的厘革和优化。

社会数据化 ，数据社会化

之以是云云 ，首先是由于人类自身的“数据化”。关于社会成员 ，从事情内容到逐日行程 ，从单位内部的往来到“朋侪圈”的互动 ，从鸿篇巨制中的煌煌高论到推特脸谱上的片言只语 ，从你背过的单词到你走过的步数 ，每小我私家的事情、生涯、社交、教育、运动等各方面的行为都在越来越频仍、普遍、准确地数据化。关于社会管理者 ，他们的管理、控制行为基于数据 ，也被数据所纪录：电子政务系统纪录着政府的每个流程、每项决议、每个文件及其所有的原始纪录。单从“依赖”的水平、不思量“迫害”的因素 ，可以说数据化是信息时代的“鸦片”：在社会成员和社会管理者从数据化获得越来越多便当的同时 ，他们自觉不自觉地把自己的头脑、行为、言论甚至情绪表达越发深入、越发周全地数据化 ，乐在其中 ，势不可挡。

这种数据化的趋势 ，一定陪同着数据的多源化。若是说在信息时代的初期 ，与社会成员相关的主要数据还都由政府保有、管理 ，生长到今天 ，企业、私营机构、社会组织等掌握的数据 ，已经和政府的规模平分秋色。以是 ，电量、运输量、贷款量可以和政府宣布的GDP相互印证 ，电商生意量可以和社会零售业总额交织磨练 ，自媒体则成了主流媒体不可缺氨赡增补。这种趋势将随着“小政府、大社会”的历程而日趋显着。

数据泉源越来越多样化 ，也就越来越意味着数据的果真化。在政府为简单数据泉源时 ，美国历史上围绕着《信息自由法案》、《电子信息自由法案》争讼纷纭。今天 ，天下各国政府都宣称“信息果真是常态 ，不果真是破例” ，并且正纷纷从“信息果真”走向“数据开放”。而企业、社会组织、自媒体等的数据更活跃、更原生、更倾向于果真。数据泉源的多样性也倒逼着数据果真：若是某一数据源不开放数据 ，而这一数据又是社会公众所需要的 ，其他泉源的数据将会逐步替换这一数据源。不果真 ，就会被替换或镌汰 ，信息工业史上不乏这类例子。

追求最大共识 ，阻止“大都过失”

数据的多元化、果真化、自由化 ，一定导致数据的一律化、数据剖析效果的客观化。首先 ，大数据剖析工具的剖析、萃取基本不受人为因素影响 ，能够客观、周全地挖掘出数据的实质。其次 ，纵然工具自己出了问题 ，纵然人为地对工具施加了不当影响（如调解权重等） ，也会有另外的工具 ，从另外的数据源举行剖析、比对 ，如统计局的GDP可以由售电量等数据来比对。这样 ，就包管了数据剖析效果、判断结论的真实性 ，就能真正提炼出全社会的最大条约数、最大共识。

从一律化的数据、真实化的效果 ，就有可能实现基于大数据的社会治理 ，即以大数据为基础、规范、标准的治理。大数据 ，就是社会成员已经做完的事情 ，因此 ，以大数据为基础的治理 ，就是最原生的人民主体、群众蹊径、实践标准。

例如 ，某国的交通规则划定是：某一高速公路的限速是60英里 ，若是你开上该公路时发明其他的汽车的时速都是80英里 ，你就应该凭证80英里 ，而不应该拘泥于限速。这现实上是“以大数据为标准”治理交通的雏形：由于大数据展示绝大大都汽车的时速都是80英里 ，这批注各人一致以为在这段高速公路其时的车流密度、气象条件下80英里是清静可行的时速 ，交通管理就应该凭证这一大大都人的意志。虽然 ，公路的速率标记应该优化 ，改为可变的“建议时速”。

又例如 ，自动翻译软件原来的思绪是深究语义 ，力争得出“最准确的翻译” ，但多年以来一直无法完善实现。近年来 ，改为以大数据为基础 ，即：大大都人怎么翻译 ，翻译软件也怎么翻译。你“喂给”翻译软件的实例越多 ，翻译软件的效果就越被大大都人认同。这就是“翻译领域”的群众蹊径。

虽然 ，大数据也要避免“大都人的虐政”、纠正“大都人的过失”。好比 ，怎样避免在公路上各人越开越快？怎样纠正大部分人都容易犯下的翻译过失？解决问题的思绪照旧大数据 ，即应该基于大数据来积累、制订、完善磨练、判断的标准。例如 ，凭证对这一起段多年的交通事故统计数据 ，得出在任何天气条件、任何交通流量下都不可逾越的时速 ，加以严酷的提醒和限制。好比 ，基于多年的教学、翻译数据 ，列出一些显着的翻译过失 ，纵然大大都人都犯了这一过失 ，也不可以为这种翻译准确；也可以大大提高语言学专门职员翻译效果的权重 ，使之抗衡“菜鸟级”翻译的过失 ，等等。

人工智能与数据治理

现实上 ，基于大数据的社会治理 ，绝非上述那样简朴 ，而必需一直运用人工智能手艺的新效果 ，包括神乎其神的“深度学习”�；诖笫莸娜斯ぶ悄芤丫⑶艺谛矶嗔煊颍ǖ浞兜娜缥濉⒓菔坏鹊龋┲な担喝斯ぶ悄芸梢粤杓莸ジ龅娜死喑稍�。阿尔法狗已经战胜了雄踞天下围棋前线的李世石 ，谷歌的自动驾驶汽车已经创立了任何人类驾驶员都无法企及的清静驾驶纪录。那么 ，在社会治理领域 ，是否有可能泛起类似“阿尔法狗”这样的“虚拟选手”呢？谜底是一定的。

好比在司法领域。设想有一个“人工智能法官助理” ，我们可以像给阿尔法狗“喂棋谱”那样把浩如烟海的执法文本（包括所有的立法诠释、司法诠释等）“喂”给它学习 ，把连篇累牍的案例质料“喂”给它相识 ，它对执法和案例的融会意会、完整掌握一定能凌驾任何单个的人类法官 ，甚至还可能发明执法自己保存的纷歧致、发明判例之间的矛盾。这样 ，无论在大陆法系照旧英美法系 ，只要把某一案件的案情详尽、准确（这是人工智能法官助理对案情形貌准确性、准确度的倒逼）地向它形貌 ，它就能给出讯断建议及其依据。法官可以不接纳它的建议 ，可是必需提出不接纳的理由。人工智能法官助理的建议及其依据、法官接纳与否的决议及其依据 ，都以适当的形式宣布并存档 ，同时也成为人工智能法官助理深度学习的新内容。

好比在国家决议领域。设想有一个“人工智能决议助理” ，我们同样可以像给阿尔法狗“喂棋谱”那样把执政党的党纲、党章、种种理论、与决议相关的宪法执律例则、执政党处置惩罚历史案例的履历和教训等“喂”给它学习 ，把从多源的社会数据抽取、剖析获得的“社情民意”、“最大共识”让它相识 ，它对执政党理论系统的掌握、对宪法执法系统的明确、对党情民意的切脉应该是最完整、最准确、最内在一致的 ，并且 ，一定不会受到学历、专业、履历、好恶、注重力等的影响 ，是一个“一直学习、时刻更新、无一遗漏、永不疲倦、高度稳固”的决议助理。当某一需要决议的事项爆发时 ，只要把该事项的情形详尽、准确（这同样是人工智能对决议事项形貌准确性、准确度的倒逼）地向它形貌 ，它就能给出决议建议及其依据 ，并且评估该建议可能爆发的各方面的效果。执政党可以不接纳它的建议 ，可是同样应该提出不接纳的理由。人工智能决议助理的建议及其依据、执政党接纳与否的决议及其依据 ，都以适当的形式宣布并存档 ，同时也成为人工智能决议助理深度学习的新内容。

这种国家治理领域的“阿尔法狗” ，为解决国家治理结构的“制衡”悖论提供了手艺上的可能。这种悖论就是：为了让权力不做傻事 ，需要设计制约机制 ，用人与人的制约 ，即所谓“政治人物之间相互依赖又相互制约”来包管决议准确及须要的纠错 ，但这样就会导致决议效率低下、影响社会经济生长和人民生涯。为了提高效率、加速生长、“集中力量干大事” ，就需要扫除人多口杂的滋扰、统一决议、高度集权 ，但对集权于一身的向导人的素质要求极高 ，并且很难设计和实现纠错机制。有了大数据基础之上的人工智能 ，有了国家治理领域的“阿尔法狗” ，就可以用人工智能和人之间的制约、制衡来包管决议准确和及试错 ，同时还不显着降低效率。虽然 ，这种制约、制衡机制必需执法化、强制化 ，你不可今天兴奋了 ，就问一下“人工智能决议助理” ，明天就不睬它；你也不可把电脑的电源拔掉 ，让“阿尔法狗”无法事情。在这个意义上 ，社会领域的大数据 ，是从机制上对执政者的制约。

这种制约 ，不但仅是对执政者的 ，也是对全体社会成员的。由于每个社会成员的所有行为都数据化了 ，而在大数据基础上形成的判断标准是一致的 ，每小我私家都受其约束、规范 ，并且是无所不在、无处不在的制约（想想由于成为“表叔”而下台、由于袒露“开房纪录”被处分的官员�。� ，这种制约 ，比品德、执法的制约更为普适。在信息时代的一定阶段 ，与“依法治国”、“以德治国”并列的 ，还会有“数据治国”。若是我们把它看成套在每小我私家头上的“紧箍咒” ，那么 ，这就是人类前进历史上的又一次“异化”。

借用一句外来语：“除了天主 ，谁都需要数据”。关于社会成员 ，谁都在数据的规范和约束下 ，不然就会受到数据的处分；关于社会管理者 ，谁都必需遵照大数据所展现的民意、趋势 ，不然 ，也自然会被以大数据为代表的公正、正义所扬弃。

（作者为九三学社中央委员 ，尊龙凯时股份有限公司董事长）




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