基于人工智能的敏捷治理

敏捷治理：人工智能时代的治理革新与挑战

随着技术的进步和组织理论的发展，治理理论正经历一场深刻的变革。敏捷治理，作为这场变革的产物，旨在将传统的治理理念转化为具有可操作性的实践方案，以应对数字时代高度复杂的公共问题。

一、人工智能助力决策高效化

敏捷治理借鉴了计算机软件开发中的敏捷方法，强调在社会快速发展中持续追踪和适应重要变化。这种治理模式依赖人工智能的帮助，在更具弹性的组织形态中实现快速决策和行动。人工智能凭借其卓越的计算能力，极大地化简了决策复杂性，将多数公共事务还原为“运算”问题，为决策者提供多种优势方案。这种决策过程的优化，基于大数据技术对社会各方面信息的全面收集、分类和预测。

二、数字化世界的构建与挑战

数字化是现时代的根本现象之一，万物不断被转化为虚拟数据。人工智能通过这些数据的排列和组合，形构出一个数字化的世界图像。仅靠数据相关性进行组合的人工智能，尚无法完全模拟人类创造力。当下主流算法的发展趋势表明，机器所展现的“智慧”本质上是数据支撑下的运算能力，主要用于解决有限的、程序化的和确定的问题。人工智能给出的建议往往针对既有的公共利益进行配给，而不考虑未来的增量预期和社会合作生产体系的分配问题。

三、敏捷治理中的民粹风险

工业化与资本主义共同塑造了一个崇尚效率的时代，但公共管理不同于经济学、管理学等学科，其追求的价值观具有多元性。在人工智能介入公共治理后，算法的效率追求可能放大功利主义价值权重，使公共行政偏离原本的目标。敏捷治理可能会产生民粹风险。的数字化努力可能会抑制创新并催生民粹主义，加剧政治极化和社会撕裂。因为敏捷治理更容易响应内部和外部变化，可能导致政策讨好共同体内部的“永恒多数”群体，进而使政策出现民粹化转向问题。传统治理主体可能凭借人工智能的信息优势制定歧视性政策。这种歧视基于统计预测来开展预防性治理行动。在推进敏捷治理的必须警惕其潜在的民粹风险和挑战。反思与数字时代的敏捷治理之道

随着数字时代的来临，大数据与人工智能在公共管理领域的应用愈发广泛，敏捷治理成为新时代的治理方式。人工智能的崛起也带来了一系列问题，需要我们深入反思并寻求解决之道。

数字时代的社会治理面临着前所未有的挑战。每天，我们上传至大数据云端的海量信息，构成了一个庞大的数字世界。在这个世界中，每一个事件都被视为需要如实记录的资源。治理系统的灵敏与准确，依赖于详尽的社会个体数据记录、归类与分析。人工智能的数据“遗忘”问题成为了制约其应用的一大难题。算法工程师们尚未就数据遗忘的时间点和方法达成共识，这不仅影响了人工智能的包容性，更在某种程度上可能导致对某些群体的偏见，如具有较高重复犯罪概率的人群可能面临预防式的有罪推定治理。对于数字时代的治理者而言，如何在记忆与遗忘之间取得平衡，显得至关重要。

为了构建更加完善的数字时代治理体系，我们需要发挥人的主观能动性，将人的规范和德性价值融入算法的纯粹计算逻辑之中。我们应充分利用人类的相似性思维优势，通过符合大众预期的、稳定的行动逻辑对不同价值进行排序和决策。智库的角色应当更加凸显人类智慧，而非仅仅与人工智能进行决策竞速或预测竞赛。智库应聚焦于挖掘不同于人工智能给定方案的备选方案，为算法提供更多的选择可能性。

应强化数据审查，积极开展审查工作。面对重大公共决策，不能一味追求快速响应，而应建立决策熔断机制，对人工智能的决策进行全程审查。在决策准备阶段，应审慎看待人工智能的数据分析结果，结合历史经验和智库建议，找出可能被算法隐藏的潜在风险。在决策过程中，一旦发现危及原则性价值的人工智能决策倾向，应立即关闭相关算法并启动应急响应机制。在决策反馈阶段，应公开算法过程，针对人工智能决策结果与主流价值观的矛盾进行反向核查。对人工智能的审查需要制度化、周期化，并由全程把控。

数字时代的敏捷不仅是追求效率的象征，更是通过审查反思自身、教化社会的典范。我们应当抑制仅仅追求效率的冲动，在“道义”或“德性”的角度凝聚人们的共识。因为美德是人工智能无法模仿和习得的宝贵财富。只有这样，我们才能在数字时代找到真正的治理之道。