尊龍凱時(shí)

從社會(huì )治理的角度，大數據更是一種“機制”，既是一種應用機制，更是一種推動(dòng)、倒逼機制：就大數據的本性而言，它對所有人都是平等的，它天生地趨向自由。（資料圖/圖）

（本文首發(fā)于2017年2月9日《南方周末》，原標題為《用人工智能助推社會(huì )治理 大數據治理的幾條具體建議》)

在司法領(lǐng)域，設想有一個(gè)“人工智能法官助理”，我們可以象給阿爾法狗“喂棋譜”那樣把浩如煙海的法律文本（包括所有的立法解釋、司法解釋等）“喂”給它學(xué)習，把連篇累牘的案例材料“喂”給它了解，它對法律和案例的融會(huì )貫通、完整掌握一定能超過(guò)任何單個(gè)的人類(lèi)法官。

有了大數據基礎之上的人工智能，有了國家治理領(lǐng)域的“阿爾法狗”，就可以用人工智能和人之間的制約、制衡來(lái)保證決策正確和及時(shí)糾錯，同時(shí)還不明顯降低效率。當然，這種制約、制衡機制必須法律化、強制化。

看到這個(gè)題目，很自然聯(lián)想到的就是“利用大數據破獲犯罪”之類(lèi)，這是現在對大數據應用的較為普遍的思路，即把大數據視為一種“工具”，一種“手段”。我認為，從社會(huì )治理的角度，大數據更是一種“機制”，既是一種應用機制，更是一種推動(dòng)、倒逼機制：就大數據的本性而言，它對所有人都是平等的，它天生地趨向自由，只有在它的基礎上，絢爛的現代民主治理之花才能更為合理、更為必然、更不受束縛地綻放，人類(lèi)在自然科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)明和成果，才能從根本上推動(dòng)人類(lèi)自身的相互關(guān)系和治理結構的變革和優(yōu)化。

社會(huì )數據化，數據社會(huì )化

之所以如此，首先是由于人類(lèi)自身的“數據化”。對于社會(huì )成員，從工作內容到每日行程，從單位內部的往來(lái)到“朋友圈”的互動(dòng)，從鴻篇巨制中的煌煌高論到推特臉譜上的片言只語(yǔ)，從你背過(guò)的單詞到你走過(guò)的步數，每個(gè)人的工作、生活、社交、教育、運動(dòng)等各方面的行為都在越來(lái)越頻繁、普遍、精確地數據化。對于社會(huì )管理者，他們的管理、控制行為基于數據，也被數據所記錄：電子政務(wù)系統記錄著(zhù)政府的每個(gè)流程、每項決策、每個(gè)文件及其所有的原始記錄。單從“依賴(lài)”的程度、不考慮“毒害”的因素，可以說(shuō)數據化是信息時(shí)代的“鴉片”：在社會(huì )成員和社會(huì )管理者從數據化得到越來(lái)越多便利的同時(shí)，他們自覺(jué)不自覺(jué)地把自己的思想、行為、言論甚至感情表達更加深入、更加全面地數據化，樂(lè )在其中，勢不可擋。

這種數據化的趨勢，一定伴隨著(zhù)數據的多源化。如果說(shuō)在信息時(shí)代的初期，與社會(huì )成員相關(guān)的主要數據還都由政府保有、管理，發(fā)展到今天，企業(yè)、私營(yíng)機構、社會(huì )組織等掌握的數據，已經(jīng)和政府的規模不相上下。所以，電量、運輸量、貸款量可以和政府公布的GDP互相印證，電商交易量可以和社會(huì )零售業(yè)總額交叉檢驗，自媒體則成了主流媒體不可缺少的補充。這種趨勢將隨著(zhù)“小政府、大社會(huì )”的進(jìn)程而日趨明顯。

數據來(lái)源越來(lái)越多樣化，也就越來(lái)越意味著(zhù)數據的公開(kāi)化。在政府為單一數據來(lái)源時(shí)，美國歷史上圍繞著(zhù)《信息自由法案》、《電子信息自由法案》爭訟紛紜。今天，世界各國政府都宣稱(chēng)“信息公開(kāi)是常態(tài)，不公開(kāi)是例外”，而且正紛紛從“信息公開(kāi)”走向“數據開(kāi)放”。而企業(yè)、社會(huì )組織、自媒體等的數據更活躍、更原生、更傾向于公開(kāi)。數據來(lái)源的多樣性也倒逼著(zhù)數據公開(kāi)：如果某一數據源不開(kāi)放數據，而這一數據又是社會(huì )公眾所需要的，其他來(lái)源的數據將會(huì )逐步替代這一數據源。不公開(kāi)，就會(huì )被替代或淘汰，信息產(chǎn)業(yè)史上不乏這類(lèi)例子。

尋求最大共識，避免“多數錯誤”

數據的多元化、公開(kāi)化、自由化，必然導致數據的平等化、數據分析結果的客觀(guān)化。首先，大數據分析工具的分析、萃取基本不受人為因素影響，能夠客觀(guān)、全面地挖掘出數據的本質(zhì)。其次，即使工具本身出了問(wèn)題，即使人為地對工具施加了不當影響（如調整權重等），也會(huì )有另外的工具，從另外的數據源進(jìn)行分析、比對，如統計局的GDP可以由售電量等數據來(lái)比對。這樣，就保證了數據分析結果、判斷結論的真實(shí)性，就能真正提煉出全社會(huì )的最大公約數、最大共識。

從平等化的數據、真實(shí)化的結果，就有可能實(shí)現基于大數據的社會(huì )治理，即以大數據為基礎、規范、標準的治理。大數據，就是社會(huì )成員已經(jīng)做完的事情，因此，以大數據為基礎的治理，就是最原生的人民主體、群眾路線(xiàn)、實(shí)踐標準。

例如，某國的交通規則規定是：某一高速公路的限速是60英里，如果你開(kāi)上該公路時(shí)發(fā)現其他的汽車(chē)的時(shí)速都是80英里，你就應該按照80英里，而不應該拘泥于限速。這實(shí)際上是“以大數據為標準”治理交通的雛形：因為大數據展示絕大多數汽車(chē)的時(shí)速都是80英里，這表明大家一致認為在這段高速公路當時(shí)的車(chē)流密度、氣象條件下80英里是安全可行的時(shí)速，交通管理就應該按照這一大多數人的意志。當然，公路的速度標志應該優(yōu)化，改為可變的“建議時(shí)速”。

又例如，自動(dòng)翻譯軟件原來(lái)的思路是窮究語(yǔ)義，力圖得出“最準確的翻譯”，但多年以來(lái)一直無(wú)法完美實(shí)現。近年來(lái)，改為以大數據為基礎，即：大多數人怎么翻譯，翻譯軟件也怎么翻譯。你“喂給”翻譯軟件的實(shí)例越多，翻譯軟件的結果就越被大多數人認同。這就是“翻譯領(lǐng)域”的群眾路線(xiàn)。

當然，大數據也要防止“多數人的暴政”、糾正“多數人的錯誤”。比如，怎樣防止在公路上大家越開(kāi)越快？怎樣糾正大部分人都容易犯下的翻譯錯誤？解決問(wèn)題的思路還是大數據，即應該基于大數據來(lái)積累、制定、完善檢驗、判定的標準。例如，根據對這一路段多年的交通事故統計數據，得出在任何氣候條件、任何交通流量下都不能超越的時(shí)速，加以嚴格的提示和限制。比如，基于多年的教學(xué)、翻譯數據，列出一些明顯的翻譯錯誤，即使大多數人都犯了這一錯誤，也不能認為這種翻譯準確；也可以大大提高語(yǔ)言學(xué)專(zhuān)門(mén)人員翻譯結果的權重，使之抗衡“菜鳥(niǎo)級”翻譯的錯誤，等等。

人工智能與數據治理

實(shí)際上，基于大數據的社會(huì )治理，絕非上述那樣簡(jiǎn)單，而必須不斷運用人工智能技術(shù)的新成果，包括神乎其神的“深度學(xué)習”?；诖髷祿娜斯ぶ悄芤呀?jīng)并且正在很多領(lǐng)域（典型的如圍棋、駕駛等等）證明：人工智能可以超過(guò)單個(gè)的人類(lèi)成員。阿爾法狗已經(jīng)戰勝了雄踞世界圍棋前列的李世石，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)創(chuàng )造了任何人類(lèi)駕駛員都無(wú)法企及的安全駕駛記錄。那么，在社會(huì )治理領(lǐng)域，是否有可能出現類(lèi)似“阿爾法狗”這樣的“虛擬選手”呢？答案是肯定的。

比如在司法領(lǐng)域。設想有一個(gè)“人工智能法官助理”，我們可以像給阿爾法狗“喂棋譜”那樣把浩如煙海的法律文本（包括所有的立法解釋、司法解釋等）“喂”給它學(xué)習，把連篇累牘的案例材料“喂”給它了解，它對法律和案例的融會(huì )貫通、完整掌握一定能超過(guò)任何單個(gè)的人類(lèi)法官，甚至還可能發(fā)現法律本身存在的不一致、發(fā)現判例之間的矛盾。這樣，無(wú)論在大陸法系還是英美法系，只要把某一案件的案情詳盡、精確（這是人工智能法官助理對案情描述精確性、準確度的倒逼）地向它描述，它就能給出判決建議及其依據。法官可以不采納它的建議，但是必須提出不采納的理由。人工智能法官助理的建議及其依據、法官采納與否的決定及其依據，都以適當的形式公布并存檔，同時(shí)也成為人工智能法官助理深度學(xué)習的新內容。

比如在國家決策領(lǐng)域。設想有一個(gè)“人工智能決策助理”，我們同樣可以像給阿爾法狗“喂棋譜”那樣把執政黨的黨綱、黨章、各種理論、與決策相關(guān)的憲法法律法規、執政黨處理歷史案例的經(jīng)驗和教訓等“喂”給它學(xué)習，把從多源的社會(huì )數據抽取、分析得到的“社情民意”、“最大共識”讓它了解，它對執政黨理論體系的掌握、對憲法法律體系的理解、對黨情民意的把脈應該是最完整、最準確、最內在一致的，而且，一定不會(huì )受到學(xué)歷、專(zhuān)業(yè)、經(jīng)歷、好惡、注意力等的影響，是一個(gè)“不斷學(xué)習、時(shí)刻更新、無(wú)一遺漏、永不疲倦、高度穩定”的決策助理。當某一需要決策的事項發(fā)生時(shí)，只要把該事項的情況詳盡、精確（這同樣是人工智能對決策事項描述精確性、準確度的倒逼）地向它描述，它就能給出決策建議及其依據，并且評估該建議可能產(chǎn)生的各方面的后果。執政黨可以不采納它的建議，但是同樣應該提出不采納的理由。人工智能決策助理的建議及其依據、執政黨采納與否的決定及其依據，都以適當的形式公布并存檔，同時(shí)也成為人工智能決策助理深度學(xué)習的新內容。

這種國家治理領(lǐng)域的“阿爾法狗”，為解決國家治理結構的“制衡”悖論提供了技術(shù)上的可能。這種悖論就是：為了讓權力不做傻事，需要設計制約機制，用人與人的制約，即所謂“政治人物之間互相依靠又互相制約”來(lái)保證決策正確及必要的糾錯，但這樣就會(huì )導致決策效率低下、影響社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展和人民生活。為了提高效率、加快發(fā)展、“集中力量干大事”，就需要排除七嘴八舌的干擾、統一決策、高度集權，但對集權于一身的領(lǐng)導人的素質(zhì)要求極高，而且很難設計和實(shí)現糾錯機制。有了大數據基礎之上的人工智能，有了國家治理領(lǐng)域的“阿爾法狗”，就可以用人工智能和人之間的制約、制衡來(lái)保證決策正確和及時(shí)糾錯，同時(shí)還不明顯降低效率。當然，這種制約、制衡機制必須法律化、強制化，你不能今天高興了，就問(wèn)一下“人工智能決策助理”，明天就不理它；你也不能把電腦的電源拔掉，讓“阿爾法狗”無(wú)法工作。在這個(gè)意義上，社會(huì )領(lǐng)域的大數據，是從機制上對執政者的制約。

這種制約，不僅僅是對執政者的，也是對全體社會(huì )成員的。因為每個(gè)社會(huì )成員的所有行為都數據化了，而在大數據基礎上形成的判定標準是一致的，每個(gè)人都受其約束、規范，而且是無(wú)所不在、無(wú)處不在的制約（想想因為成為“表叔”而下臺、因為暴露“開(kāi)房記錄”被處分的官員?。?，這種制約，比道德、法律的制約更為普適。在信息時(shí)代的一定階段，與“依法治國”、“以德治國”并列的，還會(huì )有“數據治國”。如果我們把它看成套在每個(gè)人頭上的“緊箍咒”，那么，這就是人類(lèi)進(jìn)步歷史上的又一次“異化”。

借用一句外來(lái)語(yǔ)：“除了上帝，誰(shuí)都需要數據”。對于社會(huì )成員，誰(shuí)都在數據的規范和約束下，否則就會(huì )受到數據的懲罰；對于社會(huì )管理者，誰(shuí)都必須遵循大數據所揭示的民意、趨勢，否則，也自然會(huì )被以大數據為代表的公平、正義所拋棄。

（作者為九三學(xué)社中央委員，尊龙凯时軟件股份有限公司董事長(cháng)）