作者:何哲,現(xiàn)為國(guó)家行政學(xué)院公共管理教研部副研究員,國(guó)家戰(zhàn)略研究中心秘書長(zhǎng),研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)社會(huì)治理、國(guó)家戰(zhàn)略、行政體制改革、經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)服務(wù)化等。 [摘要]:隨著人類進(jìn)入人工智能時(shí)代,人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)行政體制產(chǎn)生了巨大的沖擊。人工智能是人類文明的一次巨大飛躍,最終會(huì)形成人與人工智能密切融合的新的社會(huì)文明形態(tài),而傳統(tǒng)的行政體制也將形成新的人機(jī)高度融合的新形態(tài)。
政務(wù)人工智能是將隱性政務(wù)知識(shí)化為顯性智慧的過(guò)程 (一)政務(wù)知識(shí)群落的儲(chǔ)存方式 知識(shí)和知識(shí)的群落分成兩種,一種是顯性知識(shí),一種是隱性知識(shí)。所謂顯性知識(shí),就是可以通過(guò)明顯的渠道表達(dá)和存儲(chǔ)再現(xiàn)的知識(shí)。如書籍、規(guī)章、文件等等,都是顯性知識(shí)的儲(chǔ)存方式,對(duì)于人類而言,能夠明顯自覺(jué)和清晰表達(dá)出的知識(shí)就是顯性知識(shí)。而隱性知識(shí),則是指不能通過(guò)明確的口頭表達(dá)和文字等載體進(jìn)行顯化,但是卻可以通過(guò)某種特殊方式,如對(duì)特定動(dòng)作任務(wù)的完成,在特殊場(chǎng)景下的應(yīng)激性反應(yīng),以及在特殊狀態(tài)下(如催眠)所表達(dá)出來(lái)的隱藏的知識(shí)。對(duì)于人類而言,隱性知識(shí)的存儲(chǔ)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于顯性知識(shí)。 包括行政組織在內(nèi)的人類組織形成的知識(shí)群落同樣也體現(xiàn)出顯性和隱性混和的特征,為了完成組織功能、確保組織生存和發(fā)展、適應(yīng)外界環(huán)境與競(jìng)爭(zhēng),組織形成了大量的文檔、規(guī)章、戰(zhàn)略規(guī)劃、任務(wù)手冊(cè)、組織流程、工作案例等,這些都是組織的顯性知識(shí)。而同樣,對(duì)于那些常例性的、沒(méi)有表現(xiàn)為組織文檔,但是在組織內(nèi)廣為知曉的通行規(guī)則和做法也是組織的顯性知識(shí)。而隱性知識(shí),則包括兩個(gè)方面:一是存在于組織內(nèi)個(gè)體的隱性知識(shí),在特定情境下會(huì)被激發(fā)出來(lái);二是在群體決策和應(yīng)對(duì)任務(wù)時(shí)存在的組織共有的隱性知識(shí),其不單獨(dú)儲(chǔ)存于某一個(gè)自然個(gè)體, 而是當(dāng)群體共同行動(dòng)時(shí)才能夠完整顯現(xiàn)。 (二)人工智能下的知識(shí)儲(chǔ)存模式 人工智能技術(shù)的發(fā)展從根本上改變了傳統(tǒng)自然人組織的知識(shí)儲(chǔ)存模式。人工智能的本質(zhì),是通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練和機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,來(lái)模仿人的行為和腦力活動(dòng),也可以看成一種人對(duì)機(jī)器的訓(xùn)練與知識(shí)傳授過(guò)程。然而,人對(duì)于人的知識(shí)傳授過(guò)程,明顯具有隱性特征,教師對(duì)學(xué)生的傳授,需要通過(guò)事后的反復(fù)測(cè)試來(lái)確認(rèn),工匠對(duì)于學(xué)徒的傳授,則是在長(zhǎng)期的共同勞動(dòng)中學(xué)習(xí),而學(xué)習(xí)的過(guò)程則又是高度模糊和難以進(jìn)行具體表述的。 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程,則存在本質(zhì)的不同,人工智能本身是數(shù)字化的一組多功能函數(shù),這組函數(shù)通過(guò)不斷的輸入輸出和反饋訓(xùn)練,進(jìn)行自我演化,越來(lái)越趨向于實(shí)現(xiàn)和模仿人的功能,進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和動(dòng)作。在這一過(guò)程中,每一步驟的過(guò)程,都是數(shù)字化的,而所習(xí)得的能力,也是數(shù)字化存儲(chǔ)的,這種數(shù)字化存儲(chǔ)使其能夠進(jìn)行長(zhǎng)期保存和精確再現(xiàn),也可以被快速?gòu)?fù)制和傳遞。因此,人工智能的訓(xùn)練過(guò)程,就是不斷將人類的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)共同轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)的過(guò)程,最終以明確的數(shù)字化形式進(jìn)行精確儲(chǔ)存和再現(xiàn)。 對(duì)于組織的群體性知識(shí)而言,人工智能同樣是這一過(guò)程。對(duì)于自然人而言,組織是眾多自然個(gè)體的組合,在個(gè)體之間通過(guò)語(yǔ)言、文字等進(jìn)行交流。個(gè)體之間具有明顯的自我利益和多元行動(dòng)傾向。然而,對(duì)于群體的人工智能而言,在網(wǎng)絡(luò)的輔助下,一個(gè)組織的人工智能是一個(gè)完整的架構(gòu)。在不同的功能模塊里,人工智能儲(chǔ)存不同的知識(shí)體系和行為判斷智慧,但是在統(tǒng)一的架構(gòu)下,分散于不同領(lǐng)域的人工智能所具備的知識(shí)體系,則共同屬于一個(gè)更大范圍內(nèi)的人工智能整體。也就是說(shuō),原先隱含在自然個(gè)體,只有通過(guò)共同任務(wù)才能體現(xiàn)出來(lái)的隱性知識(shí),在人工智能的整合下,逐漸明示,變成網(wǎng)絡(luò)化的共同的顯性知識(shí)。 當(dāng)然,人工智能不斷將人類組織相對(duì)較為松散的隱性群體知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨日巷@性網(wǎng)絡(luò)化知識(shí)的同時(shí),也形成了自有獨(dú)特的知識(shí)體系。對(duì)于人工智能而言,這種知識(shí)體系,不再有明顯的顯性與隱性類型區(qū)分(因?yàn)閮烧叨际菙?shù)字化的)。然而,卻依然存在有兩種知識(shí)體系,一類是人類可讀的,一類是人類不可讀的。 人工智能是通過(guò)人工訓(xùn)練與自我進(jìn)化結(jié)合的形式進(jìn)行知識(shí)的存儲(chǔ)、識(shí)別和智慧的構(gòu)建。一開(kāi)始人工智能可能在人的控制與監(jiān)督下進(jìn)行,其輸入輸出以及自身的狀態(tài),大部分是人可以識(shí)別和理解的。然而伴隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展,人工智能的程序規(guī)模越來(lái)越大,其輸入輸出吞吐的數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大,自身的函數(shù)規(guī)模也越來(lái)越大,已經(jīng)遠(yuǎn)超人類的理解。在這種狀態(tài)下,人類最終將無(wú)法理解人工智能所處的狀態(tài)和掌握的知識(shí)范圍。人類只能通過(guò)測(cè)試的方式,檢驗(yàn)人工智能能否完成設(shè)定目標(biāo)和任務(wù),但是對(duì)于其自身的狀態(tài)演化和潛在能力,人類是無(wú)法盡知的。因此,對(duì)于人工智能形成的群體性智慧而言,其既是顯性的,也是隱性的。顯性是指,人工智能在人類需要的情況下,可以完整地將自我以正式形態(tài)展現(xiàn)出來(lái);而隱性則是指,即便展現(xiàn)了,人類也無(wú)法全面理解和掌握。但是,相對(duì)于自然人組織的隱性知識(shí)而言,人工智能形成的高度可再現(xiàn)性和復(fù)制性,是傳統(tǒng)人類組織所無(wú)法具有的。因此,在這個(gè)意義上,人工智能完成了將組織的隱性知識(shí)予以顯化的過(guò)程。 對(duì)于行政體系而言,如前所述,政府越來(lái)越是一個(gè)最大集合公共事務(wù)知識(shí)與決策智慧的群體。通過(guò)人工智能將政務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和判例大量地輸入和學(xué)習(xí),最終將會(huì)形成具有高度信息傳輸與快速高質(zhì)量決策的智慧體系,這就是政務(wù)人工智能進(jìn)行知識(shí)形成與智慧構(gòu)建的歷史過(guò)程。 政務(wù)人工智能是將人的智慧集合化為人機(jī)融合的智慧集合的過(guò)程 (一)政務(wù)體系應(yīng)用信息技術(shù)進(jìn)行自我改造和演化的過(guò)程 第一階段是簡(jiǎn)單的分立的計(jì)算機(jī)應(yīng)用和政務(wù)節(jié)點(diǎn)的信息化過(guò)程。這一階段大體上是20世 紀(jì)50年代到90年代的時(shí)期,由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相對(duì)落后,政府主要是通過(guò)采購(gòu)微型計(jì)算機(jī)和大型機(jī)房,取代傳統(tǒng)的打字機(jī),實(shí)現(xiàn)部分工作信息化,并進(jìn)行數(shù)字化檔案存儲(chǔ)。相關(guān)政務(wù)部門通過(guò)對(duì)部分業(yè)務(wù)進(jìn)行信息化管理,并逐步拓展,逐漸在行政體系內(nèi)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息化嘗試。 第二階段是政務(wù)網(wǎng)絡(luò)化的階段。這一階段大體從20世紀(jì)90年代開(kāi)始,也分兩個(gè)小的階段。第一個(gè)子階段是局部或者條塊網(wǎng)絡(luò)化的過(guò)程,在網(wǎng)絡(luò)的支持下,沿著傳統(tǒng)的條塊分割的行政結(jié)構(gòu),進(jìn)行垂直或者水平工作的網(wǎng)絡(luò)化,并形成了眾多相互隔絕、各自工作的信息系統(tǒng)集群。第二個(gè)子階段則是指在局部網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步打通,構(gòu)建起嚴(yán)整統(tǒng)一的政務(wù)網(wǎng)絡(luò)化體系,這一階段同時(shí)也可以稱之為大數(shù)據(jù)平臺(tái)階段。完整統(tǒng)一的政務(wù)網(wǎng)絡(luò)化體系建立在了通用的大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)上,在這一階段,政府已經(jīng)形成了關(guān)于大部分政務(wù)的通用數(shù)據(jù)平臺(tái),從而打通了原先分立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。 第三階段是政務(wù)人工智能化的初期階段。在這一階段,人工智能分為兩個(gè)體系:一是在局部大數(shù)據(jù)的技術(shù)上,開(kāi)始了對(duì)局部政務(wù)信息的人工學(xué)習(xí)和輔助決策,從而在政府的不同節(jié)點(diǎn)形成若干人工智能程序和具體任務(wù)平臺(tái),如輔助決策系統(tǒng)、政務(wù)助手系統(tǒng)等;而另一方面,通用人工智能平臺(tái)和算法也在不斷發(fā)展,從而對(duì)具體的政務(wù)業(yè)務(wù)人工智能進(jìn)行技術(shù)支持。目前,人類還普遍處于這一階段的起步期。 第四階段是政務(wù)人工智能的深度階段。伴隨著人工智能技術(shù)的充分發(fā)展,人工智能不斷地自我學(xué)習(xí)并與人類共同工作,致使政府體系已經(jīng)完全與人工智能體系相融合,共同形成高效率、高透明、高決策質(zhì)量與低運(yùn)作成本的人機(jī)共生政務(wù)系統(tǒng)。 (二)人工智能與傳統(tǒng)政府進(jìn)行融合的過(guò)程 第一階段是專業(yè)化設(shè)計(jì)與部分政務(wù)任務(wù)階段。在這一階段里,利用專用的人工智能程序,對(duì)某種特殊的政務(wù)工作進(jìn)行仿真和替代,特別是對(duì)于那些技術(shù)含量低,數(shù)據(jù)量大,需要人工多的領(lǐng)域,例如安全與交通圖像識(shí)別、政務(wù)應(yīng)答服務(wù)、自動(dòng)駕駛等。人工智能逐漸在大量的簡(jiǎn)單勞動(dòng)中替代自然人,同時(shí),人類依然保存著最后的判斷權(quán)和決策權(quán)。 第二階段是人對(duì)人工智能政務(wù)訓(xùn)練階段。在這一階段,人工智能已經(jīng)較多地應(yīng)用到某些具體部門并展示了強(qiáng)大的效率和低成本性。人類逐漸在政府體系大面積推廣人工智能,在政務(wù)的 各個(gè)環(huán)節(jié)訓(xùn)練人工智能進(jìn)行模仿。從最高層的決策到最基層的街頭執(zhí)法,人工智能都不斷進(jìn)入,并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)平臺(tái),逐漸形成統(tǒng)一的智慧管理體系。以上的前兩個(gè)階段,在全社會(huì)來(lái)看,大體處于弱人工智能階段。 第三階段是人與人工智能的共同工作階段。伴隨著人工智能在行政體系內(nèi)部的推廣和人工智能本身的發(fā)展,通用型人工智能出現(xiàn),人工智能在效率、能力、準(zhǔn)確性等領(lǐng)域,已經(jīng)能夠達(dá)到人類的水平。因此,人類逐漸接受并習(xí)慣人工智能全面參與政務(wù)體系,人類進(jìn)入到與人工智能共同工作的階段,互相學(xué)習(xí),互相咨詢。 第四階段是人嵌入人工智能體系的共生智慧階段。人工智能進(jìn)一步演化,進(jìn)入超人工智能階段,人工智能形成遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類的整體智慧,并與人類生活充分融合,人類反而成為嵌入人工智能體系的節(jié)點(diǎn),形成完備的共生性知識(shí)與智慧體系,人類也由此可能進(jìn)入新的文明階段。 來(lái)源:《北京行政學(xué)院學(xué)報(bào)》2018年第1期 |
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