摘 要：政務算法之于繁多的政府事務而言，有助于形成標準的解題方案與策略機制。但是，人工智能等技術與工具的二重性以及技術使用者的理性經(jīng)濟人動機，再加上無法公開透明的“算法黑箱”，會不可避免造成數(shù)據(jù)偏向、數(shù)據(jù)缺陷。因此，需要堅持公共利益最大化原則，利用區(qū)塊鏈技術增強算法透明度，推動政務公開與信息安全相統(tǒng)一，在政務算法方案形成中增加機器倫理學評價過程，并在條件成熟時制定政務算法通則或相關法律，最大程度上避免算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象的發(fā)生。

關鍵詞：政務算法 公共價值 算法歧視

【中圖分類號】D63 【文獻標識碼】A

什么是政務算法？

所謂政務算法（Government affairs Algorithm，簡稱GovAlgo）是指政府事務中解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，政務算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。

廣義“政務（Government affairs）”概念，可以涵蓋政府主導或參與開展的所有事務和社會活動。政府政務大體上可以分為協(xié)同（G2G：政府對政府）、治理（G2S：政府對社會）、服務（G2C：政府對公眾；G2B：政府對企業(yè)）和決策（G2S：政府對社會）四個部分。政府是最大最主要的數(shù)據(jù)產生、營運和驅動主體。從數(shù)據(jù)類型來看，政務數(shù)據(jù)分為五類：僅政府有權力采集的數(shù)據(jù)（如資源類、稅收類、財政類等）、僅政府才有可能匯總或獲取的數(shù)據(jù)（如投資總額、地區(qū)生產總產值等）、由政府發(fā)起產生的數(shù)據(jù)（如政務熱線、交通流量、流行性病理學統(tǒng)計等）、政府監(jiān)管職責所擁有的數(shù)據(jù)（如人口普查、金融監(jiān)管、食品藥品管理等）、由政府提供服務所產生的消費和檔案數(shù)據(jù)（如社保用戶、水電氣用量、公共安全等）。

政務算法的產生有以下三個必要條件。一是海量信息和大量數(shù)據(jù)。政務大數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術將政務相關的數(shù)據(jù)整合起來應用在政府業(yè)務領域，在賦能政府機構、提升政務效能的同時，為算法的提出奠定數(shù)據(jù)基礎；二是情境重現(xiàn)與條件反復。政務活動，無論是協(xié)同、治理，還是服務、決策，具有明顯的周期性和重復性。而過程的相對穩(wěn)健性是算法產生的客觀基礎。三是問題情境與解決方案。政務算法是用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。沒有明確的問題定義，就沒有算法存在的必要性；算法構建的目的是形成可以解決系列問題的一套方案。

政務算法具有五個特征：一是有窮性（Finiteness）。政務算法必須在執(zhí)行有限個步驟之后終止并產生明確結果；二是確定性（Definiteness）。政務算法的每一步個驟必須有確切的定義；三是輸入項（Input）。一個算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況；四是輸出項（Output）。一個算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數(shù)據(jù)加工后的結果，沒有輸出的算法是毫無意義的；五是可行性（Effectiveness）。算法中執(zhí)行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成。

通過建立政務算法的結構模型，可以進一步說明政務算法的過程機理：

問題定義是對算法所要解決問題的清晰描述，往往是資源約束條件下對特定沖突和矛盾的一種刻畫。在這一過程中，需要界定問題屬于協(xié)同、治理，還是服務、決策，說明問題的屬性和特征。進一步地，還可以測度問題的難易程度。

方案形成是算法的關鍵。一般有四個步驟，一是做法經(jīng)驗化，二是經(jīng)驗模式化，三是模式算法化，四是算法軟件化。其中，模式算法化是核心，包括對顯性知識的編碼化和隱性知識的顯性化。

算法輸入是使用一種方法和方法體系解決特定問題的過程。一種完善的算法體系，不僅包括一系列解決問題的清晰指令和策略機制，還可以借助“知識庫”，形成更好解決問題的綜合框架和輔助手段。

而所謂結果輸出，則是指在完成一組解決問題的清晰指令之后，要有數(shù)據(jù)加工后的結果，繼而把算法語言轉換成政務語言，幫助政務系統(tǒng)完成對實際問題的解決過程。結果輸出是否可以達到原來的設計預期，可以通過“反饋”進行評估。還可以根據(jù)反饋結果進一步修改和完善解題方案。

政務算法的價值與問題

通過政務算法可以顯著提高政務活動中產生的政務大數(shù)據(jù)的原始信息的價值。借助政務信息資源庫，通過關聯(lián)分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘技術以及信息組合、數(shù)學建模、相關性分析等數(shù)據(jù)計算，加入政務算法程序，在 “協(xié)同流程、協(xié)同成效”，“治理體系、治理收益”，“服務提供、服務優(yōu)化”和“政務研判、政務預測”等八大政務業(yè)務主題領域，實現(xiàn)工具化、方案化解決問題的策略。其中，在工具和操作層面實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動和政府治理現(xiàn)代化的高效融合，是技術使用支撐政務質量提升的一次革命。當前，我國在數(shù)據(jù)領域具有較大優(yōu)勢，政府改革也有強大的內在動力，中國有望成為世界上最早實現(xiàn)政務算法的國家。但在此之前，亟待解決的價值層面的問題是，如何提高體現(xiàn)公共價值的政務算法的效能？其中，算法過濾、算法偏見、算法歧視和算法操控等現(xiàn)象屢屢發(fā)生，主要可以歸因為以下兩點：

首先是客觀上算法的不透明性。人類負責提供數(shù)據(jù)、模型和架構，算法負責給出答案。這種人機合作方式給我們帶來極大便利，但由于算法的運作不可監(jiān)察、不可解釋，將導致人類無法真正理解算法，更不能有效地控制算法，從而也就無法預見和解決算法可能帶來的問題。也就是說，算法運作宛若“黑箱”。

其次是主觀上算法的設計者、使用者、受影響群體各自存在一定的偏好性。信息不對稱和技術使用者的理性經(jīng)濟人屬性會增加產生算法偏見和算法歧視的概率。當這種“偏見”和“歧視”出現(xiàn)在政務算法領域，就會對政務工作的公共價值取向產生直接影響。因此，政府工作必須努力實現(xiàn)公共利益最大化，盡量減少不同社會群體之間的事實上的不公平。這也說明，對于算法偏見和算法歧視的治理，應成為治理體系和治理能力現(xiàn)代化推進過程中重點關注的問題。具體來說，需要做好以下幾個方面的工作：

第一，堅持公共利益最大化導向。在問題定義方面，要優(yōu)先推送事關公眾普遍利益和關切的問題。把算法問題與政策問題有機結合，通過政務活動有效緩解社會沖突和矛盾，顯著提升人民群眾在發(fā)展過程中的獲得感、幸福感和安全感。

第二，政務公開與信息安全相統(tǒng)一。從政府的公共性出發(fā)，按政務活動公開為原則、不公開為特例的方式，能公開的必須公開，包括算法的基本原則、結構和過程等。在這一過程中，可以利用區(qū)塊鏈技術，記錄算法的過程和痕跡，增強算法的透明度。從安全保護而言，政務互聯(lián)網(wǎng)和政務專網(wǎng)適用于信息安全等級保護（總共分一到五級，其中五級為最高）；政務內網(wǎng)則適用涉密信息安全分級保護（總共分為秘密、機密和絕密三級，其中絕密級為最高）。

第三，政務算法方案的形成應增加機器倫理學評價過程。在做法經(jīng)驗化、經(jīng)驗模式化、模式算法化、算法軟件化過程中，特別是模式通過編碼上升為算法的重要節(jié)點上，可以納入機器倫理學的評價過程。必要時，要設立專門的倫理委員會，通過專業(yè)人士的集體決策行為，保證人工智能輔助政務算法最大程度符合社會公共價值，以保護在技術能力、學習能力等方面存在差異的弱勢群體的利益。

第四、條件成熟時需要制定政務算法通則或相關法律。政務算法的推出，不是權宜之計，要有長遠制度性安排。主要包括政務算法的基本原則，算法設計與發(fā)布者的權利、義務、責任，算法“黑箱”的技術規(guī)避，算法歧視的認定與處罰等內容。以法律調適的方式，促進政務算法的健康發(fā)展。

【本文作者為西南交通大學公共管理與政法學院教授】

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責編：羅 婷 ／ 王茂磊

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