人工智能對(duì)公共政策的影響x

1、摘要公共政策是政策制定主體依據(jù)一定的價(jià)值判斷， 對(duì)其認(rèn)定的 政策問(wèn)題給出的解答方案。 人工智能時(shí)代的到來(lái)，使得公共政策議程的數(shù)據(jù)化、電子化、智 能化、中立化等趨勢(shì)日益明顯。 人工智能在公共政策議程中的應(yīng)用，有利于精準(zhǔn)識(shí)別政策問(wèn)題、 降低政策分析成本、提高政策分析質(zhì)量、有效提升公共政策的科學(xué)性。 同時(shí)，人工智能時(shí)代的公共政策議程也面臨技術(shù)分析和價(jià)值考量 如何有效平衡、數(shù)據(jù)霸權(quán)態(tài)勢(shì)逐漸呈現(xiàn)、失業(yè)等社會(huì)問(wèn)題加劇、決策 責(zé)任主體認(rèn)定模糊等困境。 需要從明確人工智能的輔助決策地位、維系公共政策的公共性價(jià) 值、明確責(zé)任主體、有效規(guī)制互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等方式來(lái)確保人工智能時(shí)代 公共政策議程的規(guī)范和有序運(yùn)行。 關(guān)鍵詞

2、人工智能；公共政策；議程；影響；規(guī)制人工智能時(shí)代的 到來(lái)，不僅深刻地改變著現(xiàn)代人類的生產(chǎn)方式、 生活方式和思維方式, 也對(duì)現(xiàn)代政府治理格局產(chǎn)生了重大影響。 公共政策是政府實(shí)施有效治理的重要手段， 人工智能技術(shù)在公共 政策議程中的深度應(yīng)用，對(duì)公共政策問(wèn)題的準(zhǔn)確界定、公共政策方案 的科學(xué)設(shè)計(jì)、公共政策制定流程的優(yōu)化、公共政策質(zhì)量的提升等方面 產(chǎn)生了積極影響。 目前，學(xué)界關(guān)于人工智能對(duì)政府治理模式影響的研究主要集中于 以下三個(gè)方面一是大數(shù)據(jù)對(duì)政府治理模式的影響。 例如雷麗萍對(duì)大數(shù)據(jù)推進(jìn)政府治理創(chuàng)新的研究。 1二是人工智能時(shí)代政府治理模式面臨的深刻變革和積極創(chuàng) 新。 例如洪彬?qū)θ斯ぶ悄軙r(shí)代政府治理模式

3、的變革與創(chuàng)新進(jìn)行了研 究， 2何哲論述了人工智能時(shí)代的政府適應(yīng)與轉(zhuǎn)型的問(wèn)題。 353 三是政府在公共政策上如何應(yīng)對(duì)人工智能技術(shù)的快速發(fā) 展， 以實(shí)現(xiàn)發(fā)展和規(guī)制的有效平衡。 例如賈開(kāi)等對(duì)世界主要國(guó)家有關(guān)人工智能公共政策的歷史、 特征 及其啟示進(jìn)行了研究。 4上述研究主要從宏觀上對(duì)人工智能與政府治理之間的關(guān)系 進(jìn)行了論述，有利于推動(dòng)人工智能時(shí)代政府治理模式的有效變革。 但是，現(xiàn)有的研究在對(duì)政府治理的具體領(lǐng)域和具體問(wèn)題的論述上 較為欠缺，例如關(guān)于人工智能對(duì)公共政策議程影響等方面的研究。 當(dāng)前，伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)和人工智能技術(shù)在政府治理中的深 度應(yīng)用，對(duì)人工智能時(shí)代公共政策議程的發(fā)展趨勢(shì)、 人工智能

4、對(duì)公共 政策分析帶來(lái)的積極影響和不利后果、 探索如何將人工智能技術(shù)和公 共政策議程有效結(jié)合等問(wèn)題進(jìn)行深入分析具有很強(qiáng)的理論價(jià)值和現(xiàn) 實(shí)意義，可以在充分發(fā)揮公共政策效果的同時(shí)有效防范社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn) 等問(wèn)題的出現(xiàn)。 一、人工智能時(shí)代公共政策議程的趨勢(shì)人工智能是建立在現(xiàn)代算 法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決 策等思維活動(dòng)并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計(jì)算系統(tǒng)。 5按照人工智能的發(fā)展階段，可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工 智能、超人工智能。 雖然人工智能可以在很多領(lǐng)域和方面形成對(duì)人類智力思維的輔 助和替代，然而究其根本， 其主要呈現(xiàn)在三個(gè)領(lǐng)域的核心層面，分別 在廣泛的社會(huì)行為中產(chǎn)

5、生作用信息收集輔助與智能篩選； 識(shí)別應(yīng)答接 受模糊任務(wù)并完成；替代人的自主決策與行為。 其分別描述了由淺入深的人工智能對(duì)人的行為的輔助和替代。 355 目前，人工智能在公共政策議程中的應(yīng)用主要集中于輔 助信息收集和職能化篩選兩個(gè)方面。 伴隨強(qiáng)人工智能時(shí)代的逐步臨近和將來(lái)的超人工智能可能變成 現(xiàn)實(shí)，人工智能可能會(huì)成為獨(dú)立的電子式公共政策分析主體。 公共政策是政策制定主體依據(jù)一定的價(jià)值判斷， 通過(guò)一定的程序， 對(duì)其認(rèn)定的政策問(wèn)題給出解答的方案。 其中，政策問(wèn)題的界定、政策主體的范圍、決策標(biāo)準(zhǔn)的取舍等對(duì) 公共政策的方案選擇和決策過(guò)程等都會(huì)產(chǎn)生很大影響。 人工智能時(shí)代的到來(lái)， 對(duì)上述幾個(gè)公共政策議程的

6、重要環(huán)節(jié)都產(chǎn) 生了不同程度的影響，公共政策議程的數(shù)據(jù)化、電子化、智能化、中 立化和去中心化等趨勢(shì)日益明顯。 一公共政策問(wèn)題識(shí)別和界定的數(shù)據(jù)化。 公共政策是政策制定主體針對(duì)一定時(shí)期內(nèi)的若干具體政策問(wèn)題， 所作出的關(guān)于社會(huì)資源和社會(huì)價(jià)值的權(quán)威性分配。 公共政策制定的時(shí)效性和政策執(zhí)行的績(jī)效， 與公共政策制定者對(duì) 社會(huì)問(wèn)題的有效認(rèn)知和政策問(wèn)題的準(zhǔn)確界定關(guān)系密切。 一定時(shí)期內(nèi)的社會(huì)問(wèn)題往往很多，那些社會(huì)關(guān)注度高、與人民群 眾利益關(guān)聯(lián)度大、情勢(shì)發(fā)展較為急迫的問(wèn)題應(yīng)該優(yōu)先進(jìn)入政府公共政 策的議程，成為政策問(wèn)題。 人工智能通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的智能化篩選以及人群熱度地圖等的分 析，可以非常準(zhǔn)確地做到對(duì)社會(huì)問(wèn)題的及時(shí)感

7、知和對(duì)政策問(wèn)題的精準(zhǔn) 界定，政策問(wèn)題識(shí)別和界定的數(shù)據(jù)化趨勢(shì)越來(lái)越明顯。 二公共政策制定主體的電子化。 人工智能在公共政策制定過(guò)程中，扮演著重要的角色。 在弱人工智能時(shí)代，人工智能作為人類物質(zhì)器官的延伸，擁有超 越人類的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算和分析能力，使其成為公共政策制定主體的重要 輔助。 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人類會(huì)將模擬人類心理、情感和 意志的功能應(yīng)用軟件植入人工智能，人工智能可能由此產(chǎn)生自主意識(shí), 這時(shí)的人工智能就進(jìn)入了強(qiáng)人工智能時(shí)代。 此后，在公共政策制定過(guò)程中，人工智能將會(huì)從原有的輔助決策 工具系統(tǒng)變成公共政策的決策主體，政府部門(mén)及其工作人員反而可能 會(huì)成為人工智能決策結(jié)果的被動(dòng)接受者，公

8、共政策制定主體的電子化 趨勢(shì)日益明顯。 三公共政策制定過(guò)程的智能化。 人工智能時(shí)代的到來(lái)，人的數(shù)字化生存和現(xiàn)實(shí)社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)化、 數(shù) 據(jù)化將成為常態(tài)。 人工智能技術(shù)通過(guò)對(duì)有關(guān)人類行為信息、網(wǎng)絡(luò)輿情等大數(shù)據(jù)的分 析和對(duì)各種決策方案執(zhí)行過(guò)程和結(jié)果的技術(shù)模擬， 可以將公共政策議 程的全過(guò)程進(jìn)行全景式的呈現(xiàn)， 公共政策制定過(guò)程的智能化進(jìn)程不斷 加快。 在人工智能時(shí)代， 我們發(fā)現(xiàn)、 分析和解決問(wèn)題以及將政策方案付 諸執(zhí)行的方式， 催生數(shù)據(jù)化決策及智能化決策， 推動(dòng)政府決策的民主 化和科學(xué)化；大數(shù)據(jù)可以讓我們了解真實(shí)情況，帶來(lái)更為開(kāi)放、透明 和負(fù)責(zé)的政府；大數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)共享、內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)、細(xì)分服務(wù)、智能 決策、

9、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)等方面改進(jìn)政府績(jī)效。 6四公共政策決策標(biāo)準(zhǔn)的中立化。 公共政策是政策制定主體為了解決特定的問(wèn)題， 依據(jù)一定的利益 和立場(chǎng)，從若干個(gè)備選方案中選取一個(gè)方案的過(guò)程和結(jié)果。 其中，政策制定主體自身的利益訴求和價(jià)值評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)， 會(huì)對(duì)政策 問(wèn)題的識(shí)別和特征界定、決策方案的選擇等議程產(chǎn)生很大影響。 經(jīng)過(guò)科學(xué)化和民主化決策程序產(chǎn)生的某項(xiàng)公共政策， 看上去與價(jià) 值無(wú)涉，實(shí)際上背后隱藏了激烈的價(jià)值分歧， 大多數(shù)決策都是多方利 益博弈的結(jié)果。 人工智能被廣泛應(yīng)用到公共政策領(lǐng)域后， 政策問(wèn)題的界定和政策 方案的設(shè)計(jì)，主要依靠客觀數(shù)據(jù)的采集、處理和分析結(jié)果，決策程序 更加科學(xué)化，價(jià)值分歧和利益博弈等在公共政策制

10、定中的影響力逐步 減弱，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)帶來(lái)的情感中立正取代價(jià)值思考成為公共政策議程中 決策的主要依據(jù)。 二、人工智能給公共政策議程帶來(lái)的積極影響一政策問(wèn)題的界定 更加精準(zhǔn)。 后工業(yè)社會(huì)的到來(lái)，人的生存形式發(fā)生了根本變化。 人的本質(zhì)是一切社會(huì)關(guān)系的總和， 在一個(gè)由數(shù)據(jù)構(gòu)成的世界， 人 也是一切數(shù)據(jù)足跡的總和。 人工智能時(shí)代， 公民個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活以數(shù)據(jù)形式留下記錄， 每 個(gè)個(gè)體無(wú)時(shí)無(wú)刻不是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。 數(shù)據(jù)是人工智能的重要組成內(nèi)容， 人工智能基于海量數(shù)據(jù)的提煉 與分析，數(shù)據(jù)特性賦予政治行為過(guò)程的數(shù)據(jù)信息化特性。 通過(guò)信息收集和智能篩選， 在政治決策領(lǐng)域形成智能化的科學(xué) 建議。 國(guó)家的治理、政治的管理

11、、公民的社會(huì)生活等都基于數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù) 據(jù)產(chǎn)生巨大的依賴度。 3大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)和人工智能在大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用上的優(yōu) 勢(shì)，可以有效提升公共政策問(wèn)題界定的準(zhǔn)確性， 而由誰(shuí)決定哪些社會(huì) 問(wèn)題成為政策問(wèn)題，對(duì)于政策制定過(guò)程來(lái)說(shuō)是關(guān)鍵性的。 決定哪些問(wèn)題成為政策問(wèn)題， 甚至比決定這些問(wèn)題的解決辦法更 為重要。 7人工智能憑借在海量數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、分類和篩選以及對(duì)人 群熱點(diǎn)的時(shí)間、空間分布等方面的優(yōu)勢(shì)，可以以很低廉的成本、很快 速準(zhǔn)確的方式將特定社會(huì)問(wèn)題的性質(zhì)、范圍、時(shí)間、空間、人群、輿 情發(fā)展態(tài)勢(shì)呈現(xiàn)給決策主體， 有利于政策制定主體更加快速準(zhǔn)確地找 到政策問(wèn)題的癥結(jié)所在， 推動(dòng)決策方案的及時(shí)出臺(tái)， 極大地提高

12、了公 共政策的時(shí)效性。 二政府決策的科學(xué)性大幅提咼。 公共政策議程中，政策問(wèn)題被科學(xué)準(zhǔn)確的界定后，公共政策方案 的制定和選擇就成為公共政策議程的重要任務(wù)。 圍繞一個(gè)特定的政策問(wèn)題，設(shè)計(jì)的公共政策方案一般較多，如何 在諸多方案中選擇令人滿意的方案，成為公共政策方案選擇的難題。 近些年來(lái)，各種各樣公共政策分析工具的出臺(tái)， 為公共政策方案 制定和分析提供了更多的選擇。 但是，公共政策制定主體在決策時(shí)面臨的認(rèn)知局限、信息不完備 和時(shí)間有限等方面的難題并沒(méi)有消解，影響了決策的科學(xué)性。 伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和深度應(yīng)用， 深度學(xué)習(xí)算法正在公 共政策領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的不斷演進(jìn)和運(yùn)用，

13、人工智能技術(shù)不僅可以更 加精準(zhǔn)的分析和界定政策問(wèn)題，也可以有效突破傳統(tǒng)決策主體在編制 政策方案時(shí)面臨的信息、數(shù)據(jù)和時(shí)間等方面的障礙，有助于決策主體 更快速地對(duì)各種政策方案的執(zhí)行結(jié)果做出精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而大大提高決 策的科學(xué)性。 三有效降低公共政策分析成本和提高公共政策分析質(zhì)量。 在公共政策議程中，為了確保政策分析的質(zhì)量，在政策問(wèn)題的識(shí) 別和界定、決策方案的科學(xué)性和可行性論證、政策執(zhí)行監(jiān)控、政策效 果評(píng)估和反饋等環(huán)節(jié)需要投入大量的人力、物力和財(cái)力。 同時(shí)，引入外部專家參與公共政策議程也是確保政策分析質(zhì)量提 升的重要環(huán)節(jié)。 公共政策分析專家具備的專業(yè)知識(shí)和技能有助于決策方案的有 效選取，但很多專家在決

14、策時(shí)也容易受到自身的決策立場(chǎng)、價(jià)值觀、 利益關(guān)聯(lián)和思維慣性等方面的制約，使得公共政策分析質(zhì)量受到一定 程度的影響。 人工智能在公共政策分析過(guò)程中的深度應(yīng)用， 可以對(duì)公共政策分 析所需的數(shù)據(jù)收集、信息整理加工等大量基礎(chǔ)性工作進(jìn)行替代， 也可 以對(duì)在公共政策方案的可行性、合法性、成本收益等分析和論證環(huán)節(jié) 所需的技術(shù)專家、律師、財(cái)務(wù)分析人員等專業(yè)人士進(jìn)行部分替代，從 而可以大大降低政策分析成本，保證公共政策分析過(guò)程的客觀公正, 有效提升決策的質(zhì)量。 四推動(dòng)公共政策議程從被動(dòng)回應(yīng)走向主動(dòng)設(shè)定。 公共政策方案的出臺(tái)一般在政策問(wèn)題界定之后, 公共政策議程呈 現(xiàn)出自下而上的模式。 傳統(tǒng)的公共政策議程存在較為

15、明顯的被動(dòng)性特征, 一個(gè)社會(huì)問(wèn)題 只有嚴(yán)重到一定程度才會(huì)引起政府相關(guān)部門(mén)的回應(yīng), 將社會(huì)問(wèn)題納入 政策議程，然后出臺(tái)政策予以解決。 由于政策出臺(tái)后，既有的政策問(wèn)題已經(jīng)發(fā)生一定的變化， 導(dǎo)致政 策效果難以確保。 人工智能時(shí)代的到來(lái)，使得我們可以借助不斷成熟的人工智能技 術(shù)，通過(guò)智能信息收集和分類篩選數(shù)據(jù)，由人工智能自身主動(dòng)地對(duì)特 定目標(biāo)群體的行為、心理和問(wèn)題的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀及其存在的內(nèi)在規(guī) 律展開(kāi)實(shí)時(shí)分析，并對(duì)特定目標(biāo)群體未來(lái)行為的發(fā)展趨勢(shì)和心理變化 進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而為公共政策問(wèn)題的盡早界定和方案的盡快出臺(tái)提 供了可能和便利，公共政策在政策問(wèn)題界定后很長(zhǎng)時(shí)間方能出臺(tái)的困 境將可以得到有效解決，

16、政策議程與問(wèn)題進(jìn)程同步可能會(huì)成為未來(lái)公 共政策議程的常態(tài)。 三、人工智能對(duì)公共政策議程帶來(lái)的不確定性風(fēng)險(xiǎn)一公共政策議 程中的技術(shù)分析和價(jià)值考量如何有效平衡。 公共政策的制定和分析是一項(xiàng)技術(shù)性很強(qiáng)的工作， 對(duì)于一些技術(shù) 工具的運(yùn)用和技術(shù)分析的結(jié)果依賴性很大，這從當(dāng)前公共政策分析工 具的多學(xué)科化、多元化等方面可以很明顯地判斷出來(lái)， 而大數(shù)據(jù)時(shí)代 的到來(lái)和人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用更是對(duì)這一趨勢(shì)的強(qiáng)化。 同時(shí)，公共政策的制定和分析過(guò)程也涉及到利益分配和價(jià)值排序 等多方面的問(wèn)題，不能完全以技術(shù)分析工具得出來(lái)的結(jié)果作為政策制 定的唯一依據(jù)。 數(shù)據(jù)和技術(shù)工具是沒(méi)有情感的，效益和效率是其評(píng)判公共政策方 案的主要

17、標(biāo)準(zhǔn)。 由于公共政策涉及到價(jià)值和資源的重新配置，技術(shù)分析和價(jià)值思 考的有效平衡是公共政策分析應(yīng)遵循的原則，很多在技術(shù)上最合理、 在成本收益比例上最優(yōu)的方案未必是最好的方案。 技術(shù)分析可以成為我們成為解決社會(huì)問(wèn)題、 制定公共政策的參考, 但不應(yīng)該也不可以成為決定公共政策分析全過(guò)程的主導(dǎo)因素，公共政 策分析的過(guò)程離不開(kāi)價(jià)值思考和價(jià)值對(duì)話，如何尋求技術(shù)分析和價(jià)值 思考在公共政策議程中的平衡，應(yīng)成為人工智能時(shí)代公共政策分析必 須要回應(yīng)的問(wèn)題。 二數(shù)據(jù)霸權(quán)與公共政策的公共性價(jià)值旁落的風(fēng)險(xiǎn)。 公共政策主體是指那些參與和影響公共政策問(wèn)題界定、議程設(shè)定、 方案選擇、政策執(zhí)行和監(jiān)督等公共政策過(guò)程的組織、 團(tuán)體和

18、個(gè)人的總 稱。 公共政策主體雖然包含的類型很多，但國(guó)家機(jī)關(guān)特別是國(guó)家行政 機(jī)關(guān)在公共政策問(wèn)題界定和議程確立中一直占據(jù)著中心地位。 政府擁有權(quán)力、數(shù)據(jù)、信息、政策議程規(guī)劃等諸多方面的優(yōu)勢(shì), 企業(yè)和公民個(gè)人在很大程度上只是公共政策結(jié)果的被動(dòng)接受者。 與具體公共政策利益關(guān)聯(lián)度大的企業(yè)和個(gè)人， 除了利用媒體制造 輿論、組織部分程度較低的抗議活動(dòng)外，更主要的是通過(guò)利益誘惑等 方式來(lái)俘獲政策制定部門(mén)，誘發(fā)了大量管制俘虜現(xiàn)象的出現(xiàn)。 人工智能時(shí)代的到來(lái)，給公共政策分析帶來(lái)了很多便利，但也沖 擊了傳統(tǒng)的以政府為中心的公共政策主體格局。 在人工智能時(shí)代，公共政策主體的核心逐漸從政府轉(zhuǎn)移到擁有海 量大數(shù)據(jù)特別是核

19、心數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的商業(yè)巨頭， 政府在數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì)不在, 擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)所主導(dǎo)的數(shù)據(jù)霸權(quán)態(tài)勢(shì)逐漸呈現(xiàn)， 公共政策的公 共性存在旁落的可能。 三失業(yè)、收入分配差距等社會(huì)問(wèn)題面臨加劇的風(fēng)險(xiǎn)。 人工智能技術(shù)水平的提升和在生產(chǎn)領(lǐng)域的大范圍運(yùn)用， 帶來(lái)了生 產(chǎn)效率的大幅提升，減少了人類的勞動(dòng)強(qiáng)度，增加了人類的休閑時(shí)間, 為人類的自由而全面的發(fā)展提供了更多的空間和可能，有利于解決馬 克思提出的工業(yè)時(shí)代中出現(xiàn)的人的異化問(wèn)題。 但是科技是一把雙刃劍，人工智能在部分取代人工、解放人類的 同時(shí)，也增加了技術(shù)性失業(yè)群體的數(shù)量。 人工智能作為一次全新的技術(shù)革命，同之前每次技術(shù)革命進(jìn)步 樣，會(huì)因機(jī)器在部分領(lǐng)域和環(huán)節(jié)取代人工

20、而誘發(fā)部分群體的技術(shù)性失 業(yè)。 但人工智能帶來(lái)的技術(shù)性失業(yè)同之前的技術(shù)對(duì)人工的替代不完 全一樣。 首先，人工智能時(shí)代的技術(shù)性失業(yè)不是技術(shù)對(duì)部分勞動(dòng)環(huán)節(jié)的替 代，而是對(duì)部分職業(yè)的整體替代，造成的失業(yè)者總量較多，部分職業(yè) 將永久性喪失。 其次，人工智能導(dǎo)致的失業(yè)在不同人群中的影響分布程度不同, 呈現(xiàn)出對(duì)在產(chǎn)業(yè)鏈低端就業(yè)人口的影響遠(yuǎn)大于在產(chǎn)業(yè)鏈中高端就業(yè) 的人口，部分失業(yè)者因自身學(xué)歷低和適合其工作的就業(yè)機(jī)會(huì)的大幅度 減少而面臨持續(xù)性失業(yè)的可能，社會(huì)收入分配差距面臨不斷擴(kuò)大的趨 勢(shì)。 四人工智能輔助決策誘發(fā)決策責(zé)任主體認(rèn)定上的道德風(fēng)險(xiǎn)。 人工智能憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集、計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)能力，在公共 政策制

21、定過(guò)程中扮演著非常重要的角色，甚至在部分人看來(lái)人工智能 決策就是最好、最科學(xué)的決策方式，而忽視了對(duì)人工智能決策可能誘 發(fā)的決策責(zé)任認(rèn)定方面存在道德風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題的擔(dān)憂。 人工智能雖然功能強(qiáng)大，但畢竟是依據(jù)過(guò)往和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)未 來(lái)情境下可能發(fā)生的場(chǎng)景及其后果的預(yù)測(cè)，部分?jǐn)?shù)據(jù)和信息的缺失、 既有信息和數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的變異和失真以及未來(lái)環(huán)境發(fā)生變異 的可能性，都可能會(huì)導(dǎo)致人工智能在公共政策方案制定環(huán)節(jié)出現(xiàn)失誤。 同時(shí)，人工智能在公共政策過(guò)程中，扮演的是輔助決策的作用, 人是決策的中心，人的主觀判斷和操作的失誤也可能會(huì)導(dǎo)致人工智能 在輔助決策制定時(shí)出現(xiàn)冋題，這就牽涉到?jīng)Q策失敗的責(zé)任由誰(shuí)來(lái)承擔(dān) 的問(wèn)題。

22、 如果決策出現(xiàn)失敗，政策制定主體出于避責(zé)的考慮，往往會(huì)將客 觀的和主觀的責(zé)任全部推給人工智能。 而由于人工智能是人工設(shè)定的輔助決策系統(tǒng)， 雖然存在一定的自 主性和能動(dòng)性，但終究不是政策制定主體，不具備承擔(dān)決策風(fēng)險(xiǎn)的主 體資格和現(xiàn)實(shí)能力。 決策者的避責(zé)和人工智能缺乏擔(dān)責(zé)的能力，將會(huì)導(dǎo)致沒(méi)有主體來(lái) 承擔(dān)決策失敗責(zé)任的局面，決策責(zé)任認(rèn)定上的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題開(kāi)始凸顯。 四、公共政策議程中對(duì)人工智能進(jìn)行有效規(guī)制的對(duì)策一明確人工 智能在公共政策議程中的輔助決策地位。 人工智能是人工與智能的結(jié)合，但是隨著人工智能逐步從初級(jí)的 弱人工智能向強(qiáng)人工智能和超級(jí)人工智能的轉(zhuǎn)變，人類對(duì)人工智能的 控制能力將會(huì)不斷減弱，具

23、有強(qiáng)大自我復(fù)制能力的人工智能一旦具備 了獨(dú)立意識(shí)并超出了人類控制范圍之后，那將會(huì)給人類帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn) 甚至災(zāi)難。 對(duì)此，我們需要從法律上對(duì)人工智能在公共政策領(lǐng)域的運(yùn)用進(jìn)行 積極有效地規(guī)制，明確人工智能在公共政策制定中只能處于輔助決策 地位，不能任由其取代人類成為政策主體， 更不能賦予其獨(dú)立的法律 人格。 二尋求公共政策議程中的技術(shù)分析與價(jià)值考量的平衡。 公共政策議程充滿了利益的博弈和價(jià)值的分歧, 各種各樣的政策 問(wèn)題解決方案只是各主體之間在利益博弈和價(jià)值爭(zhēng)論取得暫時(shí)平衡 后的結(jié)果，沒(méi)有哪一種決策方案是最優(yōu)的，短暫平衡格局的打破，預(yù) 示著新的公共政策將會(huì)取代既有的政策格局。 人工智能在公共政策議程

24、中的大規(guī)模應(yīng)用， 使得技術(shù)工具及其分 析結(jié)果在公共政策議程中的功能愈發(fā)強(qiáng)大， 技術(shù)分析開(kāi)始成為很多公 共政策問(wèn)題界定和方案選擇的唯一依據(jù)，價(jià)值分析在公共政策議程中 的地位逐步淡化。 人工智能通過(guò)算法和數(shù)據(jù)的使用，有助于公共政策分析質(zhì)量的提 升。 但是，公共政策是有限理性與價(jià)值博弈的產(chǎn)物， 在將人工智能運(yùn) 用于公共政策議程的同時(shí)，要注意將技術(shù)分析和價(jià)值思考進(jìn)行有效平 衡，不能任由技術(shù)分析成為公共政策分析的主導(dǎo)因素， 技術(shù)分析只能 是工具而已，不能成為目的本身。 公共政策的出臺(tái)除了要依據(jù)技術(shù)分析外，還需要價(jià)值思考的深入 推進(jìn)，以確保公共性價(jià)值得到有效落實(shí)。 三確定人工智能參與公共政策議程后的責(zé)任分

25、擔(dān)原則。 公共政策質(zhì)量的高低與決策責(zé)任如何承擔(dān)密切關(guān)聯(lián)， 誰(shuí)決策、誰(shuí) 拍板、誰(shuí)擔(dān)責(zé)是公共政策決策責(zé)任界定的基本原則。 在人工智能廣泛應(yīng)用于公共政策議程中的社會(huì)問(wèn)題分析、政策問(wèn) 題界定、政策方案制定和選擇等多項(xiàng)環(huán)節(jié)以后，人工智能和傳統(tǒng)的公 共政策決策主體在決策中扮演著共同主導(dǎo)政策議程的角色。 如果通過(guò)政策的執(zhí)行，政策目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn)，將不存在責(zé)任界定的 問(wèn)題；但若出現(xiàn)政策執(zhí)行失敗，如何來(lái)界定決策主體的責(zé)任將面臨很 大困境。 由于人工智能缺乏必要的獨(dú)立人格和承擔(dān)能力， 由其來(lái)承擔(dān)決策 失敗的責(zé)任暫且還不現(xiàn)實(shí)。 因此，必須要明確人工智能參與公共政策議程后的責(zé)任分擔(dān)原則, 即人工智能僅僅是公共政策議程中的

26、輔助技術(shù)手段， 政策制定主體應(yīng) 當(dāng)對(duì)決策的后果承擔(dān)責(zé)任。 不能由人工智能代替政策主體來(lái)承擔(dān)公共政策決策失敗的責(zé)任, 否則將會(huì)導(dǎo)致沒(méi)有主體承擔(dān)決策失敗責(zé)任和決策主體借助于人工智 能來(lái)推脫責(zé)任的道德風(fēng)險(xiǎn)泛濫并存的狀況， 公共政策的決策質(zhì)量將無(wú) 法保障。 同時(shí)，對(duì)于由人工智能技術(shù)應(yīng)用而導(dǎo)致的決策失敗, 則應(yīng)該由人 工智能的設(shè)計(jì)者和運(yùn)行者視具體情況來(lái)分擔(dān)責(zé)任。 四有效規(guī)制擁有大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè), 防止數(shù)據(jù)霸 權(quán)出現(xiàn)。 在人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的戰(zhàn)略資源, 算法主導(dǎo)著人 工智能技術(shù)應(yīng)用的方向，數(shù)據(jù)和算法構(gòu)成了人工智能的兩大基石。 隨著人們生活和社會(huì)交往方式的逐漸數(shù)據(jù)化， 我們每個(gè)人都

27、成了 數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，而那些提供各種類型的應(yīng)用軟件和云存儲(chǔ)技術(shù)的大企 業(yè)卻成了數(shù)據(jù)的擁有者，少數(shù)大企業(yè)掌握了海量的大數(shù)據(jù)。 同時(shí)，這些企業(yè)在人工智能算法等技術(shù)研發(fā)上擁有明顯的優(yōu)勢(shì)， 數(shù)據(jù)和算法的疊加， 使得少數(shù)企業(yè)對(duì)公共政策議程的影響力愈發(fā)強(qiáng)大。 在具體實(shí)踐中，政府一方面要出臺(tái)相應(yīng)的措施積極推動(dòng)人工智能 技術(shù)的發(fā)展，另一方面要從維系公共安全和堅(jiān)守公共政策的公共性價(jià) 值等視角出發(fā)，加快出臺(tái)有關(guān)數(shù)據(jù)采集、使用、轉(zhuǎn)讓、深加工等方面 的法規(guī)、規(guī)章和政策， 對(duì)擁有海量大數(shù)據(jù)和工人智能應(yīng)用技術(shù)優(yōu)勢(shì)的 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行有效規(guī)制， 防止人工智能霸權(quán)的出現(xiàn)， 確保政府在公 共政策決策主體中的主導(dǎo)地位， 以保障公共政

28、策以公共性的維系為價(jià) 值前提。 參考文獻(xiàn) 1雷麗萍大數(shù)據(jù)推進(jìn)政府治理創(chuàng)新中共山西省 委黨校學(xué)報(bào)， 201805 2洪彬人工智能時(shí)代政府治理模式的變革與 創(chuàng)新學(xué)術(shù)界， 201804 3何哲人工智能時(shí)代的政府適應(yīng)與轉(zhuǎn)型 行政管理改革， 2016084賈開(kāi)，郭雨暉，雷鴻竹人工智能公 共政策的國(guó)際比較研究歷史、 特征與啟示電子政務(wù)， 2018095 賈開(kāi)，蔣余浩人工智能治理的三個(gè)基本問(wèn)題技術(shù)邏輯、 風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與公 共政策選擇中國(guó)行政管理， 201710 6陳振明政府治理變革的 技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)與智能化時(shí)代的政府改革述評(píng)行政論壇， 2015067托馬斯 ? 戴伊理解公共政策第十二版北京中國(guó)人民 大學(xué)出版社，

29、 201128作者陳鵬單位安徽師范大學(xué) 本 word 為可編輯版本，以下內(nèi)容若不需要請(qǐng)刪除后使用，謝謝您的理解 篇一：重癥肺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)及治療 重癥肺炎 【概述】肺炎是嚴(yán)重危害人類健康的一種疾病，占感染性疾病中死亡率之首， 在人類總 死亡率中排第 56 位。重癥肺炎除具有肺炎常見(jiàn)呼吸系統(tǒng)癥狀外 , 尚有呼吸衰竭和其他系統(tǒng) 明顯受累的表現(xiàn) , 既可發(fā)生于社區(qū)獲得性肺炎 （community -acquired pneumonia, CAP）, 亦可發(fā) 生于醫(yī)院獲得性肺炎 （hos pi tai acquired pn eumo nia, HAP）。在HAP中以重癥監(jiān)護(hù)病房（in te nsive

30、 care unit ,ICU）內(nèi)獲得的肺炎、 呼吸機(jī)相關(guān)肺炎（ventilator associated pneumonia ,VAP）和健康護(hù) 理（醫(yī)療）相關(guān)性肺炎（health care -associated pneumonia ,HCAP更為常見(jiàn)。免疫抑制宿主發(fā) 生的肺炎亦常包括其中。 重癥肺炎死亡率高，在過(guò)去的幾十年中已成為一個(gè)獨(dú)立的臨床綜合 征，在流行病學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)因素和結(jié)局方面有其獨(dú)特的特征， 需要一個(gè)獨(dú)特的臨床處理路徑和初 始的抗生素治療。重癥肺炎患者可從ICU綜合治療中獲益。臨床各科都可能會(huì)遇到重癥肺炎 患者。在急診科門(mén)診最常遇到的是社區(qū)獲得性重癥肺炎。 本章重點(diǎn)介紹重癥社區(qū)獲

31、得性肺炎。 對(duì)重癥院內(nèi)獲得性肺炎只做簡(jiǎn)要介紹。 【診斷】首先需明確肺炎的診斷。 CAP 是指在醫(yī)院外罹患的感染性肺實(shí)質(zhì)（含肺泡壁即 廣義上的肺間質(zhì) ） 炎癥 ,包括具有明確潛伏期的病原體感染而在入院后平均潛伏期內(nèi)發(fā)病的 肺炎。簡(jiǎn)單地講 ,是住院 48 小時(shí)以內(nèi)及住院前出現(xiàn)的肺部炎癥。 CAP 臨床診斷依據(jù)包括 : 新近出現(xiàn)的咳嗽、咳痰,或原有呼吸道疾病癥狀加重，并出現(xiàn)膿性痰；伴或不伴胸痛。發(fā)熱。 肺實(shí)變體征和（或）濕性啰音。WBC 10 99 X 10 / L或重癥肺炎通常被認(rèn)為是需要收入ICU的肺炎。關(guān)于重癥肺炎尚未有公 需要機(jī)械通氣 ; 。次要標(biāo)準(zhǔn) : 呼吸 認(rèn)的定義。在中華醫(yī)學(xué)會(huì)呼吸病學(xué)

32、分會(huì)公布的 CAP 診斷和治療指南中將下列癥征列為重癥 肺炎的表現(xiàn)：意識(shí)障礙；呼吸頻率30次/minPaO25d、機(jī)械通氣4d）和存在高危因 素者 , 即使不完全符合重癥肺炎規(guī)定標(biāo)準(zhǔn) , 亦視為重癥。 美國(guó)胸科學(xué)會(huì) （ATS） 2001 年對(duì)重癥肺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)：主要診斷標(biāo)準(zhǔn) 入院48h內(nèi)肺部病變擴(kuò)大 50%;砂尿（每日177卩mol/L（ 2mg/dl） 頻率30次/min; 社區(qū)獲得性肺炎治 需要?jiǎng)?chuàng)傷性 呼吸頻 PaO2/FiO2 2007年 ATS 和美國(guó)感染病學(xué)會(huì) （ IDSA） 制訂了新的 療指南，對(duì)重癥社區(qū)獲得性肺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了新的修正。主要標(biāo)準(zhǔn)： 機(jī)械通氣 需要應(yīng)用升壓藥物的膿

33、毒性血癥休克。 次要標(biāo)準(zhǔn)包括： 率30次/min; 氧合指數(shù)（PaO2/FiO2） 20 mg/dL） 白細(xì)胞減少癥（WBC計(jì)數(shù)v 4X 109 /L） 血小板減少癥（血小板計(jì)數(shù)v100 X 10gL） 體溫降低（中心體溫v 36 C） 低血 壓需要液體復(fù)蘇。符合 1 條主要標(biāo)準(zhǔn)，或至少 3項(xiàng)次要標(biāo)準(zhǔn)可診斷。 重癥醫(yī)院獲得性肺炎（SHAF）的定義與SCAP相近。2005年ATS和美國(guó)感染病學(xué)會(huì)（IDSA） 制訂了成人 HAP, VAP, HCAP 處理指南。指南中界定了 HCAP 的病人范圍 ： 在 90d 內(nèi)因急 性感染曾住院2d;居住在醫(yī)療護(hù)理機(jī)構(gòu)；最近接受過(guò)靜脈抗生素治療、化療或者30d

34、內(nèi)有 感染傷口治療；住過(guò)一家醫(yī)院或進(jìn)行過(guò)透析治療。因?yàn)镠CAP患者往往需要應(yīng)用針對(duì)多重耐 藥（MDR）病原菌的抗菌藥物治療，故將其列入HAP和VAP的范疇內(nèi)。 【臨床表現(xiàn)】重癥肺炎可急性起病,部分病人除了發(fā)熱、咳嗽、咳痰、呼吸困難等呼 肝功能不全等其他系統(tǒng)表 也可起病時(shí)較輕,病情逐 CAP患者，部分是HCA P 吸系統(tǒng)癥狀外， 可在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)意識(shí)障礙、 休克、腎功能不全、 現(xiàn)。少部分病人甚至可沒(méi)有典型的呼吸系統(tǒng)癥狀， 容易引起誤診。 步惡化，最終達(dá)到重癥肺炎的標(biāo)準(zhǔn)。在急診門(mén)診遇到的主要是重癥 患者。重癥 CAP 的最常見(jiàn)的致病病原體有：肺炎鏈球菌、金黃色葡萄球菌、軍團(tuán)菌、革蘭 氏陰性桿菌、流

35、感嗜血桿菌等，其臨床表現(xiàn)簡(jiǎn)述如下： 肺炎鏈球菌為重癥 CAP最常見(jiàn)的病原體，占30%70%。呼吸系統(tǒng)防御功能損傷（酒 精中毒、 抽搐和昏迷） 可是咽喉部大量含有肺炎鏈球菌的分泌物吸入到下呼吸道。 病毒感染 和吸煙可造成纖毛運(yùn)動(dòng)受損， 導(dǎo)致局部防御功能下降。 充血性心衰也為細(xì)菌性肺炎的先兆因 素。脾切除或脾功能亢進(jìn)的病人可發(fā)生暴發(fā)性的肺炎鏈球菌肺炎。多發(fā)性骨髓瘤、 低丙種球 蛋白血癥或慢性淋巴細(xì)胞白血病等疾病均為肺炎鏈球菌感染的重要危險(xiǎn)因素。典型的肺炎鏈 球菌肺炎表現(xiàn)為肺實(shí)變、寒戰(zhàn)，體溫大于39.4 C,多汗和胸膜痛疼，多見(jiàn)于原先健康的年輕 人。而老年人中肺炎鏈球菌的臨床表現(xiàn)隱匿， 常缺乏典型的

36、臨床癥狀和體征。 典型的肺炎鏈 球菌肺炎的胸部X線表現(xiàn)為肺葉、肺段的實(shí)變。肺葉、肺段的實(shí)變的病人易合并菌血癥。肺 炎鏈球菌合并菌血癥的死亡率為30%70%，比無(wú)菌血癥者高 9 倍。 金葡菌肺炎 為重癥CAP的一個(gè)重要病原體。 在流行性感冒時(shí)期，CAP中金葡菌的發(fā) 生率可高達(dá) 25%，約 50%的病例有某種基礎(chǔ)疾病的存在。呼吸困難和低氧血癥較普遍， 死亡 率為64%。胸部X線檢查常見(jiàn)密度增高的實(shí)變影。常出現(xiàn)空腔，可見(jiàn)肺氣囊，病變變化較快， 常伴發(fā)肺膿腫和膿胸。 MRSA（耐甲氧西林金葡菌）為 CAP中較少見(jiàn)的病原菌，但一旦明確 診斷，則應(yīng)選用萬(wàn)古霉素治療。 革蘭氏陰性菌 CAP重癥CAP中革蘭氏

37、陰性菌感染約占 20%,病原菌包括肺炎克雷白 桿菌、不動(dòng)感菌屬、變形桿菌和沙雷菌屬等。肺炎克雷白桿菌所致的CAP約占1%5%,但 其臨床過(guò)程較為危重。 易發(fā)生于酗酒者、 慢性呼吸系統(tǒng)疾病病人和衰弱者， 表現(xiàn)為明顯的中 毒癥狀。胸部 X 線的典型表現(xiàn)為右上葉的濃密浸潤(rùn)陰影、邊緣清楚，早期可有膿腫的形成。 死亡率高達(dá) 40%50%。 非典型病原體 在CAP中非典型病原體所致者占3%40%。大多數(shù)研究顯示肺炎支原 體在非典型病原體所致 CAP中占首位，在成人中占 2%30%,肺炎衣原體占 6%22%,嗜肺軍團(tuán)菌占2%15%。但是肺炎衣原體感染所致的CAP,其臨床表現(xiàn)相對(duì) 較輕，死亡率較低。肺炎衣原體

38、可表現(xiàn)為咽痛、聲嘶、頭痛等重要的非肺部癥狀，其 他可有鼻竇炎、 氣道反應(yīng)性疾病及膿胸。 肺炎衣原體可與其他病原菌發(fā)生共同感染, 特 別是肺炎鏈球菌。 老年人肺炎衣原體肺炎的癥狀較重, 有時(shí)可為致死性的。 肺炎衣原體培養(yǎng)、 DNA檢測(cè)、PCR血清學(xué)（微熒光免疫抗體檢測(cè)）可提示肺炎衣原體感染的存在。軍團(tuán)菌肺 炎占重癥CAP病例的12%23%,僅次于肺炎鏈球菌，多見(jiàn)于男性、年邁、體衰和抽煙者， 原患有心肺疾病、 糖尿病和腎功能衰竭者患軍團(tuán)菌肺炎的危險(xiǎn)性增加。 軍團(tuán)菌肺炎的潛伏期 為 210 天。病人有短暫的不適、發(fā)熱、寒戰(zhàn)和間斷的干咳。肌痛常很明顯,胸痛的發(fā)生率 為 33%,呼吸困難為 60%。胃腸

39、道癥狀表現(xiàn)顯著,惡心和腹痛多見(jiàn), 病人還有肺外癥狀, 急性的精神神志變化、急性腎功能衰竭和黃疸等。 炎、心包炎、腎小球腎炎、血栓性血小板減少性紫癜。 助于軍團(tuán)菌肺炎的診斷和鑒別診斷。 葉或肺段狀分布或彌漫性肺浸潤(rùn)。 的病人可發(fā)生進(jìn)行性呼吸衰竭,約 33%的病人有腹瀉。不少 偶有橫紋肌炎、 心肌 50%的病例有低鈉血癥,此項(xiàng)檢查有 軍團(tuán)菌肺炎的胸部X線表現(xiàn)特征為肺泡型、斑片狀、肺 有時(shí)難以與 ARDS區(qū)另嘰胸腔積液相對(duì)較多。此外，20%40% 15%以上的病例需機(jī)械通氣。 CAP病例的8%20%,老年人和COPD病人常為高危人群。 流感嗜血桿菌肺炎 約占 流感嗜血桿菌肺炎發(fā)病前多有上呼吸道感染的

40、病史, 起病可急可慢, 急性發(fā)病者有發(fā)熱、 咳 胸部X線表現(xiàn)為支氣管肺炎，約1/4呈肺葉或肺段實(shí)變 嗽、咳痰。COPD病人起病較為緩慢，表現(xiàn)為原有的咳嗽癥狀加重。嬰幼兒肺炎多較急重， 臨床上有高熱、驚厥、呼吸急促和紫紺，有時(shí)發(fā)生呼吸衰竭。聽(tīng)診可聞及散在的或局限的干、 濕性羅音，但大片實(shí)變體征者少見(jiàn)。 影，很少有肺膿腫或膿胸形成。 PCP僅發(fā)生于細(xì)胞免疫缺陷的病人，但PCP仍是一種重要 PCP常常是診斷AIDS的依據(jù)。PCP的臨床特征性表現(xiàn)有干 4周，PCP相對(duì) PCP的試驗(yàn)室檢查異常包括：淋巴細(xì)胞減少，CD4淋巴 6卡氏孢子蟲(chóng)肺炎（ PCP） 的肺炎，特別是HIV感染的病人。 X 線片顯示雙側(cè)間質(zhì)浸潤(rùn)，有高度特征的 “毛玻璃”樣表現(xiàn)。但 PCP為唯一有假陰性胸片表現(xiàn)的肺炎。 咳、發(fā)熱和在幾周內(nèi)逐漸進(jìn)展的呼吸困難。病人肺部癥狀出現(xiàn)的平均時(shí)間為 進(jìn)展緩慢可區(qū)別于普通細(xì)菌性肺炎。 細(xì)胞減少，低氧血癥，胸部 30%的胸片可無(wú)明顯異常。 【輔助檢查】 1.病原學(xué)： 診斷方法 包括血培養(yǎng)、痰革蘭氏染色和培養(yǎng)、血清學(xué)檢查、胸水培養(yǎng)、支氣管吸出 物培養(yǎng)、或肺炎鏈球菌和軍團(tuán)菌抗原的快速診斷技術(shù)。此外，可以考慮侵入性檢查，包括經(jīng) 皮肺穿刺活檢、經(jīng)過(guò)防污染