人工智能时代的代议制

2018-11-18 01:41严行健
社会观察 2018年5期
关键词:决策代表民众

文/严行健

(作者系华东政法大学政治学研究院副教授;摘自《学习与探索》2018年第2期;原题为《人工智能时代的代议制:挑战、机遇与发展路径》)

社会的快速变迁为全球范围内的代议民主制提出了深刻挑战,而当前常见的代议机构制度调适手段无力从根本上解决信息传导不畅、代表与民众缺乏沟通以及决策效率低下等问题。大数据基础上的人工智能具有强大的信息分析处理、自然语言识别乃至决策制定能力,从而为解决代议制度当前所面临的困境提供了新的方向。

从技术发展轨迹上看,人工智能对代议制度的介入,可能由低到高经过数据管理、工作辅助和决策介入三个阶段,并分别对应智能信息管理、智能互动和智能决策三个领域。

当然,代议制的本质是“人对人的代议”,其所发挥的某些象征性和符号性功能仍然是人工智能不能完全替代的。

代议制度当前的挑战与机遇

当今全球范围内,传统代议制度至少有两个核心原则正受到巨大的冲击。其一是选举制度之上建立的民众与代表间的委托代理关系。自20世纪90年代以来,委托代理关系中委托方的范围开始超越传统意义上“选民”的界限,变得越来越广泛,尤其是出现了一些非经选举确认的“委托方”(如利益集团)。通过院内游说、为愈发专业化的立法进程提供信息和参考以及舆论施加压力等方式,这些群体已经深度介入到了代议机构的运行当中。由于更好地控制了媒体等资源,他们的话语权有时甚至高于传统代议制下的选民,成为代议活动的重要组成部分。代议制中的政党政治则进一步强化了这一趋势。

传统代议制下另一个受到冲击的核心部分是代表的身份。在经典代议理论下,代议机构中代表获得民众的授权,根据多数民众的偏好进行立法和决策。然而在实践中,立法和决策的日益专业化和复杂化对代表提出了很高的专业性要求。代议机构中,代表一方面是地方利益的代表者,一方面又必须参与高度专业化的立法审议过程。而且在这一过程中,代表还需兼顾地方选民的诉求、自己的判断以及所属政党的路线。在这种二元制角色对立冲突下,代表对民众的责任制开始转移到立法和政策之外的领域中,开始强调代表的选区服务等职能。代表发展出的新角色,意味着他们逐渐从实际的立法进程中退出。代议机构中的立法进程也日渐被政党和代议机构委员会所主导。

在我国,虽然人大有着高效且严格的立法流程,但代表数量过于庞大且会期过短的问题,令全体会议难以在决策和审议方面做到面面俱到,许多立法实际上是在常委会完成,而主要程序是在各专门委员会中进行的。这也造成民众实际上需要多道转接程序才能在立法准备阶段有效地表达其诉求和态度。代表提交的建议案,在大多数情况下是代表在执行基于分配或基于服务的回应性,而不是给予政策的回应。

上述两方面的改变及其所产生的一系列亟待解决的问题,意味着代议制度未来发展需要新的方向和定位。而在大数据基础上的人工智能技术具有承接这一转型的巨大潜力。

人工智能的研发和应用,当前较多集中在工业、交通、设计和物流等领域。这些领域普遍存在“机器可以做得比人更好”的特点。而对于人工智能在人类政治社会领域的运用,一些国外前瞻性研究给出的答案是较为悲观的。悲观论的产生,一方面缘于人工智能的功能被过度解读为一种全面智能,一方面也是长期以来西方思想界对技术治理(technocrat)批判传统的延续。实际上,人工智能在社会各领域中的应用已经是大势所趋,在代议制度领域内,人工智能的合理运用能够很好地应对上述代议制度所面临的一系列问题。

人工智能在代议制度中的三阶段应用

基于目前的技术条件和对未来技术发展的预期,人工智能在代议制度中的运用,大致可以分为从当前到远期的三个阶段。

(1)尚在进展中的第一阶段:智能信息管理。

社会的复杂性导致代议制度在运行过程中,代表和实务工作者面临着越来越大的信息超载压力。在这种环境下,代议机构不但需要成为一个高效的信息接收和使用者,同时也要成为积极的信息提供者。因此,建立高效的信息搜集、整合、管理和供给系统,成为代议机构的现实性挑战。

人工智能的基础和第一步是大数据。大数据的大量、高速和真实性等特点回应了这一挑战。在实践中,互联网信息通讯技术在代议机构中的应用已日渐普及。而进一步的发展趋势,则是由信息搜集保存向着信息综合分析管理、按需供给甚至主动研判信息需求,并在此基础上进行信息分发等方向发展。

然而,目前世界各主要国家代议机构在大数据信息管理方面做得还很不系统。因此,第一阶段只能说是“尚在进展中”。当前大数据基础上的智能信息管理工作,往往仅是信息数量意义上的大,而非信息类型和处理方式意义上的大。在这个意义上来说,目前大数据概念包装之下的代议机构智能信息管理平台,并没有从真正意义上实现对大数据的依托。以中国人大为例,从当前对各级人大组织利用大数据平台服务民众和代表的报道来看,其数据服务的形态仍然没有超出传统数据库服务的范畴。而在全球范围内,即使是作为各国代议机构交流、沟通和发展重要纽带的各国议会联盟,也仍然没有充分注意到大数据在代议政治中的价值。

标志着代议机构真正跨出智能信息管理这一步的关键特征,是借助云计算等技术,将信息的边界由代议机构系统本身的数据库极大地向外拓展。这种变化将令一些原本不具有意义的数据由于数量和关联性特征而产生数据价值。例如,民众对代议机构网站的点击量等信息在统计数据足够庞大的条件下,可以指示出哪些议题更受到的民众的关心。而如果将此类数据搭配上浏览者地域等数据信息,就能进一步指示出关注该议题的具体人群范围。利用这一数据,代议机构可以在相关立法过程中,通过听证会等形式,主动邀请这些群体参与。

(2)可望实现的第二阶段:智能互动。

超越传统选民范畴且更加多元化的代表客体带来利益诉求和利益表达的多元化。利益的多元化,为代议机构内代表与民众的互动提出了新的挑战。这种挑战不仅来自于上述三类群体试图影响立法进程所增加的代表工作负担,更缘于代表需要新的技术和工具应对不断增加且更加多元化的利益表达。多元化的利益表达首先意味着相互冲突的诉求开始增加。代表的重要工作是对基层诉求进行收集、提炼并传导进代议机构。多元化的利益表达会带来更加复杂的利益提炼过程。代表需要识别不同诉求的强烈程度以及相互关系,并将各种诉求整合成为一个或数个代表性的诉求。同时,代表也需要有能力识别“噪音”(即排除那些夸张的和不实的诉求),并获取未被充分表达的民众诉求。

诉求的输入只是互动的一个方面,代表还需对输入的信息做出反馈及开展互动。当前各国代议机构常见的应对措施:一是增加人手,特别是为议员配备助理团队和秘书;二是通过引进新的科技来增加办公效率。然而,以上方法起到的作用是有限的,因为他们并没有改变互动过程完全由人工完成这一特征。而利用人工智能承担人工互动方式中庞杂的工作,则是解决代表工作负荷超载问题的根本方式。

人工智能可以在互动过程中的各个环节起到不同的作用。首先,在诉求的提出和接收环节中,立足于人工智能技术基础上的自然语言识别技术将可以对文本进行自动的阅读和分析,并从中归纳出文本撰写人的核心诉求。这一技术可以极大地节省代表在阅读选民邮件方面的时间成本。人工智能在该环节中起到的另一关键作用是发现那些未被提出的诉求。如前所述,社会中的弱势群体可能缺乏表达诉求的能力。同时,一些诉求虽较为明确,但可能较为弥散而未被清晰地表达出来。还有一些民众中的政治态度,虽然不是一种明确的诉求,但代议机构在决策时必须予以考虑。

其次,在诉求整合环节中,人工智能的价值主要体现在帮助代表乃至整个代议机构从纷繁复杂的民意和诉求中寻找到“最大公约数”,即那些强烈、持续时间长和表达人数较多的诉求。实际上,当前的计算机辅助自动内容分析技术(computer-assisted automated content analysis)走的就是相似的路径。而借助这种计算机辅助自动内容分析的方法,结合大数据令机器具有自主学习的能力,实际上就可以对民众诉求文本进行分析,并及时寻找到主流民意诉求。

再次,在“诉求处理”环节中,人工智能技术可以极大减轻代表回复选民邮件等工作的负荷。该功能对于中国的人大代表的日常履职具有重要价值。在乡镇以上各级人大中,会期过短和代表兼职制等问题尚没有得到有效的解决。它们明显制约了代表对广大选民诉求及时回应的工作进程。

从现有人工智能技术发展趋势看,其在此环节中的实现已经具有了部分技术基础。例如,自动文本处理甚至撰稿技术已经在一些媒体等机构中有所应用。诸如财经类和体育类等具有较高结构化特征的新闻稿件和简单的事实性通讯稿已经部分实现了人工智能基础上的自动撰写。代表与民众间的一般通信也属于功能性文本,其每一部分的功能表达具有相似性(通常由反馈结果、给出原因、做出解释等标准段落构成)。这种较强的结构化特征降低了人工智能应用的技术门槛。而利用云服务器技术,代表甚至可以以很低的成本远程利用这些技术。

(3)作为远期目标的第三阶段:智能决策。

世界各国的代议机构普遍发挥着立法、决策制定和审议(特别是预算审议)等功能。在立法和决策领域,改革的方向是切实加强代议机构的决策能力,而人工智能能够在这一过程中起决定性的作用。决策机制的智能化是人工智能领域的另一大发展方向。它也是继人工智能物流管理、医疗管理等领域之后,人工智能在社会生活中新的发展领域。智能决策突出“管理”、“运筹”,其最终的实现需要所谓“强人工智能”(即真正具有推理和问题解决能力的智能机器)的支撑。

在进行决策推理时,人工智能首先运用机器学习的方式对决策过程进行学习。而在进一步的决策过程中,则以知识库中的信息为基础展开决策推理。因此,决策信息是智能决策的关键。引入人工智能决策机制后,代表需要向决策知识库中添加有利于自己或被代表者诉求的材料,并以此影响决策结果,而非进行非事实性的辩论。这种转变有助于将代表的工作重点从非事实性争夺上转移,引导他们注重于搜集民众诉求、信息和证据等决策信息。这种转变将对代议制度在立法和决策层面带来十分明显的提升。

当然,人工智能对代议机构中的立法和决策等领域的介入,只能是一种辅助,而非完全的替代。人工智能的全面替代之所以行不通,主要在于代议民主制下,代议机构除了“议”(即议事而决)的功能外,还有重要的“代”的功能。从词源上理解,代表(represent)为“再次显现”(re-present)之意,即令众意在代议机构内再次集中地呈现出来。这种呈现本身就是代议制的重要功能。代议机构日常制度化的聚集、辩论和质询政府等活动,本身就在给整个政体提供合法性的论证。此外,完全脱离代表控制的人工智能决策机制,自身有可能演变为一个被技术所垄断的黑箱。这是一个政策和立法成为一个材料输入进去,进而政策文本直接输出的过程。中间环节的不可控,造成该过程受到一些群体或个人出于个人目对其进行操控的风险,而这也是人们对人工智能在社会治理领域应用风险的主要忧虑。

机遇与挑战并存

近几年中,国际社会和各国所面临的一系列社会矛盾和安全威胁,实际上都与代议民主制在当代的运转失灵有着或多或少的关系。代议制度应当能够容纳民意、为民意提供释放和调和渠道,并且能够在一定程度上缓和极化的民意(如欧美愈发汹涌的民粹主义)。一旦代议制度失去这些功能,会场上的论坛政治就会演变为街头政治甚至暴力对抗。

本文中人工智能与代议制结合的三个阶段,也可以看作是人工智能为当前代议制度困境提供的三个层面的机遇:一是在数据层面上,通过完善信息获取、整理、分析和供给手段,从根本上将代议机构由一个较为被动的信息获取者和按需发布的信息提供者,转变为一个积极的信息获取者和主动的信息提供者,从而极大地提升代议机构和社会间双向的透明度;二是在人的层面上,通过人工智能的途径,促进代议机构中代表和社会各群体及个人间的互动,使代议机构和社会的互动链条高效地运行起来;三是在决策层面上,通过引入人工智能基础上的智能决策,从代议机构内代表的工作内容、方式和方法上对代议机构进行深度的变革。

在制度经济学者看来,“制度”就是博弈中的均衡状态。均衡的状态本身具有惯性。在上述三个层面上,现有的制度调整实际上并没有去打破现有的博弈状态(如政党间的博弈、议员与选民间的博弈以及不同利益诉求在代议机构内表达权利的博弈)。而人工智能技术和代议制度的结合,将能够为现有博弈状态带来巨大变化,从而令制度出现质的发展。

然而,将人工智能引入代议制度中,也面临着一系列的问题和挑战。如同前文提到的智能决策技术被挟持和操纵的风险,人工智能大规模进入代议制同样可能筑起新的技术壁垒。代表如果缺乏互联网和计算机使用知识,就可能无法有效使用相关技术,并可能因此在履职绩效上受到影响,从而进一步影响到被代表群体对其的评价。这样的机制如果长期存在,势必对代表资格形成依技术使用能力而非代议能力和服务选民热情为依据的挤出效应。

可见,代议制度和人工智能的有效结合,关键在于坚持代议制度和具体的代议行为必须以人为中心。代议制度虽然追求效率和决策质量,但两者在价值排名上至少都不是第一位的。人工智能虽然可以在代议制度运行中的诸多领域实现突破,但代议制中的一些基本运行制度目前来说还不可能引入人工智能,甚至是必须坚持在完全人工状态下进行的。总的来说,代议制度中对人工智能的运用,根本原则仍然是让技术的发展服务于代议制度的发展,并以顺应社会变迁所提出的新要求为根本目标。

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