人工智能与公共决策融合研究：趋势·风险·实践路径

人工智能与公共决策的融合发展具有充分而迫切的现实环境和问题语境。文章秉持问题意识,突破政治学、信息学、伦理学、社会学、法学的学科壁垒,研究人工智能与公共决策融合发展的趋势、风险,探索更好的实践路径。人工智能与公共决策的融合,使得其决策依据从小数据走向大数据,决策时效从静态数据走向动态数据,决策方式从经验决策走向算法决策,决策参与从单一管制走向民主科学。而人工智能与公共决策融合发展过程中可能遭遇的风险也主要表现在四个方面:决策依据方面的先天不足与智能偏见,决策时效方面的朝令夕改与不稳定性,决策方法方面的权力让渡与数据暴力,决策参与方面的数字腐败与权力寻租。人工智能与公共决策融合发展的实践路径,简要概括就是围绕一个核心关切——公平与正义,朝着两个努力方向——借鉴与贡献,抓好三个关键环节——厘清边界、法律规约、构筑平衡。人工智能与公共决策的融合,不论是其技术问题,抑或是其伦理困惑,又或是其秩序重建,均具有明显的开放性与未完成性。在此现实语境和问题语境下,中国应该秉持大国思维与担当,对这些问题做出更为主动积极的回应,为世界人工智能技术介入社会治理贡献中国智慧。