一、引言
    纵览人类历史，每一次重大的技术变革都会深刻地改变人类社会的存在方式。而政府也需要适应这种技术变革不断创新国家治理的能力和手段。在当今社会，人类正在步入一个由互联网、大数据和人工智能共同驱动的新纪元。在这些革命性的技术之中，人工智能技术普遍被认为是推动了“第四次工业革命”的出现和发展。而对于如何拥抱第四次工业革命，世界各国已经开始了各自的行动。
    进入21世纪，世界主要国家逐渐认识到人工智能将是未来国家之间竞争的关键场域，因而纷纷开始规划人工智能的发展战略。今天的中国正在迅速崛起，追赶世界发达国家的决心和力度前所未见。对于中国而言，人工智能的发展更是一个历史性的战略机遇。新一届党和政府对于人工智能的发展高度重视。从2015年开始，中国就先后在《中国制造2025》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《“十三五”国家科技创新规划》等政策文件中，将人工智能技术纳入到国家级的战略规划当中。2017年，人工智能更是被写入党的十九大报告。与此同时，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确提出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
    从国家的战略规划可以看出，在不久的将来，人工智能必将广泛地影响中国社会的方方面面。那么人工智能对国家治理会产生什么影响？又会从哪些方面影响国家治理？本文认为，人工智能的兴起会对国家治理现代化产生前所未有的影响。在一定程度上，人工智能会促使我国的国家治理现代化呈现出极强的“未来性”，但是人工智能也可能产生很大问题。本文将从国家与社会关系、政商关系和政府工作逻辑三个方面阐释人工智能可能给国家治理带来的重大变革，并讨论可能产生的问题和对策。

    二、人工智能的兴起与应用
    （一）人工智能的历史与原理
    现代意义上的人工智能研究最早可以追溯到20世纪40年代左右。1950年，英国著名数学家、逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）在《计算机器与智能》一文中首次提出了“机器能够思考吗”这一具有划时代意义的理论问题。他同时提出了测试机器是否拥有智能的方法（即图灵测试），该测试是指如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么这台机器就具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。在该篇论文中，图灵也预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。而人工智能作为一个明确的概念，则是在 1956年达特茅斯学院夏季学术研讨会上由约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)和克劳德·香农(Claude Shannon)等人首次提出。在这次会议上，对于人工智能的设想是：通过将人类的学习行为及其他智力主导行为进行解构分析，从而将人类智能精确地描述出来，继而在机器上构建与人类智能相类似的智能。因此，这项技术被称为“人工智能”，这标志着人工智能的正式诞生。
    尽管人工智能概念的提出已有六十多年的历史，但是目前学术界对于人工智能的定义仍然没达成共识。本文采用目前较为流行的一个定义，在该定义中，人工智能被描述为一种计算机系统。它包含以下几个特征：具备能够像人类一样思考的潜力；与人类行为相似，可以借助自然语言处理并通过图灵测试进行自动推理和学习；能够进行理性思考，例如逻辑运算、推理和优化；具备行为理性，例如通过感知、规划、推理、学习、交流、决策和行动来实现目标。其他人工智能的定义或多或少都体现这样一个特征，即人工智能可以通过外界设定的一个输出目标，由计算机程序自动寻找方法完成任务，而不需要工程师对每一个产生的结果都进行相关的参数设计。从这个意义出发，人工智能是一种能够完成人类需要智能才能够完成任务的机器。基于模仿和训练的学习能力是人工智能能够以思考和行动来实现目标的根本原理。在此意义上，人工智能不仅可以模仿人类的活动，(从理论上讲)只要拥有足够多的数据，人工智能甚至能够形成一种生物启发系统（biologically-inspired systems），从而学习从病毒到种群等各层级的生物行为。
    （二）人工智能的应用
    虽然学界对于人工智能的研究已经有几十年，但是在很长一段时间并没有实现大规模的应用。直到本世纪初，人工智能的大规模应用时代方才到来。基于人工智能的模仿训练原理，这一轮人工智能的大范围应用主要得益于硬件设备的性能提升和互联网技术的广泛普及，前者使新一代计算机的运算速度和信息处理能力大幅提升，后者则使得“数字化生存”状态下的人类行为可以被转化为海量的数据，两者共同催生了人工智能技术的飞跃。
    本轮人工智能发展热潮以“多层感知器”（multilayer perceptron）和“深度学习”（deep learning）为核心。该算法以建立套嵌式的多层次模式识别系统组成的神经网络为基础，可以在某些方面对大脑的学习机制做很好的模仿。深度学习的出现带来了人工智能算法的跨越式发展，让人工智能拥有了从复杂的海量信息源中提取、识别和构建体系的能力。在那些任务目标明确且相关数据丰富的领域，深度学习算法能够让机器学习新的技能，制定有效策略，从而在短时间内提出超过人类学习能力的问题解决方案。这方面的典型案例发生在2016年，基于深度学习训练的谷歌人工智能阿尔法狗（Alpha Go）在与围棋名将李世石的围棋大战中取胜。人类的智慧在机器面前变得不堪一击，引起了世界舆论的一片哗然。
    人工智能的应用可以大致分为两类：第一类是在算法和系统层面的应用，第二类是在硬件和基础设施层面的应用。前者包括具体的人工智能软件和解决方案，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、自动交易等等。这类应用的目的是在短时间内处理人力所不能及的海量数据，并提供精准的预测和决策辅助；后者通过将硬件与人工智能算法进行融合，旨在赋予硬件以更高的智能水平，这一类应用包括智能机器人、智能驾驶、无人机等。智能硬件的广泛协同将改变未来人类社会的基础设施形态，从而最终实现万物互联的物联网。
    三、人工智能与国家治理变革
    在马克思看来，科学是历史的有力杠杆，是最高意义上的革命力量。作为一项划时代的技术突破，人工智能带来的冲击是人类历史上前所未有的。克劳斯·施瓦布（Klaus Schwab）在《第四次工业革命》一书中直言，“无论是规模、广度还是复杂程度，第四次工业革命都与人类过去经历的变革截然不同。”人工智能不仅实现了机器和工具的自动化，更是通过对人类的模仿和学习进一步实现了思想和行为的自动化，这在某种程度上重构了人与技术的关系，也必将全面影响我们的政治、经济与社会。在此基础上，本文从国家与社会关系、政商关系、政府工作逻辑三个方面来阐释人工智能可能给国家治理带来的变革。
    （一）国家与社会关系
    国家与社会的关系是影响国家治理的重要要素。回顾历史，国家与社会适度的分离是贯穿整个现代化过程中的一个核心问题。这种分离驱动着市场经济、民主政治和公共领域三大要素的发展，构成了现代化进程的重要部分。这种分离也是国家从统治转向治理的重要原因，在国家与社会不分的情况下，国家权力的过度扩张和社会权力的相对萎缩造成了包括政府失效、市场失灵、激励不足、缺乏活力、效率低下等多重问题。这使得以全能政府为主体的国家统治模式逐渐转向了政府与市民社会合作的国家治理模式。这种国家与社会的分离需要建立在一定的基础之上，包括限制国家干预社会的范围、增加社会提供公共品的比重、采取民主的政治决策模式、构建相对平衡的国家与社会权力分配格局等等。
    改革开放以来，我国的国家与社会关系正从国家与社会合一的“单位制”模式逐渐转向国家与社会相互分离的模式，但是这种分离仍然较为有限，体现为一种国家对社会“分类控制“的形态。当人工智能全面介入到社会生活的方方面面之后，国家与社会的关系可能面临着新的挑战。由于人工智能具有极高的效率和极广的适用性，这使得社会和政府都有强烈的动机使用人工智能技术。在这种情况下，以共同分享的数据和共同依赖的算法为基础，社会系统与国家系统可能重新融合在智能系统之中。这种融合尽管相异于改革开放以来国家与社会分离的趋势，但并不一定会再次导向由全能政府主导的统治模式，而是有可能形成“智慧政府”主导的治理模式。在这种模式下，公民通过以自身行为转化为算法所处理的数据的方式来进行多元的偏好表达，这些“用脚投票”形成的行为数据再由经公开协商制定的算法运算后形成政府治理决策的基础，最终导向智慧政府治理的实践。但是，另一方面，这种融合也有可能使得“分类控制”转化为统治意味更强的“智能控制”，即国家在依靠优势力量获得数据产权和算法制定主导权的基础上，垄断了作为未来主要公共产品的人工智能技术，并通过这种技术无限地干预社会。在人工智能这样影响深远的技术突破上，国家与社会的关系很大程度上将依赖于政府在推广和应用该项技术时是否遵循民主的原则，与社会进行广泛深入的协商。
    （二）政商关系
    政府与商业的关系是国家治理现代化进程的重要一环。在中国，政商关系集中体现在政府与市场、政府与企业、中央与地方等几方面的关系上。在政商关系中，最核心的问题是公权力与资本的关系，其逻辑起点是国家对于公共资源的分配和市场对于商业资源的分配如何影响了社会总资源的调配。政商关系在自由主义、国家主义和统合主义三种语境中具有不同的实践形式。在自由主义的实践中，往往出现商人集团影响过大，导致政治被经济绑架的情形；在国家主义的实践中，则容易出现官僚资本侵吞公共利益，导致经济被政治不当操纵的问题。因此，出现了强调政治和经济互动、并最终使社会利益协调于作为立法者的国家的统合主义。统合主义的政商关系要求：（1）政府尊重市场规律，作为秩序确立者保障市场运行；（2）在市场失灵时，政府作为市场的补充来调节资源分配；（3）政府与企业保持合作关系，共同解决治理问题；（4）政府和企业在法律面前平等。在中国特色社会主义的实践中，习近平总书记提出的“亲清论”对于我们理解和预测政商关系在新时代下的合理演化方向具有重要的指导意义。这种“既亲又清”的政商关系一方面强调了公权和资本的相互边界，另一方面在划清界限、各司其职的基础上又鼓励实现相互协助、共同发展的目标。
    在国家治理现代化的语境下，合理的政商关系的基础是公权力和资本具有较为清晰的边界，政府和企业在各自领域拥有相对明晰的职权，但是这种边界在人工智能时代会逐渐模糊。鉴于人工智能的发展并不局限在某一特定领域，而是一种具有广泛社会溢出效应的革命性技术突破，它所带来的是一个以算法和数据为主体的新型社会环境。在此环境中，界限相对明晰的资本——公权关系会逐步转向为界限相对模糊的技术——数据关系。由于人工智能是极度资本密集和知识密集的领域，其专家和研发者大多分布在企业之中，但是其依赖的海量数据则基本是在政府提供的基础设施上产生的，且往往涉及到受法律保护的隐私内容，这使得受个人数据驱动的人工智能技术重新模糊了政商关系的边界。数据的所有权、使用权和算法的制定权、使用权将成为未来政商关系的核心问题。尽管多方参与的治理体系必然成为人工智能时代主要的治理方式，但是鉴于数据产权和算法主体责任的模糊，未来的政商关系会产生怎样的演化仍然充满变数。可以预见的是，数据和算法的透明开放将是未来政商关系能否更好实现善治目标的关键。
    （三）政府工作逻辑
    人工智能也会对政府本身的工作逻辑产生巨大的影响。人工智能既会对政府的职能和效能产生极大的推进作用，同时也可能会引发严重的伦理和职能问题。作为国家治理的最重要主体，政府在人工智能时代面临着巨大的挑战。这种挑战主要反映在政府工作逻辑的转变上，尤其反映在其组织结构与支配权威方面。随着政府工作逻辑的转变，国家的可看见性亦会产生变化。
    一定的组织结构体系与权威支配方式构成了政府工作的基本逻辑。在现代社会中，政府最主要的组织形式便是韦伯所提出的科层制（bureaucracy）。这种组织形式以正式的等级结构为核心，要求其成员各司其职、按章办事。通过稳定重复的官僚体制过程以及依常规程序进行的各种例行活动，这种组织形式具有强大的稳定性、可预测性和高效性。科层制的普遍应用构成了政府工作的科层垂直形态。在实际的权力运行中，各级的行政官僚则是政府政治权力的实践主体，承担着公民与政府之间的委托代理关系，同时也承担着政府上下级之间的委托代理关系。按照韦伯的说法，官僚制是作为一种特定的国家支配方式而存在的。官僚组织中的权威关系建立在特定的合法性基础之上，而官僚制组织形式及其合法性基础则构成了官僚制国家的基本元素。这些传统的政府工作逻辑在人工智能时代会产生很大的变化。
    在人工智能全面渗透到人类社会的各个层面和活动之后，传统的科层垂直结构和官僚支配体制会转向神经网络结构与算法支配体制。在人工智能时代，人类追求的是一种具有长尾效应的智能化生产，由此带来的是从功能分工到趣缘合作的工作方式变迁。在这种情况下，更为重要的不再是以科层垂直结构控制生产符合组织化的标准，而是要尽力搜集和回应个体表达的信息和偏好。由此而形成的新的政府工作模式，就是从所谓的传统等级式治理系统（traditional hierarchical governance system）转向分布式治理系统（distributed governance system）。从组织方式和结构体系上来看，这种转变形成的即是一种“递归神经网络”（recurrent neural network）式的国家治理形态，即局部区域的人群构成一个具有暂时稳定性和弹性的网络“核心”，与之相互联系的是一系列不那么强大，不稳定和外围的“边缘”，以此形成一个网络结构的基本治理单元。这种单元的组织方式是通过人工智能技术不断响应内部个体的行为选择和外部结构的约束，并以此修改相互之间的关系权重，直至产生网络功能的渐进变化。它要求其成员尽可能地进行行为与偏好表达，并通过以数据方式呈现的信息进行持续的协商与调适，以此形成追求智能生产所需的高度灵活性。这种结构形式上的变迁反映在支配内容上，即是从官僚支配到算法支配的变迁。由于人工智能算法能针对特定的问题（如司法、税收、公共交通等）精确、有效地处理复杂情景带来的海量数据，这使得政府能够依靠人工智能实现精准治理，最终实现治理能力的跨越式提升。在这样的技术背景下，算法体制成为了比官僚体制更合适的支配方式。算法作为一种基于特定问题而产生的具体计算步骤的序列，比作为人类个体的官僚更能实现遵循程序、公平公正且富有稳定效率的政府治理。在算法体制中，政府的主要工作即是通过算法搜集和预判公众的需求，并经由算法决定公共服务产品的提供与分配。
    随着政府工作逻辑的转变，国家的可看见性也随着垂直权威和官僚队伍的隐退而逐渐降低。在人工智能时代，政府官员、基层警察等国家机器的重要象征会逐渐被政务平台和监控摄像所取代，公民不再直接面对国家权力的代表，国家对公民来说也愈发不可见。但是，这种不可见的背后却可能是国家控制能力的进一步加强。人工智能技术赋予了政府更大范围的监控能力和更加及时的响应能力，这使得国家干预个体的范围和深度都得以极大地拓展。同时，由于国家权力的代表不再是可以协商的执法人员，而是对个体来说深奥难懂且难以访问的算法，这使得在国家可见性降低的情况下更有可能发生权责失衡、监督失效等政府失灵的问题。
    四、反思治理逻辑与智能逻辑：善治与计算
    基于全球化、互联网和人工智能技术不可逆转的发展，在可见的未来，连接世界各地的技术系统所拥有的权力将会与主权国家所拥有的权力产生对冲，这将对国家治理形成前所未有的冲击。在计算机可以获取更多的存储能力和计算资源的时候，这些未来的人工智能有可能将会被视为比人类更为智能的存在。届时，人工智能将被看作人类一切问题的解决方案，甚至包括如何更好地治理人类自己这样的问题。尽管人工智能拥有巨大的潜力，但是我们需要对人工智能“误用”与“失控”的问题保持必要的担忧。当超越人类掌控和干预能力的人工智能成为一种支配方式时，一系列安全问题、法律问题、伦理问题都会随之而来。这一系列问题的根源在于，国家治理的善治目标与人工智能的计算目标之间存在一定的张力，两者的逻辑关系则存在着一定的共鸣与冲突。反思治理的逻辑和智能的逻辑之间的关系，有助于我们进一步在国家治理中使用好人工智能技术。
    （一）善治的目标与计算的目标
    善治是国家治理普遍追寻的目标。按照俞可平教授的观点，善治的实现是所有政治制度的终极目标，其本质核心是“公共利益最大化的公共管理”。善治包含以下十个基本要素：（1）合法性。社会秩序和权威被自觉认可和服从的性质和状态；（2）法治。法律作为所有政治管理的最高准则，法律面前人人平等；（3）透明性。政治信息的公开性；（4）责任性。人们对自己的行为负责；（5）回应性。公共管理者需对公民要求及时回应；（6）有效性。管理具有效率；（7）参与性。公民广泛实现政治参与和社会参与；（8）稳定。国内的和平、生活的有序、居民的安全、公民的团结、公共政策的连贯等；（9）廉洁。公职官员不以职权寻租；（10）公正。各类群体在经济和政治权利上的平等。从国家治理的角度来看，善治的这十大基本要素构成了国家治理的基本逻辑。对于人工智能而言，本文以计算（computation）的目标来解释其逻辑。“计算”是指从已知的输入透过算法来获取一个问题的答案，而所谓“计算的目标”则是指针对一个特定的求解问题，能够尽可能的不受时间和空间复杂性的影响而达成算法实现。人工智能从其本质属性来看就是计算，它遵循的是“数据—信息—知识—智慧—顿悟”的智能化晋级通道。对于人工智能来说，这样的目标达成需要三个最基本的条件：强大的计算机基础设施支持；高质量的大数据；有效地对抽象问题进行形式语言(formal language)的描述。从这里可以看出，善治的目标与计算的目标是存在张力的。以善治为目标的治理逻辑和以计算为目标的智能逻辑也是存在很大区别的。前者关心治理要素与改善治理效果之间的关系，而后者关心的则是计算机的基础能力与计算效果之间的关系。
    （二）逻辑的共鸣与冲突：治理与智能
    对善治与计算两种逻辑进行比较分析，可以进一步理解人工智能对国家治理的影响。
    治理逻辑与智能逻辑存在三处共鸣。第一，计算本身可以为善治赋能，遵循智能逻辑提高计算能力可以促进善治目标的实现。如善治达成要素中关于公民广泛参与和及时回应的问题，由于政府资源和官方渠道的有限，该问题往往不能很好的解决，但是在人工智能的计算能力提高之后，一系列智慧政府门户的出现就能有效地解决了这一类问题。第二，智能的逻辑和治理的逻辑具有相同的实现公约数。治理逻辑需要有高质量的大数据支持才能训练出优秀的人工智能，从现实来看，由于人工智能技术的研发需要高度的专业性，因此政府必须以协作模式进行相关技术的研发和监管，这种协作即需要以信息透明作为基础。从这个意义出发，智能逻辑和治理逻辑拥有了实现条件上的公约数。第三，智能的逻辑与治理的逻辑具有一定程度的兼容性。智能的逻辑本身是以回应特定问题为前提条件的，其计算目标的实现依赖外界为其提供特定的问题与结果，它需要关于输出状态的清晰描述。而善治作为在一定技术水平下的社会组织和治理状态，能够较为清晰有效地向人工智能算法贡献问题和目标，这构成了两种逻辑的兼容性。
    但是在另外一方面，治理与智能的逻辑也存在着三重冲突：第一，计算目标的实现条件与善治目标的实现条件具有内在矛盾。计算目标需要的强大硬件能力、高质量的海量数据和有效的形式语言表达本身就具有先天的不平等性。它容易被具有政治、经济和文化资本的阶层所掌握，在计算目标的指引下，人工智能一类的高技术蕴含着对社会的全方位知情和全方位操控的能力，乃至对人的心灵进行体制化的能力。在技术的赋能之下，不同阶层之间的“数字鸿沟”可能被进一步拉大，从而形成更悬殊的贫富分化和更严重的阶层固化。第二，智能逻辑具有单向度倾向，而治理则具有多向度倾向。智能的逻辑是将社会当作技术的原材料，同时也将人类自身的活动以数据形式抽象成单向度的技术指标。但是，治理的逻辑则具备一种多向度的倾向，它要求的是多元主体偏好的充分表达。在算法的运算中，为了实现计算的目标，这种多元表达往往会被转译为单向度的形式语言，以此追求算法的最高效率。这构成了算法歧视最为重要的来源，也有可能压抑文化的多样性。第三，计算的目标重构了政治行为的主体，其非人属性和知识非充分性无法被现有政治框架所吸收和理解，这不符合治理逻辑中要求行为体具有政治上竞争和退出的压力。由于人工智能技术高度复杂且难以预测，当国家治理的支配权威从官僚转移到算法上的时候，人工智能技术产生的侵害用户隐私、隐藏的歧视性等问题往往对于社会是不可见的，对其监管与修改也并不像官僚的选任和问责一般有正式的政治程序，这就对善治的逻辑构成了重大的挑战。
    五、结论
    基于智能逻辑和治理逻辑的共鸣与冲突，未来人工智能和国家治理的关系将产生无限的可能。在全球的视野中，人工智能一方面已经广泛地嵌入到了国家治理之中，另一方面，政府、政府间国际组织、非政府组织和企业也都以不同的方式努力实现对人工智能的“善治”。在这种互构的过程中，准确分析人工智能对国家治理的潜在影响就显得尤为关键。本文认为，在不久的将来，人工智能将重构国家与社会关系、政商关系和政府工作的逻辑。在这样的历史性转变中，以善治为目标的治理逻辑和以计算为目标的智能逻辑存在着多重的共鸣与冲突。我们必须有效利用两种逻辑之间的契合与兼容进一步推动善治水平和计算能力的提高，也需要谨防智能逻辑带来的政治、社会和文化危机。欧盟的联合研究中心（JRC）在一份报告中指出，我们对人工智能将如何影响我们的思维、决策、职业和社会关系仍然知之甚少。安全、透明且合乎道德地设计算法对于建立人工智能技术的社会信任至关重要，我们也更需要公民社会更广泛地参与到人工智能的价值观塑造和发展方向的决策之中。对于人工智能与国家治理二者的关系，学术界还有很多问题可以进一步研究。我国正在加快推进国家治理的现代化，人工智能是实现国家治理现代化必不可少的要素。准确而全面地理解人工智能与国家治理的关系将有助于我国国家治理现代化的早日实现。