算法賦能的場景議題與應用框架
——以數字政府建設為對象*

隨著“數據密集型科學”

T.Hey, -- , - , Springer Berlin Heidelberg, 2012,p.1.

的不斷發展和應用，我們的一只腳已經邁進了數字時代。數字政府就是這個時代的因應和結果，人們利用數字算法去改變思想觀念、公共產品的生產、政策激勵與規制，乃至改變政府治理相關的法律制度。由于數字技術的本質是一系列計算規則，而算法更是為人們提供了處理問題的邏輯步驟或程序，

T.Gillespie, P.J.Boczkowski, K.A.Foot, eds., : , , Cambridge: The MIT Press, 2014,p.167.

因而數字政府的算法應用必然會形成有別于市場邏輯的算法場景。學術界在討論算法革命的同時，更關注技術應用對于政府管理效率的改進及技術風險等問題。本文認為，從技術賦能視角探討數字政府建設的路徑，必須跟蹤由算法所形成的應用場景，這是建構技術賦能框架的依據，也是對數字時代行政管理規律與趨勢做出判斷的依據。

一、技術賦能2.0：從效率到服務的承襲與變遷

政府治理引入技術具有悠久傳統，而數字化政府的技術源頭則可以追溯到20世紀60年代電腦技術的應用。由于那時的電腦體積龐大、成本昂貴，政府應用的領域多限于電子資料的存儲與處理。那個時期的數字技術應用目標是提高效率，為“新泰羅主義”的現實翻版。克拉默認為，技術在政府部門的應用具有承襲慣性，效率追求就是典型。他的研究發現，到1975年人口超過5萬的美國城市有九成以上的政府部門都采用了各種電子化的電腦應用系統，以財政和警務領域的應用最為普遍，因為這些政務部門對效率的追求更為迫切。

L.Kenneth Kramer, “Managing Information System,” in James L. Perry, ed., , San Francisco, CA: Jossey-Bass,1990,pp.527～544.

隨著大批人才的快速成長，計算機開始進入輔助決策系統階段，應用目標是減少決策的不確定性，越來越多的辦公、規劃、評估等政府管理部門在數字化的征途上走向深入，并逐步形成了一套整合資料庫、交易處理和決策支持等功能于一體的戰略管理信息系統(Strategic Management Information System, SMIS)，效率導向體現得淋漓盡致。

J.Ang, N.Shaw, F.Pavri, “Identifying Strategic Management Information Systems Planning Parameters Using Case Studies,” , vol.15, no.6, 1995, pp.463～474.

如果以技術賦能加以定性，這是1.0版本的“標配”。

七歲解屬文。父友齊中書舍人陸乂、馬元熙嘗造〔李〕德林宴集，有讀徐陵文者，云“既取成周之禾，將刈瑯邪之稻”，并不知其事。百藥時侍立，進曰:“《傳》稱‘鄅人藉稻’。杜預《注》云‘鄅國在瑯邪開陽’?！眮V等大驚異之。

中國的數字化治理實踐始于20世紀90年代，晚于美國，但起點較高，與系統性的信息高速公路工程幾乎同步推進。比如，1993年由國務院啟動的“金卡工程”，本質上就是數字貨幣的技術應用，在提高效率的同時，還有效整合了不同政府金融監管部門的職能，借助計算機網絡系統首次實現了跨地區、跨系統的結算。在這個意義上，中國數字化政府甫一問世便不再唯效率至上，還著眼于助推政府職能優化和機構改革。再比如，辦公自動化(OA)的目標除了效率追求，還試圖通過數字技術應用而改造辦公流程。有學者因此認為，中國既往的數字政府建設體現出技術取向和管理取向并存的特征，由此形成了“信息網絡化和系統聯動一體化”格局。

根據《國家信息化領導小組關于我國電子政務建設的指導意見》(中辦發[2002]17號) 精神，中國電子政務建設的整體框架是形成辦公業務資源系統、金關、金稅、金融監管、宏觀經濟管理、金財、金盾、金審、社會保障、金農、金質、金水等“十二金”系統，全面改變政府治理方式的同時，也改變著人們的社會生活習慣。

根據西方發達國家“21世紀公共管理的框架性議題”

L.R.Johnsons,Fred Thompson, - , Stanford, Connecticut: JAI Press Inc.,1999, p.32.

來判斷，中國政府治理的數字化進程與發達國家是同步的，而技術應用目標卻是后來居上，從效率導向走上服務本位的政府改革的軌道。這是數字時代的技術賦能2.0版本特征。

無論對信息技術的態度如何，人們都不得不去適應和接受數字社會。技術賦能不獨是學術界經世致用的關懷，也是中外政府治理共同的價值追求。僅以數字技術為例，美國前副總統戈爾在推動信息高速公路建設的講話中強調，要通過信息技術應用來防范政府管理中的官僚主義和腐敗現象，并提升公務員的服務能力。

A.Gore, “The Information Highway,” , vol.143,no.2, 1994,pp.4353～4354.

更多的西方學者期待技術能夠超越個體賦能而實現對公共組織的賦能，通過信息(數字)技術應用促進政府組織的網絡化、扁平化、彈性化、多角化等自我革命。芳汀認為，以網絡虛擬技術武裝起來的政府，將有助于改變官僚制的科層約束體制、公務員的角色互動，甚至影響到公民的權利與義務關系。

在中國治理體系與治理能力現代化背景下，技術賦能被賦予了更新的治理期待。數字政府建設的關鍵是“如何利用現代數字技術促使政府數字化轉型”，促進新的治理模式和服務典范的形成。

在實踐上，很多地方政府已經就技術賦能達成了不約而同地共識，如上海在疫情防范中應用“一網統管”時就明確提出了數字賦能的目標之一是“誘發治理變革”。

最后，政府回應過程，其場景特征是“充分性”。這是“官民”交互的治理過程，技術賦能的目標是提升政府回應的能力。充分回應公眾需求是人們對數字政府的期待，但對“充分度”的把握卻是難題，且在實踐中有被放大的偏頗。有時候，“充分度”被片面理解為全面而及時的回應，一旦出現回應遲鈍便會面臨問責，導致政府負擔過載越來越普遍；有時候，“充分度”被理解為事無巨細的事務處理，公眾對于政府回應的期待也在水漲船高。算法需要營造怎樣的交互場景才能為政府回應確立明晰的行動邊界？在更為廣闊的交互場景下，算法能否賦能政府“充分”回應千人千面的個性化需求令人充滿期待。

以往的教育管理是突出權威——服從模式的“硬”管理，而現代管理理念則要求教育管理方柔性管理為本。即在整個的管理系統中突出強調情感管理的核心地位。領導要注意師生員工的情感滿足，注重情感投資，做到“以情感留人”。教師在教學中也應突出情感投入的作用。只有教師自身投入真情實感，才能真正感受到學生的情感需要，才能最充分地調動和喚起學生的熱情，使師生為一個共同的目標而努力。

二、數字政府建設：算法營造的場景議題

人類歷史上的每一次技術革命都塑造了新的生產方式與社會秩序。在多方合力推動下，大數據、5G、人工智能、區塊鏈等新型數字技術越來越多地進入政府治理領域，新的算法塑造了與眾不同的場景，也改寫了政府治理的邏輯。比如，為了解決個人信息隱私問題，以及數字化進程中出現的數據權屬、算法黑箱、歧視與偏見、網絡安全等實踐應用問題，世界很多國家的政府采取了“有為”策略，即便是崇尚自由市場經濟的歐美國家，也有針對性地實施了一種基于算法的治理(algorithm governance)。

D.Doneda, V.A.F.Almeida, “What Is Algorithm Governance?” , vol.20, no.4, 2016,pp.60～63.

在經驗上，各國的算法治理在主體、客體與治理方式等方面并無太大差異，基本按照世界銀行的治理邏輯展開，具體表現在規范算法技術的應用、引導技術賦能、保護公民的合法權益、防范技術治理的新風險等方面。概而言之，不同國家的政策指向和治理側重點都圍繞算法邏輯展開。

從政府治理過程論的角度看，算法邏輯的關鍵是營造了數字化的決策場景。迄今為止，以數據驅動為特征的算法邏輯已經在私人部門初露鋒芒，平臺、物聯網等新業態塑造了新的商業生態，因而算法在行政管理中的應用多被寄望于自動化決策應用，人們也期待信息新技術能夠促進深度的決策參與，并塑造更多的公共事務管理新場景。在理論上，公共生活的所有信息都可以被處理，接近總量的無限大樣本避免了“需求失真”現象的發生，同時“全數據分析模式”還突破了統計的技術瓶頸，滿足了公共決策對信息時效性的要求。

在技術稟賦上，算法的確能夠達到上述目的，可以持續地“搜集”“分析”和“加工”信息，營造可選擇的數字化場景，為做出決策提供支持。

從組織論的角度看，算法邏輯的重點在于能否成為推動政府組織變革的動力機制。數字技術的應用場景表現在現實和虛擬兩個層面，算法為二者交互提供了技術支撐。比如，現代科層制是組織運轉的現實場景，權力分工、規則邏輯、責任和非人格化等特征所構造的公共生活理性原則是現代組織的基本形態。一個多世紀以來，科層組織的發展經歷了多次科技革命的洗禮，如交通和通訊技術等一度改變了科層制的運轉方式，但并沒有侵蝕到科層制的根基，反倒增加和豐富了科層制的功能結構。這一“內卷”現象無疑體現了科層組織的強大生命力。20世紀90年代的網絡技術也曾被寄予改造科層制的厚望，但“扁平化”“流程再造”“公文管理”等都沒有被替代。算法是否能夠延伸到公共部門已經不是關鍵，重點是會給公共組織帶來怎樣的重構機會。更進一步說，為了尋找到更優的組織體系，算法是顛覆科層制組織的技術動力嗎？ 這是數字政府建設對組織變革的期待，期待算法場景能夠提供支持方案。

圖12表示圓柱域約束下aF和bF的協調關系。圖12中，左側點集表示aF的變動，aF={aF0,aF1,aF2,aF3,,aFi,,aFu}，u=∞；右側點集表示bF的變動，bF={bF0,bF1,bF2,,bFj,,bFw}，w=∞。aF和bF的協調關系可表示為aF×bF={〈aFi,bFj〉|aFi∈aF,bFj∈bF}。

從制度化的角度看，算法邏輯制造了技術權力約束的新場景。

為了形成新的技術秩序，法學家追求針對算法風險的管控，期待法治能夠成為技術理性建構公共秩序的特別工具。在私人部門的算法應用邏輯下，合理的監督、激勵或控制等功能都是為了實現資源配置的最優化，因此制度化的算法治理首先要實現對算法權力的規制。在這個意義上，行政管理的算法邏輯要服務于政府治理的兩個目標，即公共利益的初始目標和人的價值實現的終極目標。因此，數字政府既要為公民提供免遭算法侵權的制度保護，為人民在遭遇侵權時提供行政救濟，更要為“預防”侵權發生提供底線保障。為此，國外有學者預測，在算法日益進入公共生活之際，需要呼喚基于“正確性、公平性或對規則的忠實性的算法問責”(accountable algorithms)。

J.A.Kroll, “Accountable Algorithms,” , vol.165,no.3, 2016,pp.633～705.

就構建治理共同體而言，算法問責同樣適用于未來的數字政府建設。

作為一種生產性要素，算法如果不能超越甚或擺脫傳統的政府治理路徑依賴，那么便失去了數字政府建設的應用價值。數字技術在私人部門應用中所反映出來的治理訴求無法一一都復制到公共部門，但算法開啟了政府治理和公共生活的互動新模式，所創設的規則體系為新技術在行政管理的應用場景提供了多樣化的選擇。其中，虛擬共同體場景的建構更具意義，它從理念層面重塑了自我、政治和法律思維，

為行政管理制造了雙向的秩序建構通道，形成了對國家、社會、組織以及自我的賦能。

當然，在治理體系與治理能力現代化語境下，算法邏輯還需要回答公共部門治理能力建設的相關問題，這也是數字政府建設的愿景。

其次，賦能治理規則制定，建構“新”中心。在數字技術應用的權力場景下，算法賦能規則制定突出體現在行政決策系統的規則制定上面。一旦技術生成的規則影響了決策的正當性，越是數字化的決策越是會加快形成“新”的中心。下面以算法場景的反例來映射規則制定的機制：算法歧視的源頭是開發人員的價值偏見，而建立在這種偏差基礎之上的所有決策卻滿載著歧視的“代碼”，由此形成的利益分配無疑會帶來政策不公的惡果。英國達勒姆市開發的智能警察系統旨在對風險做出評估，但是該系統模型的算法依據是以郵政編碼作為預測因子，因存在種族歧視傾向而備受質疑。人們擔心，假設這套風險評估工具被廣泛應用，有可能形成歧視特定種族的新中心。

在數字政府的權力格局下，從規則制定來尋找再中心化的答案，技術賦能被寄予了更高的期待，如果出現了現有規則體系被改寫、被替代的現象，則預示著再中心化的權力格局已經基本成型。

三、數字賦能的基本框架：算法場景的邏輯演繹

一定意義上說，技術賦能是人工選擇的結果，旨在通過技術嵌入的方式實現對人、對組織的賦能。在經驗上，英國的電子政務的確在政府部門產生了電子賦能的治理效應，提供了更為高效的一站式服務質量，但一些程序性流程仍然需要在線下完成。

V.Weerakkody, G.Dhillon, “Moving from E-Government to T-Government: A Study of Process Reengineering Challenges in a UK Local Authority Context,” , vol.4,no.4,2008,pp.1～16.

在中國，類似的情況比比皆是，甚至出現了線上和線下同時并存的窘境，技術應用在實踐上的效能改進并不是一帆風順的。有研究發現，技術對人的賦能也大體相同，唯有同社會生活相聯系時才會出現積極的賦能結果。

W.J.Orlikowski, “Knowing in Practice: Enacting a Collective Capability in Distributed Organizing,” , vol.13,no.3, 2002,pp.249～273.

由此推斷，數字政府建設需要一個基于算法場景的賦能框架，否則不排除發生技術應用疏離甚至南轅北轍的不確定性。

最后，以持續、交互學習來營造算法場景，“預判”政府職能變遷。這是技術賦能的高級層次，通過算法場景模擬發展趨勢。比如，面對數字化浪潮帶來的治理不確定性和功能盲區，

如何強化政府的監管職能？私人部門的算法場景應用弊端已經引起人們的警覺，因此加強政府規制職能的呼聲開始增多。

如果算法邏輯的“不可監督”難局也出現在數字政府建設與運轉之中，治理主體的學習能力勢必要超越機器學習，否則難以借助算法算力來實現糾偏，數字政府監管職能也難以得到強化的機會。

1.學習場景：政府職能的算法應用

從手術病理結果來看,154個乳腺病灶中,良性病灶有90個,惡性病變有64個。良性病灶中,炎癥病灶5個,纖維瘤50個,導管內乳頭狀瘤8個,纖維囊性乳腺病22個,粘液腺瘤5個。惡性病變中,原位癌2個,導管內癌6個,透明細胞癌2個,浸潤性小葉癌8個,浸潤性導管癌46個。

云計算、人工智能、區塊鏈等技術賦能對于優化政府職能的作用方式和效果不一，但也存在一致性，其中以機器學習的算法場景最為突出。強大的算法與學習一旦形成合力，將為數字政府建設開拓出更廣、更深的領域，因而對數字化時代的政府職能定位、運行和發展趨勢產生強大影響。比如，建立在自我學習基礎之上的強化學習(reinforcement learning)和深度學習(deep learning)兩種方式都不排斥政府職能安排時可能出現的“犯錯”，反倒可以借助算法的“糾錯”機制突出政府與行政環境之間的互動，在不斷的職能調整中得到優化結果。過去，中國的政府職能調整多年來之所以游離于“強其所應強、弱其所應弱”“抓大放小”“頭痛醫頭、腳痛醫腳”等悖論之間，是因為沒有精準靶向哪些是核心職能?；谒惴ǖ膱鼍霸佻F有望打破這種顧此失彼的窘境，助推政府職能優化進程。在數字政府建設方面，算法學習的場景性有助于解決如下三大基本問題：

首先，確立“哪些”是政府核心職能。這是算法治理主體的學習與機器學習的理想結果，表面上涉及算法場景下的政府職能結構，但本質上是算法技術扮演了“誰”來決定這一根本性問題。有些核心職能的確定哪怕不是現實所需，卻可能是未來之備。為此，機器學習能夠為算法場景呈現出政府職能結構及排序，從而為政府決策提供數字化輔助性支持?！吨泄仓醒腙P于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》把“生態環境保護”同經濟調節、市場監管、社會管理、公共服務并列為政府核心職能。這一戰略安排豐富了政府職能結構，無疑會對未來數字政府建設產生制度性影響，因而算法場景要為五大核心職能在結構序列、強度、權重分配等方面提供支撐。理論上，基于算法的技術賦能具備這種條件，特別是建立在人工智能基礎上的機器學習算法，其自我生產能力對政府職能調整的作用超乎想象。當然，對于人(行政管理個體)的賦能也遵循同樣的邏輯，一旦數字政府運轉中出現了剝離人的主體性現象，即意味著政府職能體系出現了偏差，算法場景就需要做出應用性的備選方案。否則，“對于現代人而言，一旦他們有辦法就是反抗大數據”。

取少量梯度稀釋藻液接種于BG11固體培養基中劃線培養，待平板中長出不同形態單菌落后將其分別接種于新的固體平板中培養，直至平板中長出單一穩定的菌落，后挑取單菌落接種于液體培養基中培養用于后續實驗。

其次， “如何”行使政府職能，在學習中校正出現的偏差。這是算法應用及其展開層面的場景議題，關注技術賦能是否能夠逃離固有的約束機制，理想狀態是實現職能迭代。任何事物在發展過程中都可能出現固化的惰性，如果外部改造也無法克服這種現象，則會形成“內卷”。政府職能也不例外。理論上，算法和算力能夠為政府職能運轉提供數字化預警場景，以避免出現有利于小部分群體而有損大眾的極端結果。比較而言，技術賦能要解決的重大問題是要避免諸如“信息繭房”“數字鴻溝”“算法歧視”等技術弊端而導致的政府職能偏差，確保數字政府運轉順暢。

任何模型的建構都是為了靈活廣泛地運用。因此教師可以引導學生從深度和廣度上靈活運用幾何直觀方法，進行深層次和多維度的類比溝通，提升學生解決問題的能力。

2.網絡關系場景：組織協同的算法應用

從管理學的角度看，技術賦能的目標之一是驅動組織變革，如改造固有的科層制結構和組織網絡關系。

H.H?kansson, J.Johanson, “The Network as a Governance Structure: Interfirm Cooperation beyond Markets and Hierarchies,” in Gernot Grabher,ed., : , London: Routledge, 1993, pp.35～51.

在數字時代，數據赤字、網絡沖突與網絡犯罪，以及“用戶”隱私保護等，對傳統行政組織網絡協同治理提出了新挑戰。國內有學者以大數據的技術賦能研究發現，算法在驅動政府組織變革的同時，還有效提升了職能拓展、技術支撐和應用創新等三個方面的治理能力。

那么，技術賦能如何解決政府間合作的難局呢？

轉接盒作為電壓補償器與信號采集系統之間的接口板，放置于測試間，具有信號輸入/輸出轉接接口的功能，通過長電纜將電源電壓回讀信號VCC以及VBB送至采集系統輸入端口，同時將電源輸出反饋至電源監測端口。

其次，提供圖譜導航場景，展示協同參與方的組織間關系，并提供可選擇的行動路線方案。人工智能、區塊鏈等新興信息技術能夠顛覆現實世界的治理邏輯，因而清晰的導航場景提供了組織網絡互動的指南，為不同部門間的協同治理提供了“破窗”機會。在算法場景下，傳統科層制組織向數字社會妥協，協同其他組織開展聯合行動。以回應數字時代為特征的虛擬空間治理也是如此，因為單一政府組織在面對新領域和新挑戰時往往束手無策，協同合作是必然選項。

首先，組織間關系的動態變化場景。算法驅動既要呈現出行政系統的內部組織結構，又要整體地展示各組織間網絡關系及協同行動軌跡，為各方建立起對數字治理績效的期待、認知與判斷。算法驅動的政府間的組織協同動態場景在現實和虛擬雙重空間都有體現，如建立在不同數字平臺上的算法，可以有效賦能各個協同參與方來解決物聯物通、業務拓展和治理升級中出現的各種問題。需要指出的是，一個政府部門做出的協同姿態必然會為其他政府部門協同參與提供可借鑒的場景，這也可以借助動態場景變化得到驗證。

核密度估計中，帶寬h選取是否恰當對研究結果的影響重大.一般根據研究的目的與研究區域空間尺度的大小確定.若要探析區域整體分布特征則取值較大，深入探討局部特征則取值較小.

最后，營造組織網絡的自適應場景。其目標是加深協同參與方對治理目標的理解，鞏固新締結的組織網絡結構，為參與各方組織推薦資源、模擬與評估等。以政社間的組織協同為例，“政社”“社社”“社企”等構成了協同治理的組織網絡結構，算法為“自適應”場景提供技術保障。早在2004年的十六屆四中全會上，《中共中央關于加強黨的執政能力建設的決定》從戰略高度提出了加強“社會管理體制創新”的決策，首次提出要“建立健全黨委領導、政府負責、社會協同、公眾參與的社會管理格局”。這里，“社會協同”主體結構在官方文件中表述為“社會力量”，代表著國家治理的政策取向。盡管彼時的技術賦能并未觸及到人工智能、區塊鏈等領域，但頂層設計中的科技驅動已經引起了普遍重視。黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》再一次確認了社會治理的“四化”(社會化、法治化、智能化、專業化)目標，把智能化提升到國家戰略的高度加以強調，技術賦能可謂是未雨綢繆。按照算法驅動的場景邏輯推演，“社社協同”如果出現相互賦能的結果，那么不但會提升社會治理的有效性，還反過來會促進社會的成長。

比如，2013年中國首次就包括科技類在內的四大類社會組織實行直接登記制度，有效驅動了社會協同的新機制。據統計，截至2020年底，中國各類注冊社會組織數量達到89.4萬個，顯示出協同治理的巨大效力。

3.交互場景：政府過程中的算法應用

從過程論的角度看，政府主要由三個不同層次構成：一是物理層，其功能是為政府治理提供必要資源支撐，包括公共財政資源和社會資源。一旦物理層處于封閉狀態，則意味著社會資源動員的難局已經產生，該空間的技術賦能任務就是解決資源困局。二是橋接層，其功能是鏈接政府與社會。該空間的技術賦能目標是監控治理過程和收集相關信息，并經過數據分析后反饋給政府。三是回應層，其功能是對社會需求做出應答。該空間的技術賦能目標是為公眾提供及時、有效的公共服務。數字政府過程也存在如此三個層次，算法所營造的各種交互場景為技術賦能提供了可挖潛的空間。

對于地下水中氨氮的去除，國外用得最多的是臭氧氧化和生物活性炭技術，前者利用臭氧的強氧化性，而后者主要利用生物活性炭的生物降解功能。國內去除地下水中氨氮以吸附為主，一是利用沸石的強吸附和離子交換能力［1-2］，沸石成本低廉有較大應用價值；二是利用火山巖活化分子篩的強吸附性，同時以生物接觸氧化為代表的生物處理法在實際應用中較為廣泛，如深圳東深供水工程、寧波梅林水廠、上海市惠南水廠、蚌埠第二水廠等，氨氮去除率為66.6%～90%，但該工藝受諸多因素影響，特別是水溫對氨氮的去除影響較大，此法適合于氨氮含量較高原水處理［3-4］。

首先，資源發現與動員過程。資源指為治理提供支撐的要素總和，數字政府將治理推向了深水區，數字化的秩序系統對于資源的需求更大、更加全面。在交互場景下，技術賦能的目標是將這些起到支撐作用的微小單元加總并利用起來，以有效降低治理成本。

理論上，算法自身就是資源配置的路徑，如大數據對資源的精準發現和動員、云計算和虛擬體驗為資源開發激活了技術驅動力等，技術賦能的重點集中在資源網絡拓撲、協調資源動員策略，以及改善資源配置和資源結構等方面。

其次，共識達成過程。共識是治理實施的前提和基礎，交互場景尤其需要共識。必須承認，數字化加劇分歧的同時，也為共識的形成提供了另一種可能的路徑。如果說數字化時代的個體意見如何表達是難題，那么更為困難的工作則是如何將這些個體意見進行加總并集聚起來，如何對“高度共識”做出科學判斷。算法憑借其技術優勢，能夠對不同個體的偏好、意愿與傾向表達加以計算，并將這些意見歸并為特定數值，從而形成若干備選方案。因此，交互場景的算法功能在支持者與反對者之間架設了溝通的橋梁，促進了共識的形成。比如，人工智能算法能夠將執行過程中的民意進行收集并在數據上做出標注，既可以將交互結果和原則進行程序固定，又可以將這些結果反饋給決策者。盡管所有的共識只是相對的，但交互場景與共識程度的相關性越高，則執行阻力越小，算法輔助的關鍵作用是在決策與執行之間營造連接和融合的場景。

無疑，數字賦能2.0是數字技術在數字政府建設中深度應用的產物，經歷了對效率導向的反思與技術疊加賦能的發展過程。對此，學術界圍繞對人(個體)的賦能和政府(組織)賦能兩個層面來探討數字賦能的意義、議題領域與實現路徑等基本問題。必須承認，雖然既有研究對數字政府建設有所關注，但對數字時代的算法技術稟賦及其在公共行政中的應用場景機理的討論并不充分。基于人工智能、區塊鏈和大數據等數字技術應用及其賦能，能夠為數字政府建設帶來怎樣的結果？是否同數字政府建設的賦能期待實現吻合？數字化的算法邏輯及其場景應用同公共行政的框架如何匹配？對于這些問題的回答有助于從宏觀層面把握數字政府建設的重點和方向，加深對數字技術應用與未來公共行政走向的理解。本文構建的數字技術賦能框架有兩大特征：一是數字技術賦能不是技術治理的濫觴，而是有所框約、有所側重的；二是算法賦能的技術機理是通過場景機制實現的，無論是針對個體還是針對政府組織的技術賦能都還沒有僭越這個框架。盡管這些現象散見于各地方興未艾的數字政府建設實踐，然而這個建立在算法場景基礎之上的技術賦能框架是理解數字化政府建設的視角，也是未來數字政府建設需要強化的應用領域。

4.權力場景：去中心化與再中心化的二重性邏輯

技術政治論認為，技術嵌入會改變治理的權力結構與權力關系。比如，有學者通過對人工智能的技術溯源研究發現，它“本質上既是一種權力，也是一種資本，更是一種分配機制?！?/p>

而作為權力配置的權威屬性，技術賦能必然帶來權力的下放，這是去中心化的過程，

而新的秩序形成則是一個再中心化的過程，算法同樣能夠為數字政府建設營造雙重空間。在經驗上，有研究針對英國和西班牙四個智慧城市建設的案例比較發現，在網絡化治理和技術應用中，四個智慧城市建設都出現了新的邊界和新的城市生活方式。根本原因是數字技術改變了權力運轉的線路和慣性(去中心化)，形成了城市公共生活的新中心(再中心化)。

I.Calzada, “The Techno-Politics of Data and Smart Devolution in City-Regions: Comparing Glasgow, Bristol, Barcelona, and Bilbao,” , vol.5, no.1,2017,p.18.

這些城市的經驗表明，在權力場景下，算法應用的技術賦能至少不是線性的，也可能不是單向的。

首先，去中心化，算法解構“舊”秩序。技術自身并無解構原中心的沖動，數字技術也是如此。算法已經在商業化的私人領域實現了解構，打破了固有的供需壁壘結構，對商業秩序形成了新沖擊甚至替代。比較而言，數字技術對傳統社會的中心格局具有更強的解構能力，這是由人工智能和區塊鏈等數字技術的去中心化稟賦所決定的。比較典型的是區塊鏈的技術賦能，以“公鏈”為特征的技術秩序不僅形成了新的公私邊界，而且在事實上產生了“多中心社會結構”。

“在當今數字化時代，政府與平臺都帶有技術規制路徑的取向，并不斷演繹、強化著技術權力化和權力技術化的治理邏輯。”

同理，數字政府的算法應用也必然會解構傳統科層制治理的中心格局。也就是說，數字技術應用不可避免地會帶來治理權力的下放，技術賦能的任務是在公共生活中對權力主體進行賦能，以有效改變既有的權力結構，從而實現數字治理的變革。

五是訓練組織不經常。網絡安全行業自出現伊始，就帶著鮮明的個性化、地下化印記。近年來更是發展迅猛，已然形成巨大產業規模。但是網絡安全培訓卻始終缺乏標準化、可復制的培養模式，特別是具備優秀組訓能力的師資力量更是一師難求。各級網絡民兵自組建以來，按民兵專業分隊有關要求落實了集中編組聯訓。但從訓練的組織情況看，共同訓練完成較好，專業訓練難以深入，基本停留在講授安全知識、觀看教學錄像、理論交流發言的老套路，沒有打通從理論到實踐的路徑，缺少模擬實戰化網絡環境的技戰術攻防訓練，專業技術能力主要依靠個人在工作崗位上的自學自訓，民兵網軍的專業訓練還沒有真正落地。

四、秉持公共性：算法場景下的賦能實現

算法的應用場景具有雙重性，理性的技術賦能態度也應該一分為二：算法場景既不可能“使政治與治理問題逐漸消失”，

也不可能假裝對治理沒有幫助。從數字政府建設的角度看，技術賦能面臨的最大困境在于如何秉持公共性的底線原則，這需要從算法營造的公共行政場景中尋找答案。

1.場景利用：主動擁抱技術

還可以從設計階段來合理控制建筑結構設計對造價成本的影響。設計階段需要充分關注建筑物的空間高度、使用功能以及內部平面設計等方面，通過對這些方面的科學合理設計可以促進結構設計工作的有效開展。例如，在高層建筑中，隨著建筑層數的增多，水平荷載也成為建筑結構設計的控制因素。

數字政府建設中的算法應用有兩大原則：一是技術應用“度”的把握，即社會在多大程度上能夠接受之；二是技術賦能中的政府角色。迄今為止，沒有哪一種賦能可以給出確切的比例來為技術應用做出切割，機械或靜止地對算法做出判斷固然是一種極端，然而盲目崇拜算法應用則是另一個極端。這兩種極端都背離了算法的應用屬性，算法場景利用的積極策略是主動擁抱技術。

當前，小范圍的數字政府建設已經在公共服務精準遞送、平臺協同、政府規制等領域引入算法，并賦能組織創新和管理。比如，借用大數據的“無邊界發展”平臺在匯集各種相關數據的同時，還可以借用超強計算功能對公眾“消費者”反饋的數據進行算法綜合，技術賦能效應已經得到驗證。在人工智能賦能公共部門的組織改革案例也有進一步的驗證。比如，“個性化定制”在傳統政府管理領域存在局限性，甚至被歸類為“不屬于政府權責范圍”，但是算法場景則可以在“政企協同”“政社協同”“社社協同”的框架下，不同管理部門借由數字平臺來提供差別化的解決方案，以滿足個性化需求。可以想見的是，隨著技術賦能的提升，算法將會創設更多的應用場景并被應用到數字化治理實踐之中。

2.場景改造：建設性的策略選擇

本質上，算法只是一種技術，學術界歷來對技術的雙刃劍持謹慎態度。對于數字政府建設而言，基于算法應用的技術賦能需要回歸公共行政的價值原點，而不是任由數字化濫觴。數字不公正、破壞信任、知識產權侵犯、個體權利湮沒等，由數字技術起，也應由數字技術而終。算法場景改造是一個建設性的方案，也是數字政府建設的針對性方案。

首先，改造解構性算法場景，整合各種建構性算法場景。像私人部門一樣，算法在行政管理中的應用也是源于人類決策的先天缺憾。算法邏輯復雜化衍生了場景復雜化，只要有強大的算力“入股”，場景識別與技術賦能就可避免有限理性的約束。對于尚處于起步階段的數字政府建設來說，策略性的處理方式是將“建構性”場景處于優先級序列位置。相對于“解構性”場景的破壞性，數字化政府建設更需要穩定的技術賦能支撐。以算法學習場景改造為例，一旦數字政府治理中疊加了分類、關聯、過濾和智能化等自我學習功能，則多重建構場景就會增強自動化決策方案的科學性、可行性。

其次，尋找個體自我賦能的實現路徑，目標是改造行為、轉化為人的自覺行動。算法創設的治理場景是人主導的結果，而不是相反。在應然的角度，數字政府建設能夠改變傳統治理方式方法，那些憑借經驗規律、知識生產與理性邏輯的傳統治理路徑將被算法邏輯所替代。這意味著數字技術賦能將改變人們關于“因果關系”與“相關性”的認知，因此行政管理的個體行動邏輯也將隨之發生改變。技術賦能個體在技術治理的場景下從事公共生活，更為重要的任務是賦能個體有勇氣、有智慧、有能力改變自己在公共生活中的行動方式。

最后，利用技術治理的場景來“倒逼”制度變遷。在決策者聲譽、問責制，以及公眾參與機制等方面，數字政府的技術賦能基本處于“裸奔”狀態，很多領域都需要制度補缺，否則算法的技術規則將替代政府治理的公共性規則體系。為此，未來的數字政府建設不能滿足于績效水平的改善而忽視技術對“公共性”的侵犯。比如，關于公共服務需求，算法的規則是無限制地把“現在”信息鏈接到“過去”，并數據化地對接“未來”，這些多重場景的算法規則難免會顛覆公共規則。因此，在大量政府規制空白地帶和新開辟的公共領域中，這種技術“倒逼”制度供給的需求更為迫切。

一般來說，我國各級政府的新型農村合作醫療管理委員會有以下成員組成：主任（各級政府領導）、成員（衛生、財政、農業、民政、發改、審計、食品藥品監管、中醫藥、扶貧等部門的負責同志）。村級成立農村合作醫療管理小組：組長（村民委員會主任）、成員（村委會主任和農民代表）。按照縣級新型農村合作醫療經辦機構的職責，一般設置以下崗位：審核與監督、財務管理、信息管理、文秘綜合。經辦機構的人數按照工作需要以及精簡高效的原則由縣級人民政府編制部門下編，不得長期使用兼職人員。

3.場景轉換：規避技術應用的不確定性

算法應用一定程度上會模糊公共性的邊界，特別是那些新領域的公私邊界尚待再界定。與此同時，一些“再中心化”領域也會充斥著技術治理的不確定性，很多生態邊界遵循的技術原則不乏非公共性的成分，因此需要在治理場景轉換中實現對技術應用的調適與校準，以有效規避數字政府建設的不確定性。

首先，在私人領域、公共領域和交叉領域之間做出轉換。在法學界，對于算法應用的關注點多集中于私法領域。比如，在政府決策輔助系統的技術性信息方面，學者們主張算法涉及的代碼、數據等技術須向公眾公開，目的是規范公權力決策的正當性、程序性與權威性。在數字化場景下，僅有私法保障是不夠的，“算法安全意味著三個維度的內涵，既要保證算法免受攻擊保障其可靠運用，也需要在國際競爭中發展出更為高效和智能的算法，還要求將算法的治理權力控制在國家權力的支配之下”。

為此，轉換算法場景需要面向數字治理實踐，形成一套基于算法治理的融法律法規、自治規則和道德規范于一體的規制體系，如此才能有效規避治理的不確定性。這已經在很多西方國家的疫情防控中得到反向驗證：關于公共場所的安全數據應用，很多西方國家出現了規則間相互抵牾的問題，因此長時間都難以遏制疫情大流行，根本上是由于這些國家模糊了私人領域與公共領域的邊界，即便是一些“公”“私”交叉領域，公共安全數據也無法有效地應用于疫情治理。

其次，在個體與公共組織間實現場景轉換。換句話說，數字政府建設需要利用場景呈現技術來喚醒算法系統的使用者和所有者，在最大化利用數字技術的同時，有效規避算法風險。算法應用不能出現數據主體“缺席現場”的情況，如果公私邊界是模糊的，技術賦能的任務將更加復雜而艱巨。歐盟和美國在算法應用的思路、框架、路徑等方面大體相同，但在算法壟斷、問責設計與監管方式上卻體現出差異性的特征，根本原因在于政府作用的認知與定位不同使然。這為中國的數字政府建設提供了借鑒，堅持“以人民為中心”的治理理念需要對個體賦能提供權利保障。比如，從權力場景向權利場景的轉換，迫切需要結合數字時代的治理特征，尋找針對個體權利救濟的路徑。在經驗層面，至少在算法侵權還難以辨識的情況下，區分個體與組織的不同算法場景有助于從制度化的高度確立解決問題的優先項。

最后，在激勵與規制場景間實現轉換。政府的數字化程度與政府應用數字技術的能力須有效匹配。前者體現的是數字技術嵌入政府的程度，是政府運轉中的數字技術應用狀況；而后者則指向政府利用數字技術的治理能力，如公共部門的內部組織運轉、政府職能轉變、管理層級與流程優化等方面應用算法工具和算法規則的能力水平。二者的匹配是因為算法場景存在差異性，從規制的層面看，數字政府面臨技術轉軌的壓力，需要利用算法來厘清公共權力的邊界、界定政府職能、重塑政府主導的數據開放規制機制；而從激勵的層面看，如何在數據流動與數字權利上實現突破，如何在算法場景中選擇可及性更高的公共服務方案，將關乎政府治理的績效水平?？傊?，技術賦能下的數字政府建設是一個全新命題，算法提供的場景也是全新的，技術賦能既決定著算法應用的未來，也決定著數字政府的未來。

五、總結

算法邏輯已經在私人(市場)領域顛覆了傳統治理的方式方法，盡管在公共領域的算法場景尚未形成穩定的生態，但也顯示出有別于傳統治理的新動向。一旦算法與算力融合，技術賦能的效果將發生根本變化。當下，隨著數字政府建設的不斷推進，技術賦能被寄予更高期望，期待算法的一系列解題指令能夠提供系統性解決方案。概而言之，在算法場景下，技術賦能改變著行政管理的傳統，也注定會在數字時代改變人們的公共生活方式和行動邏輯。

作為建立在數據之上的解決方案，算法背后的技術治理糾纏著公共性的靶向問題。迄今為止，人類歷史上的所有技術應用都存在技術異化的風險，數字技術在政府治理領域的應用也不排除這種可能性。從可欲性的角度看，技術賦能對數字政府建設將發揮重要作用：政府職能轉變、發展路徑、協同治理與再中心化等，無不需要匹配算法與算力所形成的治理場景。在數字時代，行政管理主體的差異性、公共事務的復雜性、公共訴求的共識性等，為算法應用的技術賦能開辟了廣闊的想象空間。

必須承認，在建構數字秩序的諸多實然方案中，算法的貢獻還非常有限。根本原因是很多地方政府仍然在謹慎、漸進地探索，更多的算法應用場景還處于“實驗室階段”。隨著自動學習等智能算法被引入數字政府建設進程，行政秩序的平衡機制必將迎來新的變革。在這個意義上，數字政府的算法應用并非是簡單的技術替代，而是實現政府治理的工具選項，即為國家治理服務、為政府改革服務。因此，國家、政府、公共組織與技術治理的糾纏不僅體現在數字新規則的問世，更為重要的是對數字政府的價值關懷。在可見的未來，算法應用的核心任務是通過技術賦能來實現“以人民為中心”的治理目標。