人工智能的機器學習助力數字法治政府建設的機理、挑戰與路徑

孫全勝

(上海大學 馬克思主義時代化研究中心, 上海 200444)

隨著人工智能時代的到來,數字化成了法治政府建設的重要手段。數字法治政府是利用信息技術和網絡平臺等工具,構建智能化、數字化、網絡化的治理環境,提高法治效能和公眾滿意度的一種新型治理形態。人工智能的數據處理技術可以實現政務自動化,從而提高政府效率和公共服務質量。當前,人工智能的機器學習助力數字法治政府建設已取得了一定的成果,但仍面臨著一些挑戰,如數據處理的難題、智能決策的風險以及公眾參與的需求等。

一、人工智能的機器學習及在數字法治政府建設中的應用

數字法治政府是一種借助信息技術手段提升治理水平的新型治理模式。機器學習作為人工智能的重要組成部分,具備了從數據中自動學習并逐步改善性能的能力,可以為數字法治政府建設提供強有力的支持。

(一)人工智能的機器學習

人工智能的發展離不開機器學習的助力。同時,人工智能的發展也對機器學習提出了更高的要求,推動機器學習的創新和發展。機器學習可以通過處理政務數據、實現法治智能決策和提供公眾服務等方式,助力數字法治政府建設。

1.人工智能及其機器學習

人工智能是指通過計算機科學和數學方法,使計算機系統具有像人一樣進行推理、學習、決策和解決問題的能力。人工智能系統模擬了人類智能,能通過分析大量的數據和使用復雜的算法,從中獲取知識并作出相應的決策或行動。人工智能早已超越了人們對機器模擬人類智能的簡單理解。傳統的人工智能主要關注推理和問題解決等方面,而如今的人工智能已經擴展到了機器學習、深度學習和自然語言處理等領域。“具有去中心化特性的人工智能技術的運用,正無聲地改變著現有社會結構。”[1]人工智能在圖像和語音識別、自動駕駛、醫療診斷、智能語音助手等方面的應用也已經取得了很大成果。近年來,隨著計算機技術、數據處理能力和大規模存儲設備,以及云計算、大數據和人工智能算法的飛速發展,人工智能技術蓬勃發展。

機器學習是人工智能領域中的一項重要技術,其可從不同角度進行解釋。從一般意義上講,機器學習是指計算機系統通過從數據中學習并自動提取出規律和模式,從而使計算機系統具備改善自身性能和執行任務的能力。機器學習的本質是從樣本數據中自動學習函數關系,這意味著計算機系統能夠根據給定的數據樣本,通過訓練算法,從中生成一個函數模型,以便能夠對未知數據進行分類、預測和決策。“人工智能時代的到來促進了政府治理方式的變革,助推監督方式向智能化方向發展。”[2]機器學習的目標是通過學習函數關系,建立一個可以泛化到未知數據的模型,從而實現對未知數據的識別和解讀。 機器學習的方法包括監督學習、無監督學習和強化學習等。在監督學習中,訓練數據集既包括輸入樣本又包括輸出標簽,通過建立輸入和輸出的關系模型,以實現對未知樣本的預測和分類。“機器學習算法,包括強化學習、監督式學習中的邏輯回歸算法、樸素貝葉斯算法、線性回歸算法、支持向量機的應用。”[3]在無監督學習中,訓練數據集只包含輸入樣本,沒有標簽信息,通過分析樣本之間的相似性和關系,來發現隱藏在數據中的模式和結構,以實現數據的聚類和分類。在強化學習中,計算機系統通過與環境進行交互,以一系列行為來最大化某種獎勵信號,從而學習到最佳策略,以實現在給定環境下的最優決策。

機器學習在各領域都有廣泛的應用。在圖像識別領域,機器學習能夠通過學習樣本數據的特征和模式,對圖像進行分類和識別。在自然語言處理領域,機器學習能夠通過學習語言的語法和語義規則,實現對文本的理解和處理。“隨著數據處理技術的更新以及計算機軟硬件的發展,機器學習技術在科研領域已經得到了廣泛的應用。”[4]在金融領域,機器學習能夠通過學習金融市場的歷史數據,實現對股票價格和交易趨勢的預測。隨著計算機計算能力和存儲能力的提升,以及大數據的普及和云計算平臺的興起,機器學習在實際應用中的效果也得到了顯著提升。

2.機器學習在人工智能中起著重要的作用

機器學習是實現人工智能的一個基石,也是其他人工智能領域的基礎。首先,機器學習為人工智能提供了強大的學習能力。傳統的人工智能系統通常由程序員編寫的規則和規則之間的邏輯關系構成,這種方法在面對復雜、不確定或大量數據的情況下顯得力不從心,而機器學習允許系統從數據中自動學習,并根據學習到的知識進行決策和應對各種情況。“在人工智能領域,機器學習算法無疑是核心組成部分,其本質上是統計學的應用。”[5]機器學習推動了人工智能的自主學習能力的發展。自主學習是指系統通過與環境的交互,從中獲取知識和經驗,并逐漸提高自己的性能。機器學習使得人工智能系統能夠通過訓練和反饋不斷改進自身的表現。通過不斷迭代和優化神經網絡的權重和參數,人工智能系統能夠提高自己的準確性。這種自主學習的能力使得人工智能系統能夠在不斷變化的環境中持續進步。

其次,機器學習可以通過對大量的數據進行學習和訓練,從而提升人工智能的性能和準確度。在實際應用中,機器學習可以通過對大量真實數據的分析和學習,探索出隱藏在數據背后的規律和特征。例如,在人工智能的語音識別領域,機器學習可以通過對大量語音數據的訓練,學習到人們的語音特征和語言模式,從而實現對語音的識別和理解。機器學習可以通過數據驅動的方式,不斷優化和改進算法和模型,使得人工智能系統能夠更好地適應不同的場景和任務需求。“人工智能技術在社會各個領域普及,使得人類的生產和生活更加便利,對社會快速穩定發展起到一定的促進作用。”[6]通過機器學習的算法和模型,人工智能可以從數據中自動地發現模式和關聯,不僅可以解決一些復雜的問題,還可以為人們提供更加智能化的服務。由于人工智能應用的廣泛和復雜性,對機器學習算法和方法提出了更高的要求,深度學習和增強學習等具有更強的表達能力和學習能力,可以在更復雜的任務中得到應用。

最后,機器學習還為人工智能的創新和發展提供了廣闊的空間。機器學習的快速發展和不斷突破使得人工智能技術能夠不斷創新和演進。通過不斷探索新的機器學習算法和模型,人工智能系統可以處理更復雜、更龐大的數據集,并能夠處理更復雜的任務。機器學習的發展也促進了人工智能與其他領域的交叉和融合,使人工智能系統的個性化和自適應能力得到發展。“作為人工智能的重要分支及研究的中心問題,機器學習的發展對人工智能領域的推動作用自然不言而喻。”[7]傳統的人工智能系統通常是通用的,對不同用戶和需求的差異沒有考慮,而機器學習可以根據不同用戶的喜好和需求,個性化地為其提供服務。這種個性化的能力使得人工智能系統能夠更好地滿足用戶的需求,并提供更好的用戶體驗。

(二)數字法治政府建設的含義和意義

數字法治政府是基于信息技術和網絡平臺等工具的現代治理形態,它利用數字技術和網絡通信,對治理環境進行智能化優化,進而提高治理效能和公眾滿意度。在數字化時代,立法、行政和司法等領域面臨著大量的數據處理任務、決策制定和公眾服務需求,傳統治理手段已經無法滿足這些需求,需要引入人工智能的機器學習來助力數字法治政府建設。

1.數字法治政府建設的含義

在數字化時代,社會發展和科技進步催生了大量的數據和信息,對傳統的法治模式提出了新挑戰。數字法治政府將法治原則與信息技術有機結合,以數據為支撐,通過科技手段強化治理的效果。數字法治政府可以從兩個方面來解釋。第一,數字法治政府可以使用數字化技術進行管理,并通過信息技術的手段加強治理。數字法治政府通過信息化和智能化的手段,提高了治理的效率和公正性,實現了更精準、高效的社會治理。“數字政府是綜合運用互聯網、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等現代信息技術,為促進經濟社會運行全面數字化而建立的一種新型政府形態。”[8]第二,數字法治政府也可以理解為以數據為基礎和手段的治理模式,即通過對大數據的收集、分析和挖掘,以及人工智能的機器學習的應用,實現對治理領域的全面感知和智能化決策。

在數字法治政府中,智能化治理是重要目標。智能化是指利用人工智能的機器學習等手段,使法治的執行和決策更加智能和高效。智能化治理的目標是通過數字技術的應用來提高政府治理的效率和公信力,建立起一套高效、透明、便捷的治理機制。數字化和智能化技術的應用可以為政府提供更為精確和及時的數據支持,幫助政府更好地了解社會狀況和民意,優化政策決策,實現對違法行為的預測、預防和處理。“隨著數字化改革的推進,數字賦能政府立法及規范性文件制定、數字賦能行政決策法治化水平提高。”[9]同時,借助機器學習的手段,可以高效地處理和回應公眾的需求,提供更便捷和高效的公共服務。

2.數字法治政府建設的意義

數字法治政府建設的意義在于保障和維護公共利益。數字法治政府能通過技術手段有效地管理和監控公共領域中的各種活動,以維護社會秩序、保護公共利益,促進經濟和社會的穩定發展。 首先,數字法治政府對于維護社會秩序具有重要意義。數字法治政府的目標是建立一個以數字技術為支撐的法治社會環境,以保障人民權益。在數字時代,信息技術迅猛發展,社會生活中涌現出大量的數字化行為和數據,數字法治政府的目標是將傳統法治與數字化要求相結合,以實現公平公正、法治高效的社會治理。互聯網與數字技術的迅猛發展使得信息流動更加便捷,但也帶來了各種風險和挑戰。“ChatGPT在積極賦能社會各領域發展過程中也隱含著數據安全風險,可能侵犯公民與企業合法權益、損害公共利益和國家安全。”[10]數字媒體的廣泛傳播和網絡犯罪的產生,使得傳統法律制度面臨很大的挑戰。數字法治政府可以提高法治的普及性,使更多的人能夠享受到公平公正的法治服務。

其次,數字法治政府對于保護公共利益至關重要。數字法治政府通過制定相關法律和政策,防止個人信息的濫用和信息泄露,促進健康、公平、有序的數字經濟發展。“用技術進步驅動治理實踐的發展是數字治理的基本目標、數字技術與治理理念的融合是數字治理的最高境界、提前謀劃‘數智治理’是當前數字治理的主要功課。”[11]數字法治政府的重要性在于能夠保護數字環境的公共利益,提供一個公正、安全、可信賴的數字交流空間,通過合理利用和管理數字技術,確保信息的公正傳播,避免信息不對稱和信息濫用,保護人民的知情權。通過建立有效的法律法規和監管機制,數字法治政府可以促使信息技術的合理運用,維護社會公平和正義,以保障公民的合法權益。

最后,數字法治政府對于經濟和社會的發展也能起到推動作用。數字法治政府通過制定相關法規和政策,提供了一個穩定、可靠、公平的法律環境,促進了數字經濟的健康發展。數字法治政府建設對于推進社會治理的現代化和法治的智能化具有重要意義。數字法治政府的目標是促進社會穩定和發展。隨著數字化時代的到來,社會矛盾和風險也呈現出新的特點和形勢。“人工智能技術的發展和應用革新了市場經濟運行模式、政府治理范式和行政執法方式,因此也對行政執法監督機制的主體、對象、方式、效果等造成深刻沖擊。”[12]數字法治政府的目標就是通過數字化技術的合理運用來化解和預防社會矛盾和風險。通過數字技術和人工智能的應用,可以實現對社會狀況的實時監測和預警,及時制定相應措施,促進社會穩定和可持續發展。數字法治政府的目標是建立一個系統完備、高效穩定的社會治理體系,實現社會的和諧。

二、人工智能的機器學習助力數字法治政府建設的機理

在數字法治政府建設中,機器學習被廣泛應用于數據分析、智能決策和公眾服務等方面。人工智能的機器學習可以提高政府的效率和準確性。

(一)助力智能化數據處理

在數字法治政府建設中,數據處理是一個重要環節,因為有效的數據處理可以為法治決策提供可靠的支持。數字化時代,各個領域都產生了大量數據,如人口普查數據、經濟數據、環境數據等。這些數據是數字法治的重要依托,通過對這些數據的整理、分析和應用,可以更好地理解社會運行的規律,為政府提供更科學的決策依據。“大數據時代下,技術變革正在成為推進國家治理體系和治理能力現代化的重要力量。”[13]而機器學習作為一種強大的數據處理工具,具有在海量數據中發現模式、提取特征、進行分類和預測等能力,被廣泛應用于數據處理的各環節。

首先,人工智能的機器學習可以自動識別和分類相關數據。在數字法治政府中,數據是治理的核心資源。在數字法治政府建設中,大量的數據需要被整理、分類和歸檔,以支持法律決策和法治建設。傳統的手工處理方式耗時費力,并且容易出現錯誤。“數字革命對于包括數字秩序能力、數字賦權能力與數字創新能力在內的國家數字能力建設提出了新的要求。”[14]而通過機器學習算法的應用,可以對數據進行自動化的識別和分類。采用智能數據處理系統可以極大地提高數據處理的效率和準確性。例如,在數字法院中,機器學習可以通過學習大量的案件資料,自動識別和分類不同類型的案件,從而為司法人員提供判決和決策的依據。這種自動化的數據分類和處理過程不僅可以提高工作效率,還可以減少人為錯誤的發生。人工智能的機器學習可以通過自動化算法對大規模數據進行分析和處理。例如,利用大數據分析技術,可以對社會民生領域的數據進行全面的搜集和整理,從而快速獲取相關信息。這種智能化的數據處理能夠提高政府決策的科學性和準確性,為數字法治政府建設提供強有力的支撐。

其次,人工智能的機器學習可以為數據處理提供智能化的分析和預測。在數字法治政府建設中,法律決策往往需要分析和預測大量的數據。傳統的統計方法對于復雜的數據關系和模式的挖掘存在一定的局限性,而機器學習在法治數據處理方面更加智能和高效,可以通過學習數據中的模式和規律,提供更為準確和可靠的分析。“21世紀以來,以大數據、人工智能為代表的新技術革命迅猛發展,人類進入數字時代,國家的實踐形態呈現出新現象、新特征,誕生于工業文明時代的現代國家理論面臨挑戰。”[15]例如,在刑事案件中,通過機器學習的方法可以分析案件中涉及的各種因素,如個人背景、案發地點、犯罪手段等,從而預測犯罪發生的可能性和犯罪嫌疑人的身份。這種智能化的數據分析和預測能力能夠提高司法決策的準確性和效率,同時也為法治建設提供了更科學的依據。智能化的數據處理還可以為政府的數據共享和交互提供更加方便的平臺,促進政府部門之間的協作與溝通,加強數字法治政府建設的整體效能。

最后,人工智能的機器學習可以在數據處理中發現隱藏的關聯和規律。在數字法治政府建設中,很多時候關鍵信息被隱藏在龐大的數據背后,傳統的分析方法無法發現其中的關聯和規律,而機器學習可以通過數據挖掘的方法,自動學習和發現隱藏在數據中的有用信息。例如,在網絡輿情監測中,通過機器學習的方法可以分析用戶在社交媒體中的言論和行為,從中挖掘出公眾對某個法律政策的態度和情緒變化。“人工智能在當代的迅速發展必然會影響到人類生活的各個方面。它將促進人的閑暇,協助人類更加條理化、無危險地去工作,提高社會生產效率,促進社會自我治理變得更加智能。”[16]這種針對隱藏信息的挖掘和分析能力,可以幫助決策者及時了解公眾的意見和訴求,從而制定更加符合社會需求的法律政策。在傳統的決策過程中,人工判斷的主觀性和偏見會對決策結果產生影響,而機器學習算法通過大數據的分析,能夠客觀地進行決策,減少人為因素的干擾。

(二)助力法治化智能決策

法治智能決策是指利用人工智能的機器學習算法來輔助判斷和決策,以提高法律領域的決策效果和效率。在數字法治政府建設中,機器學習在助力法治智能決策方面具有重要作用。

首先,機器學習的應用能夠提高政府的決策效率和質量。傳統政府的決策往往依賴于人的經驗和判斷,易受到主觀因素干擾。而機器學習通過對大量的數據進行學習和分析,從中發現規律和趨勢,提供客觀的決策依據。這使得政府能夠更準確地把握社會的動態變化和民眾的需求,從而在政策制定和執行方面作出更明智和高效的決策。機器學習的應用也能夠增強政府的治理能力。數字法治政府建設的目標之一是提供高效的公共服務,而機器學習可以大大提升公共服務的智能化水平。“數字法治政府建設的價值功能包括科學化的預測性治理。”[17]通過機器學習算法,可以對法治決策過程進行自動化和智能化的改進。機器學習可以通過學習大量的數據和模式來進行預測和決策,因此它具有良好的適應性和靈活性,可以應對各種復雜的法治場景。未來,機器學習還可以進一步改進算法和模型,實現更加智能和精準的法治智能決策。

其次,人工智能的機器學習還能夠通過對大數據的分析和挖掘,發現潛在的治理風險和問題。在數字時代,法律問題的復雜性和多樣性呈現出爆炸性增長,傳統的人工判斷已經無法勝任,而機器學習算法能夠通過對大數據的分析和挖掘,找出其中的模式和規律,發現潛在的法律風險和問題。例如,通過對金融領域的交易數據進行分析,機器學習可以發現潛在的違法交易行為,并提醒監管部門和決策者采取相應的措施。這種基于大數據和機器學習的法律風險預警系統,可以有效提升決策者對法律風險的識別和應對能力。“數智治理是以數據和算法為中樞,以平臺為載體,實現數字化和智慧化一體交融、萬物互聯、人機協同的新型治理形態。”[18]機器學習在法律風險預測方面的應用效果也很顯著。通過對歷史案例和法律文本的深度學習和模型構建,機器學習可以將法律風險的判斷準確度提高到一個新水平,對于企業和組織在市場競爭、投資決策和風險管理方面具有重要的意義。在法律服務中,決策往往是一項復雜而困難的任務,需要綜合考慮多種因素和數據。機器學習可以通過學習和分析大量的法律案例和相關數據,建立起高效、準確的決策模型,并通過自動推理和推斷技術,為法官和律師提供科學、客觀的決策支持。這將大大降低決策的主觀性和隨意性。

最后,機器學習還能夠提供個性化的決策建議。在數字法治政府建設中,政府需要進行各種各樣的決策,比如法律和法規的制定、資源的配置、案件的處理等。通過機器學習,可以根據大量的歷史數據和實時數據,進行數據分析和建模,從而為政府決策提供參考。“智能治理形態的出現,有助于社會治理需求的準確識別、治理議程的精準設定、治理成本的有效降低和治理能力的顯著提升。”[19]在傳統的決策過程中,決策者通常只能依賴經驗和專業知識來作出判斷和決策,而機器學習算法可以通過對個體數據的分析和挖掘,為政府提供個性化的決策建議。例如,在司法領域,機器學習可以根據被告的個人信息和案情,為法官提供量化的量刑建議。這種基于個體數據和機器學習的個性化決策建議系統,可以提高決策的公正性和準確性。隨著人工智能和大數據技術的不斷發展,機器學習在數字法治政府建設中的應用將會越來越多樣化和精細化。例如,在智能合同和知識產權保護方面,機器學習可以通過模型訓練和自動化決策的方式,提供更加高效和可靠的個性化服務。這種個性化服務不僅能夠提高公眾的滿意度,還能夠提高法治服務的精準度和效率。

(三)助力數字法治政府建設的公眾參與和監督

數字法治政府建設離不開公眾的參與和監督。助力公眾服務是人工智能的機器學習在數字法治政府建設中的一個重要方面。隨著數字化時代的到來,公眾對更高效、便捷、智能的法治服務的需求越來越迫切。機器學習作為人工智能的核心技術之一,具有快速處理大數據、自動學習和智能決策的能力,可以為政府公共服務帶來革命性變革。人工智能的機器學習方法可以對公民的需求和意見進行自動化和智能化的分析,從而為政府制定更加精準和有效的政策提供參考。

首先,人工智能的機器學習可為數字法治政府建設提供智能化數據處理,從而促進公眾參與。通過大數據分析和挖掘,政府可以深入了解公眾需求和意見,更好地制定政策。例如,政府可以利用機器學習算法對大規模社交媒體數據進行情感分析,了解公眾對政策的態度和看法。這樣,政府可以精準了解民意,提高政策的針對性和科學性。“我國政府數據開放可以借鑒澳大利亞的成功之處,綜合協調相關機構的職能,建立完善的開放數據政策法規體系,注重數據隱私與安全。”[20]政府也可以利用機器學習來分析民眾的需求和反饋,優化公共資源的配置,提供更為精準和個性化的公共服務。這能夠增強政府的公信力和民眾的滿意度。機器學習也可以輔助政府進行輿情監測,及時發現和解決社會熱點和突發事件。

其次,人工智能的機器學習還能助力數字法治政府建設的公眾監督。通過機器學習算法的支持,政府可以精準地分析和處理公眾舉報和監督信息,提高監督反饋的準確性和時效性。例如,政府可以利用自然語言處理技術,快速對大量涉及違法犯罪的信息進行篩選和分類,實現事先預警和快速響應。此外,機器學習還可以為政府提供定性和定量監督評估的工具,幫助政府發現和解決治理過程中存在的問題,并優化決策效果。公眾參與協同治理過程中存在信息不對稱、參與意愿不足等問題。政府需要通過合理的機制和手段吸引公眾參與,并確保公眾的參與能夠產生積極效果。

最后,人工智能的機器學習能夠助力相關法律的完善。目前我國法律對于機器學習的監管還不夠完善,相關法律法規也存在滯后于技術發展的問題,需要加強法律數據的采集和整理工作,提升數據的質量和數量,并完善數據共享和交換機制,促進數據的開放和分享。政府需要加強對機器學習在法治公眾服務中的監管,制定相關法律法規,明確機器學習的邊界和限制,并建立相關的監督和評估機制。政府需要加強對機器學習中涉及隱私和安全等問題的研究和管理,保護公眾的個人信息和權益。隨著技術的不斷發展和法治建設的不斷推進,人工智能的機器學習將為公眾提供更好的法律服務,為數字法治政府建設貢獻更大的力量。我們可以期待機器學習在公眾服務方面的應用更加廣泛,為公眾提供更加優質和高效的服務。

三、人工智能的機器學習助力數字法治政府建設的挑戰

人工智能的機器學習助力數字法治政府建設面臨著一些挑戰,包括數據安全和隱私保護、智能決策的可信度和公正性、公眾對機器學習的信任等問題。

(一)數據隱私與安全問題

隨著人工智能的快速發展和廣泛應用,大量的個人數據被采集、存儲和分析,民眾對于信息安全和隱私保護的要求也越來越高。然而,在數字法治政府建設中,信息安全和隱私保護往往面臨一些挑戰。

首先,隨著數字化技術的普及和發展,大量的個人信息被收集和存儲在政府的數據庫中。這些個人信息包括了居民的身份證號碼、電話號碼、住址以及財產信息等。這些信息的安全性至關重要,一旦泄露或被濫用,可能導致個人信息遭受侵犯和財產的損失。政府在使用這些信息時需要遵守相關的法律和法規,保護公民的隱私權益。機器學習的應用需要使用大量的數據進行模型的訓練和優化,就包括國民的個人信息和敏感數據。例如,一些大數據公司因為未經用戶同意就收集和利用用戶數據引發了廣泛的爭議,這直接涉及信息安全和隱私保護的問題。政府可以利用大數據和算法分析個人數據,但個人隱私的泄露和侵犯可能引發公眾的擔憂和不滿。在數字法治政府建設中,政府所擁有的權力,可能對個人隱私權利造成侵犯。因此,如何在數字法治政府建設中平衡個人隱私保護與公共利益之間的關系,成為一個亟待解決的問題。

其次,政府在數字法治政府建設中還需要處理涉密的機構信息和重要的政府數據。這些數據包括了國家安全、軍事戰略等方面的信息,如果泄露可能嚴重影響國家安全。因此,政府在數據的收集、存儲和處理過程中,必須加強數據的保密工作,確保這些機構信息和重要數據的安全性。政府治理中的信息安全和隱私保護問題不僅是國內的挑戰,也具有全球性特點。數字化時代,跨國數據流動更加頻繁和普遍,然而,不同國家和地區對于信息安全和隱私保護的法律法規和標準存在差異,這給跨國數據流動帶來了挑戰。如何在數字法治政府建設中實現跨國合作的信息安全和隱私保護,是一個需要探討的問題。政府可以通過提升數據質量和數據隱私保護的技術、制定相關政策和法規,以及加強人工智能算法的可解釋性和公平性等措施來解決。

最后,在數字法治政府建設中,數據的可信度和安全性是重要的問題。機器學習算法的運行需要大量的數據,包括個人信息、機構信息以及政府數據等。然而,這些數據的使用需要獲得相關部門和居民的授權,以避免數據濫用和隱私泄露現象的發生。因此,政府在使用這些數據時,必須建立合法的授權機制,以確保數據的合法性和安全性。“應當明確人工智能技術的定位和適用范圍,加強對當事人訴訟權利的保障,適度分離司法裁判工作與人工智能產業,調整法官考核評價機制。”[21]當前在個人信息保護方面存在的法律法規不完善、監管機制不健全和缺乏有效的技術手段等問題,使得信息安全面臨著巨大的挑戰。

(二)智能決策的不確定性和風險

數字法治政府還面臨著智能決策的風險。人工智能的機器學習在助力數字法治政府建設中,可以通過提供智能決策來提高政府決策的科學性。然而,智能決策過程中存在著不確定性和風險,因此需要采取一系列的措施來應對。

首先,機器學習的算法和模型需要根據歷史數據進行訓練,以便作出正確的決策和預測。然而,歷史數據往往受到人為因素和偏見的影響,可能包含不公平和歧視性的信息。如果這些不公平的信息被用于訓練模型,則可能導致算法的偏見和歧視,進而影響到數字法治政府建設的正義性。建立智能決策的不確定性評估模型是解決智能決策不確定性和風險的重要途徑。通過對決策過程中的各種不確定因素進行評估和量化,可以提前預測和識別潛在的風險,并采取相應的措施進行應對。同時,也可以避免因不確定性帶來的決策失誤。

其次,人工智能的機器學習需要大量的數據支持,而政府在數據的獲取和管理方面存在一定的問題。政府部門之間的數據孤島以及數據的保護問題,都會對機器學習的應用形成限制。要在智能決策中應用風險管理的方法和技術。風險管理可以幫助政府在決策過程中對可能出現的風險進行及時識別和分析,并采取相應的措施進行防范和應對。例如,可以采用風險評估技術對不同決策方案的風險程度進行評估,從而選擇最適合的方案。同時,也可以建立風險預警機制,及時發現和應對潛在的風險,確保決策的安全性和可靠性。

最后,機器學習的黑箱模型和算法復雜性也給法律監管和解釋帶來了挑戰。由于機器學習算法的復雜性和高度非線性,很難準確解釋判決結果的原因和依據,這在一定程度上削弱了法律判決的公正性和可信度。機器學習模型的訓練數據可能存在偏差,導致模型對某些群體或個體的判定存在不公平的現象。例如,在模型訓練過程中,可能存在特定群體的樣本數據不足的問題,這可能導致模型對該群體的判定結果不準確或存在偏見。政府的決策需要符合透明和公正的原則,而機器學習的黑箱算法可能難以滿足這些原則。人工智能算法的可解釋性和公平性也是一個重要問題,需要解決算法黑箱和傾向性問題。由于機器學習算法的復雜性和不可解釋性,很難解釋和理解模型的決策過程和規則。這給數字法治政府建設中的監管和司法審判帶來了困難,因為無法確定機器決策的依據和可靠性。在數字法治政府建設中,需要通過透明的智能決策機制來解釋和呈現智能決策的過程和原因。這樣不僅可以增強公眾對決策的信任和接受度,還可以讓公眾更好地參與和監督決策過程,確保決策的公正和合理性。

(三)公眾參與協同治理的問題

隨著數字技術的廣泛應用,公眾對于法治參與的需求不斷增加。在數字法治政府建設中,公眾是關鍵的利益相關方,他們的參與和支持對于法治的成功至關重要。然而,由于數字法治政府的技術性和復雜性,公眾對于數字法治政府建設的理解和參與程度有限。如何解決公眾參與的問題,成為一個重要的挑戰。

首先,涉及公眾參與的決策往往存在多樣性和復雜性,需要機器學習在處理多種數據類型和多個視角的同時,保持高度的準確性和可信度。公眾參與和協同治理需要政府提供完善的技術和平臺支持,包括信息透明、公開互動、數據安全等方面。此外,還需要政府加強對公眾參與協同治理的管理和引導,確保公眾參與的有效性和科學性。隨著人工智能的機器學習的普及,數字法治政府將更加依賴這些技術來提供高效、便捷的公共服務,并實現可持續發展的目標。然而,這種依賴也可能導致一些負面影響,需要引起重視并及時解決。

其次,人工智能的機器學習在數字法治政府建設中的應用還可能對公眾的參與和權益保護產生挑戰。數字法治政府建設需要借助機器學習來提高治理效能和公共服務的質量。然而,機器學習的決策過程往往是由算法自動完成的,這可能導致公眾對決策結果的追蹤和監督困難。同時,機器學習的應用也可能導致智能系統對不同群體的差異性待遇,使得公眾的權益保護難以得到有效保障。隨著數字化程度的提高,法治政府需要收集和處理大量的個人敏感信息,而機器學習在分析和利用這些信息的過程中,可能會對公眾的隱私進行侵犯。此外,由于機器學習模型和算法的復雜性,公眾可能難以理解和掌握其工作原理,從而對其可靠性和安全性產生擔憂。

最后,人工智能的機器學習在數字法治政府建設中的應用可能引發公眾對個人和社會價值觀的困惑。機器學習的算法和模型往往是通過大數據訓練得到的,它們傾向于通過統計規律進行決策和預測。然而,這種基于數據的決策過程可能忽視了個人的主觀能動性和社會價值觀的多樣性。公眾可能擔心人工智能的機器學習對正義和公平的理解是否準確,以及是否滿足個性化和多樣化的需求。

總之,人工智能的機器學習助力數字法治政府建設在對公眾的影響方面面臨著一些挑戰。數字法治政府應通過加強數據隱私和信息安全的保護、加強公眾參與機制、提高公眾科技素養和加強公共服務的個性化等舉措來解決這些挑戰。

四、人工智能的機器學習助力數字法治政府建設的路徑

政府需要構建起完善的數據共享和管理機制,強化數據隱私和信息安全的保護,建立健全數據治理和監督機制,提高公眾對機器學習算法的透明度和可解釋性。政府還應當加強對人工智能領域的人才培養和引進,提升政府工作人員的技術能力和創新能力。此外,政府要加強公眾參與的機制和渠道,借助社會化智能和眾包模式,確保公眾對決策過程的介入和監督。

(一)建立安全的智能數據處理系統,助力數字法治政府建設

安全的智能數據處理系統是實現數字法治政府建設的重要路徑。在人工智能的機器學習中,數據起了重要作用。構建安全的智能數據處理系統對于保護數據的安全和秘密、提高數據處理效率至關重要。這主要包括建立健全的數據保護法律法規體系、加強數據共享和安全技術研究應用、加強對數據處理機構和個人的監管等措施。

首先,要確保數據的安全性。在數字法治政府建設中,涉及的數據可能包括個人隱私、國家安全等重要信息,因此保證數據的安全性非常必要。安全的智能數據處理系統應該具備嚴格的數據加密機制和訪問控制機制,確保只有授權人員可以訪問和處理,防止數據泄露的風險。為了確保數據的可信度,可以采用數據溯源技術,追蹤和驗證數據的來源和處理過程,防止數據的篡改和劣質數據的使用。同時,加強對數據處理機構和個人的監管,建立健全的數據安全管理制度,加強對數據使用過程中的風險評估和隱私保護措施。此外,還需要加強對數據使用者的教育和培訓,提高其數據安全的意識和能力。另外,要加強國際合作,建立跨國的數據安全合作機制,共同應對數據安全挑戰。在這個過程中,各國可以建立統一的標準和規范,對數據的收集、存儲、傳輸和處理等環節進行規范和監督。“通過借鑒發達經濟體數字經濟發展的關鍵舉措及經驗,提出加大數據安全和個人隱私安全的立法和保護、強化基礎研究、聚焦數字人才、構建平臺型政府等對策建議。”[22]同時,還可以加強信息交流和共享,共同應對新興的數據安全威脅和挑戰。在信息安全方面,要加強網絡安全保護。這包括建立完善的網絡防火墻、入侵檢測和防范系統,以及提升員工的信息安全意識和技術能力。

其次,建立安全可靠的智能數據處理系統,確保算法的公平性。政府要加強對大數據公司和機器學習平臺的監管和約束,防止其濫用用戶數據。政府和相關機構應該建立機器學習算法的監管機制,確保算法的公正性和可信度。此外,應該注重數據的質量和多樣性,避免數據偏差和不公平的現象。例如,可以采用更加全面和多樣化的數據集,確保樣本的代表性和平衡性。通過提出可解釋性的機器學習模型和算法、加強對算法的監管和審核、注重數據的質量和多樣性等措施,可以促進數字法治政府建設的健康發展。政府要建立公正和無偏的數據集,確保機器學習模型的公正性和無偏性。通過監督和審核機器學習模型的訓練數據,排除不公平和歧視性的信息。政府要采用可解釋和可審查的機器學習算法,提高模型的透明度和可理解性。“司法人工智能具有提高司法效率、提升審判質量、規范辦案流程之功效。”[23]通過加強數據保護和合規管理、建立公正和無偏的數據集,以及研究可解釋和可審查的機器學習算法,可以推動數字法治政府建設的進一步發展。為了構建安全的智能數據處理系統,需要加強技術創新和研發投入,應用最新的安全技術和算法。

再次,安全的智能數據處理系統還應該具備實時監控和預警機制,以便及時發現和應對安全事件。人工智能的機器學習可以通過分析數據的變化和異常模式,提前預警潛在的安全風險,及時采取措施進行防范和處理,保護數據的安全性和完整性。人工智能的機器學習可以用于智能審查系統的構建。傳統的法治審查過程通常需要耗費大量的人力和時間,而且存在主觀性和不一致性的問題。而通過機器學習技術,可以針對各種不同的法治問題,通過已有的法律規則和判例數據進行訓練,從而實現智能審查。機器學習算法可以根據大量的案例數據進行學習和歸納,從而自動推導出合理的法律解釋和評判標準,提高審查的效率和準確性。機器學習可以用于預警系統的構建。在數字化社會中,違法和犯罪的形式和手段不斷變化,傳統的執法手段面臨著挑戰。而通過機器學習技術,可以對大量的法律和行為數據進行分析和建模,從而可以提前識別和預測潛在的違法犯罪行為。通過對數據的深入挖掘和分析,機器學習可以發現潛在的模式和規律,從而提供給執法機構有針對性的預警信息,以便及時采取相應的措施。

最后,建立智慧治理平臺和審判平臺。智能法治治理系統可以實現數字法治政府的精準化管理和智能預測,提前掌握風險,為政府決策提供數據支持。使用智能監管平臺對其進行實時監控,防止數據泄露和其他安全問題的發生。深圳市智慧司法系統的成功建設為探尋數字法治政府的路徑提供了重要經驗,其先進的信息化技術和法律服務管理理念,為中國其他城市智慧司法系統的建設提供了思路。“在智能輔助審判技術下,算法權力與審判權的沖突是法官問責難題的內在機理。”[24]深圳市智能審判平臺是一個基于人工智能技術應用的智能化審判系統,集成了自然語言處理、圖像識別、大數據分析等技術。該平臺的應用大大提高了審判效率,縮短了審判周期。智能審判平臺具備自然語言處理技術,可以在很短的時間內對庭審錄音和筆錄等信息進行自動化處理,減輕了法官的工作量,提高了審判效率。該平臺采用圖像識別技術,可以將拍攝的圖像快速轉化為文本信息,降低了受理案件的時間成本。智能審判平臺的應用既提高了審判效率,縮短了審判周期,也保障了司法公正和效率,是數字法治政府建設取得的重要成果之一,也為其他地方的智能化審判系統建設提供了寶貴的經驗。

(二)提高政府工作人員的自主學習能力,助力數字法治政府建設

政府工作人員的人工智能運用能力對于數字法治政府建設至關重要。政府要在人工智能的技術和人才培養等方面加大投入。政府需要加強對工作人員的教育和培訓,提高工作人員對人工智能的機器學習的認知和理解,增強其科技素養。

首先,為了實現智能治理,政府需要提升工作人員的人工智能運用能力和專業素養。政府工作人員應加強對相關技術的了解和學習,參加培訓和交流活動,提高智能化決策的水平和質量。政府人員應該具備基本的人工智能知識和技能,包括了解機器學習、大數據分析等基本概念和方法,以便能夠理解和應用相關技術。政府應該為政府工作人員提供全面的培訓課程和教學資源,幫助他們掌握人工智能的基本原理和操作技巧。政府應該建立健全的人工智能學習和應用平臺,為政府人員提供便捷的學習和實踐環境。同時,政府可以設立專門的人工智能研究和應用機構,為政府人員提供專業技術支持和指導,幫助他們解決在實際工作中遇到的問題和困惑。“教育者要從戰略創新、主體創新、技術創新、素質創新等維度出發,完成對傳統法治人才培養模式的轉型和升級。”[25]政府還可以鼓勵工作人員參與人工智能相關的研究和項目,進一步提升人工智能運用能力。此外,加大對人工智能領域的人才招聘和培養力度,吸引更多的優秀人才加入到數字法治政府建設中。

其次,政府需要重視數字法治人才的培養。在法學教育中,高效的學習環境和學習方式是非常重要的。這些變革對于法律人才的培養,將會產生長遠而積極的影響。人工智能技術在法律人才培養中的應用,為法學教育提供了新的思路和方向。人工智能技術應用于數字法治人才培養中,將有助于解決數字法治人才培養中的制約因素,提升培養質量,為數字法治政府輸送更多高質量的人才。在數字法治人才培養中,人工智能技術的影響不僅表現在傳統的法律實踐中,還可能會對法律人才的素質、能力和未來的發展趨勢產生深遠影響。人工智能技術的普及和發展,能夠推動數字法治人才培養的創新,為法律實踐提供更加多樣化的解決方案,從而培養出更加具有創新能力和實踐經驗的法律人才。

最后,數字法治政府建設離不開高素質的法治人才和技術人才,需要人工智能技術與法治教育有效結合。高效運用人工智能需要政府人員與其他行業和領域的專家進行合作和交流。政府可以建立與企業、高校、研究機構等各方面的合作機制,促進政府人員與專家的深度合作與交流。“新時代德法兼修高素質法治人才的培養,是全面依法治國的迫切需要,是落實立德樹人的使命使然。”[26]政府還可以組織舉辦有關人工智能的研討會、培訓班和學術會議等活動,為政府人員提供不同層面和范圍的交流和學習機會。未來需要進一步培育數字化人才來滿足不斷發展的技術需求,特別是在人工智能、大數據、云計算等前沿領域的數字化應用方面,要有更多的專業人才參與到數字法治政府建設之中。

(三)建立協同合作的智能治理體系,助力數字法治政府建設

協同合作的智能治理體系是實現數字法治政府建設的重要路徑之一,需要為公眾提供多樣化、個性化的公共服務,充分尊重公眾的權益和社會價值觀。通過建立智能化的公眾參與平臺和協同治理機制,政府可以更好地理解和應對公眾需求,實現與公眾的良好互動。然而,實現公眾參與協同治理仍存在一些挑戰,需要政府加強技術建設、機制創新和管理引導。

首先,為了實現協同合作,政府和相關部門應建立起多方參與的機制和平臺,以促進各方之間的溝通和合作。在這個機制和平臺的基礎上,通過分享數據和信息資源,實現跨部門、跨領域的協同工作,從而提高治理的效率和質量。通過分析和挖掘大數據,機器學習可以為政府提供更準確的問題分析和預判,從而更好地理解公眾需求和社會熱點。通過人工智能的機器學習,可以建立起公眾參與的智能化平臺,促進公眾更直接、更便捷地參與政府決策和治理過程。例如,可以使用機器學習技術對公眾意見、意見調查結果進行分析和梳理,自動生成決策匯總報告,為政府決策提供重要參考。同時,機器學習可以幫助政府建立起全面的公眾信息管理系統,將公眾的意見和建議進行分類、整合和利用,使得公眾參與更加有序和高效。政府應建立起清晰的參與機制,為公眾提供更多參與的機會和渠道,促進公眾參與公共事務的積極性。

其次,要建立公眾參與的渠道和機制,使公眾能夠有效地參與到數字法治政府建設中。可以通過開展公眾咨詢活動、設立社區議事會和成立法治委員會等方式,提供公眾參與的機會,并確保公眾的建議得到充分的聽取和采納。機器學習還能夠幫助政府建立起與公眾的信息互通渠道,實現高效的信息對接和溝通。例如,可以基于機器學習的自然語言處理技術,建立智能化的公眾咨詢和投訴處理系統,實現公眾與政府的實時互動。政府還需要建立公眾信任機制,以增強公眾對于數字法治政府建設的信任和支持。政府可以建立由政府、學術界、社會組織和公眾共同組成的數字法治建設委員會,負責組織和協調公眾參與的活動,并提供相關的培訓和支持。此外,還可以利用信息技術,建立在線參與平臺,方便公眾隨時參與和表達意見。“理性反思智慧律師系統建設中存在的問題,有利于加強與其他司法機關相關事項的交流合作、完善律師行業的大數據建設工作。”[27]政府要加強對數字技術的支持,利用互聯網和社交媒體等工具,擴大公眾參與的覆蓋范圍和影響力。政府可以通過制作宣傳材料、舉辦公眾講座和開展社區教育活動等方式,向公眾傳達數字法治的概念、目標和意義,以激發公眾的興趣和參與意愿。此外,可以建立數字法治知識普及平臺,提供在線課程和教育資源,以便公眾自主學習和提升數字法治素養。

最后,政府應強化對公眾參與和協同治理的監督和評估,確保其合法性和權威性。政府可以通過建立公正、透明的評估和監督機制,以及加強信息公開和權威解釋,來提升公眾對于數字法治政府的信任度。同時,要建立違法行為舉報和投訴渠道,保護公眾的權益,加強法治的公信力。政府可以制定相關法律、政策和標準,明確人工智能的邊界和底線,防止其濫用和誤用。同時,政府還應建立相關機構和部門,負責對人工智能系統和應用進行審查和監督,確保其符合法律、倫理和社會公共利益的要求。數字法治政府應進一步完善相關法律法規,以適應人工智能技術的發展和數字法治政府建設的需要。此外,為了實現智能治理的可持續發展,政府應積極推動人工智能技術的研發和創新。這包括鼓勵企業加大研發投入,推動人工智能技術從實驗室走向市場;同時,政府應鼓勵創新型企業和團隊參與智能治理的建設和運營。

五、結語

機器學習作為人工智能的核心技術之一,對于數字法治政府建設具有重要的價值。人工智能的機器學習可以助力數字法治政府建設中的法治數據處理、法治智能決策和公眾服務等方面,為政府治理的數字化、法治化和透明化提供有效的支持。政府、學術界和企業的合作是實現數字法治政府目標的關鍵。政府應推動人工智能技術的創新和發展,為智能治理提供持續的動力和支持。人工智能技術在數字化時代的運用必須遵循監管法規和倫理標準,政府需要進一步完善監管機制,提升工作人員的技術素養。學術界和企業應該加強人工智能技術的研發,推動人工智能助力數字法治政府建設的實踐。只有政府、學術界和企業多方協作,數字法治政府建設才能為推動治理現代化和社會持續發展做出更多貢獻。政府治理需要不斷探討人工智能的應用邊界,以實現數字法治政府建設的高質量發展。