一、数字技术与公共治理中的两难多难问题
1、公共服务的合理边界。数字时代公共服务可以做到个性化，群众对政府服务的回馈也可以个性化，有“好差评”回馈。此时，“有求必应”的服务理念到底有没有边界。某市一个街道的负责人跟我讲过，群众诉求的回应情况和满意度市里要定期考核，评分较低的部门要说明问题，为了不得差评，基层对一些不甚合理的诉求都要回应。举个例子，比如碰到下大雨老百姓房屋漏雨的紧急情况，请求社区帮助，社区积极解决，获得好评。雨停之后又提出家里困难，请社区帮助修缮房屋，社区对于这种非公共服务类诉求不好回应，于是被打了差评。这种踩边跨界的问题不少，使基层政府压力很大。财政状况良好的地方有网格化管理员可以及时回应多数诉示，但对于财政困难的地方来说，维持这样个性化快速反映体系的行政成本较高，再卷下去似乎难以为继。数字时代如何把握好公共服务的合理边界，如何高效合理回应诉求，还需要不断探索。
2、新旧规则转换期的空白与分歧。数字时代有全新治理对象，例如大平台、例如数据，例如人工智能大模型，而且快速变化，这些对象因为“新”“快”“深”等难以判断有益还是有损于公共利益，导致治理难题，旧规则不太适用而且远不够用，新规则如何把握缺乏共识。
第一，需要判别海量信息的合规性、合法性。
以前报纸只有几十家，电视台频道也只有几十个，从各种多模态信息里判断有没有不合法不合规的内容，相对还是一个可控的局面。在互联网时代海量信息之下，审核合规性是非常难的。比如，2022年第四季度，B站的活跃UP主投稿量就达到1760万件。
第二，创新多因而挑战多。
以数据要素市场建设为例，中国是首个将数据明确为生产要素的国家，由此带来的挑战颇多。数据作为生产要素有很多特点，比如可以多场景复用、减损贬值快等。绝大部分数据的价值在于实时性，有专家提出一年期以上的数据贬值达到98%以上。由此带来的问题是，有些数据要素在价值评估、数据资产化全流程走完后数据价值已经改变。还有，数字领域有很多创新，因而政府面临很多公共治理方面的挑战，像数字、数据、人工智能、大模型等，有的时候还没把这个事搞清楚，事态已经发生很大变化。
3，数字技术迭代迅速，企业速生速灭，就业稳定性差。
一味发展技术还是保持企业稳定，这其实是矛盾的。从本质上讲，数字技术更擅长解构现有产业链和重组新的高效产业链，高频率高强度的竞争不可避免，总会有相当比例的企业处于困顿之中。现在企业淘汰率很高，即使独角兽这类企业也不例外。2021年全球独角兽企业500强中有152家企业被替换，更新率达到30.4%，86家企业被淘汰出局（同比增长274%）。网络数字智能这些产业，技术迭代产业重组特别迅速，竞争比以往任何时候都更加激烈。传统产业所讲的新创企业十之八九不能存活下去，这个比例对数智产业来说还要更高。这个过程中，较多岗位有可能被替代，新岗位会产生，但新老企业员工匹配度差，就业市场调整剧烈。
4、多元用途技术的治理谁说了算？先举几个案例。
例如，伯克利大学教授在2017年联合国大会上展示了“AI杀人蜂”机器人，就是把无人机和人脸识别这两项高科技结合起来，通过人脸识别进行精准定位，无人机可以携带3克炸药，足以杀人于无形。因此，许多据此认为应该禁用面部识别技术。
然而，面部识别技术找寻走失儿童和走失失智老人，十分有用。比如10分钟之前走失，去往各个方向10分钟车程范围内的所有人手机上都可以收到警报，显示走失儿童的照片。据说有的城市已经找到近万名走失的儿童和失智老人。同样一个技术，有多元用途，应该由谁说了算？这也是公共治理遇到的挑战。
二、数字技术带来的更多挑战
1、某些数字服务有可能出现形式主义
现在，政府网站多层级连通，一个城市一个APP可以为老百姓提供多种服务。一些更基层政府的APP用户数较少。但是第三方评估时，月活人数比重是第一项指标，怎么能让老百姓用这个APP，如何获得更好的评估？各地做法五花八门，比如下载APP送礼品等，或者强制要求公务人员完成下截量任务或使用次数任务。中央纪委国家监委曾经通报一个案例，云南省永善县政务服务管理局在推广应用“一部手机办事通”过程中，下达不切实际的任务指标问题。该局为片面追求考核加分，按照本县户籍人口人均通过“一部手机办事通”小程序办理3件事项的数量，确定了138万件的任务指标，印发文件将指标分解到各乡镇、县直相关部门，要求全县干部职工年度人均办理150件，严重增加基层干部负担。现在“扰民”“自扰”和“与市场争利益”这种数字形式主义是一个突出问题。
2、数字逻辑有可能干扰人类价值观和社会演进
不受人类主观影响的算法更加公正？静态有可能。各国都曾经推广智能辅助办案系统。以前让我们引以为豪的是，中国判决案例最多，因此智能辅助办案的系统很好用。举个例子，驾车未系安全带，可罚50元也可罚200元，可扣分也可不扣，每个违规者都有特殊情况，把这些情景输入系统，就可以看到其他法官在类似场景下怎么判定，得到一个平均数，照此办理，双方争议最小。在有原告被告双方的案例中，用这种大数据计算的“平均数”也最能平息争议。人们普遍认为，在数字时代，算法处理问题的能力强大速度非常快，而且客观可靠，不会受法官主观性的影响，从而规避人性局限和排除人为因素的影响，努力做到标准一致、客观公正和“同案同判”。
但是，动态有问题。比如法国2019年3月出台2019-222号法律第33条，不得基于法官和书记官处成员的身份进行“评价、分析、比较或预测”。原因涉及多个方面，这里讲一点：客观上可能形成一种要求法官向历史平均判决结果靠拢的压力，抑制法律制度适应性和动态性所必须的差异或异质性。会从根本上限制司法场景中基于价值变化或理念调整而进行的“创造性演变”，最终导致整个司法实践固化。
这样说太抽象，我还是举例说下。比如对于一种犯罪行为，可以判3-7年，平均数是5年，实际上每个法官的判决并不一样，如果借助智能辅助办案系统，最后导致类似案件的判决都趋向5年。法律的演进和所有社会演进一样，与公众价值取向和是非判断高度相关。如果对于同一类案子，随着时间的推移，大多数法官都往轻判的方向移动，就说明公众的价值观中认为这种犯罪行为的损害在减小。反之，如果所有法官都往重判的方向走，说明社会公众认为该行为的社会损害严重程度在提高。如果总是按过往的平均数判处，司法制度就固化了，与社会进步、与社会价值观的演进无法匹配，长期看，这对社会共识与共情和社会行为等都带来严重后果。
3、数字逻辑有可能弱化人文关怀和公共立场
第一，数字逻辑可能排斥人文关怀和向弱势倾斜的公共价值观。
现在各类信用服务机构挖掘各种行为数据，为个人和市场主体赋信。个人赋信基础分值主要来自人力社保、税务、公安、发改委等方面的数据，企业赋信来自市场监督管理、税务、人社、海关等，还算合理可信。但现在许多地方搞加分项目，对个人来说，加分项包括志愿服务、社区服务、见义勇为、环境卫生等；对企业来说，加分项包括参加扶贫项目、捐助公益项目、企业社会责任等。当“加分项目”用于增加信用分、鼓励“好人好事”时，对社会有积极作用，但政府如果据此分配社会资源例如“子女可以挑选好学校”、“增加医保就诊医院“、”企业获得优先或优惠贷款等，会带来负面问题。我们想想看，经营困难、生活困顿的主体无力去做这些好人好事，更容易被评估出低分。但政府“公共立场的”的一个重要方面，就是要扶助“弱者”，给他们服务倾斜和更多关怀，应该是政府重点关心帮扶的人群。而在上述数字赋信体系中，“强者愈强”、弱者愈弱“的问题要给予高度重视。数字时代可以改变很多事情，但政府的服务要多关注落伍者掉队者、多为弱势群体提供帮助的基本职责不能改变。
第二，数字记忆将过失群体信息永久泛在留存是否合理？
私人信息被数据化进而转化为社会记忆后，其作用之正面或负面未尝可知。人是一种会遗忘的生物，而数据如果不被删除或破坏，就会永远保存。“遗忘”是很多人正常生活的前提，否则许多人的生活将会肩负非常沉重的历史包袱。
生活在加拿大温哥华的60多岁的心理咨询师菲尔德玛，曾经上百次通过美国与加拿大的边境，2006 年当他再次这样做时，边境卫兵用互联网搜索引擎查询了一下菲尔德玛，显示出菲尔德玛在 2001 年为一本交叉学科杂志所写的文章中提到，其在 20 世纪 60 年代曾服用过致幻剂 LST，因此菲尔德玛被扣留了 4 个小时，采了指纹之后还签署了一份声明，承认他在大约 40 年前曾服用过致幻剂，而且以后将不再进入美国境内。
有些观点赞同数字技术的这种能力，即所谓警示人们不要行为失范否则后果严重，有利于警示人们遵纪守法。但哪类失范行为应该得到哪种程度的惩罚，不应该成为由数字逻辑决定的问题。
数字时代，信用修复是一个紧迫需求。2024年1月，国务院印发《关于进一步优化政务服务提升行政效能推动“高效办成一件事”的指导意见》，当前重点有七件事，其中包含“企业信用修复一件事”。如果企业信用不能修复的话，对于市场和经济发展有很大影响。现在经济发展遇到困难，突出问题是信心不足、预期转弱，政府也把企业信用修复问题放在很重要的位置。
同时，个人信用修复问题也应引起高度重视。中国刑事犯罪结构已发生明显变化，过去5年判处有期徒刑3年以下的轻罪案占到各类犯罪的85.5%，达到近百万人。过去这些“前科人员”的档案多为纸质形式存在，查询和传播不便，大部分前科人员特别是轻罪人员没有长期受到犯罪记录的长期严重影响。然而在数字记忆时代，这些轻罪人员刑满释放以后却很难再融入社会。一查身份证，关于个人的很多信息都可联网打通，许多个人信息一览无余。数字记忆使得个人信用负面问题如影随形伴随事主终生，有可能对个人权益保障社会稳定造成新的威胁。数字时代，哪类失范行为应该得到哪种程度的惩罚，不应该成为数字逻辑所决定的问题。
三、数字时代公共治理的新要求：几个原则
数字时代公共治理讲了这么多，有几个比较新的理念或者原则应该要体现。
1、人民中心。数字技术为政府治理赋能，“有为政府”的能力有可能更强。在多种因素需要平衡考量时，便民、利民、不扰民是基础，公民和市场主体权益保障是首要。
2、全纳服务。数字服务提供要平等公正并向困难和弱势群体倾斜。数字边缘人员的在线服务提供以及必要的线下服务弥补措施，是数字普惠程度的重要指标。
3、敏捷回应。在传统治理理念中，政策不能“朝令夕改”。数字时代，事态快速变化，挑战时时更新，“敏捷应对”成为了数字时代治理重要理念和实践遵循。
4、精准服务。数字化赋能个性化服务，边界合理的公共服务要努力做到精准高效，讲求实效。
5、合作服务。许多公共服务受众广泛，连接巨量人群，自带流量的性质使其可以转化成为商业模式由企业提供，政府可以将资源用于其它服务和治理项目。
6、协同服务。加强顶层设计是数字政府建设的根本保障，要做到多服务汇集，全流程在线，还要线上线下的互融互通，降低数字政府建设成本，方便群众和市场主体便利获得服务。
7、赋能服务。政府自身数据公开和推动大企业数据开放是数字时代公共服务的重要内容，要为各类机构和公众赋能，让他们能够利用数据支撑自身发展，也能够以更多方式和在更多环节参与社会治理过程。
↓↓了解更多资讯，请识别下方二维码↓↓
国脉集团是数据资产化先锋企业，主要提供培训、咨询和产品设计服务。为数据资源拥有者提供专业、规范、合规的全流程资产化服务，提升机构数据管理服务能力，实现数据资源价值最大化。运用最先进的培训理念方法和平台工具提供高绩效培训服务。研发“一头一体两翼”企业数据资产化咨询服务方法论，提升数据资产化战略设计、就绪度评估与咨询、入表和产品化全流程咨询服务。基于战略思维和实操需求研发“易”系列产品，并与数源方合作研发系列数据产品。
主要课程包括数据资产入表、数据经纪人、公共数据运营和政府CDO、数据精品等精品课程。
主要产品：数据易投、数据易贷、数据易保、数据易售。
联系我们请点击：
数邦客
