蒋余浩 贾开:区块链技术路径下基于大数据的公共决策责任机制变革研究

选择字号:   本文共阅读 98 次 更新时间:2018-09-03 16:54:15

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蒋余浩   贾开  

  

   摘要:大数据使得公共政策更有条件实现科学性和高效率,但同时也加剧了决策的不确定性风险、控制风险、非民主化风险和碎片化风险。基于科层制自上而下的责任机制难以有效应对大数据时代的种种决策风险。本研究提出,利用区块链技术,能够推动决策责任机制的根本变革,形成多层协作、多头互联的公共责任机制,一方面确保公共决策能力通过信息技术得到大幅提升,另一方面克服海量数据造成的各种风险,强化公共决策的民主性以及决策者辅助普通人发展的责任。

  

   在大数据时代,海量涌现(volume)、实时更新(velocity)、形态多样(variety)、质性各异(veracity)的数据信息[1]使公共决策者有可能更紧密地追踪和服务于普通公民的需求,但同时又引发种种难以通过传统问责机制有效管控的决策风险。本文遵从“问题—对策”的研究思路,首先分析大数据时代公共决策面对的挑战,然后讨论区块链技术路径下公共决策责任机制变革的可能性。

  

   一、大数据时代公共决策面临的挑战

  

   (一)大数据引发的诸种决策风险

  

   大数据已在诸如城市交通、城市规划和运营、公共安全、社会福利、应急管理等公共治理领域中得以广泛应用,对于改善政策技术、提升政府能力、推进国家治理体系现代化起到了显著作用。[2]但值得注意的是,大数据对于公共决策不仅仅只是正向影响,同时也潜藏着风险。

   1.大数据在提升决策科学性的同时,又将引发决策的不确定性

   大数据极大地拓展了人类所能掌控的信息的边界,然而相对于基础层面海量涌现的数据而言,人们现阶段能够处理和认知的数据信息终究非常有限[3]19,这就在事实上造成了公共决策的“认知悖论”:一方面,决策者有把握更精确、更精细地实施政策设计,但另一方面,没有任何决策过程能够宣称自己可以穷尽所有知识或者算法。换言之,大数据虽然为科学决策提供了更可靠的依据,但是也加剧了决策的不确定性风险——数据质量、算法和模型等任何元素存在瑕疵,都可能造成有悖于决策目的的后果。不确定性风险的增加,相应产生了更大的监管困难。尤其是伴随着机器学习、深度学习等人工智能技术的应用普及,决策者根本无法预测基于大规模数据获取的人工智能的下一步行为。就此而言,IBM的大数据工程师James Kobielus指出了“认知悖论”产生的深层原因:“大数据驱动的决策在客观上要求决策自动化模型尽可能多地捕获个人偏好或者品味,由此导致决策模型愈益复杂,决策过程也变得越来越不透明。任何决策都归因于任何特定的变量。因此,尽管‘数字’最终产生了确定的政策建议,但不同数字驱动的不同结果却变得更难理解和解释。”[4]

   2.大数据在加强决策可接受性的同时,又将赋予决策者更大的控制权

   相比于通过抽取样本获得“小数据”的调查研究,大数据驱动的公共决策更能切近普通人多样、具体的生活需求,因为大数据分析更有能力揭示生活的多方面的可能性。[5]29-30与此同时,大数据从挖掘、收集、管理到处理、利用,其又日益强烈地依赖于专家操作。这使得大数据在一端更紧密地与普通人的日常行为、生活状态联系在一起,帮助决策者更深入了解普通人的需要,同时帮助所制定的决策更能为普通公民所接受;但在另一端又因为专业技能、知识和使用成本上的门槛而增大决策者脱离普通人感受的危险。2014年11月,美国Uber的一位高层管理者曾威胁要曝光一位记者的私人数据,由此引发知识阶层有关“如何防范数据技术支配人类生活”的热烈讨论,因为Uber的数据有能力全景式地描述出消费者的日常活动状况。这一事件印证了马里兰大学计算新闻实验室主任Nicholas Diakopoulos博士所揭示的风险:“无论是在企业界还是政府领域,由大型数据驱动的算法将成为社会上新的权力掮客。”[6]换句话说,数据及其所驱动的决策过程并不必然带来权力的共享和地位的平等,相反还可能为统治者或大企业提供更有效的控制工具。马里兰大学法学教授Frank Pasquale对此追问:我们上网的任何信息都会被记录,问题是谁有权获取这些数据,用作什么用途,使用多久?现有的信息自由法、个人信息保护法与国家保密法、商业秘密法经常相互抵触,对这些关键问题形成不了有效回答。[7]总之,大数据与每个人都相关,但大数据却并不承诺是每个人的福祉。

   3.大数据在推动决策依据全面开放的同时,又将阻碍公众的实质参与

   大数据的使用成本和技术要求阻碍着普通公众对大数据的应用,这个问题已经引起学术界的广泛关注。哈佛大学肯尼迪政府学院研究员Jennifer Shkabatur曾指出,尽管奥巴马2009年担任美国总统时签署的《开放政府备忘录》开启了政府开放数据的发展,且到2012年10月为止,联邦机构已上线40万数据集,但根据实证研究却可知,公众对这些数据的使用非常有限。[8]Shkabatur的研究表明,大数据时代虽然展现出一幅信息开放、数据自由获取的场景,然而使用大数据所要求的技术、设备、成本和专业知识却迫使公众不得不更加依赖于大企业、政府和专家,由此也阻碍了公众对公共决策过程的实质参与。

   与技术和知识形成的壁垒相关,还有许多与大数据有关的法律问题未获解决,由此形成了制度和法律上的壁垒,并同样阻碍着普通公众实质性地参与大数据的利用和发展。例如,个人对与自己有关的数据享有什么权利?普通个人能否以私人数据作为“资本”参与并分享大数据的研发和利用?当前的一般实践是,拥有技术和资本能力的企业及政府才能作为大数据的使用者。如在医药行业中,已经普遍存在医药企业与个人签订合作研发协议的模式,前者提供技术而后者提供个人的病历数据,由前者雇佣后者进行临床试验。但这一合作模式仍然束缚了公众参与决策的实质进程,更具变革性的做法则是,通过保障个人对于私人数据的权益而激励病人们联合起来并以数据为基础去雇佣企业来实施协同研发。[9]套用政治经济学的一个说法,就是不仅要鼓励“技术和资本雇佣数据”(以便推动研发),还需要打破制度壁垒,创造性地实现“数据雇佣技术和资本”(形成消费者驱动型的研发),这样才能帮助普通人有更多机会主动借助数据创建对于自身有益的项目。

   4.大数据在促成多中心决策模式的同时,又将造成整合的困难

   在大数据时代,政府、非政府组织、企业、社会团体都会创建自己的数据网络、数据库、云计算中心,并实施与自身业务有关的数据挖掘、联机分析、开发利用等操作,公共决策的多中心格局由此产生。然而,如同Charles Sabel等人的论述,多中心的决策格局需要形成一种多元整合的机制才能保证不同利益相关人能够共同探索公共问题的解决之道。[10]遗憾的是,目前阶段还没有形成围绕大数据应用的多元整合机制,导致这一问题出现的因素有以下三个方面:

   第一,数据互联的技术和制度障碍仍然存在,如数据以及系统接口未曾实现标准化,各类信息系统之间难以进行对接。

   第二,政府、企业、社会、个人等多元主体在大数据发展中的权利和责任尚未得到清晰界定,而政府虽然作为大数据战略推动者,其内部存在的结构性问题仍未获解决。例如,在我国,各部门和各地方政府消极应对数据信息公开要求的现象时有发生,导致在政务大数据开放领域“一边促供给,一边抑需求”。[11]在美国,类似情况同样以不同的形式存在着,如特朗普上台之后纽约州拒绝联邦政府要求其公开非法移民数据的指令。我们这里不评论具体事件,仅希望强调政府结构的复杂性制约着整合性公共决策机制的形成,这种潜在风险在大数据时代还会被无限放大。

   第三,数据资产化管理机制的探索依然相对滞后,致使数据价值难以在账面上得到体现,由此阻碍了更进一步探讨数据交换机制、更新机制和大规模开发利用机制的完善。总而言之,数据发展的种种碎片化状态加剧了现实中存在的各类分裂,十分不利于形成大数据驱动下多元整合的公共决策格局。

   需要指出的是,由于大数据及其在公共决策中的应用尚属起步阶段,上述风险和挑战在现实生活中还没有显著呈现。但是,在一些个案中已经有所表露。例如,2010年5月6日下午,美国道琼斯工业指数在几分钟内下跌1000多点,市值损失1万亿美元,被称为“瞬间崩盘”。根据美国证券交易委员会6个月之后公布的调查报告,事件的过程是:市场中出现价格下跌的微弱信号,所有的高频交易程序依据专用算法“理性地”执行止损决策,以疯狂的速度平仓,从而导致难以遏止的股灾。在这个事件中,各个电子系统和数据都没有出现问题,但数据驱动的不确定性、后台操作的控制性和非民主性、多头决策的碎片性却呈几何级地放大危险信号,使隐藏的决策风险加剧。[12]60-62

  

   (二)传统公共决策责任机制的不足

  

   公共决策过程是决策者在既定制度环境中处理决策依据的过程。较之过去被不断更新的调查工具,大数据提供了丰富程度惊人的决策依据,但是如何确保决策者在新的环境下维护其民主责任感,则成为需要回答的问题。[13]传统的公共决策责任机制不能推动决策者有效应对大数据下的种种风险。

   传统的公共决策责任机制建立在科层制基础之上,强调决策过程对于既定规则的遵循,就其本质而言,既是一种纵向的责任机制(即以自上至下的“命令—控制”为核心),也是一种“向后看”的责任机制(即要求“现在”的决策行为符合“过去”的规定)。这种责任机制在大数据背景下的不适应性主要体现在以下四个方面:

   其一,由于大数据不断驱动决策的变更,因此无法以既定的规则和程序去规范决策者的行为。在机器学习、深度学习这些概念被广泛应用于大数据产业之后(如人工智能的崛起),机器人在未预期的环境中处理问题的能力成为现实,由此导致这种不确定性变得更加显著。

   其二,由于大数据中隐藏着扩张控制权能的危险,因此无法通过加强科层体系内部自上而下的监督来确保决策者的公共责任。

   其三,由于大数据应用成本的门槛阻碍了公众的实质参与,因此现有制度中有关知情权、透明化、公民参与的保护性规定都可能在技术或资本壁垒面前失去效力。

   其四,多元决策主体的事实存在,也决定了传统的基于单一主体自上而下问责的机制不再适应时代发展的需求。

   众所周知,2008年的美国次级房贷市场风险迅速演变为空前的全球金融危机,正是由于金融市场具有不确定因素丛生、参与者众多、风险交易链条拉长、风险持有期限缩短、委托代理关系复杂等特征,导致各国的中央决策机构难以有效作出反应。在大数据挑战公共决策的背景下,更有必要思考如何革新公共责任机制,促使决策者有动力和条件为克服种种风险、确保决策的民主性而投入智慧。

  

   二、数据信息治理与责任机制:已有研究的评述

  

一种激进的变革思路,是要求政府科层组织的彻底民主化,如著名未来学家阿尔文?托夫勒曾提出用临事而制的组织形态(Ad Hoc)取代科层制,使“人与组织的无形的地理关系将越来越快地更换,……就像新游牧民族从一个地方迁移到另一个地方一般,人也日甚一日地从一个组织结构转到另一个组织结构。”[14]142在托夫勒看来,(点击此处阅读下一页)

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文章来源:《电子政务》2018年第2期

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