严行健:人工智能时代的代议制:挑战、机遇与发展路径

选择字号:   本文共阅读 168 次 更新时间:2019-03-01 00:14:02

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严行健  

   内容提要:社会的快速变迁对全球范围内的代议民主制提出了深刻挑战,而加强委员会等当前常见的代议机构制度调适手段无力从根本上解决信息传导不畅、代表与民众缺乏沟通以及决策效率低下等问题。大数据基础上的人工智能具有强大的信息分析处理、自然语言识别乃至决策制定能力,从而为解决代议制度当前所面临的困境提供了新的方向和路径。从技术发展轨迹上看,人工智能对代议制度的介入,可能经过数据管理、工作辅助和决策介入三个由低到高的阶段,并分别对应智能信息管理、智能互动和智能决策三个领域。当然,代议制的本质是“人对人的代议”,因而人工智能对代议机构中的立法和决策等的介入只能是一种辅助而非完全替代,因为代议机构除了“议”的功能外还有重要的“代”的功能,所以其所发挥的某些象征性和符号性功能仍然是人工智能不能完全替代的。

   关 键 词:人工智能  代议民主  代议机构  大数据

  

   代议民主制是现代国家政体的普遍形式,也是世界各国政治制度的核心组成部分。而代议机构既是全球范围内普遍设立的机构,又是一个古老的机构。这里所谓的“古老”,非指一些代议机构成立时间久远,而是指其中存在的一系列共性制度特征。这些特征彰显出代议制度的长期历史性,即制度在各国分化进化过程中始终保持着一些长期性的制度内核,如代表的选举制、委托—代理关系以及代表责任制等。

   在这些共性的内核之下,各国代议制度也出现了一些共性的制度演进和改变。自第二次世界大战结束以来,全球范围内的代议机构制度发展轨迹表现为三个共性特征:一是委员会的重要性日益取代全体会议。二是代议机构对各类媒体(从广播、电视到现在的网络)的开放度显著加深,其对公众的透明度也因此获得显著增强。例如,在一些西方国家,媒体对代议机构会议的报道,从录制剪辑播出逐渐发展到直播,并进一步发展出网络互动播出等新形式。三是互联网技术对代议机构的深度介入。互联网对代议机构的介入,带来代表电子邮箱、议会电子化数据库等深刻变革。然而,这些发展虽然深刻改变了代议机构的运行模式,但这种改变主要发生在具体的制度层面。例如,电子邮件技术乃至更先进的实时视频通讯技术虽然极大地便利了选区民众和代表间的联系,但这种改变仍然是建立在“选民—议员—信息整合—进入代议机构程序—反馈”这一现有的代议制度框架之下的。

   然而,代议制度的一些核心制度框架如今正在经受来自社会变迁和技术革新的双重冲击。一方面,社会的高速发展不仅要求更高的立法效率,而且也对民众诉求的传导和整合等工作提出新要求,这使传统的代议制度框架面临越来越大的重构压力。另一方面,以大数据和人工智能为代表的新科技革命带来了社会治理智能化的新命题。在一些领域,人工智能依靠大数据运算,可以做出远比人类更优的决策。对于代议制度来说,200个议员争论20天做出的决策,人工智能可以在不到2秒的时间内给出更加优化的方案。这样巨大的技术革新,为从宏观上解决代议制度框架面临的诸多挑战提供了机遇。如何利用技术的巨大进步解决代议制度在当代所面临的一些重大议题和挑战?本文将在综述代议制现代发展和人工智能技术创新的基础上,尝试提出代议制度人工智能化的三步路径。

  

   一、代议制度当前的挑战与机遇

  

   当今全球范围内,传统代议制度至少有两个核心原则正受到巨大的冲击。

   第一,在选举制度之上建立的民众与代表间的委托—代理关系。选举与代议制之间的紧密关系是社会契约理论和人民主权论的具体制度体现,在制度的实际运行过程中,面临连任等压力的代表会表现出对选民的强烈履职责任。代议理论界著名学者简·曼斯布里奇(Jane Mansbridge)将这种代表关系称为“承诺性(Promise)的代表”[1]。然而,这一传统代议制度最重要的内核,正受到社会发展所带来的巨大冲击。自20世纪90年代以来,委托—代理关系中委托方的范围开始超越传统意义上“选民”的界限,变得越来越广泛,尤其是出现了一些非经选举确认的委托方。在当今社会中,它主要由三大群体构成:一是社会中的自然人因某一共同社会特征而形成的诉求群体,如消费者维权组织、女性权益组织等。二是追求特定目标的利益集团。这种利益集团主要存在于一些受立法和决策影响密切的行业或领域中,如烟草及枪支行业。三是跨国公司等不具备公民权的个人或实体。这三类群体或者不是作为选民的自然人,或者因不具有公民权而并不被传统意义上基于选举的代表关系所确认。然而,通过院内游说、为愈发专业化的立法进程提供信息和参考以及利用舆论施加压力等方式,这些群体已经深度介入到了代议机构的运行当中[2]。由于更好地控制了媒体等资源,他们的话语权有时甚至高于传统代议制下的选民,成为代议活动的重要组成部分[3]。代议制中的政党政治则进一步强化了这一趋势[4]。

   第二,在代议制度基础之上形成的代表身份。代议机构同时又是立法机构,在经典代议理论下,代议机构中代表获得民众的授权,根据多数民众的偏好进行立法和决策。著名代议理论学者海因茨·尤劳(Heinz Eulau)将其称为“通过(影响)政策过程的方式作出回应”(policy responsiveness)[5]。然而在实践中,立法和决策的日益专业化和复杂化对代表提出了很高的专业性要求,而代表身兼的“代表民众”和“立法”两种工作也日益面临分化的趋势。对于这一趋势,英国政治理论家埃德蒙·伯克(Edmond Burke)在19世纪就已经注意到。他所提出的调和方案强调议员应当根据自己的专业判断,在议会内做出他们认为最有利于国家和选区的决策,而非一命听从选区的意志[6]。到了20世纪下半叶,代表身份乃至代议机构制度定位中的二重属性变得愈发明显。代议机构中,议员拥有立法者和地方的代表者两种身份,而且两种身份间的矛盾正变得明显起来。代表一方面是地方利益的代表者,另一方面又必须参与高度专业化的立法审议过程。而且在这一过程中,代表还需兼顾地方选民的诉求、自己的判断以及所属政党的路线。

   在这种二元制角色对立冲突下,代表对民众的责任制开始转移到立法和政策之外的领域中。以前述尤劳的研究为代表,学者们归纳了诸如“基于分配的回应性”(Allocation Responsiveness)和“基于服务的回应性”(Service Responsiveness)等新的代表角色类型,强调代表为地方争取公共资源的分配,或不以代议机构为渠道而直接为选区提供服务等新的角色认知和行为模式[5]。

   代表发展出的新角色,意味着他们逐渐从实际的立法进程中退出。代议机构中的立法进程也日渐被政党和代议机构委员会所主导,在这一领域,代议机构的角色正由对法案进行修订甚至起草的立法进程实际主导者,变为一种对已经现成的文本进行授权性表决的授权者。与这一变化相对应的是,民意变得很难被立法和决策程序所顾及。在西方国家的代议机构中,政党政治之下的辩论、扯皮甚至故意性的拖延议案(filibuster)问题仍然存在。在我国,虽然人大有着高效且严格的立法流程,但代表数量过于庞大且会期过短的问题,令全体会议难以在决策和审议方面做到面面俱到,许多立法实际上是在常委会完成,主要程序是在各专门委员会中进行,这也造成民众实际上需要多道转接程序才能在立法准备阶段有效地表达其诉求和态度。代表提交的建议案,在大多数情况下是代表在执行基于分配和基于服务的回应性,而不是给予政策的回应。

   上述两方面的改变及其所产生的一系列亟待解决的问题,意味着代议制度未来发展需要新的方向和定位,而在大数据基础上的人工智能技术具有承接这一转型的巨大潜力。

   人工智能离不开大数据。在互联网技术的基础上,借助云计算等手段,首先产生出了大数据的概念,其应用也由最开始的商业领域逐步进入到了公共管理的领域,引发了一系列政府治理模式的变革[7]。大数据具有大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点,使其在数据挖掘、数据清洗、模型预测和结果呈现等方面都实现了对传统算法的革命性突破[8]。而大数据的广泛运用为人工智能的产生和在各个领域的拓展应用提供了必要的支持。人工智能同之前的数据算法相比,最大的特点是其发展出人工神经网络,通过多层神经网络,人工智能可以利用大数据进行深度的机器学习,即自主利用数据进行模型建构,并有自我优化和自主适应的能力。

   当前,人工智能的研发和应用较多集中在工业、交通、设计和物流等领域,这些领域普遍存在“机器可以做得比人更好”的特点。例如,搭配海量交通数据信息、语音识别和图像识别技术,使得无人驾驶技术日益完善,从而减少甚至杜绝人类驾驶汽车过程中的操作失误。大数据基础上的人工智能物流管理和城市管理系统也可以在瞬时处理海量数据,并利用这些数据进行深度学习,不断给出人类管理者无法、或需较长时间才能得出的优化管理方案。

   而对于人工智能在人类政治社会领域的运用,一些国外前瞻性研究给出的答案是较为悲观的[9]。人工智能不是被看作未来潜在的独裁者,就是被视为非民主体制的载体和工具[10]。悲观论的产生,一方面缘于人工智能的功能被过度解读为一种全面智能,另一方面也是长期以来西方思想界对技术治理(technocrat)批判传统的延续。这种传统以哈耶克和波普尔等自由主义者和批判理性主义者为代表,忧虑技术可能导致专制。实际上,人工智能在社会各领域中的应用已经是大势所趋,在代议制度领域内,人工智能的合理运用能够很好地应对上述代议制度所面临的一系列问题。随着代议制度现代发展和人工智能技术创新,基于目前的技术条件和对未来技术发展的预期,人工智能在代议制度中的运用,大致可以按时序分为三个阶段。

  

   二、尚在进展中的第一阶段:智能信息管理

  

   社会的复杂性导致代议制度在运行过程中,代表和实务工作者面临着越来越大的信息超载压力。日常工作中,代表们同时受到来自选民、非选举基础上的代议行为客体以及政党的信息轰炸,而愈发专业化的立法和决策程序又要求他们掌握大量背景性的信息和资料。此外,民众和一些组织对代议机构的立法和决策信息需求也在快速增长。在这种环境下,代议机构不但需要成为一个高效的信息接收者和使用者,同时也要成为积极的信息提供者,这种时代性要求使得建立高效的信息搜集、整合、管理和供给系统,成为对代议机构的现实性挑战。

   人工智能的基础和第一步是大数据。大数据的大量、高速和真实性等特点回应了这一挑战。在实践中,互联网信息通讯技术在代议机构中的应用已日渐普及,中国人大和西方各国议会都建立起了专门的信息管理和服务部门。经过十余年的发展,基于互联网信息通讯技术特别是网页和电子邮箱技术的进步,代议机构内部及内外间信息交流不便的问题已经得到有效的解决。而进一步的发展趋势,则是由信息搜集保存向信息综合分析管理、按需供给甚至主动研判信息需求、并在此基础上进行信息分发等方向发展。陈家刚以中国人大为例,将其归纳为“三化”,即民意代表推送化、民意整合智能化和民意实现的参与化[11]。

然而,目前世界各主要国家代议机构在大数据信息管理方面做得还很不系统。因此,第一阶段只能说是“尚在进展中”。当前大数据基础上的智能信息管理工作,仅仅是信息数量意义上的“大”而非信息类型和处理方式意义上的“大”。美国政治学家加里·金(Gary King)在这方面的论述颇有代表性,他指出“大数据并非是数据意义上的大”(big data is not about the data)[12]。(点击此处阅读下一页)

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《学习与探索》2018年 第2期

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