我國數字政務服務產業的發展及其問題消解方略
——以行政智能決策為中心的考察*

黃 昕

(湖南工商大學,湖南 長沙 410205)

一、引言

在新一輪科技與產業革命的浪潮引領下,新一代信息技術的持續突破和創新,互聯網技術、大數據、云計算的迅速擴張,以及與相關產業的深度融合,為政府、企業、機構的創新模式、運作方式和決策行為提供了歷史機遇。國家發展改革委在2021年印發并實施的《“十四五”推進國家政務信息化規劃》中明確了推進政務信息化建設,堅持數據賦能,提高治理效能,逐步實現政務數字化決策和智能化監管目標。2022年頒布的《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》明確提出,在政府機構中要廣泛應用數字技術構建數字化、智能化的政府運行新形態,從而優化政府決策和提升運作效率。2023年2月,中共中央、國務院印發的《數字中國建設整體布局規劃》指出要“發展高效協同的數字政務”[1],這為我國數字政府建設規范了頂層設計要求。信息技術的發展為人工智能與政府治理的深度融合提供了基礎[2]。行政部門將借助人工智能輔助決策來應對高度復雜、高度不確定的后工業社會公共問題。通過計算機“算力”和“算法”等技術實現智能化的數據處理和分析,以提高決策行為和政務服務效率,推動決策行為從經驗性向客觀性轉變,降低決策行為的風險和不確定因素,進而提高決策機制的規范性和政策預期的穩定性和有效性[3]。隨著大模型的出現,學界已經開始關注ChatGPT引入數字政府的決策作用。毫無疑問,ChatGPT賦能數字政府提高其智能決策、智能管理和智能服務能力[4],有助于控制數字政府規模,強化數字政府監督[5],但也隨之帶來了諸如提供虛假信息、泄露個人隱私和數據安全等問題[6]。

數字政府是數字中國建設的關鍵環節,是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要舉措,是適應新一輪科技革命和產業變革的必然要求。數字技術的廣泛運用是工業革命后的一次顛覆性社會革命,工業革命作用于實體社會,對實體社會運行方式進行改良,而數字革命則是利用數字技術創造了新的空間[7]?？茖W技術的進步、智能基礎設施不斷完善、政府與社會切實需求共同推動了智能決策時代的到來。一方面,從全球發展的歷史經驗和客觀規律來看,以智能化、數字化轉型實現智能決策是提升行政決策質量的必由之路[8]。另一方面,智能決策技術的進步及其能力邊界的不斷擴充,必將深刻改變產業發展模式與路徑,由此帶動相關產業的快速發展?，F實中,智能決策已被廣泛地應用于政府治理、政策制定、公共資源配置等領域[9]。例如,利用大數據技術能夠快速高效地對行政服務中出現的問題進行收集并分析,對城市交通、環境、公共安全等進行實時監測和分析,幫助政府預測和響應各種突發事件;利用人工智能技術進行智能客服、智能問答等公共服務的優化和提升,提高了政府工作的效率和政府服務的滿意度[10]等。

隨著智能決策技術應用進程加快與程度加深,智能決策市場規模將迅速擴張,這為數字政務服務產業創造了廣闊的應用前景,也為我國制造業產業升級、數字化和智能化轉型,振興和提升制造業發展質量與效益,實現產業躍升提供了契機[11]。在數字政務服務產業基礎和規模、技術的商業化應用場景與前景方面,我國擁有其他國家難以匹敵的優勢,然而如何識別和發揮這些優勢,政府服務的這種數字化變革又會如何影響產業結構,以及影響程度有多大,學界論之甚少,甚至連行政智能決策這一概念也缺乏明確定義。數字政務服務產業快速發展的同時對政府制定的政策、法律和法規提出了新的更高要求,數字政務服務產業內部也出現了諸如產業基礎創新投入不足、高端人才不足、產業供需結構性矛盾等問題。顯然,目前我國數字政務服務產業發展還缺乏明確的思路和策略。本文嘗試在已有的智能決策思想框架下,引入行政智能決策的概念,科學解讀數字政務服務產業的內涵、系統構成及其應用領域,進一步厘清我國數字政務服務產業發展現狀和存在的問題,為我國數字政務服務產業發展提供可行的方案。

二、以行政智能決策為中心的數字政務服務產業

(一)行政智能決策的基本概念

數據和智能技術加碼政府的決策、服務和治理,將數字政府發展推進至智能化階段。大數據決策是一種自下而上的治理方式,沒有預先假設,數據作為一種理念和意識,為決策提供依據,并為社會治理提供一種新的思路和環境——依據數字特征安排公共事務[12]。行政智能決策是國家行政機關及其工作人員在處理國家政務和社會公共事務過程中,圍繞既定目標,利用大數據、人工智能、優化算法、物聯網等多種智能技術和工具,對相關數據進行建模、分析并得出決策的過程。計算機科學和人工智能技術,能有效輔助行政主體及公共部門在行政智能過程中綜合約束條件、策略、偏好、不確定性等因素,自動實現最優決策,以提高行政履職與決策的高效、精準和穩定可靠[13]。行政智能決策具有典型的智能集約、決策主動性、自適應性和分布式特征。

隨著人工智能技術、大數據、云計算等信息技術的快速發展,智能決策能力快速提升,智能決策越來越多地用于行政事務[14],并呈現出如下新功能:第一,行政智能決策實現了決策前置。以往政府都是在問題出現后再研究解決問題的方案與政策,錯過了最佳施政窗口期,增加了政策成本。隨著技術進步、模型參數不斷增加,智能決策感知水平不斷提升,智能決策系統能夠更早地感知到苗頭性、傾向性的治理問題[15],從而將決策前置[16]。第二,行政智能決策具備應對復雜決策的能力。行政智能決策產生于應對更加復雜的決策的需要[17]。例如,洛克希德·馬丁公司已經研發出“綜合危機預警系統”,該系統可以用來監視、評估和預測國家與地方的內部危機。第三,行政智能決策反應迅速。行政智能決策能夠極大提升決策速度。根據美國國防創新單元實驗室的預測,量子計算可以把預算決策的速度和準確程度提高一個數量級。在金融市場上,基于人工智能算法的高頻交易已經非常普遍,科技公司智能計算能力已經遠超人工交易能力[18]。第四,行政智能決策具有自適應性。行政智能決策引入了對抗性訓練與決策,美國谷歌公司旗下的深度思維(DeepMind)公司開發出可以進行對抗性決策的智能技術,只需要通過自我對弈在對抗中學習并進化,就可實現決策能力指數級躍升[19]。第五,行政智能決策場景不斷擴充。隨著技術進步、各類大模型的出現,智能決策進入了算法時代,應用領域不斷擴大,已經在眾多領域應用[20]。美國國防部設立了“算法戰跨職能小組”,能夠利用人工智能準確模擬和分析戰爭,全面提升軍事決策的速度。

(二)數字政務服務產業的內涵及構成

數字政務服務是指以新一代信息技術為支撐,重塑政務信息化管理架構、業務架構、技術架構,通過構建大數據驅動的政務新機制、新平臺、新渠道,進一步優化調整政府內部的組織架構、運作程序和管理服務,全面提升政府在經濟調節、市場監管、社會治理、公共服務、生態環境等領域的履職能力,形成“用數據對話、用數據決策、用數據服務、用數據創新”的現代化治理模式。行政智能決策能力提升是構建協同高效的政府數字化履職能力體系的重要組成部分,其對全面推進政府履職和政務運行數字化轉型,統籌推進各行業各領域政務應用系統集約建設、互聯互通、協同聯動,創新行政管理和服務方式,以及對全面提升政府履職效能都有著重要的支撐和驅動作用。數字政務服務產業重點圍繞政務云、智慧中臺、行業應用、城市大腦、安全等核心領域,繪制覆蓋產業鏈上下游關鍵環節的服務提供商圖譜,助力數字政務服務基礎設施建設和場景應用落地。

1.基于行政智能決策的數字政務服務產業架構?；谥悄軟Q策的數字政務服務產業的產業鏈架構仍然由基礎層、技術層、應用層構成[21]。(1)基礎層是支撐行政智能決策的資源平臺[22],以包括硬件、軟件、服務器、存儲設備在內的技術設施為基礎[23],以數據、算力、算法為核心[24],主要包括智能計算集群、智能模型敏捷開發工具、數據基礎服務與治理平臺三個板塊。(2)技術層作為人工智能產業的核心,主要依托基礎層的運算平臺和海量數據資源進行識別訓練和機器學習建模,以開發面向行政管理不同領域的應用技術,對應用層的產品智能化程度起著決定性作用[25]。技術層級又可以進一步分為通用技術層、AI軟件框架層和算法模型層。(3)應用層則是將技術能力與行政管理具體場景相融合,幫助政府降本增效,目前主要應用的場景有數字政府、數字經濟、數字文化、數字社會、數字生態文明等領域[26]。應用層基于技術層的能力,解決行政管理過程中的具體決策問題[27]。例如,利用計算機視覺技術,實現人臉識別[28];利用智能語音技術,實現語音識別[29];利用自然語言處理技術,實現智能客服的人機交流[30];利用深度學習能力,利用大數據進行智能篩選[31]。

2.以行政智能決策為中心的產業體系構成。數字政務服務產業體系主要包括核心產業、支撐產業、配套產業和衍生產業四個部分。核心產業是以公共行政職能數字化、智慧化為載體的產業群,如數字政府、智慧政務、城市大腦等。支撐產業主要包括直接支持行政智能決策的研發、加工、推介和金融支撐、媒體支持等產業群,如智慧中臺、數字基礎設施、政務云、物聯網、人工智能、區塊鏈、先進計算、政務大數據平臺等。配套產業主要包括為行政智能決策提供良好的環境和氛圍的產業群,如政務協同、電子印章、時空大數據中心等。衍生產業主要包括以行政智能決策成果為要素投入的其他產業群,如智慧旅游、智慧交通、智慧園區、智慧黨建、智慧應急、智慧公檢法等。

3.依托行政智能決策的數字政務服務產業發展模式。該發展模式又可細分為四類:(1)行政智能決策數據收集和治理模式,這種模式主要基于自己擁有的強大數據流量,致力于數字政府以及政務云的數據收集與加工;(2)行政決策計算資源服務模式,該模式主要基于核心自研技術服務以及基于先進計算的服務資源提供行政智能決策;(3)行政數字化智能化技術服務,該模式主要為自己產品或者上游企業提供底層的行政智能決策技術服務,服務更多集中在技術接口對接;(4)“行政智能決策+”服務模式,該模式主要基于已形成的行政智能決策技術和產品,賦能某個相關聯產業。

三、我國數字政務服務產業發展現狀

(一)數字政務服務產業發展的典型特征

1.數字政務服務產業整體步入成長期

在我國,數字政務服務產業處于快速發展期,數字政務治理服務效能顯著增強。我國電子政務排名從2012年的78位上升至2022年的43位,成為全球增幅最高的國家[32]。從產業生命周期來看,整體上進入了成長期。從發展階段看,數字政務服務產業正處于商業化模式確定階段向多產業跨界聚合階段過渡期,具體表現為:產業規?？焖僭鲩L,行政智能決策方面的理論和技術不斷成熟,訓練模型豐富程度不斷提高,決策的智能性和高效性持續增強。大型企業開始加入產業布局中,出現獨立的商業化行政智能決策平臺和軟件,其應用領域也迅速擴大,涉及智能政務、智慧城市、智慧交通、智能金融監管、智慧園區、智慧公檢法等領域?！稊底终袠I趨勢洞察報告(2022年)》顯示,我國數字政府市場規模保持高速增長,以政務云為例,2021年,我國政務云市場規模達到802.6億元,預計2023年將達到1 203.9億元。

從產業格局來看,智能決策技術的不斷突破,成為產業增長的核心驅動力,推動了數字政務服務產業應用領域不斷擴展,形成了覆蓋面廣、服務用戶多、應用場景豐富、穩定性要求高的特征。在不久的將來,數字政務服務行業生態將從垂直、分化的產業鏈分工演進到集約、共贏的生態共同體。在新產業、新業態、新商業模式經濟建設的大背景下,行政智能決策將成為未來國際競爭的焦點和經濟發展的新動能,數字政務服務產業鏈上的包括咨詢規劃、軟硬件和應用公共提供商在內的各類參與者正面臨前所未有的發展機遇,產業鏈上中下游的各類企業也將更加緊密地融合在一起。

從產業競爭的角度看,數字政務服務產業的競爭主要體現在技術、解決方案、市場拓展、服務質量以及人才等方面。作為一個技術密集型產業,企業間良性競爭有效推動了技術創新,例如,百度的語音、圖像、NLP、對話式人工智能系統、智能駕駛系統等多項技術在競爭中脫穎而出。云從科技的人機協同操作系統,將感知、認知、決策的核心技術閉環運用于跨場景、跨行業的智慧解決方案,打造智能決策系統,實現人工智能技術閉環?？拼笥嶏w對智能語音、自然語言理解、計算機視覺等核心技術的研究處于行業領先地位。

2.軟硬件基礎設施建設呈爆發增長態勢

隨著技術進步和應用場景的擴展,軟件基礎設施建設成為數字政務服務產業的核心部分。以政務云、數據庫、移動互聯網、物聯網等數字基礎設施為核心內容的建設投入快速增長。具體涉及以下內容:數據挖掘和分析軟件、決策支持系統軟件、人工智能算法庫、智能算法軟件和可視化工具軟件等。就我國的情況來看,政府采購的政務數據分析、政策決策支持等軟件的市場規模呈現爆發式增長態勢。隨著數字政務服務建設不斷推進與深化,政府信息化市場規模已從2016年的2 499億元增長至2021年的3 997億元,復合年增長率為9.8%,遠超同期GDP增長速度。預計2023年市場規模將達到4 617億元。硬件基礎設施由人工智能計算子系統、存儲子系統、網絡互聯子系統組成。其中,人工智能芯片是人工智能硬件基礎設施中人工智能算力最重要的承載。隨著2020年新型基礎設施建設相關政策出臺,我國數字政務服務產業的硬件設施建設步入了快車道。一方面,各省市區投入資金大力建設智算中心、數據中心、云計算、服務器平臺等設施;另一方面,在設施設備革新和技術儲備部分,形成了較為先進、高效和安全的基礎設施設備體系。據浪潮人工智能研究院測算,到2025年,全球算力規模將達到6.8ZFLOPS(FP16),是當前算力規模的20余倍。

3.初步形成行政決策智能技術生態系統

數字政務服務產業結構分為技術提供商、硬件生產商和系統集成商三個部分。技術集成商主要是一些科技公司和軟件企業,這些企業致力于研發智能算法和機器學習、大數據和云計算等相關技術,并將其應用于行政智能決策,例如,IBM、Microsoft、百度、阿里巴巴等公司。硬件生產商主要是一些傳感器和設備制造商。這些企業生產各種傳感器和設備,如氣象傳感器、監控攝像頭、智能終端等,用于數據采集和傳輸,常見的硬件生產商包括華為、中興、?？低暤绕髽I。服務提供商主要是一些專業的行政智能決策服務公司,這些企業通過將自己的技術和服務包裝成為行政智能決策服務,來滿足客戶的需求,例如,匯能智業、北京啟明星辰等企業。隨著生態系統的技術、資源和創新水平的不斷提升,一方面,提高了行政決策的智能性和高效性,使得行政管理和服務現代化和精細化,另一方面,推動了政務服務產業結構的優化和升級,促進產業良性發展。盡管數字政務服務產業發展的時間不長,但由于技術迭代速度快、創新頻出,產業結構持續優化,我國數字政務服務產業已經初步成型,形成較為完整的生態系統,主要包括決策智能技術、應用場景、行業應用和生態伙伴等方面。

4.逐步演化出行政智能決策的新模式

數字政務服務產業將逐步由現有的商業模式轉向新型服務模式。一方面,在市場業態和增長模式快速變化下,產業內部分企業正在實施以兼并收購為手段的擴張戰略。諸多智能化企業通過收購智能決策團隊實現企業擴張,從而以較低的機會成本獲得核心競爭力,塑造出新型商業擴張模式。數字政務服務產業不同于傳統產業,傳統企業生產產品標準化、線性供應鏈固化使得技術團隊作用相對不高,而數字政務服務產業技術性強,其團隊作用非常高,其重要性不亞于產品效益。另一方面,智能決策業態變革與商業模式創新共同進化,智能決策技術能力、產品服務、業務流程、合作關系和商業模式隨時間推移迭代演進。由于冗長的產品實驗期和缺失的專利期,行政智能決策產品不斷發展并開始使用替代性收入模式,以產品無償試用的形式吸引客戶使用,進而通過客戶數據提升算法和產品及服務質量反過來吸引更多客戶,形成良性循環。該商業模式降低了行業壁壘,能拉動產品高質量生產并且縮短產品生產周期,帶來了數據網絡效應。由此可見,未來產業的商業模式將從售賣“產品/解決方案”向售賣“服務”轉變。

5.大模型推動數字社會向智能社會快速躍升

大模型一出現便在快速進化,目前已經形成包括各種參數規模、各種技術架構、各種模態、各種場景的大模型家族。從參數規模上看,大模型經歷了預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型三個階段,千億級參數規模的大模型已經成為當前的主流。從技術架構上看,Trans former架構是當前大模型領域主流的算法架構基礎,在此基礎上又形成了GPT和BERT兩條主要的技術路線,當前幾乎所有參數規模超過千億的大型語言模型都采取GPT模式。從模態上來看,大模型可分為自然語言處理大模型、CV大模型、科學計算大模型等。從應用領域來看,大模型可分為通用大模型和行業大模型兩種。通用大模型具有強大泛化能力,可在不進行微調或少量微調的情況下完成多場景任務,相當于AI完成了“通識教育”,ChatGPT、華為的盤古都是通用大模型。行業大模型則利用行業知識對大模型進行微調,讓AI完成“專業教育”,以滿足政務、金融、能源、傳媒、制造等不同領域的需求。2023年3月,OpenAI公司最新發布了超大規模多模態預訓練大模型GPT￣4,該模型具備了多模態理解與多類型內容生成能力。以GPT為代表的各種大模型是人工智能時代的“操作系統”,將重構、重寫數字化應用,極大地推動了數字社會向智能社會躍升,同時將行政智能決策提高到新高度。

6.法律和政策環境日趨完善

國家和地方關于智能決策的制度政策與法律法規正不斷完善,對產業發展起到保護、規范與促進作用。在國家層面,2017年,國家出臺的《網絡安全法》《中國人工智能發展戰略》提出了產業發展戰略規劃與目標。2018年,國務院印發《加快推進全國一體化在線政務服務平臺建設的指導意見》,提出了加快建設全國一體化在線政務服務平臺。2022年3月,我國發布的《關于加強科技倫理治理的意見》提出,應加快完善科技倫理體系,有效防控科技倫理風險。2022年7月至8月,我國先后發布《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》和《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》兩大政策,旨在打造智能決策應用場景,探索行政智能決策發展新路徑,以促進經濟高質量發展。在地方層面,各省市出臺了相關地方性法規和政策。2022年9月6日,《深圳經濟特區人工智能產業促進條例》公布,是全國首部人工智能產業專項立法,提出創新產品準入制度,它要求政府構建人工智能產業公共數據資源體系,建立人工智能應用領域的公共數據共享目錄和共享規則,推動公共數據分類分級有序開放。2022年9月22日,《上海市促進人工智能產業發展條例》發布,是全國首部促進人工智能產業發展的省級地方性法規。2022年8月24日,《哈爾濱市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區若干政策》發布,主要包括人工智能關鍵技術攻關、創新平臺建設、產業載體建設、場景應用等十個方面。

(二)數字政務服務產業發展存在的問題

1.基礎創新投入不足,數據管理體系松散

從企業研發創新角度出發,我國相關企業的創新研發支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。根據OECD等機構在2021年公布的數據,從各國具體研發支出來看,美國持續位居全球第一;從增長趨勢來看,中國科技研發投入的增長速度要明顯高于其他國家,但實際占據的全球科技支出份額明顯小于美國。數字政務服務產業需要海量的數據作為基礎,但目前在數據收集、整合和管理方面還存在諸多的現實問題:一是數據來源不夠全面、數據質量不高、數據格式不統一,以及部分區域、部分群體乃至部分階層決策相關信息未能進入行政決策支持信息系統。二是產業技術標準系統尚未統一,由于該產業涉及的技術范疇較廣,目前還沒有出臺統一的技術標準,這使得不同市場主體的智能決策服務之間存在著互不兼容的問題。三是智能決策系統安全和隱私保護存在漏洞。隨著智能決策應用帶來的潛在風險及不確定因素的增加,社會倫理問題日益突出,加上涉及大量的個人和敏感信息,如果安全和隱私保護措施不到位,將會帶來較大的系統風險和挑戰。

2.供需矛盾較為突出,潛在需求仍不明晰

目前,我國數字政務服務產業的供需在總量上基本平衡,但結構性不平衡問題較為突出:一是技術創新和產業應用之間存在脫節。因為存在算法黑箱,數據處理具有隱私性,相關創新性技術例如ChatGPT、GPT4.0等輔助決策類工具不能及時應用于相關產品之中,造成技術與產業應用的脫節。二是決策技術與業務需求之間存在不匹配現象。傳統企業的智能化程度整體上偏低,導致智能決策系統技術與企業業務需求存在數字鴻溝,造成了智能決策技術與業務需求間的不匹配。以制造業為例,業務信息化水平不足造成了場景數據獲取困難,研發投入大和交付周期長,成為一部分企業轉型升級的制約因素。三是潛在需求尚不明確?，F實中,智能決策場景在金融和零售領域的運用較為成熟,但是數字政務服務產業的應用場景開發還處于初級階段,導致部分潛在需求尚未被挖掘出來,制約了軟件開發商、系統集成商、數據分析機構等市場主體的供給規模和能力,難以實現供求的精準匹配。

3.產業鏈發展尚不完整,企業缺乏協同創新性

一是數字政務服務產業涉及領域眾多,但各領域的技術成熟度相對較低,統一技術規范和應用標準相對缺乏,削弱了產業鏈的完整性。不同企業之間在技術、標準、應用等方面缺乏協同和合作,會影響整個產業鏈發展的協調性,進而影響產業的整體水平。二是產業鏈內企業關聯度不夠,缺乏協同創新性。由于信息和技術滯后所帶來的信息不對稱問題,技術成熟的企業會擠占技術水平相對落后企業的市場份額,甚至導致該企業被市場淘汰,形成行業壟斷。三是成本較高。成本包括技術研發成本、數據儲蓄和處理成本以及安全和隱私保護成本三個部分。行政智能決策需要技術支撐,包括大數據采集、數據挖掘、人工智能算法等。這些技術研發需要大量的資金投入和技術積累;行政智能決策需要處理大量的數據,包括結構化和非結構化數據,這些數據需要存儲在高性能的服務器和數據庫中進行處理和分析,而這些設備和軟件的成本較高;行政智能決策處理敏感信息時必須要保證數據的安全和隱私保護,這也需要投入大量的資金和技術支持。

4.政策措施未有效落實,創新主體積極性受挫

數字政務服務產業作為以數據與技術為基礎的產業,在其發展過程中面臨著一系列政策與監管的問題:一是政策法規與決策類技術創新的匹配度不高?？紤]到智能決策技術的輔助性特點,在商業化應用時,相應的法律、法規需要重新界定,包括如何區分責任承擔,如何有效監管等。在面對風險承擔問題時進行清晰的界定,在一定程度上規避技術漏洞和倫理問題。二是在新產品研發過程中,普遍存在投融資活躍度較低、知識產權保護意識薄弱、對國家和地方出臺的相關政策認識不到位或解讀不全面等問題,造成國家和地方政府相關優惠政策未能有效落實。三是監管透明化不足,以及知識產權保護漏洞,一方面導致不少智能決策企業自主研發的科技產品成為他人的“果實”,極大地挫傷了技術創新企業的積極性;另一方面給中小規模市場主體的投融資帶來了負面影響,容易造成其智能技術研發過程受阻,無法形成完整的產業鏈,最終導致資金鏈斷流和投資方撤資等一系列問題。

5.信息采集規制嚴格,決策功能場景受限

2021年8月,國家通過了《中華人民共和國個人信息保護法》,該法律明確規定,不得過度收集個人信息,對大數據殺熟、人臉信息等敏感個人信息的處理作出了規制,完善了個人信息保護投訴、舉報工作機制,對于包括金融機構在內的各類用戶數據共享也進行了進一步規范。顯然,行政智能決策離不開大數據,在《中華人民共和國個人信息保護法》出臺之前,機構、企業對于數據的采集相對容易,充足的數據量使智能決策生成的算法模型更加精準,覆蓋的場景也更為寬泛。在該法律出臺之后,對于數據采集的限制,如生物識別、宗教信仰、特定身份、醫療健康、金融賬戶、行為軌跡等都成為了受保護個人的敏感信息,這使得智能決策中可用于模型的重要數據大幅度減少。在維持決策精準度不變的前提下,法律法規對決策產品的算法和模型提出了更高要求,也對行政智能決策的功能擴張能力和場景延伸能力有一定的限制。

6.高端技術人才缺失,智庫建設相對滯后

當前數字政務服務產業存在中高端復合型專業技術人才缺失的結構性矛盾。行政智能決策技術的不斷更新和市場應用場景的不斷擴展,拉高了市場對高素質、高水平的復合型專業人才的需求,導致我國當前專業人才的培養難以滿足市場需求。其一,數字政務服務產業技術涉及人工智能、大數據、數據挖掘、機器學習等前沿技術。這些技術需要具備深厚的理論功底和專業技能才能得以掌握,但是市場缺乏足夠數量的高素質技術人才。其二,智能決策不僅涉及技術,還涉及決策實踐經驗,現有的專業技術人員往往缺乏決策實踐經驗,難以根據實際需求和場景提供合適的解決方案。其三,數字政務服務產業的高風險和高壓力特征,導致專業人才因工作壓力大、發展空間受限、收入水平不高等原因流失。數字政務服務產業智庫建設相對滯后表現為:專業智庫的機構設置、職能分工尚不完善,專業智庫建設缺乏有效的資金支持和資源保障,專業智庫的研究戰略和方向尚不明晰,專業智庫發展落后于智能決策技術創新、市場業態變革和應用場景擴展。

四、數字政務服務產業發展的政策建議

(一)優化政策引導機制,促進產業創新發展

針對數字政務服務產業的特征,做好頂層設計。將創新驅動發展戰略重點集中在制度創新、技術創新和人才創新方面,并制定創新策略。首先,在政策制度方面,數字政務服務產業需要制度創新、體制改革以適應新局勢和新需求,進而推動經濟增長模式的轉變。數字政務服務產業發展對軟環境的要求高于制造業,要適應內外部新趨勢和新需求,積極主動地推進經濟體制、行業市場化改革,綜合改善產業行政和法律環境,為產業創新奠定良好的制度基礎。其次,在技術經營方面,技術創新是產業擴容、升級、優化的動力來源,要加大對人工智能技術研發獎勵力度,利用技術與管理的創新促進產業的快速發展;要不斷創新制度和經營管理模式,激勵從業者積極努力學習,引進先進技術和管理經驗,全力加快行業發展,實現技術創新,實現現代化發展。再次,在人才引進方面,創新人才引入的多元化激勵機制,探索多要素分配模式和途徑,并建立多元化的收入分配和激勵機制,切實改善用人留人環境,實現人才創新。

積極推進政府和企業數字化轉型,做大市場,助力數字政務服務產業發展。一方面,積極推進政府數字化轉型,提高政府信息化水平和服務能力,為行政智能決策提供基礎設施和平臺支持,盡快形成支撐智能決策的算據、算力、算法和算網體系。支持行政智能決策相關企業和機構的建設與發展,搭建行政智能決策平臺,為政府部門和社會各界提供技術支持與服務。另一方面,設立產業專項基金,加強資金和資源投入,強化面向數字政務服務產業發展應用的5G網絡、邊緣計算硬件新興信息基礎設施建設,科學測算各行業企業自動化、智能化改造的產出和效果,引導企業找準技術研發投入的切入點,合理利用智能決策技術,以期實現數字化轉型和高質量發展。

(二)發揮政府統籌作用,有序推進政策落實

加快構建“智能生態環境”,保障數字政務服務產業穩定發展。充分發揮政府的主導作用,建立健全數據治理的框架體系和規則秩序,理順并設置數據管理的體制機制、數據開放共享的策略機制,制定數據治理的規則標準,落實數據安全及隱私保護的法律法規等。政府應推動構建有利于數字政務服務產業自身發展的“智能生態環境”,著力推進智能決策算法庫、解決方案庫、數據集和公共服務平臺建設。另外,政府應系統開展數字政務服務產業布局優化工作,加大對現有優勢技術的投資力度,推動產業結構持續優化。推進數據與算法偏見的治理,針對以往部分區域、部分群體乃至部分階層決策相關信息未能進入行政決策信息系統的狀況,政府部門要重點關注,通過深入實施大數據戰略,不斷強化基礎信息平臺建設和公共智能應用擴散,有效收集特定行政決策視域范圍的公眾信息,提升信息資源的代表性和覆蓋面。針對數字政務服務產業中數據本身可能隱匿的社會偏見信息,可采用監測治理手段。

(三)堅持人本主義思想,明確技術輔助原則

堅持智能決策實施過程中的人本主義思想,確立技術輔助性原則。政府要引導市場將智能決策系統研發與應用定位在彌補人類行為與判斷的不足上,更好地服務人類的生存發展。政府要在行政智能決策體制中確立技術輔助性的原則,明確人工智能技術在行政決策過程中的輔助性定位,不能將行政決策體制中的每個系統和每個環節完全交由智能系統操控。激勵和激發行政智能決策技術賦能產業發展,要有效激勵市場主體利用人工智能技術來開展數據收集、模型建立、規律探尋和決策支持等工作,組建數據管理和服務部門,實現數據有效開放、合理共享和有效監管,提升政府部門政務處理的工作效率和質量,不斷將研究成果的市場和社會反饋用于智能決策技術和模型的改進提升。企業也應該把握產業發展規律,抓住關鍵點,做好數據支撐、信息量化和關聯分析等基礎性工作,最終實現智能行政決策系統高效、可靠、低成本運行,促進我國數字政務服務產業的可持續發展。

(四)完善市場監管體制,規范產業發展環境

實現數字政務服務產業的良性發展,要建立管理規范的體制機制,營造健康的產業發展環境。政府應該建立并逐步完善行政智能決策規范管理機制和體制,加強對行政智能決策技術應用的監督和管理,防止出現數據泄露、不當使用等問題。適當公開算法流程,及時向公眾披露智能決策算法的設計理念、原則標準,賦予公眾相應的程序權利,使其能夠要求政府部門聯合平臺機構就智能決策運行過程、推理情況等說明理由。建立第三方責任評估機構,客觀、合理評估各種風險,明確各方責任。加強數據共享和安全保障,強化政府在數字政務服務產業中的引領作用:一是加強數據安全保障。公民個人隱私的數據要采取加密保護措施,有效保護公民隱私和企業商業機密,防止個人或組織通過不恰當的途徑獲得數據以尋求自身利益。二是構建公共數據資源開放和共享平臺,促進政府、企業和公眾之間的數據融合與共享,以大數據為基礎,利用人工智能算法提高決策科學性。三是建立行政智能決策算法的風險評估機制,判斷其在具體應用場景中的適用可行性,明確政府領導和工作人員在人工智能技術使用過程中的具體責任,規避安全風險和算法歧視,推行技術分析和價值規范討論相結合的解決問題的思路。

(五)強化權力約束措施,提高決策可追責性

強化政府行政智能決策過程中的權力規制,以防止智能霸權和資本僭越,進一步提高行政智能決策的可追責性。一是要強化對產業資本權力的制約?；谥悄軟Q策技術的特性,技術權力的根源和本質是資本權力,對于行政智能決策失誤與錯誤的情形應當通過公共問責制的方式加以追責。把握法律法規的底線,對新技術形成一定的約束力,以滿足加強立法、改進立法和完善立法的社會需求。二是要加強行政決策信息公開與智能決策算法商業秘密保護之間的協調,增強智能決策在行政管理與服務領域中運用的透明度,以體現行政信息公開的基本原則。三是在數據共享或傳輸的權利約束方面,構建數字政務服務產業的數據資源共享平臺和交換機制,明確傳輸對象、傳輸方法、可傳輸數據范圍,切實保護數據的秘密性,實現數據合法有序流動。四是鑒于公共利益的特殊性和重要性,政府、機構在選擇市場供給主體進行智能決策算法系統開發時,必須事前約定在必要時公開算法代碼和程序,保證智能決策模型和系統的公開透明和可問責性。