一、數字技術與公共治理中的兩難多難問題

1、公共服務的合理邊界。數字時代公共服務可以做到個性化，群眾對政府服務的回饋也可以個性化，有“好差評”回饋。此時，“有求必應”的服務理念到底有沒有邊界。某市一個街道的負責人跟我講過，群眾訴求的回應情況和滿意度市里要定期考核，評分較低的部門要說明問題，為了不得差評，基層對一些不甚合理的訴求都要回應。舉個例子，比如碰到下大雨老百姓房屋漏雨的緊急情況，請求社區幫助，社區積極解決，獲得好評。雨停之后又提出家里困難，請社區幫助修繕房屋，社區對于這種非公共服務類訴求不好回應，于是被打了差評。這種踩邊跨界的問題不少，使基層政府壓力很大。財政狀況良好的地方有網格化管理員可以及時回應多數訴示，但對于財政困難的地方來說，維持這樣個性化快速反映體系的行政成本較高，再卷下去似乎難以為繼。數字時代如何把握好公共服務的合理邊界，如何高效合理回應訴求，還需要不斷探索。

2、新舊規則轉換期的空白與分歧。數字時代有全新治理對象，例如大平臺、例如數據，例如人工智能大模型，而且快速變化，這些對象因為“新”“快”“深”等難以判斷有益還是有損于公共利益，導致治理難題，舊規則不太適用而且遠不夠用，新規則如何把握缺乏共識。

第一，需要判別海量信息的合規性、合法性。

以前報紙只有幾十家，電視臺頻道也只有幾十個，從各種多模態信息里判斷有沒有不合法不合規的內容，相對還是一個可控的局面。在互聯網時代海量信息之下，審核合規性是非常難的。比如，2022年第四季度，B站的活躍UP主投稿量就達到1760萬件。

第二，創新多因而挑戰多。

以數據要素市場建設為例，中國是首個將數據明確為生產要素的國家，由此帶來的挑戰頗多。數據作為生產要素有很多特點，比如可以多場景復用、減損貶值快等。絕大部分數據的價值在于實時性，有專家提出一年期以上的數據貶值達到98%以上。由此帶來的問題是，有些數據要素在價值評估、數據資產化全流程走完后數據價值已經改變。還有，數字領域有很多創新，因而政府面臨很多公共治理方面的挑戰，像數字、數據、人工智能、大模型等，有的時候還沒把這個事搞清楚，事態已經發生很大變化。

3，數字技術迭代迅速，企業速生速滅，就業穩定性差。

一味發展技術還是保持企業穩定，這其實是矛盾的。從本質上講，數字技術更擅長解構現有產業鏈和重組新的高效產業鏈，高頻率高強度的競爭不可避免，總會有相當比例的企業處于困頓之中。現在企業淘汰率很高，即使獨角獸這類企業也不例外。2021年全球獨角獸企業500強中有152家企業被替換，更新率達到30.4%，86家企業被淘汰出局（同比增長274%）。網絡數字智能這些產業，技術迭代產業重組特別迅速，競爭比以往任何時候都更加激烈。傳統產業所講的新創企業十之八九不能存活下去，這個比例對數智產業來說還要更高。這個過程中，較多崗位有可能被替代，新崗位會產生，但新老企業員工匹配度差，就業市場調整劇烈。

4、多元用途技術的治理誰說了算？先舉幾個案例。

例如，伯克利大學教授在2017年聯合國大會上展示了“AI殺人蜂”機器人，就是把無人機和人臉識別這兩項高科技結合起來，通過人臉識別進行精準定位，無人機可以攜帶3克炸藥，足以殺人于無形。因此，許多據此認為應該禁用面部識別技術。

然而，面部識別技術找尋走失兒童和走失失智老人，十分有用。比如10分鐘之前走失，去往各個方向10分鐘車程范圍內的所有人手機上都可以收到警報，顯示走失兒童的照片。據說有的城市已經找到近萬名走失的兒童和失智老人。同樣一個技術，有多元用途，應該由誰說了算？這也是公共治理遇到的挑戰。

二、數字技術帶來的更多挑戰

1、某些數字服務有可能出現形式主義

現在，政府網站多層級連通，一個城市一個APP可以為老百姓提供多種服務。一些更基層政府的APP用戶數較少。但是第三方評估時，月活人數比重是第一項指標，怎么能讓老百姓用這個APP，如何獲得更好的評估？各地做法五花八門，比如下載APP送禮品等，或者強制要求公務人員完成下截量任務或使用次數任務。中央紀委國家監委曾經通報一個案例，云南省永善縣政務服務管理局在推廣應用“一部手機辦事通”過程中，下達不切實際的任務指標問題。該局為片面追求考核加分，按照本縣戶籍人口人均通過“一部手機辦事通”小程序辦理3件事項的數量，確定了138萬件的任務指標，印發文件將指標分解到各鄉鎮、縣直相關部門，要求全縣干部職工年度人均辦理150件，嚴重增加基層干部負擔。現在“擾民”“自擾”和“與市場爭利益”這種數字形式主義是一個突出問題。

2、數字邏輯有可能干擾人類價值觀和社會演進

不受人類主觀影響的算法更加公正？靜態有可能。各國都曾經推廣智能輔助辦案系統。以前讓我們引以為豪的是，中國判決案例最多，因此智能輔助辦案的系統很好用。舉個例子，駕車未系安全帶，可罰50元也可罰200元，可扣分也可不扣，每個違規者都有特殊情況，把這些情景輸入系統，就可以看到其他法官在類似場景下怎么判定，得到一個平均數，照此辦理，雙方爭議最小。在有原告被告雙方的案例中，用這種大數據計算的“平均數”也最能平息爭議。人們普遍認為，在數字時代，算法處理問題的能力強大速度非常快，而且客觀可靠，不會受法官主觀性的影響，從而規避人性局限和排除人為因素的影響，努力做到標準一致、客觀公正和“同案同判”。

但是，動態有問題。比如法國2019年3月出臺2019-222號法律第33條，不得基于法官和書記官處成員的身份進行“評價、分析、比較或預測”。原因涉及多個方面，這里講一點：客觀上可能形成一種要求法官向歷史平均判決結果靠攏的壓力，抑制法律制度適應性和動態性所必須的差異或異質性。會從根本上限制司法場景中基于價值變化或理念調整而進行的“創造性演變”，最終導致整個司法實踐固化。

這樣說太抽象，我還是舉例說下。比如對于一種犯罪行為，可以判3-7年，平均數是5年，實際上每個法官的判決并不一樣，如果借助智能輔助辦案系統，最后導致類似案件的判決都趨向5年。法律的演進和所有社會演進一樣，與公眾價值取向和是非判斷高度相關。如果對于同一類案子，隨著時間的推移，大多數法官都往輕判的方向移動，就說明公眾的價值觀中認為這種犯罪行為的損害在減小。反之，如果所有法官都往重判的方向走，說明社會公眾認為該行為的社會損害嚴重程度在提高。如果總是按過往的平均數判處，司法制度就固化了，與社會進步、與社會價值觀的演進無法匹配，長期看，這對社會共識與共情和社會行為等都帶來嚴重后果。

3、數字邏輯有可能弱化人文關懷和公共立場

第一，數字邏輯可能排斥人文關懷和向弱勢傾斜的公共價值觀。

現在各類信用服務機構挖掘各種行為數據，為個人和市場主體賦信。個人賦信基礎分值主要來自人力社保、稅務、公安、發改委等方面的數據，企業賦信來自市場監督管理、稅務、人社、海關等，還算合理可信。但現在許多地方搞加分項目，對個人來說，加分項包括志愿服務、社區服務、見義勇為、環境衛生等；對企業來說，加分項包括參加扶貧項目、捐助公益項目、企業社會責任等。當“加分項目”用于增加信用分、鼓勵“好人好事”時，對社會有積極作用，但政府如果據此分配社會資源例如“子女可以挑選好學校”、“增加醫保就診醫院“、”企業獲得優先或優惠貸款等，會帶來負面問題。我們想想看，經營困難、生活困頓的主體無力去做這些好人好事，更容易被評估出低分。但政府“公共立場的”的一個重要方面，就是要扶助“弱者”，給他們服務傾斜和更多關懷，應該是政府重點關心幫扶的人群。而在上述數字賦信體系中，“強者愈強”、弱者愈弱“的問題要給予高度重視。數字時代可以改變很多事情，但政府的服務要多關注落伍者掉隊者、多為弱勢群體提供幫助的基本職責不能改變。

第二，數字記憶將過失群體信息永久泛在留存是否合理？

私人信息被數據化進而轉化為社會記憶后，其作用之正面或負面未嘗可知。人是一種會遺忘的生物，而數據如果不被刪除或破壞，就會永遠保存。“遺忘”是很多人正常生活的前提，否則許多人的生活將會肩負非常沉重的歷史包袱。

生活在加拿大溫哥華的60多歲的心理咨詢師菲爾德瑪，曾經上百次通過美國與加拿大的邊境，2006 年當他再次這樣做時，邊境衛兵用互聯網搜索引擎查詢了一下菲爾德瑪，顯示出菲爾德瑪在 2001 年為一本交叉學科雜志所寫的文章中提到，其在 20 世紀 60 年代曾服用過致幻劑 LST，因此菲爾德瑪被扣留了 4 個小時，采了指紋之后還簽署了一份聲明，承認他在大約 40 年前曾服用過致幻劑，而且以后將不再進入美國境內。

有些觀點贊同數字技術的這種能力，即所謂警示人們不要行為失范否則后果嚴重，有利于警示人們遵紀守法。但哪類失范行為應該得到哪種程度的懲罰，不應該成為由數字邏輯決定的問題。

數字時代，信用修復是一個緊迫需求。2024年1月，國務院印發《關于進一步優化政務服務提升行政效能推動“高效辦成一件事”的指導意見》，當前重點有七件事，其中包含“企業信用修復一件事”。如果企業信用不能修復的話，對于市場和經濟發展有很大影響。現在經濟發展遇到困難，突出問題是信心不足、預期轉弱，政府也把企業信用修復問題放在很重要的位置。

同時，個人信用修復問題也應引起高度重視。中國刑事犯罪結構已發生明顯變化，過去5年判處有期徒刑3年以下的輕罪案占到各類犯罪的85.5%，達到近百萬人。過去這些“前科人員”的檔案多為紙質形式存在，查詢和傳播不便，大部分前科人員特別是輕罪人員沒有長期受到犯罪記錄的長期嚴重影響。然而在數字記憶時代，這些輕罪人員刑滿釋放以后卻很難再融入社會。一查身份證，關于個人的很多信息都可聯網打通，許多個人信息一覽無余。數字記憶使得個人信用負面問題如影隨形伴隨事主終生，有可能對個人權益保障社會穩定造成新的威脅。數字時代，哪類失范行為應該得到哪種程度的懲罰，不應該成為數字邏輯所決定的問題。

三、數字時代公共治理的新要求：幾個原則

數字時代公共治理講了這么多，有幾個比較新的理念或者原則應該要體現。

1、人民中心。數字技術為政府治理賦能，“有為政府”的能力有可能更強。在多種因素需要平衡考量時，便民、利民、不擾民是基礎，公民和市場主體權益保障是首要。

2、全納服務。數字服務提供要平等公正并向困難和弱勢群體傾斜。數字邊緣人員的在線服務提供以及必要的線下服務彌補措施，是數字普惠程度的重要指標。

3、敏捷回應。在傳統治理理念中，政策不能“朝令夕改”。數字時代，事態快速變化，挑戰時時更新，“敏捷應對”成為了數字時代治理重要理念和實踐遵循。

4、精準服務。數字化賦能個性化服務，邊界合理的公共服務要努力做到精準高效，講求實效。

5、合作服務。許多公共服務受眾廣泛，連接巨量人群，自帶流量的性質使其可以轉化成為商業模式由企業提供，政府可以將資源用于其它服務和治理項目。

6、協同服務。加強頂層設計是數字政府建設的根本保障，要做到多服務匯集，全流程在線，還要線上線下的互融互通，降低數字政府建設成本，方便群眾和市場主體便利獲得服務。

7、賦能服務。政府自身數據公開和推動大企業數據開放是數字時代公共服務的重要內容，要為各類機構和公眾賦能，讓他們能夠利用數據支撐自身發展，也能夠以更多方式和在更多環節參與社會治理過程。