人工智能赋能权力监督：图景、障碍与进路_段光鹏.pdf

1082023 年 1 期湖湘论坛No.1,2023（总第208期）Huxiang ForumGeneral No.208政治法律人工智能赋能权力监督：图景、障碍与进路段光鹏（山东大学马克思主义学院，山东济南250100）摘要：随着人工智能时代的到来，权力监督从侧重经验推断到依赖数据计算，从因果关系归责到相关关系预判，从监督方式外显到技术赋能监督，人工智能在权力监督中的工具理性愈加受到重视。人工智能在为权力监督带来便利的同时，也带来了责任认知模糊、基础工程阙如、安全隐忧凸显、伦理规范缺位等诸多新问题。因此，必须树立智能化的权力监督理念、创设制度化的权力监督场景、共建标准化的权力监督体系、破除垄断化的权力监督隐患、构筑共治化的权力监督范式、培养专业化的权力监督人才，努力实现主动监督、精准监督和全覆盖监督，构建人机协调有序发展的权力监督模式，确保权力监督更加透明、公开、有力和有效。关键词：人工智能；权力监督；数据；纪检监察中图分类号：D262 文献标识码：A 文章编码：1004-3160（2023）01-0108-10一、问题的提出伴随着人类知识创新水平的逐步提升和科技创新能力的突飞猛进，以数据化、精准化和智能化为核心的新一轮科技革命正在全球范围内发酵，人工智能时代悄然而至。习近平总书记指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”1人工智能（Artificial Intelligence）术语起源于 20 世纪 50 年代的达特茅斯会议，泛指让机器实现智能行为的一系列技术，人工智能本质上是对人类思维信息过程的模拟。作为一项深刻影响人类社会发展的颠覆性技术，人工智能逐渐扩散至人类社会各个领域，显示出推动人类文明进步、重塑人类发展方式的强大能力。在大数据、云收稿日期：2022-11-07基金项目：教育部人文社会科学规划基金项目“中国共产党自我革命的百年历程与基本经验研究”（项目编号：21YJA710030）；山东大学马克思主义学院基本科研业务费专项资金资助项目“新时代健全党和国家监督体系研究”（项目编号：11120062330005）作者简介：段光鹏，男，山东新泰人，山东大学马克思主义学院副研究员，法学博士，主要研究方向：智能革命与治理现代化。DOI:10.16479/43-1160/d.2023.01.002109计算、物联网等信息技术的加持之下，政治行为大多以数字形式即时呈现且精准表达。而“几乎在亚里士多德之后不久，权力问题就成了决定性的政治问题”2，对权力运行的制约和监督在人工智能时代的数字化图景中表现得更加淋漓尽致，这使得纪检监察机关的治理手段革新成为必然。党的二十大报告指出：“健全党统一领导、全面覆盖、权威高效的监督体系，完善权力监督制约机制，以党内监督为主导，促进各类监督贯通协调，让权力在阳光下运行。”3强化对权力运行的制约和监督，是党和国家顶层设计中的重点内容。人工智能赋能权力监督的本质，是纪检监察机关基于党内法规及国家监察法律法规概括性赋予的权力，运用人工智能技术对公权力行使主体的行为进行监督。在实践中，纪检监察机关把人工智能技术嵌入权力监督过程，进行实时监控和有效预警，在原始吸纳、模式变革、自我重塑方面展现出了新的发展图景。人工智能的技术优势和新的思维方式蕴藏着强大的理性价值，其既不会瞻前顾后，也不会循私舞弊，更不会贪赃枉法，从而清除了权力寻租可能和操纵空间，使权力监督更加公正、规范、敏锐与精准。弄清人工智能赋能权力监督在运行过程中是否存在障碍以及如何解决障碍，实现权力监督模式的优化和权力监督效能的提升，是值得探讨的重要课题。二、人工智能赋能权力监督的现实图景人工智能的功能、应用价值与权力监督作用发挥的条件相契合，可以把相关的法律、法规、章程、规定、原则编制成程序和算法，借助无限逼近事实真相的数据资源来监控权力运行背后的廉情变化。人工智能的工具理性在当下愈益受到重视，成为权力运行评估和监督的重要载体，使权力监督在原始吸纳、模式变革、自我重塑方面展现出新的发展图景，在完善权力监督方式、提升权力监督效能方面发挥着重要作用。（一）原始吸纳：从侧重经验推断到依赖数据计算从信息技术的角度来看，权力监督的具体内容从本质上而言都是数据。在人工智能时代，“浩瀚的数据海洋就如同工业社会的石油资源”4，是最为重要的财富和资本。数据是人工智能的基石。5人工智能得以有效运转，正是源自对数据的采集、处理、分析，运用复杂的算法从海量数据中筛选出有效信息。相比原先的权力监督在很大程度上依据经验进行推断，人工智能赋能权力监督是以数据为“获得新的认知、创造新的价值的源泉”6，依赖于数据的完整性、真实性和及时性。因为经验推断的最大困境是过于依赖特定的个人，人为影响因素作用过于明显，概率统计方法难以发挥效用，所以存在着诸多难以克服的局限性。人工智能通过利用诸如音频识别系统、智能搜索引擎等技术，从智能化跟踪采集海量数据到进行数据挖掘、比对、分析，再到数据画像，使得海量数据在人工智能算法的框架内开始变得富有生命力，在统计更科学、分析更精准的情况下将诸多看似毫不相干的数据信息交相联系，进一步生产出新的具有实际意义的相关信息。与经验推断相比，人工智能通过数据驱动而形成数据计算，使得大量人脑无法完成的任务变得轻而易举，同时摆脱了对具体的有经验的个人的依赖。依靠事先设计好的110算法和程序，人工智能赋能权力监督在很大程度上克服了因个人偏好等原因而产生的主观性问题，减少了因人为隐匿、造假权力运行数据带来的侥幸心理，降低了因人工核实过程中的漏洞导致的漏报、谎报以及瞒报个人隐性事项等情况发生的机率。（二）模式变革：从因果关系归责到相关关系预判在现有的追责问责体系中，对违纪违法行为的追惩往往遵循因果关系法则。因果关系是对因素相互作用过程与其效应之间联系的描述，具有解释事物或预测变化的功用，是人类理性行为与活动的基本依据，在历史实践中长期经受应用与检验而不断完善。人工智能赋能权力监督在因果关系归责的基础上实现了数理逻辑的加持，向着相关关系预判的模式转变。相关关系作为因素之间、结果之间以及因素和结果之间的关系，具有或然性而非因果关系的必然性。相关关系预判是以代码为基础语言的人工智能通过统计模式而形成的算法，是运用遵循特定序列结构的算法进行数据运算而得出的结果。此结果实际上是一种概率上的可能性，目的是发现权力运行背后隐藏的廉情变化，描绘一幅来路清晰、去向明确的“权力流程图”，为防范违纪违法行为的生成提供预警。人工智能正是因为能获得具有连续、直接、完整逻辑性的输出结果，一旦发现个人事项相关数据的异常变化，即可借助数据的相关关系分析方法与流程，及时挖掘数据，从中发现关联物并找到相关关系，从而降低时间成本，提升信息获取效率。在获取相关关系的基础上，智能识别实际权力运行轨迹与系统拟合路径的非重合地带，对可能出现的权力运行风险进行预警，其最终目的是解释个人有关事项异常变化的背后所蕴含的权力腐败真相。任何试图隐匿、转移个人和家庭财产的手段在人工智能赋能权力监督面前都难以奏效。7因此，人工智能应用于权力监督的核心价值在于相关关系预判，从偶然数据中发掘蕴含具体人、具体事的必然章法和趋势，将数据按照模型算法进行归类汇总、赋分加权，对可能发生权力腐败行为的区域或个体发出廉情预警。（三）自我重塑：从监督方式外显到技术赋能监督人工智能的介入改变了谈话函询、专项检查、巡视巡察、专题调研等监督方式外显的运行逻辑。作为一种技术赋能，人工智能在纪检监察机关监督过程中被加以广泛、深入应用，智能监控、机器感知、人脸识别等算法决策和代码规制便形成了监督技术化的态势。技术赋能是通过应用新兴技术形成一种新的方法、路径或可能性，其本质是加强信息控制，8通过信息供给、交互与应用的革新，有机整合科层组织内各部门间的碎片化数据，由网络内各节点主体共享、共同监督，促进信息流系统的开放、透明、共享，为追溯数据来源、数据运行流程、相关责任主体提供必要基础。由此，相关公职人员在工作和生活中的任何行为都可以被智能系统平台捕获和跟踪，既可以从银行系统、税务机关、证券机构、公安部门获取其资金流水、理财投资及出境入境等相关事项信息，又可以通过微博、微信等网络平台获取海量个人信息。看似漠不相关、杂乱无序的消费数据、财产信息，通过人工智能建立的各类监督平台进行分离、清洗、去噪、聚合、修正，打造出完整的数据信息链条，能够形成关于个人事项变动的轨迹和规律的路径图。换言之，人工智能可以及时跟踪个人相关事项的动态变化，对权力运行各个节点的微观数据信息进111行汇总、归类、筛选、整合，进而形成关于个人行为的预测以及针对预测应采取何种措施的预判。当人工智能介入时，无论是否服从与配合，算法早已预设，数据正在获取，个人行为及其轨迹均可一览无遗地进入权力监督的范围之内。可以说，人工智能为追踪真实权力行为提供了技术保障，为传统监督方式引入了新的制度理性。三、人工智能赋能权力监督的多重障碍马克思指出：“在我们这个时代，每一种事物好像都包含有自己的反面。”9尽管价值中立的技术手段在推动整个人类文明前进过程中发挥着积极作用，但漫长的技术发展史早已证明，技术同样具有向其反面位移的可能。在人类理性与技术理性、人类决策与机器判断的交互作用之下，人工智能的技术进路会导致权力监督过程中的多重障碍，使权力监督的技术化与实效化之间产生矛盾和冲突。（一）人工智能赋能权力监督的责任认知模糊以自动化、智能化特性取代部分人力工作，延伸人类在数字信息世界的生活空间，是人工智能的显著优势。作为变革后工业社会的决定性力量，人工智能在本质上是对人的模仿。其实，模仿不是人类所要深忧的，人类要深忧的问题是“类人”的社会化可能产生的系列风险。10智能机器既“改造着政府、公民、政党等政治行为主体的行为模式及其关系”11，同时也在不断地自主学习。人机主体地位的模糊性致使人工智能赋能权力监督在实际运行过程中存在着责任主体漂移和责任形式不明确的问题。依靠人工智能，从面部识别登录执纪执法全流程智能管理平台，到跨地区、跨部门的数据共享、流程再造和业务联动，权力监督过程均可以被清晰记录，为数据追踪提供了原始材料。然而，倘若在权力监督过程中运用人工智能，却因机器和算法出现偏差而造成数据泄露或其他破坏性后果，那么究竟归因为设计者的责任还是使用者的责任，或是能否认为人工智能拥有道德主体地位，可作为责任主体而存在，进而陷入无法确定责任主体的尴尬境地。简言之，人工智能驱动权力监督是多重合力作用之下的结果，难以归责于某一明确主体。同时，人工智能运用于权力监督发生数据泄露进而出现安全问题，缺乏明确的法律规定界定责任主体。可见，人工智赋能动权力监督在应对技术模糊性带来的责任认知与划分时往往显得无能为力。（二）人工智能赋能权力监督的技术风险凸显人工智能相关技术的本质是基于数据的算法。虽然人工智能的应用场景突出了该技术令人难以置信的计算能力，但是实际有效的应用程序始于数据。数据是现实世界的数字化反映，是使得人工智能如此强大的基本要素。然而，数据可被收集却不能被创新，而具备可行性、有穷性、确定性和涌现性等特征的算法则可以推动智能革命的进程。算法是一系列解决问题的清晰指令，是用机器语言刻绘现实世界，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。人工智能功能的发挥依赖于算法的开发与运行。然而，人工智能赋能权力监督在算法的设计、运算与执行等方面存在一定的技术风险。其一，算法设计难以覆盖复杂的监督情境。人工智能的基本逻辑是将所有问题转化112为可计算的问题来处理。12算法设计遵循精简高效的原则，为了让监督过程便于量化分析，算法模型必然会去除各种无法处理的复杂因素，从而导致关键证据难以被精准度量，尤其是在监督过程中还有很多隐性内容无法评价或衡量，更无法嵌入算法之中。其二，算法监管存在黑箱风险。人工智能算法运行过程涉及数据输入、数据转换、数据输出三种过程，但披着科学外衣的算法在实际的开发与运行中主要依靠开发者的价值观驱动，人