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上海社联2023年度论文获奖者高奇琦。 视频采访:澎湃新闻记者 谷晓丹 实习生 吴喆旻(02:14)
【编者按】
上海社联2023年度论文已出炉。该活动无需作者自行申报,依托各学科权威专家学者、学术期刊主编、资深学术编辑等开展多轮评审。在“反五唯”背景下,这个活动也是对学术评估机制的大胆创新。
推荐入选论文的共同特点是密切关注社会现实和学界动态,善于发现和提炼问题,彰显学术论文的创新性、学理性、科学性品质,并具有一定前瞻性和开拓性。
澎湃新闻记者与上海社联2023年度论文获奖者展开对谈,看上海社科学者如何在现实关切中,回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问。
从2010年云计算开始发展,到2013年移动互联网兴起,再到近年来人工智能、区块链、元宇宙、大模型等走入大众视野,这些“热点”反映的是数字化进程。华东政法大学政府管理学院教授、政治学研究院院长高奇琦,长期关注数字领域的前沿技术变革,他认为数字革命对国家治理能力带来多方面挑战,加强国家数字能力建设已成为一个全球性问题。
在上海社联2023年度论文《国家数字能力:数字革命中的国家治理能力建设》(《中国社会科学》2023年第1期)中,高奇琦从数字秩序能力、数字赋权能力、数字创新能力三方面出发,分析数字革命对国家治理能力带来的深刻影响。
“元宇宙是对现实世界的复刻还是超越?实际上我们的追求不断在中间摇摆,如果数字世界完全复刻现实世界,其魅力就会减弱。”高奇琦由此指出,国家在治理时最好“软”一点,通过助推的方式,让人们逐步在虚拟空间中形成自己的良好习惯。自治是关键,因为成本更低,也是长久之道。
数字化社会如何提升国家治理能力
澎湃新闻:在您看来,数字革命对国家治理能力带来了怎样的挑战?
高奇琦:我们自互联网时代起开始进入虚拟世界,并走向日益深度化的数字世界。随着数字革命的到来,国家样态会如何变化?国家治理能力如何构成?这些能力会增强还是削弱?受到哪些方面的挑战,又该如何应对?数字化转型刚刚开始,回答也才刚刚开始。
我尝试用政治学基础理论来回答这些问题。国家治理能力主要由国家秩序能力、国家赋权能力、国家创新能力构成。国家在保证秩序安定的基础上,要保障公众享受的公共物品得到有效供给,并在技术发展中通过创新提高生产力水平,这样才能让人民拥有较为幸福的生活。
但数字革命对国家治理能力带来巨大挑战。数字技术本身是中立的,但又是把“双刃剑”,运用得当将加强国家治理能力,反之则会被恶意利用。比如,政府可以使用大模型技术增强治理能力,但如果被恶意使用者拿来合成新病毒,就会成为一个治理问题。
澎湃新闻:您的研究成果对于中国的国家数字能力建设有何现实意义?如何借鉴其他国家在这方面的经验?
高奇琦:很多人直觉以为,数字化背景下的国家治理能力会增强,但实际未必如此。首先,技术的最先使用者不是国家而是企业,而政府对技术变化的应对多半缓慢。如果政府反应太快,就可能将创新扼杀在摇篮中。如何保证公平无误, 成为一大治理难题。其次,企业、社会组织运用技术比政府更快。比如,大模型技术会最先应用在企业,然后才是政府部门。最后,国家较难拥有和企业一样强的数字能力。因为技术人才的用人成本较高,而政府部门除了引进人才,更需要建立创新体系,这些都是挑战。
为了应对国家数字能力建设中存在的这些问题,政府有时会通过委托治理机制做出调整,但这种做法比较被动。如果政府部门对技术的理解受限,就难以对其治理。我希望这篇论文的研究成果,可供相关部门决策参考。
美国和欧盟在数字化进程中的做法可供借鉴。美国是“让子弹飞一会”,在数字治理中采取“弱监管”甚至不监管,鼓励企业创新。企业可以自行制定规则,政府更多的是确认规则。欧盟则是在制定法案时快、准、狠,精准打击美国对其领域的影响。但由于政府规制较多,不利于企业发展,导致生产力较弱。中国可以借鉴美国、欧盟两方面的数字治理经验,在探索试点做法中广泛征求意见,通过政府监管使得生产力和生产关系达到互相协调。
澎湃新闻:传统社会向数字社会转型中,出现了数字世界中的“数字虚无主义”“恶元素”,国家应如何加强数字秩序能力应对此类挑战?
高奇琦:数字世界会形成新秩序。比如,当我们进入元宇宙空间时,那里会重新设定角色、情节、环境,也会设定价值观,构成一个新世界。某种程度上,这个世界相对独立于我们生活的物理世界,因为它可以制定自己的游戏规则。这也是数字空间最初吸引人进入的原因,它是对物理世界规则的“悬置”,玩家在其中可以找到自己的兴奋点、精神世界的寄托,带来一种“数字虚无主义”的精神状态。
从国家治理角度讲,互联网上没有法外之地。物理世界的秩序能否完全覆盖数字世界的新秩序?这个问题值得讨论,比如元宇宙中发生的性骚扰,是否需要受法律约束等问题。这类“恶元素”产生的全新问题,需要我们去思考,究竟是在新空间中建立新秩序,还是将物理世界的秩序延伸到数字世界。
因此,如何建立数字世界中的秩序,是重新复制物理世界还是再做新调整,这是一个开放性问题。未来有一天,如果大多数人都将被数字世界所裹挟,我们就要提前思考和准备,建立相关规则,因为那时更需要国家加强监管。
澎湃新闻:当前,社交媒体平台的兴起放大了个体声音,同时数字弱势群体利益受损,国家应如何加强数字赋权能力,实现更为公平的社会分配和权力赋予?
高奇琦:如今,社交媒体平台放大个体声音的同时,也出现了很多负面的声音。要想让数字世界更加真实公平,是件极其困难的事。从数字技术上讲,人工智能的算法逻辑是“放大”,造成流量的集中化,因此头部流量尤其大,腰部、尾部流量则基本可以忽视,这是非常现实的问题。为此,国家可以通过制定政策做出调整,限制头部流量的聚集。否则,头部流量的“吸附效应”可能会加剧资本力量流入,产生其他问题。
同时,流量经济使得一些个体拥有更大话语权,造成对现实世界的扭曲,这一现象未来会更加复杂。人们往往希望在彼岸的数字世界,寻求现实世界无法实现的愿景,以为可以在其中感受到平等。然而,受算法等技术影响,会出现信息茧房、极化效应等问题。虽然国家层面可以从中进行一定的政策干预,但也会产生新的荒谬,打乱正常节奏。如果不干预,又有可能出现一些极化的表达,甚至可能影响国家安全,这里涉及国家治理能力的关键问题。
我认为,现在所谓的“数字弱势群体”不仅指老年人,技术发展太快了,我们很多人都可能会不小心成为其中一员。如果通用人工智能在未来2至3年后到来,世界面貌将大为改观,一些岗位就有可能被取代,这些被取代的人就会成为新的数字弱势群体。因此,国家治理在这一数字化进程中要有所作为。
如何加强国家数字能力建设
澎湃新闻:平台化问题对国家创新能力带来挑战,国家应如何加强数字创新能力,激发社会参与技术创新的积极性?
高奇琦:国家可以通过建设公共性平台,招募学校、科研院所中受过正规训练的“白衣骑士”,以及我们所谓的“民科”这类“灰衣骑士”,激发社会参与技术创新的积极性。其实,我们今天的“专业化”是在工业文明背景下形成的,但随着大模型技术的发展,未来的人才一定会走向“通才”。“民科”如果对专业领域有非常强烈的兴趣,经过长时间学习,甚至比某些受过专业训练的人研究得还要精深,那么这类人才在数字化进程中,也可以被国家招募,参与到创新能力建设中,弥补国家数字人才缺口。
澎湃新闻:地震等重大突发事件都引发了强社会舆论,社交媒体上也出现了部分非理性声音,国家应如何加强数字能力建设来应对快速数字化变迁?
高奇琦:不能就事论事。关键是,在未来的数字化进程中,培养数字空间中的理性声音,从源头上考虑和治理。从另一个角度看,这其中也存在矛盾,比如,元宇宙是对现实世界的复刻还是超越?实际上我们的追求不断在中间摇摆,如果数字世界完全复刻现实世界,其魅力就会减弱。因此,国家在治理时最好“软”一点,通过助推的方式,让人们逐步在虚拟空间中形成自己的良好习惯。自治是关键,因为成本更低,也是长久之道。
澎湃新闻:您在论文中提出,国家数字能力可从自主性、嵌入性两方面展开构建,请以智慧城市建设为例,政府应在其中扮演什么角色,如何加强政府的数字能力?
高奇琦:“嵌入性”,类似委托代理,指的是治理完全交给平台。“自主性”,指的是自己定规则。这两者要平衡。嵌入性的好处是成本低,但缺点在于平台有自己的商业逻辑,企业首先要考虑的是盈利目标和对股东负责,而国家要对整个社会负责,所以自主性和嵌入性之间存在紧张关系。
我们现在很多城市的智慧城市建设,经常采用“发包”的做法,通过企业招标落实数字化设施建设,等项目完成后再交由政府的承运公司运营。这就要注意政府的自主性问题,数字化转型是一个动态过程,如果政府不理解自己的需求,就可能出现由企业提出的方案很快过时的结果,后期难以根据变化灵活调整。因此,政府数字化项目论证的初期阶段,专家、民众都要参与进来,不能等完成后再告知。
持续关注通用人工智能的有效治理
澎湃新闻:您当前在学术研究中存在哪些困惑?计划2024年重点研究哪些课题?
高奇琦:大模型技术的快速发展将加快通用人工智能的到来,这会产生巨大的社会影响。如何解决其中存在的问题、进行有效治理,国家方面并没有准备好。这一问题非常棘手,我近期比较关心。大模型技术在发展中会产生三类问题。
一是“失业”,被替代的人将转向什么岗位?如果产生大范围的失业,保障能力能否跟得上?这些都有待解决。
二是“失序”,Midjourney等人工智能图像生成器产生的虚假图文信息将海量出现,时间久了人们会对很多事情失去信任,我们还没想好应对之策。
三是“失控”,如果通用人工智能发展到拥有了自我意识,被恶意使用者所利用该怎么办?
对于以上问题,我计划从国家治理的角度展开研究。这也是全球治理问题,需要世界形成共识性的规则。
事实上,大模型技术是一种先进生产力,没有人可以阻止其发展。如果一个国家不及时赶上这一生产力浪潮,就会在国际市场中失去竞争力。因此,其产生的问题未来肯定会逐一显现,这是一个大概率事件。近期,大模型技术的狂飙式发展已经远远超过预期,研究相关的治理问题时间紧迫。
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