人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)驅(qū)動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)決策研究：傳統(tǒng)難點(diǎn)、技術(shù)邏輯、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避

人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速智能革命的進(jìn)程，是國(guó)家治理現(xiàn)代化的重要手段。［1］領(lǐng)導(dǎo)決策作為國(guó)家治理現(xiàn)代化的重要組成部分，充分利用新興技術(shù)手段可以促進(jìn)領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)性、民主性。黨的十九大報(bào)告指出，要“善于結(jié)合實(shí)際創(chuàng)造性推動(dòng)工作，善于運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息化手段開(kāi)展工作”。領(lǐng)導(dǎo)決策是領(lǐng)導(dǎo)履行工作職能的核心環(huán)節(jié)，是保障各項(xiàng)工作順利開(kāi)展的決定因素，是衡量現(xiàn)代領(lǐng)導(dǎo)水平的重要標(biāo)志。人類社會(huì)是一個(gè)開(kāi)放的特殊復(fù)雜巨系統(tǒng)，決策也是復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)的組成部分，智能革命背景下的決策對(duì)領(lǐng)導(dǎo)干部的能力和水平提出了新的要求。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論以“完全理性與最優(yōu)化”為原則，認(rèn)為決策者趨向于采取最優(yōu)策略，以最小代價(jià)取得最大收益。［2］西蒙的有限理性管理理論認(rèn)為，應(yīng)考慮決策者的生理、認(rèn)知等限制，以有限理性為基礎(chǔ)，提供“滿意”的決策。［3］本文認(rèn)為良好的決策應(yīng)是工具理性和價(jià)值理性兩個(gè)維度的有機(jī)融合，工具理性側(cè)重從決策的科學(xué)性進(jìn)行衡量，價(jià)值理性則側(cè)重從決策的民主性進(jìn)行考量。因而，領(lǐng)導(dǎo)干部要充分利用人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)提高領(lǐng)導(dǎo)決策的能力?；趥鹘y(tǒng)技術(shù)背景下領(lǐng)導(dǎo)決策難點(diǎn)問(wèn)題分析的基礎(chǔ)上，本文著力回答以下幾個(gè)問(wèn)題：人工智能如何促進(jìn)領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)性，區(qū)塊鏈又是如何促進(jìn)領(lǐng)導(dǎo)決策的民主性？?jī)煞N新技術(shù)可能存在什么樣的風(fēng)險(xiǎn)？領(lǐng)導(dǎo)者如何在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)工具理性和價(jià)值理性的有機(jī)融合？

一、傳統(tǒng)技術(shù)背景下領(lǐng)導(dǎo)決策的難點(diǎn)

決策信息的不完善性。在傳統(tǒng)技術(shù)背景下，領(lǐng)導(dǎo)決策信息往往由中層及基層相關(guān)部門收集。由于受到部門利益等不確定因素影響，信息經(jīng)過(guò)基層、中層的“過(guò)濾”，一定程度上加大信息失真的風(fēng)險(xiǎn)。而信息準(zhǔn)確、完善是領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策的基本原則?；跀?shù)據(jù)失真的決策，必將加大決策失誤的風(fēng)險(xiǎn)。目前，雖然互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能提高信息傳遞的效率，但無(wú)法有效保障信息的正確性和完善性。

決策時(shí)效的緊迫性。在傳統(tǒng)技術(shù)背景下，領(lǐng)導(dǎo)干部在決策時(shí)，需要耗費(fèi)大量精力去閱讀、領(lǐng)會(huì)上級(jí)政策文件的要義，才能結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際進(jìn)行制定執(zhí)行，這對(duì)領(lǐng)導(dǎo)干部的素質(zhì)提出了高要求。決策往往要求較強(qiáng)時(shí)效性，在這種情況下，部分領(lǐng)導(dǎo)干部可能會(huì)采用“封閉運(yùn)作”的方式來(lái)提高效率，從而壓縮或者忽略民眾的觀點(diǎn)表達(dá)。導(dǎo)致的結(jié)果是：領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)個(gè)人自身經(jīng)驗(yàn)、借鑒同層次部門的經(jīng)驗(yàn)做法進(jìn)行決策，群眾對(duì)決策過(guò)程不知情，決策透明度不夠高。這樣，部分同群眾利益密切相關(guān)的事項(xiàng)未進(jìn)行充分公示和聽(tīng)證，必然影響決策的初衷。因而，決策的科學(xué)性受領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人智慧和經(jīng)驗(yàn)有限性的影響，決策的民主性無(wú)法得到充分保障。

決策責(zé)任的模糊性。在傳統(tǒng)技術(shù)背景下，由于領(lǐng)導(dǎo)決策責(zé)任的界定、取證困難，再加上我國(guó)在決策過(guò)程中往往采取“民主集中制”決策方式，“民主集中制”決策方式通過(guò)委員會(huì)等集體方式進(jìn)行，這種方式可以在領(lǐng)導(dǎo)層集思廣益，但也造成“決策失誤的責(zé)任不清、追責(zé)難度系數(shù)大”的問(wèn)題。部分基層政府領(lǐng)導(dǎo)干部出現(xiàn)決策失誤后，可能把個(gè)人責(zé)任歸因于集體，本應(yīng)負(fù)主要責(zé)任的領(lǐng)導(dǎo)干部沒(méi)有受到相應(yīng)處罰，而集體責(zé)任往往難以追究。這給決策過(guò)程監(jiān)管和追責(zé)機(jī)制執(zhí)行增加了難度，一定程度上造成決策的隨意性。

決策預(yù)算的有限性。在傳統(tǒng)技術(shù)背景下，由于邀請(qǐng)專家、民眾等人員往往成本較高，需要耗費(fèi)較多時(shí)間精力，而在決策經(jīng)費(fèi)預(yù)算既定的情況下，部分地方政府即使作的決策與民眾利益息息相關(guān)，結(jié)合實(shí)際也采取由領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人或小規(guī)模委員會(huì)代表直接拍板決定的方式進(jìn)行。而科學(xué)的領(lǐng)導(dǎo)決策需要廣泛聽(tīng)取基層群眾的意見(jiàn)，通過(guò)決策過(guò)程民主來(lái)促進(jìn)決策的民主性。群眾是決策的直接利益相關(guān)者，他們的訴求和看法尤為重要。因而，如何在可控成本的前提下，提高民眾參與的廣度和深度，是新技術(shù)背景下需要重點(diǎn)考慮的問(wèn)題。

二、人工智能提高領(lǐng)導(dǎo)決策科學(xué)性的技術(shù)邏輯

復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)呼吁領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策。人類社會(huì)是一個(gè)開(kāi)放的特殊復(fù)雜巨系統(tǒng)（Open Complex Giant System），系統(tǒng)具有開(kāi)放性和復(fù)雜性。［4］社會(huì)系統(tǒng)由要素、子系統(tǒng)和外部環(huán)境等多個(gè)部分構(gòu)成，由于各部分主體具有異質(zhì)性、主體適應(yīng)性、因素交互性、作用關(guān)系非線性等特征，導(dǎo)致了主體行為、系統(tǒng)狀態(tài)和系統(tǒng)演變的多樣性與不確定性［5］。社會(huì)系統(tǒng)的復(fù)雜性決定了科學(xué)復(fù)雜性特征。英國(guó)物理學(xué)家霍金曾預(yù)測(cè)稱“21 世紀(jì)將是復(fù)雜性科學(xué)的世紀(jì)”［6］。長(zhǎng)期以來(lái)，領(lǐng)導(dǎo)決策主要運(yùn)用的方法是運(yùn)籌學(xué)中的對(duì)策論，對(duì)策論通過(guò)簡(jiǎn)化人的復(fù)雜性、社會(huì)性、人的心理和行為的不確定性，把復(fù)雜巨問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)化，在歷史上保障領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)性發(fā)揮重要作用。但是，現(xiàn)代社會(huì)僅依靠對(duì)策論已無(wú)法解決復(fù)雜決策問(wèn)題，需采用定性、定量相結(jié)合的綜合集成方法。

人工智能是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的進(jìn)階技術(shù)，人工智能的實(shí)現(xiàn)有賴于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)側(cè)重從內(nèi)容形態(tài)和數(shù)字本位維度進(jìn)行描述的狀態(tài)，人工智能則側(cè)重從機(jī)器創(chuàng)造物介入維度進(jìn)行描述的狀態(tài)。那么，如何充分利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人和機(jī)器兩個(gè)子系統(tǒng)的互相配合，提高決策的科學(xué)性。人工智能與人在決策過(guò)程中各具優(yōu)勢(shì)，人工智能基于大數(shù)據(jù)算法，進(jìn)行定量、微觀處理信息，側(cè)重邏輯思維的推理，能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M(jìn)行精準(zhǔn)處理，在這方面比人腦更具優(yōu)勢(shì)。但還無(wú)法進(jìn)行形象思維。而人具有創(chuàng)造性思維，能把邏輯思維和形象思維有機(jī)結(jié)合，通過(guò)定量和定性、微觀與宏觀相結(jié)合來(lái)處理信息。從這個(gè)角度來(lái)講，目前人工智能對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的決策僅能起到輔助性作用，人仍處于決策的中心。

借鑒錢學(xué)森教授解決經(jīng)濟(jì)體制改革中提出的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題①1983 年至1985 年間，錢學(xué)森從實(shí)踐中提煉理論方法，在馬賓同志指導(dǎo)下，完成了財(cái)政補(bǔ)貼、價(jià)格、工資綜合研究以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)工作。的思路，結(jié)合人工智能發(fā)展的階段特征，人工智能助力領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策，具體可以分為三個(gè)階段（圖1）：第一，人—人交互階段：定性綜合集成過(guò)程。這階段以形象思維的碰撞為主，由需要決策的領(lǐng)導(dǎo)牽頭成立專家體系，專家體系由自然、社會(huì)、人文等不同學(xué)科領(lǐng)域的專家組成，專家圍繞統(tǒng)一復(fù)雜巨系統(tǒng)問(wèn)題進(jìn)行探討，通過(guò)人工智能精準(zhǔn)推送、電子投票、視頻音頻交流等渠道從不同學(xué)科、不同領(lǐng)域提出各自的觀點(diǎn)，然后用系統(tǒng)方法把多學(xué)科知識(shí)聯(lián)系起來(lái)，統(tǒng)一到同一個(gè)框架中，繼而提出經(jīng)驗(yàn)性假設(shè)、形成定性判斷。此時(shí)的經(jīng)驗(yàn)性判斷未經(jīng)科學(xué)的論證，但是通過(guò)不同專家頭腦風(fēng)暴產(chǎn)生的各種觀點(diǎn)，將最大限度地滿足問(wèn)題復(fù)雜性的要求，可以從不同角度促進(jìn)原創(chuàng)性思想的提出。如果專家提供的信息有限，通過(guò)提高算法本身能力來(lái)提高領(lǐng)導(dǎo)決策，是可供選擇的有效途徑。［7］

圖1 人工智能運(yùn)用于領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策的技術(shù)邏輯

第二，人—機(jī)交互階段：定性定量相結(jié)合綜合集成過(guò)程。這個(gè)階段以人的形象思維與人工智能的邏輯思維相結(jié)合。具體步驟為：首先，基于上一階段專家產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)性判斷，通過(guò)人工智能的算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、類腦技術(shù)等技術(shù)的仿真和實(shí)驗(yàn)，針對(duì)問(wèn)題用模型體系對(duì)問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)定量描述；其次，專家多次重復(fù)第一階段的步驟，盡可能將專家想到的經(jīng)驗(yàn)性假設(shè)、各種因素都納入仿真和實(shí)驗(yàn)，通過(guò)反復(fù)仿真和實(shí)驗(yàn)得出可能的定量結(jié)果；最后，根據(jù)人工智能產(chǎn)生的若干定量認(rèn)識(shí)，形成若干定量建議。

第三，人—人驗(yàn)證階段：從定性到定量綜合集成。不同專家們把第一階段產(chǎn)生的定性假設(shè)和第二階段得出的定量認(rèn)識(shí)進(jìn)行結(jié)果集成，進(jìn)行多次討論，在人工智能技術(shù)加持下通過(guò)名義群體法、辯證詢問(wèn)法、社會(huì)評(píng)價(jià)分析法等方法進(jìn)一步驗(yàn)證定量結(jié)論是否可信。如果不可信，將通過(guò)調(diào)整第二階段的模型，再次進(jìn)行人機(jī)交互，反復(fù)實(shí)驗(yàn)比對(duì)，多次討論，直至專家們都認(rèn)為定量結(jié)論具有可信度。這樣也就完成了從定性到定量綜合集成的過(guò)程，這時(shí)定性的假設(shè)也就轉(zhuǎn)化為科學(xué)結(jié)論。領(lǐng)導(dǎo)可以就若干科學(xué)結(jié)論，結(jié)合政策價(jià)值理性進(jìn)行決策。

目前，在人工智能的推動(dòng)下，決策系統(tǒng)已由最初DSS輔助決策系統(tǒng)②KEEN 對(duì)DSS 的定義為：DSS 是“決策”“支持”“系統(tǒng)”三者匯集成一體,通過(guò)不斷發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)建立系統(tǒng)，來(lái)逐步擴(kuò)展支持能力，達(dá)到更好的輔助決策。發(fā)展到可供多決策者共同協(xié)作的GDSS/ODSS 系統(tǒng)。GDSS/ODSS 決策系統(tǒng)可以讓群體成員充分表述意見(jiàn)，能更有效地解決復(fù)雜決策問(wèn)題［8，9］。未來(lái)的人工智能將充分利用大數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)梳理，推動(dòng)更人性化的算法發(fā)展。決策系統(tǒng)能讓決策者以智能化、多通道界面作為信息輸入渠道，以可視化的模型提供決策參考依據(jù)，讓決策支持過(guò)程更加友好，政策建議更加可靠，從而構(gòu)建更可信的人工智能供領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策，提高治理效能。

三、區(qū)塊鏈保障領(lǐng)導(dǎo)決策民主性的技術(shù)邏輯

復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)的“涌現(xiàn)性”呼吁領(lǐng)導(dǎo)決策的民主性。復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象的核心特征是涌現(xiàn)性（Emergence）。社會(huì)是一個(gè)典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)，其演化往往既沒(méi)有固定程式也并非完全隨機(jī)，而是在一定尺度內(nèi)聚集、超過(guò)臨界點(diǎn)后出現(xiàn)“涌現(xiàn)”［10］?！昂暧^系統(tǒng)是行動(dòng)者互動(dòng)的后果，行動(dòng)者會(huì)依據(jù)環(huán)境而適應(yīng)性地調(diào)整行動(dòng)，并重新作用于環(huán)境，進(jìn)而導(dǎo)致宏觀后果發(fā)生動(dòng)態(tài)演化”［11］。宏觀層次的社會(huì)雖然由微觀層次的個(gè)體及其互動(dòng)所構(gòu)成，但社會(huì)一經(jīng)形成便具有了超越個(gè)體的特點(diǎn)和功能，無(wú)法復(fù)歸到微觀狀態(tài)（不可還原性）。系統(tǒng)功能之所以往往表現(xiàn)為“整體大于部分之和”，源于系統(tǒng)涌現(xiàn)了新質(zhì)的緣由，這充分證明廣大民眾參與在社會(huì)發(fā)展中的積極作用，領(lǐng)導(dǎo)決策作為社會(huì)系統(tǒng)中的一部分，民眾參與的廣度和深度將影響決策的價(jià)值理性目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)。

目前，人工智能通過(guò)人機(jī)互動(dòng)來(lái)提高領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)性。但是，如何以更低成本保障民眾在領(lǐng)導(dǎo)決策中發(fā)揮民主作用，區(qū)塊鏈技術(shù)能起重要作用。區(qū)塊鏈（Blockchain）又稱為“價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)”，最初作為加密貨幣的底層技術(shù)［12］。比特幣是區(qū)塊鏈技術(shù)的起源，作為一種首次實(shí)現(xiàn)原生的數(shù)字化價(jià)值交換的媒介，能以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、安全、隱私的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)管理、存儲(chǔ)及轉(zhuǎn)移任何資產(chǎn)。從狹義角度看，區(qū)塊鏈技術(shù)是一個(gè)由不同節(jié)點(diǎn)共同參與的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是開(kāi)放式的賬簿系統(tǒng)。每個(gè)存儲(chǔ)單元以區(qū)塊的形式存在，而這些區(qū)塊相互之間通過(guò)一種基于隨機(jī)散列的程序加密算法鏈接到一起，從而構(gòu)成了區(qū)塊鏈。從廣義角度，區(qū)塊鏈技術(shù)是分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的創(chuàng)新應(yīng)用模式［13］。區(qū)塊鏈技術(shù)與領(lǐng)導(dǎo)決策民主性具有高度契合性（如圖2所示），主要體現(xiàn)在以下的幾個(gè)方面。

首先，區(qū)塊鏈具有多中心的特征，能節(jié)約決策成本。區(qū)塊鏈能通過(guò)數(shù)據(jù)、算法為核心的系統(tǒng)模式，使用的是分布式核算和存儲(chǔ)，沒(méi)有中心化的硬件或管理機(jī)構(gòu)。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)“中心化”的監(jiān)督和協(xié)調(diào)相比，在區(qū)塊鏈中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是均等的，整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)區(qū)塊由各個(gè)具有維護(hù)功能的節(jié)點(diǎn)來(lái)維護(hù)。各節(jié)點(diǎn)只需雙方達(dá)成共識(shí)，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，無(wú)須第三方的認(rèn)可，這節(jié)約了數(shù)據(jù)交換的成本。需要指出的是，盡管在區(qū)塊鏈傳播的過(guò)程中，很多學(xué)者強(qiáng)調(diào)區(qū)塊鏈的去中心特征，但它實(shí)際上不是去中心，而是多中心［14］。區(qū)塊鏈技術(shù)運(yùn)用于領(lǐng)導(dǎo)決策，決策將不再僅僅是少數(shù)專家、學(xué)者參與，民眾個(gè)人、各類社會(huì)組織等均可參與決策的過(guò)程，而且需要耗費(fèi)成本較少，民眾只要通過(guò)鏈接政府建立的區(qū)塊鏈，通過(guò)手機(jī)、電腦等用戶端口接入，就可以進(jìn)行政策觀點(diǎn)的表達(dá)。

其次，區(qū)塊鏈具有匿名性的特征，能保障決策的過(guò)程民主。區(qū)塊鏈通過(guò)非對(duì)稱加密算法給參與者提供信息保護(hù)，能夠在保證數(shù)據(jù)的高度透明與公開(kāi)的同時(shí)，又能夠有效地保護(hù)參與者的個(gè)人隱私［15］。區(qū)塊鏈的授權(quán)技術(shù)可以保證在未經(jīng)用戶授權(quán)的情況下，任何人都無(wú)法獲知用戶的身份信息，因?yàn)閰^(qū)塊鏈身份識(shí)別及驗(yàn)證層、交易層是分離的［15］。通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)的哈希密碼可以有效保障公民隱私權(quán)，鼓勵(lì)民眾充分地進(jìn)行決策信息的表達(dá)，不必?fù)?dān)心因觀點(diǎn)的表達(dá)而受到對(duì)方的報(bào)復(fù)。此外，在決策的過(guò)程中，只要通過(guò)聯(lián)盟鏈進(jìn)行對(duì)接，就可以讓政府部門、專家之間進(jìn)行充分討論，以較低的成本保障決策的過(guò)程民主。

第三，區(qū)塊鏈具有可溯源、不可篡改的特征，能夠形成決策評(píng)價(jià)機(jī)制。在分布式環(huán)境中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)不可篡改的賬本，其關(guān)鍵的問(wèn)題是數(shù)據(jù)如何組織以確保不可篡改以及如何在分布式環(huán)境中對(duì)賬本狀態(tài)達(dá)成共識(shí)。在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，上一區(qū)塊的索引和下一區(qū)塊的索引相互連接在一起，想要修改區(qū)塊鏈上的一個(gè)字節(jié)，需要把字節(jié)之后的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的打包密鑰都破解，而破解密鑰難于實(shí)現(xiàn)。要想篡改或修改，也需要掌控超過(guò)51%的節(jié)點(diǎn)。區(qū)塊鏈能夠通過(guò)采取非對(duì)稱加密算法為系統(tǒng)整體提供數(shù)據(jù)保護(hù)，為數(shù)據(jù)提供完整的證據(jù)鏈和可信任的追溯方式［15］。從理論上講，區(qū)塊鏈信息具有無(wú)法篡改的特性。因而，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠充分保障領(lǐng)導(dǎo)決策過(guò)程中收集到的數(shù)據(jù)真實(shí)性，對(duì)于虛報(bào)數(shù)據(jù)、消極應(yīng)對(duì)等不恰當(dāng)做法，可以通過(guò)溯源進(jìn)行相應(yīng)的處罰，進(jìn)行責(zé)任追究。通過(guò)過(guò)程追蹤可以及時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)突出的個(gè)人、部門，構(gòu)建一個(gè)良好的決策評(píng)價(jià)機(jī)制。此外，各部門的貫徹執(zhí)行情況可以通過(guò)區(qū)塊鏈的方式進(jìn)行溯源，可以保證決策的權(quán)威性和決策有效執(zhí)行。

圖2 區(qū)塊鏈保障領(lǐng)導(dǎo)決策民主性的技術(shù)邏輯

四、人工智能與區(qū)塊鏈在領(lǐng)導(dǎo)決策運(yùn)用中的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避

第一，規(guī)避算法權(quán)力，緊握價(jià)值決策。阿西洛馬人工智能倫理價(jià)值原則指出，應(yīng)當(dāng)由人類決定如何以及是否將決策外包給人工智能系統(tǒng)。當(dāng)數(shù)據(jù)成為認(rèn)識(shí)世界的界面時(shí)，人們已經(jīng)無(wú)意識(shí)地把獲取信息的方式，交給了搜索引擎。［16］當(dāng)人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能階段，算法準(zhǔn)確率越來(lái)越高，人們會(huì)不自覺(jué)地把決策交給人工智能來(lái)完成，決策讓渡意味著人工智能將發(fā)展為一種新型的控制權(quán)——算法權(quán)力，對(duì)價(jià)值判斷的決策讓渡幾乎意味著算法權(quán)力對(duì)人類全部生活的掌控。所以，人工智能并非萬(wàn)能，大數(shù)據(jù)算法雖給人中立、客觀、科學(xué)的印象，但仍無(wú)法規(guī)避設(shè)計(jì)人員的價(jià)值傾向性，機(jī)器算法的不透明性往往把使用者和設(shè)計(jì)者的控制權(quán)置于不平等的位置。算法作為“黑箱”，了解黑箱的工作過(guò)程，才能判斷出人工智能作出特定決策的原因。［17］如果決策領(lǐng)導(dǎo)無(wú)法理解算法規(guī)則，作出的決策具有局限性，領(lǐng)導(dǎo)決策片面依賴算法，長(zhǎng)此以往會(huì)造成領(lǐng)導(dǎo)“決策失能”。也就是說(shuō)，領(lǐng)導(dǎo)的決策能力會(huì)隨著人工智能發(fā)展水平的提高而慢慢退化。

第二，適當(dāng)算法歧視，反思數(shù)據(jù)質(zhì)量。要提升人工智能的決策能力，短期內(nèi)提升人工智能的決策質(zhì)量還是要從數(shù)據(jù)質(zhì)量入手。［18］人工智能決策如果以低質(zhì)量的數(shù)據(jù)為支撐，也不可能得出科學(xué)的決策建議。而現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量依然存在先天缺陷、面臨權(quán)力剪裁和商業(yè)利益驅(qū)使等問(wèn)題，領(lǐng)導(dǎo)決策要保持適當(dāng)?shù)乃惴ㄆ缫暎粩喾此紨?shù)據(jù)質(zhì)量。雖然區(qū)塊鏈從技術(shù)上可以保持?jǐn)?shù)據(jù)的真實(shí)性，但是現(xiàn)實(shí)中區(qū)塊鏈也并非萬(wàn)能。首先，數(shù)據(jù)來(lái)源需要政策機(jī)制的協(xié)調(diào)，數(shù)據(jù)來(lái)自各個(gè)部門，部門數(shù)據(jù)的共享和真實(shí)性需要線下制度機(jī)制的保障。其次，區(qū)塊鏈需要通過(guò)多個(gè)主體之間的跨鏈?？珂湹膶?shí)現(xiàn)需要統(tǒng)一規(guī)則和協(xié)議來(lái)實(shí)現(xiàn)各個(gè)鏈之間的同一性，如果不同跨鏈有不同的要求和智能合約，隨機(jī)統(tǒng)籌在一起，就有可能出現(xiàn)信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。再次，通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)提高民眾參與的積極性。它既能讓民眾充分表達(dá)觀點(diǎn)，又能保障民眾個(gè)人隱私安全。但是由于民眾受到自身知識(shí)、閱歷等局限性影響，提出的意見(jiàn)建議或決策的要求，其決策組合可能沒(méi)辦法是最優(yōu)的。所以，區(qū)塊鏈技術(shù)只能從程序或過(guò)程上解決決策民主性的問(wèn)題，決策還需要進(jìn)一步通過(guò)專家學(xué)者和精英團(tuán)體論證，才能保證決策的科學(xué)性。

第三，規(guī)避技術(shù)脅迫，杜絕技術(shù)倒逼。隨著領(lǐng)導(dǎo)決策責(zé)任制的逐步完善，領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)性將影響領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人的發(fā)展前途。以往領(lǐng)導(dǎo)決策根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、歷史做法、同行的做法無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)的需求。新技術(shù)背景下的人工智能可以有效提高決策的科學(xué)性，為了保障決策的科學(xué)性，部分領(lǐng)導(dǎo)可能會(huì)放棄自身的理性價(jià)值思考，過(guò)度依賴于人工智能去規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。從在某種意義上來(lái)說(shuō)，同樣的情況應(yīng)該作出同樣的決策模式，可以最大限度地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

五、結(jié)語(yǔ)與展望

基于新技術(shù)推動(dòng)智能革命進(jìn)程的背景，本文探討人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)這兩種代表性技術(shù)如何推動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)決策的科學(xué)性，保障領(lǐng)導(dǎo)決策的民主性，從而實(shí)現(xiàn)決策的工具理性和價(jià)值理性的統(tǒng)一。當(dāng)然，不合理使用人工智能也可能會(huì)引發(fā)新的公共危機(jī)［19］。文章進(jìn)一步分析了人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)在領(lǐng)導(dǎo)決策中可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，并就風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避提出參考建議。領(lǐng)導(dǎo)干部在利用人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行決策時(shí)，既要充分發(fā)揮技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，又要結(jié)合實(shí)際政策環(huán)境，充分發(fā)揮自身洞察力和能動(dòng)性。同時(shí)，要善于處理人、機(jī)器、環(huán)境之間的關(guān)系，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)“人機(jī)環(huán)統(tǒng)一”領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策的智能圖景，共同促進(jìn)決策理想目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，達(dá)到人和機(jī)器在分工合作中工具理性和價(jià)值理性有機(jī)融合的“良序狀態(tài)”。