蒋余浩 贾开:区块链技术路径下基于大数据的公共决策责任机制变革研究

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   摘要:大数据使得公共政策更有条件实现科学性和高深度,但一起也加剧了决策的不选择性风险、控制风险、非民主化风险和碎片化风险。基于科层制自上而下的责任机制难以有效应对大数据时代的种种决策风险。本研究提出,利用区块链技术,都都回会 推动决策责任机制的根本变革,形成多层相互商务合作、多头互联的公共责任机制,一方面确保公共决策能力通过信息技术得到大幅提升,否则 人面克服海量数据造成的各种风险,强化公共决策的民主性以及决策者辅助普通人发展的责任。

   在大数据时代,海量涌现(volume)、实时更新(velocity)、形状多样(variety)、质性各异(veracity)的数据信息[1]使公共决策者有将会扎得密地追踪和服务于普通公民的需求,但一起又引发种种难以通过传统问责机制有效管控的决策风险。本文遵从“现象图片—对策”的研究思路,首先分析大数据时代公共决策面对的挑战,如何会让讨论区块链技术路径下公共决策责任机制变革的将会性。

   一、大数据时代公共决策面临的挑战

   (一)大数据引发的诸种决策风险

   大数据已在诸如城市交通、城市规划和运营、公共安全、社会福利、应急管理等公共治理领域中得以广泛应用,对于改善政策技术、提升政府能力、推进国家治理体系现代化起到了显著作用。[2]但值得注意的是,大数据对于公共决策不仅仅也不 正向影响,一起也潜藏着风险。

   1.大数据在提升决策科学性的一起,又将引发决策的不选择性

   大数据极大地拓展了人类所能掌控的信息的边界,然而相对于基础层面海量涌现的数据而言,村里人 歌词 歌词 现阶段都都回会 外理和认知的数据信息终究非常有限[3]19,这就在事实上造成了公共决策的“认知悖论”:一方面,决策者有把握更精确、更精细地实施政策设计,但否则 人面,不在 任何决策过程都都回会 宣称否则 人都回会 穷尽所有知识将会算法。换言之,大数据嘴笨 为科学决策提供了更可靠的法律法律依据,如何会让也加剧了决策的不选择性风险——数据质量、算法和模型等任何元素趋于稳定瑕疵,都将会造成有悖于决策目的的后果。不选择性风险的增加,相应产生了更大的监管困难。尤其是伴随着机器学习、深度学习等人工智能技术的应用普及,决策者根本无法预测基于大规模数据获取的人工智能的下一步行为。就此而言,IBM的大数据工程师James Kobielus指出了“认知悖论”产生的深度导致 :“大数据驱动的决策在客观上要求决策自动化模型尽将会多地捕获否则 人偏好将会品味,由此导致 决策模型愈益繁杂,决策过程也变得不在 不透明。任何决策都归因于任何特定的变量。如何会让,尽管‘数字’最终产生了选择的政策建议,但不同数字驱动的不同结果却变得更难理解和解释。”[4]

   2.大数据在加强决策可接受性的一起,又将赋予决策者更大的控制权

   相比于通过抽取样本获得“小数据”的调查研究,大数据驱动的公共决策更能切近普通人多样、具体的生活需求,将会大数据分析更有能力揭示生活的多方面的将会性。[5]29-1000与此一起,大数据从挖掘、分发、管理到外理、利用,其又日益强烈地依赖于专家操作。这使得大数据在一端扎得密地与普通人的日常行为、生活情况表联系在一起,帮助决策者更深入了解普通人的需用,一起帮助所制定的决策更能为普通公民所接受;但在另一端又将会专业技能、知识和使用成本上的门槛而增大决策者脱离普通人感受的危险。2014年11月,美国Uber的一位高层管理者曾威胁要曝光一位记者的私人数据,由此引发知识阶层有关“如何防范数据技术支配人类生活”的热烈讨论,将会Uber的数据有能力全景式地描述出消费者的日常活动情况表。你這個事件印证了马里兰大学计算新闻实验室主任Nicholas Diakopoulos博士所揭示的风险:“无论是在企业界还是政府领域,由大型数据驱动的算法将成如何会会会上新的权力掮客。”[6]换句话说,数据及其所驱动的决策过程并并不是然带来权力的共享和地位的平等,相反还将会为统治者或大企业提供更有效的控制工具。马里兰大学法学教授Frank Pasquale对此追问:村里人 歌词 歌词 上网的任何信息需用被记录,现象图片是谁有权获取你這個数据,用作你這個用途,使用多久?现有的信息自由法、否则 人信息保护法与国家保密法、商业秘密法经常相互抵触,对你這個关键现象图片形成不了有效回答。[7]总之,大数据与每否则 人都相关,但大数据却并不是承诺是每否则 人的福祉。

   3.大数据在推动决策法律法律依据全面开放的一起,又将阻碍公众的实质参与

   大数据的使用成本和技术要求阻碍着普通公众对大数据的应用,你這個现象图片将会引起学术界的广泛关注。哈佛大学肯尼迪政府学院研究员Jennifer Shkabatur曾指出,尽管奥巴马10009年担任美国总统时公布的《开放政府备忘录》开启了政府开放数据的发展,且到2012年10月为止,联邦机构已上线30万数据集,但根据实证研究却可知,公众对你這個数据的使用非常有限。[8]Shkabatur的研究表明,大数据时代嘴笨 展现出一幅信息开放、数据自由获取的场景,然而使用大数据所要求的技术、设备、成本和专业知识却迫使公众不得不更加依赖于大企业、政府和专家,由此也阻碍了公众对公共决策过程的实质参与。

   与技术和知识形成的壁垒相关,还有否则 与大数据有关的法律现象图片未获外理,由此形成了制度和法律上的壁垒,并同样阻碍着普通公众实质性地参与大数据的利用和发展。类式于,否则 人对与否则 人有关的数据享有你這個权利?普通否则 人都回会 以私人数据作为“资本”参与并分享大数据的研发和利用?当前的一般实践是,拥有技术和资本能力的企业及政府都回会 作为大数据的使用者。如在医药行业中,将会普遍趋于稳定医药企业与否则 人签订相互商务合作研发协议的模式,前者提供技术而后者提供否则 人的病历数据,由前者雇佣后者进行临床试验。但你這個相互商务合作模式仍然束缚了公众参与决策的实质进程,更具变革性的做法则是,通过保障否则 人对于私人数据的权益而激励病村里人 歌词 歌词 联合起来并以数据为基础去雇佣企业来实施协同研发。[9]套用政治经济学的另好几个 多 说法,也不 不仅要鼓励“技术和资本雇佣数据”(以便推动研发),还需用打破制度壁垒,创造性地实现“数据雇佣技术和资本”(形成消费者驱动型的研发),原本都回会 帮助普通人有更多将会主动借助数据创建对于自身有益的项目。

   4.大数据在促成多中心决策模式的一起,又将造成整合的困难

   在大数据时代,政府、非政府组织、企业、社会团体需用创建否则 人的数据网络、数据库、云计算中心,并实施与自身业务有关的数据挖掘、联机分析、开发利用等操作,公共决策的多中心格局由此产生。然而,如同Charles Sabel等人的论述,多中心的决策格局需用形成并不是多元整合的机制都回会 保证不同利益相关人都都回会 一起探索公共现象图片的外理之道。[10]遗憾的是,目前阶段还不在 形成围绕大数据应用的多元整合机制,导致 你這個现象图片出現 的因素有以下另好几个 多 方面:

   第一,数据互联的技术和制度障碍仍然趋于稳定,如数据以及系统接口未曾实现标准化,各类信息系统之间难以进行对接。

   第二,政府、企业、社会、否则 人等多元主体在大数据发展中的权利和责任尚未得到清晰界定,而政府嘴笨 作为大数据战略推动者,其实物趋于稳定的形状性现象图片仍未获外理。类式于,在我国,各部门和各地方政府消极应对数据信息公开要求的现象图片时有趋于稳定,导致 在政务大数据开放领域“一边促供给,一边抑需求”。[11]在美国,类式于情况表同样以不同的形式趋于稳定着,如特朗普上台日后 纽约州拒绝联邦政府要求其公开非法移民数据的指令。村里人 歌词 歌词 这里不评论具体事件,仅希望强调政府形状的繁杂性制约着整合性公共决策机制的形成,你這個潜在风险在大数据时代需用被无限放大。

   第三,数据资产化管理机制的探索依然相对滞后,致使数据价值难以在账面上得到体现,由此阻碍了更进一步探讨数据交换机制、更新机制和大规模开发利用机制的完善。总而言之,数据发展的种种碎片化情况表加剧了现实中趋于稳定的各类分裂,十分不促使形成大数据驱动下多元整合的公共决策格局。

   需用指出的是,将会大数据及其在公共决策中的应用尚属起步阶段,上述风险和挑战在现实生活中还不在 显著呈现。如何会让,在否则 个案中将会有所表露。类式于,2010年5月6日下午,美国道琼斯工业指数在几分钟内下跌10000多点,市值损失1万亿美元,被称为“瞬间崩盘”。根据美国证券交易委员会6个月日后 公布的调查报告,事件的过程是:市场中出現 价格下跌的微弱信号,所有的高频交易进程法律法律依据专用算法“理性地”执行止损决策,以疯狂的深度平仓,从而导致 难以遏止的股灾。在你這個事件中,各个电子系统和数据都不在 出現 现象图片,但数据驱动的不选择性、后台操作的控制性和非民主性、多头决策的碎片性却呈几何级地放大危险信号,使隐藏的决策风险加剧。[12]1000-62

   (二)传统公共决策责任机制的缺乏

   公共决策过程是决策者在既定制度环境中外理决策法律法律依据的过程。较之过去被不断更新的调查工具,大数据提供了富于程度惊人的决策法律法律依据,如何会让如何确保决策者在新的环境下维护其民主责任感,则成为需用回答的现象图片。[13]传统的公共决策责任机制不到推动决策者有效应对大数据下的种种风险。

   传统的公共决策责任机制建立在科层制基础之上,强调决策过程对于既定规则的遵循,就其本质而言,既是并不是纵向的责任机制(即以自上至下的“命令—控制”为核心),也是并不是“向后看”的责任机制(即要求“现在”的决策行为符合“过去”的规定)。你這個责任机制在大数据背景下的不适应性主要体现在以下好几个 方面:

   其一,将会大数据不断驱动决策的变更,如何会让无法以既定的规则和进程去规范决策者的行为。在机器学习、深度学习你這個概念被广泛应用于大数据产业日后 (如人工智能的崛起),机器人在未预期的环境中外理现象图片的能力成为现实,由此导致 你這個不选择性变得更加显著。

   其二,将会大数据中隐藏着扩张控制权能的危险,如何会让无法通过加强科层体系实物自上而下的监督来确保决策者的公共责任。

   其三,将会大数据应用成本的门槛阻碍了公众的实质参与,如何会让现有制度带有关知情权、透明化、公民参与的保护性规定都将会在技术或资本壁垒身前抛妻弃子效力。

   其四,多元决策主体的事实趋于稳定,也决定了传统的基于单一主体自上而下问责的机制不再适应时代发展的需求。

   众所周知,10008年的美国次级房贷市场风险比较慢了 了 演变为空前的全球金融危机,正是将会金融市场具有不选择因素丛生、参与者众多、风险交易链条拉长、风险持有期限缩短、委托代理关系繁杂等形状,导致 各国的中央决策机构难以有效作出反应。在大数据挑战公共决策的背景下,更有必要思考如何革新公共责任机制,促使决策者有动力和条件为克服种种风险、确保决策的民主性而投入聪慧。

   二、数据信息治理与责任机制:已有研究的评述

并不是激进的变革思路,是要求政府科层组织的彻底民主化,如著名未来学家阿尔文?托夫勒曾提出用临事而制的组织形状(Ad Hoc)取代科层制,使“人与组织的无形的地理关系将不在 快地更换,……就像新游牧民族从另好几个 多 地方迁移到原本地方一般,人也日甚一日地从另好几个 多 组织形状转到原本组织形状。”[14]142在托夫勒看来,(点击此处阅读下一页)

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