人工智能与区块链技术驱动领导决策研究：传统难点、技术逻辑、风险规避

人工智能、区块链等技术加速智能革命的进程，是国家治理现代化的重要手段。［1］领导决策作为国家治理现代化的重要组成部分，充分利用新兴技术手段可以促进领导决策的科学性、民主性。党的十九大报告指出，要“善于结合实际创造性推动工作，善于运用互联网技术和信息化手段开展工作”。领导决策是领导履行工作职能的核心环节，是保障各项工作顺利开展的决定因素，是衡量现代领导水平的重要标志。人类社会是一个开放的特殊复杂巨系统，决策也是复杂系统科学的组成部分，智能革命背景下的决策对领导干部的能力和水平提出了新的要求。古典经济学理论以“完全理性与最优化”为原则，认为决策者趋向于采取最优策略，以最小代价取得最大收益。［2］西蒙的有限理性管理理论认为，应考虑决策者的生理、认知等限制，以有限理性为基础，提供“满意”的决策。［3］本文认为良好的决策应是工具理性和价值理性两个维度的有机融合，工具理性侧重从决策的科学性进行衡量，价值理性则侧重从决策的民主性进行考量。因而，领导干部要充分利用人工智能、区块链技术提高领导决策的能力。基于传统技术背景下领导决策难点问题分析的基础上，本文着力回答以下几个问题：人工智能如何促进领导决策的科学性，区块链又是如何促进领导决策的民主性？两种新技术可能存在什么样的风险？领导者如何在规避风险的同时，实现工具理性和价值理性的有机融合？

一、传统技术背景下领导决策的难点

决策信息的不完善性。在传统技术背景下，领导决策信息往往由中层及基层相关部门收集。由于受到部门利益等不确定因素影响，信息经过基层、中层的“过滤”，一定程度上加大信息失真的风险。而信息准确、完善是领导科学决策的基本原则。基于数据失真的决策，必将加大决策失误的风险。目前，虽然互联网技术能提高信息传递的效率，但无法有效保障信息的正确性和完善性。

决策时效的紧迫性。在传统技术背景下，领导干部在决策时，需要耗费大量精力去阅读、领会上级政策文件的要义，才能结合当地实际进行制定执行，这对领导干部的素质提出了高要求。决策往往要求较强时效性，在这种情况下，部分领导干部可能会采用“封闭运作”的方式来提高效率，从而压缩或者忽略民众的观点表达。导致的结果是：领导根据个人自身经验、借鉴同层次部门的经验做法进行决策，群众对决策过程不知情，决策透明度不够高。这样，部分同群众利益密切相关的事项未进行充分公示和听证，必然影响决策的初衷。因而，决策的科学性受领导个人智慧和经验有限性的影响，决策的民主性无法得到充分保障。

决策责任的模糊性。在传统技术背景下，由于领导决策责任的界定、取证困难，再加上我国在决策过程中往往采取“民主集中制”决策方式，“民主集中制”决策方式通过委员会等集体方式进行，这种方式可以在领导层集思广益，但也造成“决策失误的责任不清、追责难度系数大”的问题。部分基层政府领导干部出现决策失误后，可能把个人责任归因于集体，本应负主要责任的领导干部没有受到相应处罚，而集体责任往往难以追究。这给决策过程监管和追责机制执行增加了难度，一定程度上造成决策的随意性。

决策预算的有限性。在传统技术背景下，由于邀请专家、民众等人员往往成本较高，需要耗费较多时间精力，而在决策经费预算既定的情况下，部分地方政府即使作的决策与民众利益息息相关，结合实际也采取由领导个人或小规模委员会代表直接拍板决定的方式进行。而科学的领导决策需要广泛听取基层群众的意见，通过决策过程民主来促进决策的民主性。群众是决策的直接利益相关者，他们的诉求和看法尤为重要。因而，如何在可控成本的前提下，提高民众参与的广度和深度，是新技术背景下需要重点考虑的问题。

二、人工智能提高领导决策科学性的技术逻辑

复杂社会系统呼吁领导科学决策。人类社会是一个开放的特殊复杂巨系统（Open Complex Giant System），系统具有开放性和复杂性。［4］社会系统由要素、子系统和外部环境等多个部分构成，由于各部分主体具有异质性、主体适应性、因素交互性、作用关系非线性等特征，导致了主体行为、系统状态和系统演变的多样性与不确定性［5］。社会系统的复杂性决定了科学复杂性特征。英国物理学家霍金曾预测称“21 世纪将是复杂性科学的世纪”［6］。长期以来，领导决策主要运用的方法是运筹学中的对策论，对策论通过简化人的复杂性、社会性、人的心理和行为的不确定性，把复杂巨问题进行简化，在历史上保障领导决策的科学性发挥重要作用。但是，现代社会仅依靠对策论已无法解决复杂决策问题，需采用定性、定量相结合的综合集成方法。

人工智能是互联网、大数据的进阶技术，人工智能的实现有赖于互联网、大数据技术的发展。大数据侧重从内容形态和数字本位维度进行描述的状态，人工智能则侧重从机器创造物介入维度进行描述的状态。那么，如何充分利用人工智能技术，实现人和机器两个子系统的互相配合，提高决策的科学性。人工智能与人在决策过程中各具优势，人工智能基于大数据算法，进行定量、微观处理信息，侧重逻辑思维的推理，能够对大量信息进行精准处理，在这方面比人脑更具优势。但还无法进行形象思维。而人具有创造性思维，能把逻辑思维和形象思维有机结合，通过定量和定性、微观与宏观相结合来处理信息。从这个角度来讲，目前人工智能对复杂问题的决策仅能起到辅助性作用，人仍处于决策的中心。

借鉴钱学森教授解决经济体制改革中提出的热点和难点问题①1983 年至1985 年间，钱学森从实践中提炼理论方法，在马宾同志指导下，完成了财政补贴、价格、工资综合研究以及国民经济发展预测工作。的思路，结合人工智能发展的阶段特征，人工智能助力领导科学决策，具体可以分为三个阶段（图1）：第一，人—人交互阶段：定性综合集成过程。这阶段以形象思维的碰撞为主，由需要决策的领导牵头成立专家体系，专家体系由自然、社会、人文等不同学科领域的专家组成，专家围绕统一复杂巨系统问题进行探讨，通过人工智能精准推送、电子投票、视频音频交流等渠道从不同学科、不同领域提出各自的观点，然后用系统方法把多学科知识联系起来，统一到同一个框架中，继而提出经验性假设、形成定性判断。此时的经验性判断未经科学的论证，但是通过不同专家头脑风暴产生的各种观点，将最大限度地满足问题复杂性的要求，可以从不同角度促进原创性思想的提出。如果专家提供的信息有限，通过提高算法本身能力来提高领导决策，是可供选择的有效途径。［7］

图1 人工智能运用于领导科学决策的技术逻辑

第二，人—机交互阶段：定性定量相结合综合集成过程。这个阶段以人的形象思维与人工智能的逻辑思维相结合。具体步骤为：首先，基于上一阶段专家产生的经验性判断，通过人工智能的算法、机器学习、类脑技术等技术的仿真和实验，针对问题用模型体系对问题进行系统定量描述；其次，专家多次重复第一阶段的步骤，尽可能将专家想到的经验性假设、各种因素都纳入仿真和实验，通过反复仿真和实验得出可能的定量结果；最后，根据人工智能产生的若干定量认识，形成若干定量建议。

第三，人—人验证阶段：从定性到定量综合集成。不同专家们把第一阶段产生的定性假设和第二阶段得出的定量认识进行结果集成，进行多次讨论，在人工智能技术加持下通过名义群体法、辩证询问法、社会评价分析法等方法进一步验证定量结论是否可信。如果不可信，将通过调整第二阶段的模型，再次进行人机交互，反复实验比对，多次讨论，直至专家们都认为定量结论具有可信度。这样也就完成了从定性到定量综合集成的过程，这时定性的假设也就转化为科学结论。领导可以就若干科学结论，结合政策价值理性进行决策。

目前，在人工智能的推动下，决策系统已由最初DSS辅助决策系统②KEEN 对DSS 的定义为：DSS 是“决策”“支持”“系统”三者汇集成一体,通过不断发展的计算机技术建立系统，来逐步扩展支持能力，达到更好的辅助决策。发展到可供多决策者共同协作的GDSS/ODSS 系统。GDSS/ODSS 决策系统可以让群体成员充分表述意见，能更有效地解决复杂决策问题［8，9］。未来的人工智能将充分利用大数据、知识图谱等实现数据梳理，推动更人性化的算法发展。决策系统能让决策者以智能化、多通道界面作为信息输入渠道，以可视化的模型提供决策参考依据，让决策支持过程更加友好，政策建议更加可靠，从而构建更可信的人工智能供领导科学决策，提高治理效能。

三、区块链保障领导决策民主性的技术逻辑

复杂社会系统的“涌现性”呼吁领导决策的民主性。复杂社会现象的核心特征是涌现性（Emergence）。社会是一个典型的复杂自适应系统，其演化往往既没有固定程式也并非完全随机，而是在一定尺度内聚集、超过临界点后出现“涌现”［10］。“宏观系统是行动者互动的后果，行动者会依据环境而适应性地调整行动，并重新作用于环境，进而导致宏观后果发生动态演化”［11］。宏观层次的社会虽然由微观层次的个体及其互动所构成，但社会一经形成便具有了超越个体的特点和功能，无法复归到微观状态（不可还原性）。系统功能之所以往往表现为“整体大于部分之和”，源于系统涌现了新质的缘由，这充分证明广大民众参与在社会发展中的积极作用，领导决策作为社会系统中的一部分，民众参与的广度和深度将影响决策的价值理性目标能否实现。

目前，人工智能通过人机互动来提高领导科学性。但是，如何以更低成本保障民众在领导决策中发挥民主作用，区块链技术能起重要作用。区块链（Blockchain）又称为“价值互联网”，最初作为加密货币的底层技术［12］。比特币是区块链技术的起源，作为一种首次实现原生的数字化价值交换的媒介，能以点对点、安全、隐私的方式来实现管理、存储及转移任何资产。从狭义角度看，区块链技术是一个由不同节点共同参与的分布式数据库系统，是开放式的账簿系统。每个存储单元以区块的形式存在，而这些区块相互之间通过一种基于随机散列的程序加密算法链接到一起，从而构成了区块链。从广义角度，区块链技术是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式［13］。区块链技术与领导决策民主性具有高度契合性（如图2所示），主要体现在以下的几个方面。

首先，区块链具有多中心的特征，能节约决策成本。区块链能通过数据、算法为核心的系统模式，使用的是分布式核算和存储，没有中心化的硬件或管理机构。与传统互联网“中心化”的监督和协调相比，在区块链中每一个节点都是均等的，整个系统的数据区块由各个具有维护功能的节点来维护。各节点只需双方达成共识，即可实现数据交换，无须第三方的认可，这节约了数据交换的成本。需要指出的是，尽管在区块链传播的过程中，很多学者强调区块链的去中心特征，但它实际上不是去中心，而是多中心［14］。区块链技术运用于领导决策，决策将不再仅仅是少数专家、学者参与，民众个人、各类社会组织等均可参与决策的过程，而且需要耗费成本较少，民众只要通过链接政府建立的区块链，通过手机、电脑等用户端口接入，就可以进行政策观点的表达。

其次，区块链具有匿名性的特征，能保障决策的过程民主。区块链通过非对称加密算法给参与者提供信息保护，能够在保证数据的高度透明与公开的同时，又能够有效地保护参与者的个人隐私［15］。区块链的授权技术可以保证在未经用户授权的情况下，任何人都无法获知用户的身份信息，因为区块链身份识别及验证层、交易层是分离的［15］。通过区块链技术的哈希密码可以有效保障公民隐私权，鼓励民众充分地进行决策信息的表达，不必担心因观点的表达而受到对方的报复。此外，在决策的过程中，只要通过联盟链进行对接，就可以让政府部门、专家之间进行充分讨论，以较低的成本保障决策的过程民主。

第三，区块链具有可溯源、不可篡改的特征，能够形成决策评价机制。在分布式环境中如何实现一个不可篡改的账本，其关键的问题是数据如何组织以确保不可篡改以及如何在分布式环境中对账本状态达成共识。在区块链系统中，上一区块的索引和下一区块的索引相互连接在一起，想要修改区块链上的一个字节，需要把字节之后的每一个节点的打包密钥都破解，而破解密钥难于实现。要想篡改或修改，也需要掌控超过51%的节点。区块链能够通过采取非对称加密算法为系统整体提供数据保护，为数据提供完整的证据链和可信任的追溯方式［15］。从理论上讲，区块链信息具有无法篡改的特性。因而，区块链技术能够充分保障领导决策过程中收集到的数据真实性，对于虚报数据、消极应对等不恰当做法，可以通过溯源进行相应的处罚，进行责任追究。通过过程追踪可以及时奖励突出的个人、部门，构建一个良好的决策评价机制。此外，各部门的贯彻执行情况可以通过区块链的方式进行溯源，可以保证决策的权威性和决策有效执行。

图2 区块链保障领导决策民主性的技术逻辑

四、人工智能与区块链在领导决策运用中的风险规避

第一，规避算法权力，紧握价值决策。阿西洛马人工智能伦理价值原则指出，应当由人类决定如何以及是否将决策外包给人工智能系统。当数据成为认识世界的界面时，人们已经无意识地把获取信息的方式，交给了搜索引擎。［16］当人工智能发展到强人工智能阶段，算法准确率越来越高，人们会不自觉地把决策交给人工智能来完成，决策让渡意味着人工智能将发展为一种新型的控制权——算法权力，对价值判断的决策让渡几乎意味着算法权力对人类全部生活的掌控。所以，人工智能并非万能，大数据算法虽给人中立、客观、科学的印象，但仍无法规避设计人员的价值倾向性，机器算法的不透明性往往把使用者和设计者的控制权置于不平等的位置。算法作为“黑箱”，了解黑箱的工作过程，才能判断出人工智能作出特定决策的原因。［17］如果决策领导无法理解算法规则，作出的决策具有局限性，领导决策片面依赖算法，长此以往会造成领导“决策失能”。也就是说，领导的决策能力会随着人工智能发展水平的提高而慢慢退化。

第二，适当算法歧视，反思数据质量。要提升人工智能的决策能力，短期内提升人工智能的决策质量还是要从数据质量入手。［18］人工智能决策如果以低质量的数据为支撑，也不可能得出科学的决策建议。而现实中的数据质量依然存在先天缺陷、面临权力剪裁和商业利益驱使等问题，领导决策要保持适当的算法歧视，不断反思数据质量。虽然区块链从技术上可以保持数据的真实性，但是现实中区块链也并非万能。首先，数据来源需要政策机制的协调，数据来自各个部门，部门数据的共享和真实性需要线下制度机制的保障。其次，区块链需要通过多个主体之间的跨链。跨链的实现需要统一规则和协议来实现各个链之间的同一性，如果不同跨链有不同的要求和智能合约，随机统筹在一起，就有可能出现信息泄露的风险。再次，通过区块链技术提高民众参与的积极性。它既能让民众充分表达观点，又能保障民众个人隐私安全。但是由于民众受到自身知识、阅历等局限性影响，提出的意见建议或决策的要求，其决策组合可能没办法是最优的。所以，区块链技术只能从程序或过程上解决决策民主性的问题，决策还需要进一步通过专家学者和精英团体论证，才能保证决策的科学性。

第三，规避技术胁迫，杜绝技术倒逼。随着领导决策责任制的逐步完善，领导决策的科学性将影响领导个人的发展前途。以往领导决策根据个人经验、历史做法、同行的做法无法满足现实的需求。新技术背景下的人工智能可以有效提高决策的科学性，为了保障决策的科学性，部分领导可能会放弃自身的理性价值思考，过度依赖于人工智能去规避风险。从在某种意义上来说，同样的情况应该作出同样的决策模式，可以最大限度地规避风险。

五、结语与展望

基于新技术推动智能革命进程的背景，本文探讨人工智能、区块链技术这两种代表性技术如何推动领导决策的科学性，保障领导决策的民主性，从而实现决策的工具理性和价值理性的统一。当然，不合理使用人工智能也可能会引发新的公共危机［19］。文章进一步分析了人工智能、区块链技术在领导决策中可能产生的风险，并就风险规避提出参考建议。领导干部在利用人工智能、区块链技术进行决策时，既要充分发挥技术的优势，又要结合实际政策环境，充分发挥自身洞察力和能动性。同时，要善于处理人、机器、环境之间的关系，力争实现“人机环统一”领导科学决策的智能图景，共同促进决策理想目标的实现，达到人和机器在分工合作中工具理性和价值理性有机融合的“良序状态”。