技术赋能循证：人工智能驱动政府循证决策范式变革

张红春，杨涛

(贵州大学，贵州 贵阳 550025)

一、问题提出

20世纪90年代英国医学领域循证医学逐渐兴起并向其他科学领域扩散，这使得社会科学中“遵循证据”的思想日渐兴起。如有学者所言，循证医学“遵循证据进行实践”的理念，像在平静的水面上投下一颗巨石，迅速在医学与邻近的社会科学领域中传播开来[1](p.268)。公共决策领域较早受到循证思想影响，循证决策逐渐萌芽并成为公共政策研究与实践的一个创新议题。作为政府治理社会的核心工具，决策质量高低直接关系国家治理的前途命运。现代决策科学在其诞生之初就把决策科学化作为矢志不渝的旨趣，以科学可靠证据取代主观经验判断成为促进决策科学化转型的路径选择。由此，遵循证据是政府决策系统的主要构件和立足生长的基础，证据的完备性、多元性和契合性是塑造政府决策应有的科学性、理性和正义等属性的关键[2]。究其本质，所谓的证据即是知识，由组织化、体系化的高质量信息抽象构成[3]，能够为决策提供决策因果规律的知识支撑。

从知识发现的路径来看，一直以来，人们都是沿着从感知事实到发现本质规律的知识增长路径来提高认知对象的清晰度，而技术则正是解构和发现这条因果认知逻辑链的一把关键钥匙。罗素·艾可夫的知识金字塔模型揭示人类认知规律遵循“数据→信息→知识”的基本路径[4]。同理，决策证据的基本材料应当是决策相关原始事实的记录与数据，其注入价值判断后生成决策信息，经过决策实践验证的、反映决策前因后果的因果规律便是决策知识。受人类自身认知条件与能力的限制，技术尤其是信息技术是驱动原始数据到因果知识本质嬗变的“引擎”。人类社会的演化与进步，都离不开技术的革命与发展。本质上，技术是对现象有目的的编程[5](pp.47-71)，或者说是一种把信息从数据中提取出来的工具和知识系统[6]。人类生产知识的要素和过程都依赖特定技术程序装置对其的捕捉、转译和理解。20世纪下半叶以来，信息技术在催生社会变迁中展现巨大威力，日益成为国家控制社会、驱动社会发展的底层力量。渠敬东等指出，中国三十年改革经验呈现从总体支配到技术治理的趋势[7]；吕德文以“技术装置”隐喻技术化社会的国家治理，技术治理的“反向适配”成为普遍治理现象[8]。随着技术在国家、社会、政府中的嵌入越来越深，作为形成治理知识和证据的第一生产力，技术的勃兴为政府治理现代化开辟了一条坦途，也为公共决策实现科学化的使命插上了科学的翅膀。

然而，虽然技术已深嵌政府治理的细微之处，但公共决策与循证决策领域对前沿技术关照与嵌入机理似乎还有待深入探索。不可否认，目前学界围绕公共决策科学化议题作了许多有益探讨，但在技术层面，技术的嵌入与决策力量的形成还是稍显捉襟见肘，技术赋能公共决策议题方才兴起[9][10]。聚焦技术之于循证决策的研究更是寥寥无几，只有少许研究回应了技术革新与赋能循证的耦合关系[11][12]。鲜有从技术本质视角对循证决策进行系统性理论整合的探讨，更多研究停滞于对二者耦合机制浅尝辄止的“初探”，因而依旧难以解脱技术与决策能力异步的困厄。大多循证决策研究都不乏对推动公共政策科学化、精准化和实践化的认识，但其中对技术元素的学术敏感性还有待提升。总体而言，既有循证决策研究与前沿科技生产力之间还存在一定的滞后与隔阂。一方面，其囿于技术自身的复杂性。技术复杂性高筑知识、技术的门槛和壁垒，形成常人难以窥视的技术黑箱。另一方面，受制于科层组织内生守旧的传统决策惯性。传统决策体制、结构甚至文化不利于知识驱动和技术驱动的决策变革，导致决策过程证据失准、失真和失衡。随着工业化、信息化、数字化转型，社会问题日益纷繁复杂，政府治理面临的传统风险与新的风险叠加交织，政府既面临决策数据信息急速膨胀的决策证据增长机遇，又面临取证、用证难度陡增带来可用证据荒、高质量证据缺失危机等挑战。所以，在传统技术失效、新技术发展非连续转型时期，有必要重新审视以技术增进政府决策理性化与科学化的可能性。为了在复杂性和不确定性激增的社会环境下化解决策技术化与决策社会化的内在张力，我们应当以先进的科学技术手段统摄科学循证决策过程涉及的多元知识，继而有效制定决策。

随着信息技术革命的行将深入，人类日益迈入智能化时代，人工智能(Artificial Intelligence)领衔新一轮技术革命渐次展开，正在铺就出一条机遇和挑战并行的技术赋能政府决策现代化之路。人工智能的本质是将人类的经验、知识通过另一种方式进行固化和应用，即机器可以自动获取、表达和运用人类知识、经验乃至思维方式，在自主学习过程中形成理解、思考、推理和演绎[13](pp.27-30)。作为一种挖掘和生产人类知识的工具，人工智能技术可为政府治理注入强大的知识生产力，赋能政府挖掘、运用证据的能力，进而使得政府决策系统漂浮于丰富多元证据的“原汤”之中。遗憾的是，紧跟最前沿人工智能技术的政府循证决策研究还是空缺的议题。有鉴于此，研究以“技术—循证”为主线，旨在回答技术如何机理性嵌入政府循证决策机制，并尝试将人工智能技术作为循证决策科学化的驱动力量及明晰其内在机理。

二、主观经验逻辑的式微：政府循证决策的缘起与研究进展

循证医学的问世推动循证科学成为一门显学，其“基于证据”的思维和方法迅速掀起了社会科学的第三次“科学化”浪潮。作为循证科学领域中的一个应用领域，政府循证决策何以产生？其发展脉络、研究进展和不足有哪些？下面通过理论与文献的探源来回答上述基础性问题。

(一)循证医学的垂范：循证渊源及决策迁移

在长期实践探索中，医学领域已经形成尊崇科学证据的传统。寻求不同医学病症和与对之应的治疗药物、治疗方案、治疗效果之间清晰的因果关联，可以说是医学之道。这种“对症下药”、注重依靠证据进行医学决策的优良传统实则解释了为何循证决策这一概念率先发迹于医学领域，并且随着技术变革愈发成为医学研究与实践主流范式。

据考释，循证理念可以追溯到20世纪90年代现代医学所提出的循证医学( Evidence—Based Medicine，EBM)概念。1992年戈登·盖亚特等在JAMA上发表第一篇循证医学文章, 标志着循证医学的正式诞生[14]。从概念来看，循证医学是基于证据的医学决策，其决策证据是关于疾病病因、诊断、治疗和转归等一般规律的科学发现[15]。作为一门新兴的交叉性前沿学科，循证医学具有独特的科学特征，并深刻地影响后继循证学科的范式选择。一是循证医学以人文关怀和以人为本的价值观为学术使命。它强调对患者需求和生命的关照理解，与过分强调“目的—手段”的工具理性主义不同，其将人的价值和目的作为一种有意义的决策证据。二是以高质量证据为基本规则遵循。为了实现医学决策的价值性，循征医学主张遵循“干预措施”与“有效结果”的因果规律证据来决策，以提高医学决策的审慎性和责任性。三是以技术工具赋能证据获取和应用。循证医学主张通过应用基线调查、群体回归、同质可比等基于统计学原理的工具和临床随机对照实验方式获取客观证据，同时也通过运用观察性研究、人类学研究、个案研究等质性工具获取生动的价值证据，并开发独具循证医学特色的荟萃分析(Meta Analysis)和系统评价(Systematic Review)、人机交互等方式来获取高质量证据。

以类比机制观之，政府决策过程和旨趣可以被看作一种“社会性疾病治愈”。正如唐代医学家孙思邈所谓：上医治国，中医治人，下医治病。治国理政中政府的责任要义在于通过政策制定、执行来解决社会问题。政府以决策治疗国家和社会难症，其过程与医学诊断如出一辙。由于政府决策对象是重大的、复杂的社会问题，涉及普罗大众错综复杂的利益关系，稍有不慎就有可能给决策对象和国家人民带来不可挽回的公共损失，因而政府决策同循证医学决策一样，都对高质量的决策证据有着非常强烈的需求。由此观之，循证思想向政府治理领域的迁移具有必然性和适恰性，它促进了政府决策范式的更替，也是推动政府治理朝着良善治理变迁的一个缩影和基本路径。

(二)公共治理的回响：政府循证决策研究兴起与发展

循证理念自问世以来就在社会科学和相近领域快速激起了一次追求证据及其有效性的思潮，并成为学术界一个经久不衰的议题。循证医学的理念和方法等逐渐延伸到情报学、教育学、经济学、法学、心理学和公共管理等非医学学科领域。尤其是在公共政策领域，参照循证医学理论和方法技术的循证决策范式迅速风靡英国、美国、澳大利亚等国家。

我们通过系统检阅知网、Web of Science等国内外文献库发现，自1999年以后，有关循证决策的研究文献在学术界大量出现。虽然学界对循证决策的探讨还远不及循证医学那般成果丰硕，但既有研究在阐释循证决策的概念特征、演化脉络和治理应用等方面做出了重要贡献[16][17]。其中不乏有循证式管理[18]、循证治理[19]、循证政策[20]、政策评估[21]等循证决策研究热点涌现，孕育和明晰了科学循证的公共治理之道。而早期研究围绕遵循何种证据形成流派纷争。一类研究强调循证的器物属性，可被视为对逻辑实证主义或工具理性的拥趸。此类观点从证据的“造”与“用”视角出发，其论证的重心在于从真实的政策效果中找到支持性依据。他们重视知识、证据和政策评估，认为将翔实的证据纳入政策过程是减少政策制定者的随意性和主观性、提高决策成功可能性的主要途径[22][23]。另一类是将价值要素引入循证决策的价值理性学派。其批驳非人格化的理性决策原则，指出政府决策受到广泛受众和复杂环境的影响，决策的循证并非按严格的理性逻辑展开，而是遵循公共价值与公共利益的最大化原则。循证决策除了关注循证的有效性还要关注循证背后的“价值取向”，决策是否合理很大程度上取决于寻求政府决策权力控制与权力价值之间的有效交互[24][25]。但随着循证决策日益包容性的发展，两种研究流派的狭隘对立正在减弱，统筹工具理性与人文价值更符合公共政策的实践要求与发展逻辑。为此，许多新近研究开始追求超越工具理性和价值理性之争，依据不同情境进行循证决策框架整合与综合应用[26][27]。因此，政府循证决策的前沿更多以公共价值为目标导向与内生动力，依托有效的技术工具、科学的方法和规范的组织制度生产和利用高质量证据，超越理性本身的争辩转而投入到独特情境中，具有价值导向、重证重实和崇尚技治等意涵。近年来，技术革命加剧原有公共决策失败或失灵风险，循证决策机制成为政府应对时代变革、化解决策风险的有效制度选择，技术变革背景下政府循证决策新样态开始萌发。

(三)既有理论文献的简要评述

揆度既有文献，研究共识和不足之处非常明显。在研究共识方面，普遍的观点都将循证医学作为循证决策的正式理论基础，循征医学注重科学证据和价值诉求辩证统一的方法和思想为政府循证决策提供了可行经验启示。但政府治理并非完全照搬循征医学，更不可能完全沿袭其医学路径或简单收拾便拿来为解决公共情境下的问题所用。毕竟公共治理决策的场景、使命、知识与医学决策存在天壤之别，更何况起源于西方的循证医学或循证决策的理论实践都难以和我国本土行政情景相匹配。已有文献很好地揭示了循证决策在政府治理的应用价值、应用思路和未来发展前景等，但相关研究也存在明显的瑕疵。一是既有研究多侧重于宏观角度的探讨，研究重点主要集中在循证理论的介绍、重要性论述及实践指南上，特别是集中在如何进行循证决策议题上，一般为点到为止的描述和勾勒，鲜有进行深入机理研究。学术界对于循证决策究竟该遵循何种证据、如何循证等问题仍然语焉不详。二是关于循证决策的理论，多为其他领域循证思想的引介，缺乏立足公共决策主体的整体性、系统性和创新性的理论框架构建，这使得循证决策研究与实践直接面临理论准备不足的羁绊。三是当前一些学者虽然已经注意到从技术视角去考虑证据的生产，但更多只是将技术视为循证决策活动的背景而非驱动要素，缺乏对技术驱动的决策证据生产、收集、利用等理论的探究，对人工智能等前沿技术的循证引入探索更是戛然而止。这些潜在的研究盲点，都使得我们有必要建构包含价值、证据、技术等关键要素的循证决策整体性框架，并思考新技术革命对政府循证决策模式的变革路径。

三、“价值—证据—技术”：政府循证决策生成的三维分析框架

一般意义上的决策，本质上是融合应用多元知识的理性选择过程。对于政府决策而言，其实质也是基于不同知识进行社会化、制度化的理性决策建构活动，现代公共政策中的循证运动也正是旨在通过寻求“有用”的和相关的知识尤其是强调因果联系的知识，来帮助决策者处理和解决问题[28]。公共决策需要什么样的理性知识，这些理性知识在决策中的作用如何，理性的决策知识又如何生成，这是政府循证决策理论建构的重大命题。理性为现代社会和现代科学大厦建构的基石，遵从理性成为人们认识、解决社会问题必须循证的准则，增强和拓展理性成为人们面临的共同认知与行动挑战。在跨学科的论争中理论标准日益从早期的单一的工具理性走向了工具理性和价值理性的平衡。正如有研究指出，一个社会的健全必须建立在工具理性与价值理性的统一之上，或者说，工具理性应当从属于价值理性[29]。既有研究对价值理性与工具理性关系的廓清，为我们全面地看待循证决策中的理性标尺提供了有益启示。也就是说，循证决策不仅要以证据的有效性为决策标尺，还要考虑到决策在价值尺度上的正确性、合法性标准。由此，决策价值和决策证据型构了循证决策理性的二维坐标。其中价值维度主要赋予循证决策意义和方向，引导循证决策的目标走向；证据维度是将决策事实转化为清晰化、可视化和规律性的知识生产过程，引导循证决策的经验走向。

而随着技术的变革，社会在快速演进中愈发充斥混沌性、复杂性与异质性，以往决策者凭借自身零散、碎片化、经验化的知识就能轻松决策并完成对治理秩序维护的方式正在被颠覆。单一的决策知识体系，无论是曾被奉为圭臬的理性知识抑或来自实践的经验知识显然都难以应对如此社会转型产生的巨变[30]。技术一方面加剧决策技术化与社会化对峙，进而凸显两种决策知识存在的难以自适的内在张力，另一方面又提供了一个技术统治与专家政治之外的中性解释[31]。可以说，决策技术试图弥合决策事实与决策价值之间的张力，决策引入技术可以使决策的证据和价值具备从二元对立走向应然与实然统一的可能性。

在确立价值、证据、技术三个关键理论变量在循证决策中的宏观定位之后，本文将进一步具化建构“价值—证据—技术”的政府循证决策分析框架，试图将原本断裂或紊乱、松散糅合的关键循证决策要素与解释变量有机凝聚在一起，实现循证决策价值性、有效性和效能性的整合。

(一)“价值—证据”：政府循证决策的运行双轨

如前所述，证据和价值的二维决策要素形塑了循证决策的运行轨道。决策价值规定了循证决策之“意”，即政府决策应以追求公共利益为组织使命，以充分明晰、履行自身职能定位和回应服务对象为本质，以解读、创造和释放公共价值为决策引导动力和核心目标[32]；决策证据如同决策“砖石”，它奠定、堆砌循证的基础和路径，赋予循证之“形”，即以证据赋予政府决策以科学性、合理性，体现循证决策的现实层面和规律属性。决策价值锚定目标和行动方向，为决策系统提供理想、信念和社会情感等实践性的、政治性的价值性知识，为认知决策事实提供判断标准和内生动力，形成循证决策的牵引力；决策证据则是决策价值载体，为决策系统供给数据、过程和客观规律等认知性、标准性和结构性的决策知识，形成循证决策的约束力，为价值的实现和检验提供现实标准和基础来源。价值与证据的固有结构性张力使得决策者更加留意价值与证据之间的平衡和互嵌，脱离现实证据映像的价值判断会沦为悬空的臆想，而价值无涉的事实遵循则会成为脱离决策使命的游魂，二者合则提升循证决策的清晰度与合法性。

价值在循证决策中的主要功能是提供政府循证决策的牵引力。 公共价值是政府履职时不容置喙的本质性规定和善治精神的回归，它要求政府的核心宗旨在于以公民为中心进行内容生产和提供服务，决策既要遵循证据也要秉承人民至上的首要原则。如有学者提出“证据的善治”“经由证据的善治”，从证据之善到循证之善，都是将价值融入循证决策过程[33][34]。相反，忽视价值的决策即便以循证粉饰也有伦理失范的危险，有学者就已论证了政策失灵的失败根源就在于价值失衡引致公共性不彰[24][35]。毕竟政府治理以人为中心而非价值中立，其公共性表现为决策价值的创造和释放，反过来又为决策提供了最终归宿和检验标准。为此，政府决策要善于吸纳公众需求、满意度、获得感等社会性偏好，并借助价值聚合机制来明晰社会共识，将其作为循证决策的价值标尺。简言之，决策价值赋予政府决策现实意义和理想意义，价值赋意构成政府循证决策的内在动能与目标靶向。

证据在循证决策中的主要功能是提供政府循证决策的约束力。证据是循证决策的核心，体现循证的事实尺度，回答了依据什么决策的问题。决策所需要的各类证据实质上就是来自方方面面的知识，而任何知识都源自人们对事实的捕捉和利用，其微观感知颗粒是记录事实的数据，通过对社会事实的感知来生产决策所需规律性知识。其中，大部分知识是以技术性、认知性、标准化、程序化形式生产用以刻画社会和反映客观规律的认知性证据，如研究成果、定量的调查统计数据及分析结论、统计模型和现存数据等[26]。除此之外，还有部分知识是人基于知识实践而产生的实践性知识，与人的价值发生关联、嵌入事物关联信息而成为具有能动性、实践性的经验证据[30]。不论何种知识，其本身都内含循证决策所需的信息、知识、规律等多重逻辑组构的因果联系，为基于证据由因推果或由果溯因的证据溯源机制提供了解释基础，能为决策系统提供记录事实和反映本质因果的证据支撑。证据的意义在于提供循证决策的基础材料和情境背景，同时划定循证的理性边界，形成有理有据的科学合规路径，以客观标准取代决策者的凭空捏造与主观臆测。可见，决策证据为循证决策创设理性边界。

作为循证决策的二维标尺，价值和证据互相融嵌和规约。价值塑造政府循证决策的目标取向，但价值的确立、生成和演化的过程并非是野蛮生长的过程，也不是如海市蜃楼一般的现象，决策价值的演化轨迹必须在特定的决策秩序与事实空间才有现实生命力，价值衡量必须参考证据。而政府自身特定政治立场标注了决策证据的探寻、生成和利用有必要以价值理性为首要标尺，并用价值为科学理性主义和实验主义特征的循证决策赋意，时刻提醒政府决策的公共特质和政治使命。借鉴赫伯特·西蒙的决策程序集定义，循证决策可被视为一个证据收集、方案规划、方案实施过程，此中任何环节都离不开证据的使用，其实质就是一个从证据生产到证据加工、证据运用的过程。为此，政府循证决策理应通过决策系统的科学性和严密性的设计，使得决策程序运行在决策价值和决策证据的双轨约束之中而不是偏废其中任何一极，驾驭并平衡价值理性和事实理性之间的张力。

(二)技术赋能：政府循证决策的助推逻辑

技术之于政府治理并非新鲜事物。回顾人类技术史，从印刷术到电报、电话、计算机、互联网、大数据再到今日的人工智能技术，科技的更迭促进了人类文明的进步，同时也深刻地赋能政府治理。公共治理语义体系下的决策技术可泛指使决策目标实现的途径和手段，如布莱恩·阿瑟所描述的技术内在景象——技术的集成或组合是为了满足它们的目的[5]。又如颜昌武将技术视为一种理性的“系统性知识”或实现人类之目的的理性的“方法的总和”[36]。技术作为人们认知与实践的有效工具，可以使决策者驾驭复杂性，使其统筹、协同科学知识和经验知识以实现对证据和价值的双向赋能，增强决策的确定性与可控性。因此，决策事实感知、信息提取、决策知识和证据的获取以及决策价值的提炼都离不开各类技术，缺乏技术主导的决策将沦陷于事实与价值的迷雾。

从技术的本质来看，技术之于循证决策是内在自洽的。技术作为实现既定目标的工具，其赋予工具使用主体以特定的能力或能量，激发主体的自革与创新动能，进而更好地实现主体目标[37]。决策价值和决策证据二维尺度搭建了政府循证决策的公共能量场和秩序空间，但二者显然不是简单罗列或堆砌就能塑造循证决策形态，正是基于技术的引擎使二者有机啮合、联结和相向而行。具体来说，技术对决策价值与证据的赋能机制体现为以下两个维度。

从决策价值维度来看，技术为政府循证决策的价值认知和生产提供支持力。政府决策要实现何种目标、何种价值，是一个价值认知的问题，本质是对普罗大众利益与需求的感知、洞察与理解过程。作为一种实践工具，技术天然地具有帮助工具使用者认知主客观世界的功能，它能给决策提供价值感知工具。虽然政府决策价值表现为抽象的理念和原则，但在现实层面它必然表现为公众实实在在的需求、物品和问题。而利用技术工具对这些形而下的价值表现数据进行收集、分析和提炼，能够帮助决策者克服主观化、经验化的价值感知，采用基于证据的“善的价值观”。在决策价值的引导之下，技术资源要素不断创造公共价值，精细化技术不断进行社会价值的感知、计算、整合以及促进价值与循证的融合。

从决策证据维度来看，技术为政府循证决策的证据生成提供支持力。循证决策追求决策过程的可检验性、可重复性，其之所以能有如此高的理性抱负，在于其始终基于客观事实的决策依据。决策事实、数据、信息和知识等证据要素作为循证决策建构基石并非信手拈来，其生产和应用以及决策过程自身的优化都离不开技术手段赋予挖掘、处理和适应的能力。技术为决策主体提供了寻找、发现、检验各类证据的新方法或路径，借助技术才能将决策证据变为实现决策目标和服务决策的有用知识。可以说，决策技术与决策证据之间存在着某种彼此形塑的逻辑关系，即决策技术是生产、使用决策证据的手段和途径，决策证据是决策技术彰显势能的场域和作用客体。随着信息技术革命跃进式演化加快，数据、信息和知识的迭代和增长加速，证据处理越来越依赖技术手段，现实政府决策证据生产和应用更不可能脱离技术支持。

由此可见，技术为政府循证决策赋能并不是单向度的，而是为其提供了决策价值与证据并行、融通的能力。各类技术处理海量数据，对证据加以组织分类、比较和筛选，将数据转化为反映决策事实和蕴含决策价值的决策信息，可以不断提升决策证据的质量和价值合法性。决策价值、证据和技术统一于完整的循证决策过程，技术通过价值管理和证据管理融入从议程设置到决策方案规划、执行的全环节，从而实现系统性、连贯性的价值和证据生成与应用。

至此，由决策价值、证据、技术型构的政府循证决策之路已然清晰，政府循证决策的新范式是一条以决策价值和决策证据为基本要素和运行轨迹，以技术赋能为实现机制和支持力的决策科学化、合法化转型之路。价值机制与证据机制彼此形塑，共同缔造循证决策形态和程序(参见图1)。创造公共价值是政府决策的核心目标与内生动力，决策价值是引导政府取证、用证的向导与动力；决策证据是政府循证决策的基础，规范取证、用证决策的过程是科学循证的关键；决策技术则是统筹和赋能两者的关键手段，如何有效利用技术力量撬动循证决策是范式转型的关键。

图1 政府循证决策的三维生成框架

四、人工智能赋能政府循证决策:机制与进路

信息技术革命的深入行进将人类社会带入了一个泛在链接、全面感知、实时传输的数据信息空前爆炸时代，建立在互联网、物联网、移动互联网、云计算等信息基础设施之上并以海量数据信息处理挖掘应用为目的的人工智能技术应运而生。人工智能技术以各种数字设施提供海量数据为基础，以大数据、云计算和高速CPU为神经网络主导的深度学习提供挖掘计算和智识提取基础。人工智能以机器模拟和延伸人类智能为使命，形成数据、算力、算法三驾齐驱、“万物互联、万物智能”的智能复合体。高性能运算架构和海量数据催生出具备特征判别和逻辑推测的深度学习算法模型，并进化形成类人脑的自我学习、自我推理以及自我适应的智能范式[38]。可以说，人工智能技术突破了人类在数据蓝海面前的知识发现瓶颈，在数据密集型社会空间内遍地生根和应用，智能技术与人类社会发生前所未有的高度耦合，逐渐成为智能社会背景下主导社会形态嬗变的关键驱动力量。

在这场正在行进的智能化革命中，政府治理也概莫能外地深处变革之中。事实上，人工智能思维、资源禀赋和技术手段正革命性嵌入政府治理领域，成为提高政府治理效能的最新“工具箱”和“催化剂”，并且在数据开放[39]、危机管理[40]、城市治理[41]、舆论治理[42]等方面已取得显著成效。人工智能思维和设备正在变革由人工主导的政务数据挖掘、政府信息与知识创造、政府决策制定、政府执行监管等领域，深刻地重塑政府治理的价值观、资源观和方法论，驱动政府管理决策从认识论、方法论上发生向度转变。

对于循证决策而言，无论是人工智能技术自身的革命进步，还是政府治理场域对人工智能技术的深度引入，都意味着一次巨大的决策范式变革机遇。人工智能变革背后是一场深层次的认知革命，这归因于人工智能具备的强大数据挖掘分析、自主推断和学习能力，它创造性地改变了知识创造环境与路径，打破了人类对知识创造的绝对垄断地位，也消除了人脑面对数据海洋与复杂知识管理时的无力感。作为一种知识生产和应用的新工具，人工智能技术被引入循证决策的价值和证据运行双轨，有望形成一种开放参与、多维证据处理、智能模拟预测、敏捷递归自我迭代的智能循证决策形态，进而能够有效地推动政府循证决策的范式转型。

(一) 价值重整：走向循证“善策”

追求善的价值是政府治理的使命，也是政府循证决策的终极目的。人工智能及其支撑技术嵌入政府治理场景，为政府决策开辟了一个超越物理时空限制的公共能量置换场域，决策权力逐渐蔓延和扩展至普罗大众。在技术不断扩大与社会的接触面过程中，可以发挥智能技术开放性、包容性和融合性特质的优势，及时识别社会需求并融合成为高质量决策价值证据，使得公共治理场域多元主体的价值观有效地嵌入循证决策过程。概言之，人工智能可以赋能决策价值的感知、融合和生产，驱动循证决策迈向更具多元性和兼容性的协同价值创造。

第一，人工智能赋能循证决策智能化价值感知。决策价值集中呈现循证之证据和过程对公众诉求、利益偏好的表征，价值感知成为决策公共性建构和释放技术善意的前提与基础。由于传统技术在感知和记录公众话语、价值偏好、行为态度和能力方面有限，且受制于数据样本、传输时间、分析效力等因素，公共价值细节和信号容易被遗漏和误判。决策者往往更多使用标准化、概念化的价值知识和证据，缺乏具体时空、情境下的个体化、地方化和差异性的经验性价值依据，决策价值生产面临不精准、不全面的掣肘。而智能化技术革命深刻嵌入社会大众的各个角落，正在催生新的价值感知生态和价值协同创造的开放治理框架。数字技术和算法日益紧密网罗公众生活的方方面面，在人机交互营造的高度网络化、结构化和公开透明的开源政治生态中，民意收集与公众需求调查更加容易，社会舆论更加活跃和可聚合、可计算[43]。人工智能技术可以取代人工进行智能化价值数据采集、过滤筛选、清洗和分析等工作，大幅度提升价值感知效率，实现自动化、高效的和实时的决策价值知识、证据收集处理。例如，机器学习结合传感器强化决策感知触角的神经末梢，随时将线下监测记录和各类网络论坛和平台中散布着的大量细微的、缄默的公众需求行为转化为可解读的价值数据，更清晰可塑地描绘公众需求与利益画像。

第二，人工智能赋能循证决策智能化价值运算。政府治理的对象范畴极为宽泛，多元化、多层次主体编织的利益网络中充斥着不同环境和主体的价值观和利益取向。尤其是在工业和后工业化社会当中，社会分工和碎片化日益严重，不同阶层、主体之间存在着较为严重的利益对立、冲突和碎片化，决策者的价值运筹和整合愈加必要。而有限的决策资源使得政策议程设置必须考虑优先级和响应级别，以及决策规划、执行中有限的注意力与治理资源的分配，这都必然涉及将不同主体的价值需求进行计量、分析、聚类和排序，以为决策者提供组织化、体系化的价值度量或价值信号提示。人工智能提供了价值数据计算利器，通过机器学习算法可对文本、音频等非结构化价值数据进行情感倾向性分析并了解社会形态与舆论变化，可利用机器学习技术进行不同价值观数据的计算、分类、排序、汇总、筛选、优化和整合。此外，还可利用虚拟现实和可视化技术绘制价值图谱，将原本复杂、冲突、模糊的价值变为结构化、清晰化的价值知识，并发现价值之间的关联和共识，进而统筹、整合与形成实现整体性治理的集体价值观。由此，公众“喜怒哀乐”的价值偏好可被运算，成为决策者可参考的价值参数，价值信号有迹可循。

第三，人工智能赋能循证决策的价值管理。从过程视角来看，循证决策是正确价值与理性证据的适配过程，即政府吸纳“善的证据”、践行“基于证据的善策”的价值管理活动。而所谓的价值管理便是将公共价值嵌入决策，引导决策议程设置、方案规划和监督反馈等环节并最终实现价值的过程。在决策价值与决策证据融入决策的过程中，技术可以引导和端正循证之证据生产和应用，而价值管理将使决策避免滑向“唯数论”“唯技术论”等极端。随着大数据和人工智能技术深度嵌入政府治理过程和决策过程，循证决策全过程价值精细化管控变成可能。在人机交互营造的开源政治生态中，人工智能平台加持赋权缩小了精英同草根的价值距离与价值偏离，公众在决策中的话语和政策议程的优先级与主动权得到保障。由此，摒弃传统“一言堂”决策模式，证据链中的多元主体共同协同塑造、实现决策价值[44]。人工智能及其算法广泛捕捉、吸纳决策实施过程中的价值演变数据、信息和证据，并自动、智能地分析决策事实过程中的价值增减变化情况，为决策者和社会大众提供了价值检验、价值优化、价值调整等价值管理的依据。

(二)证据重塑：走向循证“智策”

在循证决策当中，证据的生命过程表现为从事实记录到数据、信息、知识的生产及其利用过程。人工智能作为一种智能化和智慧化的数据、信息与知识提取与利用技术，能够赋能智能化循证决策形态的生成。其赋能的整体方向在于，人工智能技术大大克服了传统决策证据生产与应用的时空限制和能力限制，增强了决策证据要素的可获得性、可计算性、可检验性和可预测性，驱动决策证据质量和应用模式的全面升级，提升了循证决策的可塑性和科学性。在人工智能构建的万物互联智能空间内，知识生产和由外而内的跨层次、跨领域知识转移和证据转化加速，将人们带入一个证据密集、智力解放的智能循证时代[45]。智能化循证决策的生成机制体现为以下几个方面。

第一，人工智能赋能决策事实与数据的智能化感知采集。对决策环境、主体、对象、行为等方方面面事实的掌握是保证决策客观性、经验性的前提。人工智能及其支撑性的大数据、物联网、互联网、移动物联网、智能芯片等高性能传感设备的社会普及，使得人机混合、物机交互的程度逐渐提高，其带来的必然结果就是前所未有地提高了信息技术对人类生存的环境、事物、事务的数字化感知程度。公共领域的数字化、智能化转型也是不可避免的趋势，这就使得人工智能传感技术能够帮助机器自动进行决策数据的记录、抓取和传输，多渠道、多维度、高频率的公共事实记录和行为观测数据为人们认知决策问题提供数据基础，为公共决策制定者供给系统的证据素材。基于数字和智能技术自动获取的近乎“全样本”数据，循“数”成为循证的潜在逻辑，赋能政府精准采集数据、全景式刻画公众画像。人工智能技术不仅可以提高决策事实感知的全面性，而且可以提高决策数据采集的精准性。应用人工智能算法技术，通过对采集数据的特征抽取和建模，可以智能地进行决策数据采集质量的诱导和自我迭代优化。通过寻找新的数据来源、设计更好的人机交互方式、设计实验等方式更加主动地搜集数据，将记录客观事实的原始数据转换成多层复杂的网络决策证据，临摹关于公共问题的精确画像，从而不断接近问题的本原、精准的证据素材[46]。可见，人工智能提供的数据资源优于调查问卷、专家咨询、走访调研、定量统计等传统方式采集的决策事实和数据，补充了大量图像、音频、文字、算法等静态和动态的多源、异构、多属性的证据素材，有助于提升决策证据的深度和质量。

第二，人工智能赋能决策信息与知识的智能化生产。根据认知金字塔理论的启示，人类认知始于数据，然后渐进向信息、知识和智慧的认知迭代升级。决策数据虽然提供了原始凭证，但还须通过深入挖掘才能转化为有决策价值的信息和知识证据。在由各种数字技术所生成的数字蓝海时代，每天数据增量超过2.5兆字节，人脑对此只能“望数兴叹”。政府决策亦是如此，数字技术嵌入政府治理内部场域，积累了海量的历史决策过程与结果数据，有限的人力根本无法从中逐层抽剥或建构有用的决策信息、知识和证据。此时，基于算法技术和知识挖掘的人工智能就成为决策者处理分析海量决策数据并提取有价值信息和知识的有力助手。算法是人工智能技术拥有智能的根本途径，而算法的生成又依赖机器学习，即算法是计算机对人类数据及其背后规律的学习与模拟。当下，面向多源、异构、高频、实时、动态复杂大数据的深度学习算法不断形成，机器学习日益从有监督学习向半监督学习甚至无监督学习转变，数据处理和计算性能、信息和知识提取的精准性显著升级[47]。理论上讲，在算法、算力、算料的共同加持下，信息与知识证据生成的效率和质量可以得到无限提升，进而不断降低政府循证决策偏差。因此，将人工智能技术嵌入决策数据挖掘当中能够从海量决策现实数据和历史数据中挖掘出更有效的决策模式和因果规律，能够生成更加精准的决策判断、预测以支持决策者的决策与行动。

第三，人工智能技术赋能循证决策流程的智能化再造。从决策流程来看，基于人工智能技术赋能价值和证据全过程的嵌入决策过程，可以对决策者的大脑予以有益补充和增强，从而提高决策全过程的科学性与智能性。首先，人工智能技术赋能公共问题智能感知。决策者借助人工智能技术可将海量全样本、多变量和非结构化的高保真数据转译，及时充分地获取决策问题的数据、信息和知识，破解信息不对称、信息碎片、信息壁垒、信息失真等决策问题感知困境，形成对决策场域及其问题的整体性认知。其次，人工智能赋能决策方案智能设计。人工智能技术能够智能、自主地进行决策逻辑推导和公式计算，使决策方案的设计、模拟、评估和公开更科学高效。基于人工智能技术的决策仿真模拟系统，构建政策干预与政策结果产出的复杂变量模型，利用随机实验和准实验等方式模拟、推断复杂政策场景，模拟和解析不同政策方案、工具与政策结果之间的因果关联，为决策者提供具有前瞻性的证据支持和细腻知识，从而提高决策方案的科学合理性和可行性。最后，人工智能技术赋能决策敏捷迭代优化。某种意义上讲，决策方案采纳与实施的“后决策环节”是依据证据不断“回应—优化”的过程。智能技术加持下形成即时发现、反馈、灵活应变、渐进迭代的敏捷循证范式，即在实践中对决策方案持续性反馈、解读反馈信息或绩效证据，依据因果逻辑继续对方案加以比较、执行、修缮和迭代。近年来，随着数字空间和虚拟镜像等技术兴起，随机性、调适性的政策实验、政策实践成为过程性知识和证据生产的有效方法，人工智能的自我学习与调试能力增强了决策适应性和灵敏性，为政策学习、政策变迁或终结提供了可靠证据。各类智能感知和监督技术助力及时全面的数据感知和采集，自动化同步采集、分析、总结、反馈决策实施过程中的实时因果关系，减少政策反馈与调试的信息阻滞或偏差，实现决策敏捷回应、修正和迭代优化。

五、结语：“技术”——理解政府循证决策的新视野

究其实质而言，政府治理现代化是政府行为与结果理性化的过程，而基于证据的决策是政府决策现代化的必然路径。肇始于医学领域的循证思想方法为政府治理提供了崭新的决策范式，为政府在决策中平衡价值理性与工具理性提供了可能。当下，信息技术日益成为推动人类文明前进的前沿动力，也是革新政府治理与政府决策的有力杠杆。在大数据和人工智能时代，政府治理的内部和外部场景高度数字化，海量数据资源和人工智能技术嵌入决策场景为政府决策的数字化和智能化转型提供了技术支撑。

在技术驱动的政府治理和决策转型叙事下，循证医学注重价值、证据和技术能力有效结合的方法论被迁移到政府治理领域中，构建了技术驱动的政府循证决策生成框架。研究发现，政府循证决策以决策价值和决策证据二维机制的张力与合力塑造决策基本轨迹，以技术赋能作为支撑二者的桥接机制、实现手段以及支持力量。继而，以最新且具代表性的人工智能为技术引擎并引入政府决策系统后，揭示了人工智能对循证决策价值、证据生产和应用的重构机理。本研究无意将技术神化，只是理论上揭示了人工智能技术驱动的政府循证决策变革可能性，况且，人工智能嵌入政府循证决策首先应当受到决策价值的规约和引导。

诚然，我们应当如实看到，人工智能也存在“技术伦理失范”“技术鸿沟”“技术霸权”等缺陷，依赖技术而缺乏价值引领与价值反思的决策者也终难以实现决策的科学性与合法性。为此，未来研究有必要关注决策者的人工智能伦理、价值观和大数据素养议题[48]，以牢牢地约束并应用好人工智能这匹“良驹”。