【2021遴选议论文写作】推动算法技术与社会治理的深度融合

近日，九部委印发《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》，提出利用三年左右时间，逐步建立治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法安全综合治理格局。意见要求，防范算法滥用风险，维护网络空间传播秩序、市场秩序和社会秩序，防止利用算法干扰社会舆论、打压竞争对手、侵害网民权益等行为，防范算法滥用带来意识形态、经济发展和社会管理等方面的风险隐患。

党的十九大提出要提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平，这是实现治理体系和治理能力现代化的必然要求。高新科技影响了人类社会生活的方方面面，以大数据为基础、以算法技术为核心的人工智能正以前所未有的速度、广度和深度影响着人们的工作和生活。目前，算法技术已逐渐嵌入我国社会治理的各个方面，成为提高社会治理智能化和专业化程度的重要支撑。算法技术在社会治理中的应用，从主体结构、理念、方式等方面给社会治理带来新的变革。

重视事前及事后的技术应对。为减少科学技术应用过程中的负面影响，应积极倡导科技向善。因此，在技术层面，应从事前、事后两个维度对算法伦理风险进行规约：事前应该对数据进行预处理和价值敏感设计以预防算法歧视;事后应以科技向善的价值维度对算法决策进行监督审计。在技术设计之初，应当考虑诸如福利、所有权和财产、隐私、普遍可用性、公平、自主性、信任、知情同意、责任以及环境可持续性等人类价值。另外，数据质量的好坏会直接影响算法的好坏，要确保输入数据满足公平属性，以防产生歧视。事后亦即算法技术应用阶段，对算法决策进行监督审计。还需要监督审计应用阶段的算法。一方面，技术人员应以科技向善的导向设计出相对应的审计设计，如代码审计、非侵入式用户审计、抓取式审计等。另一方面，政府机构、科技公司应该积极采取措施，制定相关的制度规范对算法决策进行监督审计。算法监督机制应以风险防范为基本原则，重视内容审查，明确算法设计者和使用者各自需要承担的技术责任和平台责任。

强化算法技术人员的责任伦理意识。算法技术的应用伴随着严峻的伦理问题，亟需对其进行伦理调适。算法的伦理设计是路径之一，而实现算法的伦理设计首先要求算法技术人员具备一定的责任伦理意识。这意味着算法技术人员在从事算法设计开发活动和选择具体的应用场景时，承担着前所未有的社会责任。事实上，在技术研发之初，技术人员难以对其可能产生的社会后果进行准确预判。而当技术引发负面效应时，它往往已经成为整个经济和社会结构中难以抽离的一部分，以至于难以对它进行控制。因此，算法技术人员应树立一种“前瞻性”的责任伦理意识，以预防为原则，在技术研发阶段尽量预防可能的潜在风险，倡导人文道德关怀，规避和减少技术应用阶段所带来的负面效应，保证技术应用的正当性和合理性。另外，算法工程师的培养不仅需要专业技能教育，更需要人文和伦理学教育，以期培养负责任的科技人才。比如，大学开设的相关科学技术伦理学课程应包括算法风险评分的普及、如何保证数据无偏倚、是否应当用机器来评判人类等问题。因此，应积极培养算法工程师的责任伦理意识，提升其责任伦理素养，强化其社会责任感，促使其自觉承担一定的伦理责任。

在彰显价值理性中强化社会监督。各个社会治理主体要平衡好工具理性和价值理性，不仅关注社会治理的效率和智能化等，更要彰显价值理性，以人为本，重视决策背后本应追求的伦理价值。伦理为制度提供了价值合理性，而制度则可能使伦理成为具有强烈约束力的普遍意识。针对算法引起的伦理风险，政府部门应以包容审慎为原则，建立与之相对应的法律体系和伦理框架。例如，在算法技术开发初期可以制定相关的伦理指南和公约，在算法技术应用后期则可出台相应的法律法规进行管控。制定规则及立法是应对算法技术引发的伦理风险的重要手段。建立合理的算法问责制，作为一种在算法技术应用中造成事实损害的责任分配和危害发生后的补救机制。建立合理的算法问责制需要立足本国国情，借鉴他国经验。我国在建立算法问责制时应当着重考虑以下三点。首先，将数据作为当前的重点规范对象，在法律层面明确数据权属问题，建立“谁使用谁负责”的责任机制，保障数据流动的合法性和合理性。其次，明确数据共享的范围和场景并建立相应的保护和惩罚措施。最后，算法治理中需要加强算法规则的透明度、可靠性、可解释性和可验证性。

推动算法技术与社会治理的深度融合是新时代社会治理体系和治理能力现代化的必然要求。算法技术要不断释放其带来的技术红利和价值，也要进行相关的规制，才能真正实现算法技术促进公平正义、增进人类福祉的愿景。

（编辑：wangwenling）