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AI正在砸公務員的“鐵飯碗”?

從人工智能技術的發展和應用方向來看,“機器人”砸公務員的“鐵飯碗”只是時間問題。(視覺中國/圖)

(本文首發於2019年12月5日《南方周末》)

人工智能沒有自身利益,立場絕對中立,也沒有情緒波動的干擾,不折不扣地執行由法律法規轉化而來的算法,大眾心目中的完美公務員不過如此

日前,印尼總統佐科·維多多宣布政府機構將在2020年取消兩個公務員層級,並利用人工智能取代他們,以減少阻礙投資的繁文縟節和官僚主義。但他也補充說,這項計劃需要得到議會的批準。這一雄心勃勃的計劃還存在很多變數,議會是否批準、涉及多少政府崗位、如何安排失業公務員都存疑。但是,從人工智能技術的發展和應用方向來看,“機器人”砸公務員的“鐵飯碗”只是時間問題。

2017年,BBC基於劍橋大學的數據體系分析365種職業在未來的“被淘汰概率”,政府基層職員在“被淘汰榜單”上與銀行職員並列第五,被淘汰率高達96.8%,僅次於電話推銷員、打字員、會計和保險業務員之後。受訪英國人中的三分之二認為,至2027年就會有“機器人”在政府任職。事實證明,英國人還是保守了,印尼已經宣布了計劃,而日本已先行一步。

2019年秋天開始,東京都港區開始在認可保育設的入所審核中導入人工智能。

這雖然是一項不太起眼的工作,卻也涉及父母的工作狀況、家庭狀況、地域優先級別等一系列參數,甚至包括是否有兄弟姐妹之前在這一學校上學之類的小細節。因此按照過去的慣例,需要15名政府職員用三天時間一一甄別審核,總計需要500小時左右的工作時間。而人工智能只花了5個小時,就完成了轄區內80所幼兒園的分配工作,效率大幅提升。可以想見,這樣的技術應用一定會越來越多,很多無所事事的政府職員將會失去崗位。

政府規模過於龐大早已是困擾各國發展的“現代病”,從技術角度看,人工智能很有可能成為“治病”的良方。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬,擅長數據處理和分析,只要決策標準客觀清晰,人工智能的效率遠高於人類。按照這一標準衡量,很多公務員的職能正是人工智能取而代之的方向。

公務員體系是現代政府實現社會管理功能的龐大流水線,看上去部門複雜、功能繁複,其實整個體系中充斥著性質相似、功能單一的同構體,進行的是簡單重複的低級智力活動。這就像一台複雜精密的機器,大部分元件不外乎類似的齒輪、

螺絲之類的簡單構件。比如說,幾乎所有部門、各個層級普遍存在審批程序。儘管各有一套行政法規的“專業分工”,但是業務邏輯和流程相似。申請者按規定格式提交信息數據,審批者據此以相關法規加以評判。對這些職能部門的要求,無非是依法依規、高效公正地處理信息,而這些信息又按照相應的格式預先設置得非常整齊,很容易數字化。這類簡單重複的事務性工作將是人工智能替代的最佳目標。

不過,這並不意味著被替代的一定是基層公務員,可替代性的標準與科層製並沒有直接的聯繫,更重要的是職能屬性。客觀標準清晰、數字化程度高的職能部門將是人工智能替代的優先選擇,技術上無需考慮這類部門的層級高低。例如,財政部門中大量存在的會計屬性職位就比街道政府協調鄰裡關係的調解事務更有可替代性。後者需要同理心、社交能力和情感投入,至少在人工智能技術發展到較高水準之前,都不會有失業之虞。

此外,自由裁量權大小也是人工智能可替代性的重要標準。自由裁量權的職位需要綜合多領域的複雜信息,做出平衡性的決策。功能單一的“弱人工智能技術”是無法替代的。以日本公務員體系為例,國家公務員中的“特別職”以及地方政府主官大都屬於此類。這些職位涉及的政策制定、司法審判、外交活動涉及的事務複雜、判斷標準模糊,因此賦予任職者較高的自由裁量權,人工智能尚難替代。

人工智能在公務員體系中替代應用的好處是顯而易見的,節省人力和相應成本、提高辦公效率都不存爭議。更為重要的是,人工智能沒有自身利益,立場絕對中立,也沒有情緒波動的干擾,不折不扣地執行由法律法規轉化而來的算法,大眾心目中的完美公務員不過如此。這也是印尼總統此次改革的主要著眼點。

當然,技術進步不能代替政治決策。以人工智能技術遏製現代化以來政府規模快速膨脹的趨勢,並非看上去那麽樂觀。現代政府從誕生伊始就是有著自身利益訴求和強大勢力的“有機體”,利維坦化的原因是複雜的、政府擴張的欲望是強烈的。技術替代提高政府效率在現代化以來已經發生過多次,最近一次當屬計算機的普及應用。有學者統計過,計算機的出現替代了佔政府人員15%的統計和初級會計崗位——19世紀大英帝國的財政部大廳裡有著一望無際的辦公桌,標誌性的小綠燈下大量政府職員忙碌地擺弄著計算尺,這一宏偉場景曾經是帝國政府的驕傲。計算機普及後,那些都成了歷史陳跡。但是,今天英國政府的規模比起19世紀乃至20世紀初“超編”了多少?區區15%的崗位被替代,在政府規模急劇膨脹的腳步面前微不足道。

(作者系歷史、經濟學者)

(本文僅為作者個人觀點,不代表本報立場)

關不羽

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