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浅析人工智能在行政领域的应用及其风险规制( 二 )


浅析人工智能在行政领域的应用及其风险规制文章插图
（三）人工智能在行政管理中的应用
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1.自动化行政审批 。 行政审批的手续繁琐、审批周期长 ， 以及过程不透明等弊端 ， 导致行政审批工作既增加工作人员压力和相对人的成本 ， 又可能滋生权力寻租现象 ， 影响执法的公信力 ， 而人工智能技术的介入可以解决以上问题 。 如深圳市率先试用了一种“无人干预自动审批”新型行政审批方式 ， 对于高校应届毕业生的引进和落户申报 ， 只需申请人在网上系统提交信息 ， 由系统自动核查 ， 若材料完整、信息无误 ， 将直接完成自动审批 。 因工作效率之高 ， 此种方式也被称为“秒批”“智能审批” 。 安徽省合肥市在2019年也逐步推行了个体工商户智能审批 ， 只需申请者提交标准化材料后 ， 机器自动审核出照 。 仅一周试运行期间 ， 合肥市瑶海区自助办照的个体工商户数量达该区新设立个体工商户总数量的50% ， 极大提升了审批效率 。
2.智能化行政管理 。 目前 ， “人工智能+行政”的不断探索使得行政命令得以摆脱人工 ， 实现智能化 。 2018年上海市进行了智能信号灯系统试点 ， 通过人工智能设定程序规则和指令 ， 系统通过监控等多渠道 ， 自行感知和收集交通数据 ， 并结合各道路行车数据和路面状况 ， 给出信号控制和交通组织的最佳方案 。 该智能系统可以替代以形体动作指挥交通的交警 ， 通过大数据分析指挥交通更加科学化 ， 试点的初步成效之一就是优化了信号灯配时、一定程度缓解了交通拥堵状况 。
“人工智能+行政”的应用风险
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（一）智能应用的依托数据质量差
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人工智能发挥作用的基础就是大数据 ， 智能化操作结果准确性依托于数据的准确性和完整性 。 反观目前人工智能应用现状 ， 基础数据存在以下问题：
1.数据存在大量信息重复和关联性差的缺陷 。 大数据的收集基于相关词的捕捉 ， 但是其自身的信息筛选能力较差 ， 许多关联性不强的信息也被一并收集 。 而且大量系统信息通过不同渠道的录入 ， 存在表述不一致、个别录入错误等情况 ， 所以在进行信息捕捉时 ， 相同的信息数据可能会被反复收集 。 正如目前在智能系统搜集类型化的案件 ， 获取的文书可能会出现多个案号、重复或串案等问题 ， 这就导致许多冗余数据影响分析结果 。
2.数据片面化影响结果准确性 。 大数据来源于公民参与互联网活动留下的信息痕迹 ， 由于一定时间段内互联网使用人群差异及地域差异 ， 影响该时间段内信息的全面性和普遍性 ， 加之程序设定者自身主观性 ， 以及机器识别和深度学习的局限性 ， 大数据分析结果的客观性存疑 。 比如 ， 民主决策环节依靠智能化手段搜集民意信息 ， 而算法更容易推送迎合自己的观点 ， 在“信息茧房”的桎梏下 ， 收集的信息数据可能片面化 ， 无法保证决策的真正“民主”性 。
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（二）个人信息数据安全问题突显
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“人工智能+行政”模式使政府收集个人信息的能力显著提升 ， 极大提高了政府的行政效率 。 个人信息作为行政机关管理服务的基础 ， 行政机关越来越依赖其促进社会管理和服务 。 比如 ， 通过分析个人健康数据 ， 提高医疗服务水平和减少行政成本；自动行政审批系统通过获取个人信息进行审核；行政决策通过搜集民意实现民主决策等 。 但是 ， 大数据不可避免带有算法“黑箱”属性 ， 其操作和管控均不透明 ， 因此 ， 信息收集的手段和方式具有多样性和隐蔽性 ， 而且信息搜集领域广泛 ， 只需借助大数据的综合分析和挖掘技术 ， 就能在信息主体不知情的情况下 ， 利用互联网软件轻松地对个人信息进行搜集和对比分析 。 因此 ， 一旦智能系统出现漏洞或者遭遇黑客攻击 ， 个人信息数据安全将难以得到保障 。


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