行政伦理学教程（第四版）课件 第13章 技术时代的行政伦理

行政伦理学教程（第四版）张康之王锋主编

第13章

技术时代的行政伦理13.1

技术与公共行政

13.1.1

技术对公共行政的影响

1对公共行政认知的影响对公共行政的技术性理解，促使公共行政很快成为一个有基本知识可以共享、有基础手段方便学习、有基本问题进行探讨的领域。在实践领域，这就意味着会有可操作化的文本供公共行政的实践者进行学习，一切关于人事、财政、政策等方面的具体事务的处理方式都变得有章可循了。13.1

技术与公共行政

13.1.1

技术对公共行政的影响

2对公共行政组织的影响在具体的管理实践中，技术官僚将技术理性置于首位，他们凭借自身的专业技术知识从事公共行政活动，这反过来又强化了技术理性的首要地位。这样一来，用技术思维与逻辑对组织进行建构与改造的思路就很容易被大家接受。13.1

技术与公共行政

13.1.1

技术对公共行政的影响

3对公共行政方法的影响公共行政方法是指公共行政主体工具、技艺、手段等在行政活动中为了实现公共行政目标，是使用的的总称，即“用什么去做”的问题。技术不仅作为手段或工具可以辅助行政决策和政策执行，甚至可以在一些领域替代人们直接地做出决策和推进政策执行。一方面，公共行政实践受到了技术的深刻影响；另一方面，人们也在持续反思公共行政的技术化追求。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

1公共行政对技术的吸纳吸纳的内涵：吸纳是指公共行政主体有意识地引入、甄别、挑选、发展和应用技术，以增强行政管理水平、调整行政组织结构、适应行政外部环境，从而更好地达到行政目标的过程。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

1公共行政对技术的吸纳吸纳的方式：（1）技术甄别与挑选：公共行政在吸纳技术时，首先会对各类技术进行甄别和挑选，确保所选技术符合行政管理的需求，能够提高行政效率和效果。（2）技术发展与应用：在确定了需要采纳的技术后，公共行政会进一步推动这些技术的发展和完善，并将其应用于实际的行政管理中，以实现行政目标。（3）理念与逻辑的吸纳：除了具体的行政方法和技术外，公共行政还会吸纳技术背后的理念、逻辑和治理方式，以推动公共行政的深度变革。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

1公共行政对技术的吸纳吸纳的方式：（4）技术治理的实践：公共行政在吸纳技术的过程中，也强调技术治理的实践。这包括让技术专家参与公共决策等公共行政实践，利用科学原理和技术方法来治理社会。（5）反思与调整：在吸纳技术的过程中，公共行政也会不断反思和调整，避免对技术的过度依赖和幻象。公共行政认识到技术并非万能，不能取代制度变革的作用，而是需要在技术与制度之间找到平衡。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

2公共行政对技术的适应

适应的内涵：适应是指公共行政在面对技术自主性发展、技术系统重组人类及环境以满足其特殊操作条件的过程中，不断调整自身的组织结构、运作方式、思维观念和行为策略，以更好地适应技术应用的新场景，并遵循技术所带来的效率、速度和准确等原则，实现行政目标的过程。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

2公共行政对技术的适应

适应的方式：（1）组织结构调整：公共行政通过调整组织结构，如扁平化等级结构、减少命令和控制系统等，以适应信息技术等新技术应用带来的变化。

（2）思维观念和行为策略更新：随着技术的发展，公共行政主体与管理和服务对象也在不断更新自己的思维观念和行为策略，以更好地适应各类新平台新系统，以更好地满足公众的需求。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

2公共行政对技术的适应

适应的方式：（3）遵循技术原则：公共行政主体需要顺从技术所追求的效率、速度和准确等原则，强化这些观念以更好地适应技术。（4）制度创新与政策调整：为了更好地适应技术发展，公共行政还需要进行制度创新和政策调整。例如，制定新的法规和政策来规范技术应用，建立新的制度框架来支持技术创新和应用等。

13.1

技术与公共行政13.1.2.公共行政对技术的回应

3公共行政对技术的控制公共行政对技术的控制，主要指的是在技术自主性达到一定程度，可能引发“失控”风险时，公共行政主体通过一定的手段和措施，对过度的技术自主性进行制约和纠正的过程。这种控制旨在确保技术的运行不偏离其生产者和使用者的目标、任务和意图，以维护公共行政的稳定性和有效性。

13.2

人工智能与公共行政13.2.2

人工智能与政府结构转型人工智能技术既可以作为一种外在的社会环境因素，对政府组织结构的变革提出要求，也可以作为一种新技术直接作用于政府，为政府的结构转型提供技术支撑。

1政府结构转型的不同层面（1）横向结构转型。（2）纵向结构转型。（3）政府规模的变化。

13.2

人工智能与公共行政13.2.2

人工智能与政府结构转型

2政府结构转型的新特点（1）虚拟化。互联网和人工智能等技术的发展和应用为政府部门从实体化走向虚拟化奠定了技术基础。在虚拟空间中，公民可以即时搜寻信息、办理业务和获取服务，而政府的结构与功能也在此处得到延展。（2）平台化。伴随技术进步，尤其是人工智能的发展，人们越来越多地将政府比喻成一种平台，或者说，政府的主要职责在于为全社会搭建一个平台，供其他治理主体在平台之上实现各种功能。

13.2

人工智能与公共行政13.2.3

人工智能引发的管理方式变革管理方式是指政府为实现管理目标而采取的各种管理方法、手段和技术的总称。管理方式的选择受到内外部环境的影响，要与管理职能相适应，并服务于管理目标的达成。随着人工智能向公共行政的不断嵌入，政府的管理方式也正发生着深刻的变革。

1多元化2智能化3精细化4数据化

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

1大数据时代的数据挖掘

大数据的内涵：

大数据通常指的是那些难以用常规的软件工具在容许的时间内进行抓取、管理和处理的数据集合。这些数据集合具有四个基本特征：体量大、类型多、处理速度快和价值高。大数据的关键不仅在于数据体量之大，更在于通过数据挖掘从海量数据中获取不同类型的数据，提高数据处理速度，并挖掘出更大的价值。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

1大数据时代的数据挖掘

数据挖掘的内涵：

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，通过算法搜索隐藏于其中、事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的目标是从海量的数据中提取出有价值的信息。在大数据时代，数据挖掘不仅涉及数据收集，还包括数据处理、分析和价值挖掘等多个环节。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

1大数据时代的数据挖掘

数据挖掘的方式：数据清洗数据集成数据转换数据建模模式识别预测分析

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

2大数据时代的隐私问题（1）信息隐私泄露风险：传统的信息隐私，如个人身份信息、交易记录等，在大数据环境下更容易被收集、分析和利用。人们在网上留下的大量数据信息也隐藏着泄露和侵扰的风险。（2）整合型隐私的挑战：大数据时代，通过数据挖掘技术，人们在网络上的数字化痕迹可以被有规律地整合起来，形成所谓的“整合型隐私”。这种隐私超越了传统隐私的范畴，包括了对个人信息的深度整合和趋势分析，使得个人信息泄露的风险大大增加。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

2大数据时代的隐私问题（3）隐私保护手段的失效：在大数据时代，由于数据收集和分析的复杂性和不确定性，传统的隐私保护手段，如拒绝信息收集、掩藏自己的特征、诉诸法律等，在大数据环境下逐渐失效。（4）对隐私权的重新定义：随着大数据技术的发展，隐私权的概念也在发生变化。传统的隐私权主要关注个人信息的保密性和不被干扰的权利，而在大数据时代，隐私权更多地涉及到个人信息的控制权和使用权，即个人对自己的信息应该拥有知情权和决定权。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

3大数据挖掘与隐私保护之间的平衡

利用大数据进行社会治理的前提是海量数据，那就必然会有可能侵入其他主体的隐私领域，那么在数据挖掘与隐私保护之间进行平衡就是大数据时代不可回避的重大议题。收集数据开放数据利用数据

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

3大数据挖掘与隐私保护之间的平衡*如何实现？1.数据收集阶段：（1）强化隐私保护意识：政府等公共部门及其工作人员需增强对隐私的尊重和保护意识，谨慎处理各类隐私数据，避免过度或不当的数据收集。（2）明确数据收集范围和边界：通过法律法规、行政规章等明确政府等数据收集主体的职责和义务，以及数据收集的合法范围和边界。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

3大数据挖掘与隐私保护之间的平衡*如何实现？2.数据开放阶段：（1）制定合适的隐私保护政策：在数据开放时，应制定明确的隐私保护政策，确保隐私信息不被泄露或滥用。（2）使用许可协议：在数据开放中，采用适当的许可协议，明确规定隐私数据的适用范围和方式，以及不适用性。（3）加强技术保护：采用适当的技术手段，如加密、匿名化等，来保护隐私数据在开放过程中的安全性。

13.3

智能时代的治理困境

13.3.1

数据挖掘与隐私之间的平衡

3大数据挖掘与隐私保护之间的平衡*如何实现？3.数据利用阶段：（1）实施匿名化处理：在数据利用过程中，对涉及个人隐私的数据进行匿名化处理，以减少隐私泄露的风险。（2）加强技术与管理监管：通过技术和管理手段，加强对数据挖掘和利用过程的监管，确保数据的合法、安全和有效使用。（3）综合运用多种手段：隐私保护不仅是技术问题，还涉及法律规章、道德教育、管理流程等多个方面。应综合运用各种手段来处理平衡问题。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视

1算法的内涵狭义视角是从数学和计算机等学科出发，将算法定义为“任何良定义的计算过程，该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的集合作为输出”。中义是指“人类通过代码设置、数据运算与机器自动化判断进行决策的一套机制”。广义上的算法是指“进行计算、解决问题、做出决定的一套有条理的步骤”。在政府治理中，人们通常是从中义视角去使用和理解“算法”，是在决策中利用智能机器解决问题的过程。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视

2算法治理的内涵对算法治理的既有理解大致可分为两个层次：“对算法治理”以及“用算法治理”。“对算法治理”意味着将算法作为治理的对象。其目的在于让算法为人类合理使用，避免发生技术异化的悲剧事件。“用算法治理”则意味着将算法作为治理的手段，以达到某种治理目标。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视3算法歧视*内涵：算法歧视是指“算法在收集、分类、生成和解释数据时产生的与人类相同的偏见与歧视，主要表现为年龄歧视、性别歧视、消费歧视、就业歧视、种族歧视、弱势群体歧视等现象”算法背后仍然是人类的意志，因为算法不能凭空产生，在提供算法运行的基本数据、规定运算的基本方式、解释运算的最终结果等几乎所有环节，歧视就有了产生的空间。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视3算法歧视*在算法治理中的具体表现：（1）算法设计的效率初衷与歧视的冲突：算法在追求数据处理效率时，可能会与平等自由等原则发生冲突，导致歧视现象的出现。（2）数据质量有限导致的歧视：数据集的质量和数量限制可能导致算法无法全面准确地反映社会现实，从而产生歧视。例如，政府可能只关注某些领域的数据，或者所获取的数据无法真实反映社会运行的真实面貌。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视3算法歧视*在算法治理中的具体表现：（3）算法黑箱导致的歧视：算法运行过程中的黑箱现象使得人们难以完全理解算法的决策逻辑，这可能导致算法中存在无法解释的歧视现象。（4）算法标签化导致的歧视：在算法治理中，算法可能会基于群体特征为不同群体和个体贴上标签，并据此推断个体行为特征。这种标签化过程可能会加剧对特定群体的歧视，尤其是在算法设计存在偏见时。

13.3

智能时代的治理困境13.3.2算法治理中的歧视3算法歧视*在算法治理中的具体表现：（5）算法缺乏透明度和监管：如果算法的设计和运行过程缺乏透明度和监管，人们就很难对算法进行审查和纠正其中的歧视问题。这可能导致算法歧视问题长期存在，并对社会造成不良影响。

13.3

智能时代的治理困境13.3.3智能机器的责任1无法逾越的“责任鸿沟”由于智能机器能够在数据和算法的基础上依据环境的变化来自主学习和自我优化，其行为结果也就很难直接归功于或归咎于设计人员和操作人员。但与此同时，我们似乎也无法轻易地承认智能机器具备了承担责任的主体地位，因而无法将责任简单归属于无生命的机器。那么，谁来负责呢？负什么责？对谁负责？

13.3

智能时代的治理困境13.3.3智能机器的责任

2难以廓清的主体身份在一些学者看来，智能机器的自主性不过是某种不值一提的幻象，智能机器的行为及其后果仍然要由设计人员和操作人员。另一种极端解答就是让机器作为承担责任的主体。折中的看法认为，可以在人机责任分配中寻求某种平衡。在人机联合责任分配中，要遵循以人为本原则，依照智能化程度差异制定分级分类的担责方案。

13.3

智能时代的治理困境13.3.3智能机器的责任3治理中的智能机器责任从公共行政的价值追求来看，它一方面强调对公共利益的追求，即增进公众福祉，维护公共秩序，另一方面还要考虑政府的合法性和公信力。因而，智能机器的责任客体应当由公众和政府两部分组成。

13.3

智能时代的治理困境13.3.3智能机器的责任3治理中的智能机器责任智能系统的设计和运行应当符合人类的尊严、权利、自由和文化多样性等理念。在政府治理活动中对这些基本原则的遵守就意味着智能机器的运用：首先应当是确保公众的利益不受侵害，提升与公共价值追求的吻合度，即对公众负责。同时，智能机器的直接使用者是政府，智能机器也应服务于治理目标的实现。可以预见人工智能在政府活动中应用的广阔前景，智慧政府正逐渐成为一种现实。

本章小结关于技术与社会的相互关系，历来存在着决定论和社会建构论两种针锋相对的观点。然而，技术与