【202306】黄璜 | 赋物以“智”，赋治以“慧”：简论ChatGPT与数字政府建设

注：本文原载于《学海》2023年第2期，系北京大学公共治理研究所学术团队建设重点支持项目“数字政府与数字治理”阶段性成果。因篇幅原因，注释和参考文献未摘录。

近十多年来，人类社会生活方式、生产方式和治理方式的数字化转型取得了长足发展，风起云涌、持续不断的数字技术创新不仅在不同领域带来了政府和市场效率，也提升了社会公众的数字素养水平。在商业和媒体的驱动下，新的技术（应用）往往能够迅速地成为社会热点，受到全社会广泛关注，比如大数据、区块链、元宇宙等，不一而足。自2022年12月初开始，ChatGPT便不出意料地在全球成为新的技术“网红”。尽管这项服务尚未向中国境内开放，但在百度上检索ChatGPT的结果已经超出了一亿条，刷新了历年来热门技术“暴红”的记录。纵览线上线下媒体上的观点，对ChatGPT的讨论大致包括以下内容。一是展示与其展开对话的输出结果；二是介绍其技术基础和发展历程；三是展望其在不同领域或场景的应用前景；四是分析其对人类生存和发展所产生的意义和影响。其中不乏理性思考，但也有不少缺少根基的“神化”观点。为了避免ChatGPT的价值被过度地神化，业界已经开始呼吁，须理性地认识ChatGPT及其所代表的技术范式，既不要夸大ChatGPT所具有的能力和替代性，也不要刻意贬低其价值与意义。关键是如何将以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术，更合理地而非投机地运用在各种产业发展之中，从而为人类带来更快的生产效率、更好的生活体验和更高的治理绩效。

对于当代政府管理而言，数字政府建设已经成为大势所趋。把数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府数字化、智能化运行是推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑。ChatGPT及其所代表的这一波人工智能技术如何在数字政府建设中发挥作用以及政府如何对此类技术的应用进行治理，也是当前诸多观点中的热点问题。本文将首先展开对ChatGPT及相关技术的事实与价值分析，然后再讨论这类技术在数字政府建设中的潜在应用。鉴于已有大量的文档详细介绍了ChatGPT的技术原理，本文不再在技术层面进行赘述。需要说明的是，由于ChatGPT是一款还在不断迭代改进的在线服务，若是完全围绕这项具体的技术展开讨论会形成很多限制，因此本文在对概念的使用中会有意地在ChatGPT和相关技术之间进行切换。

一、对于ChatGPT的基本认知

ChatGPT的本质仍然是一个聊天机器人：她不仅可以给出知识性的答案，更有意思的是可以“一本正经”地答非所问，处理她自己实际上并不“理解”的问题。与当年AlphaGo在下围棋方面具有的特殊能力相比，建立在大语言模型（LLM）基础上的ChatGPT则更擅长于捕捉人类的一般思维。其巧妙之处在于，一方面需要准确地“领会”对方发出的对话“指令”的意图，另一方面需要同样用让人能够理解的自然语言进行反馈。从效果来看，她传递的内容不仅是基本“妥帖”的，而且可以是“创作性”的，从而可以完成“应对任何情景”的人机间对话，她就像一个可以“唠嗑”的朋友或者一个“聪明且顺从”的工作助手。这种前所未有的人机交互能力，为观察者们提供许多绝妙的联想素材。因此，一些相对激进的观点将ChatGPT归入了“通用人工智能”（AGI）或者“强人工智能”（strong AI）的范畴。美国哲学家约翰·希尔（John Searle）在20世纪80年代初即对“弱人工智能”和“强人工智能”进行了区分，他认为强AI不仅是工具也是心智本身。而著名人工智能专家雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)则定义强AI是能够达到甚至超过人类智能水平的AI。因而尽管ChatGPT的确带来了许多令人惊艳的表现，事实上她离通用AI或强AI还有相当远的距离，只是与以往的人工智能产品相比，她更像“人类”了。

ChatGPT是AIGC（AI generated content）的典型代表。当下对于ChatGPT潜在价值的诸多讨论，实际上是对AIGC技术甚至是对整个人工智能技术的展望。与此同时，我们应认识到，一方面，把人工智能所有潜在的可能性都加载于ChatGPT这项具体技术是不适当的；另一方面，在合理范围内跳出ChatGPT可以为人们提供更加灵活的讨论空间。AIGC顾名思义就是“人工智能生成内容”。对于“生成”这个词，也有人认为应当使用“创作”更为妥帖。人工智能技术创作的内容可以包括写作、编程、绘画、配乐、音视频生成等诸多形式。比如，同样由OpenAI公司（也即ChatGPT的创造者）开发的Dall-E 2和Stability AI公司提供的Stable Diffusion更擅长于绘画创作。而ChatGPT则是AIGC对话问答技术的标志性成果。在交互的意义上，ChatGPT也可以看作一种智能搜索：传统搜索引擎只是提供包含了答案的“菜单”，让我们自己去做出选择，而ChatGPT则不仅“搜索”了，并且还自主地“生成”了特定的内容。

与AIGC并列存在的有两种内容创作模式。一种模式是UGC（user generated content），“用户生成内容”，即内容的消费者（使用者）也是内容的直接创作者，这种模式潜在地强调“万众皆可创新”。另一种创作模式是PGC（professional generated content），“专业生成内容”，也即由专业人士创作内容，这种模式潜在地强调创作的质量才是王道。这两种模式尽管都有很多专业化的工具支持，但是其创作的创新源泉都来自人类本身。而与此相比，AIGC开创了一个新的时代，把创新的动力赋予了人工智能，从海量的既有成果中汲取发展的“营养”，降低了创新对专业性的要求，从而也将“万众创新”与“质量王道”结合在一起。

二、发展趋势与局限

关于数字内容生产的关键性变化可能延伸出对未来的三个方面的联想。

首先，在互联网造就了信息大爆炸之后，人类可能即将迎来一个内容创新的大爆炸时代。这个内容创新的大爆炸，源于在这些AIGC工具的支持下，非专业人士也可以创作高质量的内容。在AIGC技术范式出现之后，很多人担心，许多现有的工作有可能被人工智能替代，其中不仅包括那些比较标准化、结构化的工作类型，甚至诸如绘画、音乐等原本属于专业化、个性化的工作，也会在AIGC的“侵蚀”下面临生存危机，进而产生了人类何去何从的“哀怨”。这些隐忧固然有一定的道理，然而就目前的技术现状而言，与其说是机器可能替代人类（并不是一个新话题），不如说，由于生产力水平的大幅提高，那些专业化、个性化的工作类型，也将如过去标准化工作所面临的境况一样，逐渐“贬值”了。这是因为，随着AIGC技术在市场上不断创新和普及，同时也随着人类的数字素养水平日益提高，越来越多的非专业人士将可以参与到那些原先只能由专业人士组成的创作队伍中生产出高质量的内容。所谓高质量，不仅是说在品质上是优良的，而且也是个性化的、专业化的；所谓内容，不仅包括网络信息内容，也可能包括其他类型的各种物品。

其次，如果说当今世界数字化发展大大地推动了消费的个性化，那么现在进一步发展的智能化，则可能推动数字经济走向生产的个性化。如果说80年前计算机的出现大大提高了人类对“时间”资源的支配能力，30年前互联网的兴起升级了人类对“空间”资源的支配能力，让“空间”资源可以被更加自由地支配，那么现在的智能化技术进一步加强了人类对“知识”资源的支配能力，更多的知识将变成自动化的工具，并让每一个人都可以使用。基于其“生成”的技术特性，我们先不用幻想这些机器人可以提供某些根本性的创新，即使在人类现有的知识和制造水平上，我们也可以期待，她们可以提供更加强大的设计与生产能力。如果再加上物联网、区块链、3D打印等技术的加持，那么这波智能技术的突变，可能意味着一场生产者革命的到来。这里所谓生产者革命，是指生产工具的极大丰富，让每个普通的人都能够掌握强大的生产能力从事个性化生产，并且其生产对象不再是局限于数字内容，而是可以拓展到更多的物品和服务。

再次，AIGC技术模式可以和另一个具有“网红”特征的技术即数字人进行深度结合，进而带来机器交互功能的升级。尽管最早出现在医学领域，现在流行的“数字人”概念，一般是在元宇宙的框架中产生并发展起来的，其中既包括现实人物的所谓“数字分身”，也包括网络中的虚拟人。对于非专业人士而言，数字人更多地被理解成一种“类人”的数字形象，比如具有人的样貌、语音和动作，既可以逼近真实人物，也可以是全新的形象塑造。实际上，在元宇宙的框架下，虽然也会运用到AI技术，但其表达能力只是形成数字人的基本方面或者初级形态；或者说数字人并非一定要拥有“类人”的形态，只有具有“类人”的感知力和认知力，才能真正成为“能听”“懂看”“擅思”“会答”的数字人。因而，数字人必须进一步与人工智能技术深入融合起来，才能真正打造一种深度的“连接”形态，即一种全真性的交互：人们在元宇宙中可以无差别地与真实用户或NPC（非玩家角色）交流，体验不同的生活场景与生命意义。在这个意义上，基于现有的技术条件，ChatGPT或者类似的技术应用才是真正的数字人，或者说可以看作数字人的“三魂七魄”。我们可以为这个数字人配以静态的或动态的形象，然而如果缺少了这缕“魂魄”，数字人便更像是一个可以传声的“玩偶”。尽管“玩偶”式数字人也可以将人们从亲临现场的困境中解放出来，但它所表达的内容仍然必须来自机器外部的“灌输”。

当然，毋庸置疑的是，ChatGPT的局限性也正在被越来越多的证据揭示出来。已有的讨论可以归纳为以下几个方面。第一，ChatGPT给出的交流内容并非如某些商业宣传中所说的那般准确而完美，并且她不对内容负责，因此她可能更适用于那些并不需要追求标准化答案的场景。第二，作为AIGC技术的产物，她并没有产生真正的人类智慧，也没有真正“理解”对话的内容，在这个意义上她更符合希尔“中文屋”实验的思想。第三，她不具备人类没有的经验和知识，不具备做出道德判断的能力，也没有对未来做出预测的能力。第四，她归根到底是由人类设计和控制的，所以那些被放大的潜在风险实际上还是来自人类自身对技术的滥用。实际上，帮助学生撰写论文、完成作业和程序编制，只是ChatGPT可以施展的小“伎俩”，一个潜在的也是十分重要的问题在于：对于某些问题，如果已经存在着标准的或者唯一的答案，那么其实就不需要通过超级复杂的机器学习来寻找；而对于那些没有标准答案的问题，就意味着在特定的算法和人工的“微调”之下，网络上信息片段的组合共同“造就”了答案——这个答案并不一定是错的，但是也并不应当就是唯一的。如果她被视为一本百科全书式的知识“圣经”或者处世“宝典”——传统搜索引擎会给出许多答案，而这里可能只会给出一种——进而成为人们尤其是年轻人理解世界、认识人生的最便捷的途径，这将对社会发展或社会秩序的建构可能产生什么样的影响？其中可能包含着什么样的社会风险？此外，基于网络和技术的无边界性，正如区块链所面临的困境一样，所有这些非中心化的技术范式，在现有的公共规制体系中大概都将被谨慎的对待。未来对于这些智能服务的监管也必然会成为政府治理的一项任务和难题。尽管已经有不少人士对公共部门应如何应对智能服务的涌现展开讨论，但这个难题归根到底在于应当在一个什么样的标准上来建构我们的社会知识。

三、在数字政府建设中的潜在价值

新的技术将如何进入数字政府建设？首先需要说明的是，当代政府治理已经进入所谓数字政府时代。建立一个适应政府治理能力现代化的数字政府新体系，已经成为推进数字政府建设的基本目标，而从既有的数字化走向智能化，也是数字政府建设的必然趋势和核心任务。

中国政府在《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确要求，要“全面推进政府运行方式、业务流程和服务模式数字化智能化”；在2022年出台的《关于加强数字政府建设的指导意见》（国发〔2022〕14号）中也提出要“构建数字化、智能化的政府运行新形态”，实现“政府履职数字化、智能化水平显著提升”，“优化政策智能推送服务”，“以政府网站集约化平台统一知识问答库为支撑”，“统筹推进决策信息资源系统建设，充分汇聚整合多源数据资源”，“全面提升政府决策科学化水平”。因此，智能化应用在今后必然将在政府决策、监管、服务等方面多点开花，而以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术，必然也必须在数字政府建设中发挥积极作用。

对于AIGC而言，政府是一个特殊的产业部门。在政府治理场景中，创造性地应答似乎并没有太大的用武之地。作为公共规则的制定者和执行者，政府在运行中所需要开展的官方的或者正式的交流场景，无论是在政府与社会公众之间，还是在政府机构内部，所“能”提供的信息集合是有限的，所“应”传递的信息内容也必须是明确的。换言之，在政府运行的一般场景中，可能并不需要“百变神通”式的回答，而权威性、标准化的答案应该才是更重要的。如果说ChatGPT服务的一般场景是在用户与机器之间建立一个“多对多”的映射关系，那么在政府运行场景中更重要的可能是“多对一”的映射关系。有人提出来，ChatGPT可以支持撰写公文（或公文的初步框架），从而减轻工作量甚至精简人员，不过公文写作的瓶颈并不在于此：标准化的公文依靠简单技术也可以实现自动化完成，非标准化的文本需要“生成”之外的更多智慧。

AIGC技术并非不能适用政府管理场景，如果能够提供垂直的行业知识或者领域知识，ChatGPT也可以提供更加准确的、无歧义的知识问答版本。那么AIGC在数字政府建设中可以扮演什么样的角色？现在学界对“数字政府”有很多的诠释，技术、形态、改革、生态等各个视角不一而足。从实践的角度来看，数字政府建设归根到底就是利用数字技术改变传统的政府信息过程，从而提高政府管理和服务的能力，实现政府履职和运行模式的转型和改革。总的来讲，数字政府要完成两个方面的基础能力建设，一是提升政府与公众（包括企业）交流互动的能力，二是提升自身决策和管理的能力。AIGC技术可以在这两方面发挥作用。

首先，AIGC在数字政府建设中最直接，也是最典型的应用场景是面向政府外部提供政务或服务知识的智能客服，用于解决当前政府与外部主体交互能力不充分的问题。如果从智能数字人的角度，不妨称之为“数字客服官”（digital customer service，DCS）。众所周知，在数字政府建设中，最早形成的也是被普遍采用的交互平台就是建立政府网站，之后诸如政务微博、政务微信、政务小视频等依托于第三方平台的应用大多属于对政府网站的拓展。这些早期技术应用的共同特点是，其建设和管理在一般情况下都是由政府内部的专门人员实施的。在这些技术平台上，如果网络上的交流互动是由政府方启动的，那么政府可以控制整个交互的活动节奏。如果是由外部主体，比如公众方发起的沟通议程，与前种情况相比，一方面频次比较高，另一方面随机性比较强，那么整个系统所承受的压力就会大幅增加。比如，由公众发起的政策咨询，尤其是直接涉及公众直接利益的政策，比如税务、海关、市场监管、医保、教育等，都存在着十分庞大的需求。如果还要满足权威性、实时性、准确性等方面的要求，政府部门就必须为此投入更多的人力财力。这一方面会导致大量新的成本投入，另一方面，人工服务往往会因为人员、时间和场合的不同而存在一定程度的不稳定性，因而如果出现低质量服务可能会直接影响政府的形象与公信力。因而对精准检索与智能问答的服务需求就自然产生了：利用智能机器完成大部分常规性的沟通工作，让人工客服从繁复的问答中解放出来，从而提供更深入的政务和服务。因而“数字客服官”要解决两个相互关联的核心问题。第一，必须准确地理解公众提出的需求；第二，必须准确地在政策知识库中找到答案。由于绝大部分的提问者并不掌握专业的政策语言，并且从实践上也不应当要求提问者具有此类能力，因此提出的问题很可能是词不达意的，或者在逻辑上本身就存在着矛盾，这就要求“数字客服官”能够从提问中找到最合理的线索；公众提出的问题还可能因为自身理解有误而与真实情况存在偏差，这要求“数字客服官”能够适时准确地做出反馈，并能够恰当地了解提问者的真实意图，从而做出无歧义的应答。

其次则是面向政府内部运行也即政府决策、管理和监督场景，同样如果对应到智能数字人，可称之为“数字运营官”（digital operation officer，DOO）。对此，首先需要阐释关于“数字运营”的基本思路。限于篇幅，本文仅做简要探讨，详细观点将另文探讨。基于政府的基本性质，对政府管理的讨论通常建立在既有的制度框架上，而对治理创新的讨论也往往是在政府对经济社会管理的中观层面上展开。当前的数字政府建设，尤其是强调运用大数据驱动政府的决策和管理，让人们开始关注政府机构运行的持续优化问题。所谓政府“运营”，可以定义为对政府运行过程的优化；那么数字运营就是用数字化加持这个优化的过程。理解“数字运营”这个概念，需要建立三个理论前提。第一，数字政府建设是一个不断迭代演进的过程，不存在完美的数字政府模型，必须在实践中以问题为导向持续地加以修正完善。第二，数据治理，也即对数据的获取、开发、开放和再利用是当前数字政府建设的关键任务，“用数据管理、用数据决策、用数据创新”是政府数字化转型的基本特点和重要目标。第三，政府履职和运行的数字化转型是指基于数字化实现政府履职和运行过程的优化，从而能够更好地完成管理目标，为此不能简单地将“数字化”等同于“转型”本身。由此，所谓政府“数字运营”可以看作对过去所谓政府“数据治理”的一种升级。实际上，所谓大数据驱动决策和管理，归根到底还是一种技术开发的思维，因为数据既是资源也是工具，数据与技术其实在本质上是一体两面的。如果单独强调数据的重要性，就容易导致在实践中出现“光有数据，没有业务”的现象。而数字运营的使命也十分明确，即运用（大）数据实现政府运行体系和运行能力的优化升级。因而，数字运营既不同于运行本身，也不同于技术运维，其主体可以是特定机构，可以是一个城市，也可以是整个国家。

尽管ChatGPT擅长的是文本对话——已有测试证明她并不善于数学运算，实际上人们对AIGC技术潜在价值的挖掘才刚刚开始。被称作“ChatGPT之父”的山姆·阿尔特曼（Sam Altman）指出，一个全新的摩尔定律可能很快就会出现，即宇宙中的智能数量每18个月翻一番。大规模数据的涌现是实现数字化的结果，也是实现智能化的基础。当人类拥有越来越多的数据时，对实现可能的“优化”的想象就会越来越多，而数字化、智能化则为实验或实施这些“优化”的行动提供了基本的手段。因此不仅需要运用数字化、智能化的手段提升政府决策、执行与监督的水平，也要用新的技术来优化这个提升的过程。尽管在目前的数字政府实践中，还没有建立起来对数字运营的基本理解，但是初步的工作实际上已经展开了。很多地方和部门建设的领导驾驶舱，目前虽然功能还都比较简单，数据分析价值还比较有限，但是可以看作政府整体运营的一个雏形。在调研中，我们也注意到，一些地方开始利用监测大数据来辅助优化政务服务流程，从而可以实现持续地降本增效。对于现代化的政府治理来说，只有这种优化本身是常规化的，才能保证组织及其管理是“常维新”的。现在ChatGPT的成功或许将加快此类人工智能技术支持生成“优化”的进程。

四、结语

人工智能是现代信息技术发展的初心，而自然语言处理则是人工智能皇冠上的明珠。ChatGPT之所以能够在短时间内引起极其火爆的关注，固然背后有商业化和资本化的炒作，但是也折射出，这个时代已经饱受数字化洗礼的人们，对于创造出“类人”机器智能的热情，当然这其中也包含了一定的担忧。无论如何，我们都需要对此持以理性的态度，只有认识其技术的本质，才能让技术更好地为增进人类福利服务。

对于政府管理来说，社会运行的数字化、智能化已经是不可回避的趋势。收益总是与风险并存，在这个趋势中，既包含由这股强大的生产力所带来的经济繁荣，同时也自然蕴含着极大的治理风险。对此，当代政府管理不仅要认真地面对，而且也须加快推进自身的智能化转型。本文仅从交互和运营两个方面对政府治理智能化进行了初步讨论，还有更多的领域值得探索，期待学术界同仁以及产业界朋友的批评指正。

本文作者:黄璜，北京大学政府管理学院副院长，北京大学公共治理研究所副所长。