人工智能、區(qū)塊鏈等技術加速智能革命的進程，是國家治理現(xiàn)代化的重要手段。［1］領導決策作為國家治理現(xiàn)代化的重要組成部分，充分利用新興技術手段可以促進領導決策的科學性、民主性。黨的十九大報告指出，要“善于結合實際創(chuàng)造性推動工作，善于運用互聯(lián)網(wǎng)技術和信息化手段開展工作”。領導決策是領導履行工作職能的核心環(huán)節(jié)，是保障各項工作順利開展的決定因素，是衡量現(xiàn)代領導水平的重要標志。人類社會是一個開放的特殊復雜巨系統(tǒng)，決策也是復雜系統(tǒng)科學的組成部分，智能革命背景下的決策對領導干部的能力和水平提出了新的要求。古典經(jīng)濟學理論以“完全理性與最優(yōu)化”為原則，認為決策者趨向于采取最優(yōu)策略，以最小代價取得最大收益。［2］西蒙的有限理性管理理論認為，應考慮決策者的生理、認知等限制，以有限理性為基礎，提供“滿意”的決策。［3］本文認為良好的決策應是工具理性和價值理性兩個維度的有機融合，工具理性側(cè)重從決策的科學性進行衡量，價值理性則側(cè)重從決策的民主性進行考量。因而，領導干部要充分利用人工智能、區(qū)塊鏈技術提高領導決策的能力?；趥鹘y(tǒng)技術背景下領導決策難點問題分析的基礎上，本文著力回答以下幾個問題：人工智能如何促進領導決策的科學性，區(qū)塊鏈又是如何促進領導決策的民主性？兩種新技術可能存在什么樣的風險？領導者如何在規(guī)避風險的同時，實現(xiàn)工具理性和價值理性的有機融合？

一、傳統(tǒng)技術背景下領導決策的難點

決策信息的不完善性。在傳統(tǒng)技術背景下，領導決策信息往往由中層及基層相關部門收集。由于受到部門利益等不確定因素影響，信息經(jīng)過基層、中層的“過濾”，一定程度上加大信息失真的風險。而信息準確、完善是領導科學決策的基本原則?；跀?shù)據(jù)失真的決策，必將加大決策失誤的風險。目前，雖然互聯(lián)網(wǎng)技術能提高信息傳遞的效率，但無法有效保障信息的正確性和完善性。

決策時效的緊迫性。在傳統(tǒng)技術背景下，領導干部在決策時，需要耗費大量精力去閱讀、領會上級政策文件的要義，才能結合當?shù)貙嶋H進行制定執(zhí)行，這對領導干部的素質(zhì)提出了高要求。決策往往要求較強時效性，在這種情況下，部分領導干部可能會采用“封閉運作”的方式來提高效率，從而壓縮或者忽略民眾的觀點表達。導致的結果是：領導根據(jù)個人自身經(jīng)驗、借鑒同層次部門的經(jīng)驗做法進行決策，群眾對決策過程不知情，決策透明度不夠高。這樣，部分同群眾利益密切相關的事項未進行充分公示和聽證，必然影響決策的初衷。因而，決策的科學性受領導個人智慧和經(jīng)驗有限性的影響，決策的民主性無法得到充分保障。

決策責任的模糊性。在傳統(tǒng)技術背景下，由于領導決策責任的界定、取證困難，再加上我國在決策過程中往往采取“民主集中制”決策方式，“民主集中制”決策方式通過委員會等集體方式進行，這種方式可以在領導層集思廣益，但也造成“決策失誤的責任不清、追責難度系數(shù)大”的問題。部分基層政府領導干部出現(xiàn)決策失誤后，可能把個人責任歸因于集體，本應負主要責任的領導干部沒有受到相應處罰，而集體責任往往難以追究。這給決策過程監(jiān)管和追責機制執(zhí)行增加了難度，一定程度上造成決策的隨意性。

決策預算的有限性。在傳統(tǒng)技術背景下，由于邀請專家、民眾等人員往往成本較高，需要耗費較多時間精力，而在決策經(jīng)費預算既定的情況下，部分地方政府即使作的決策與民眾利益息息相關，結合實際也采取由領導個人或小規(guī)模委員會代表直接拍板決定的方式進行。而科學的領導決策需要廣泛聽取基層群眾的意見，通過決策過程民主來促進決策的民主性。群眾是決策的直接利益相關者，他們的訴求和看法尤為重要。因而，如何在可控成本的前提下，提高民眾參與的廣度和深度，是新技術背景下需要重點考慮的問題。

二、人工智能提高領導決策科學性的技術邏輯

復雜社會系統(tǒng)呼吁領導科學決策。人類社會是一個開放的特殊復雜巨系統(tǒng)（Open Complex Giant System），系統(tǒng)具有開放性和復雜性。［4］社會系統(tǒng)由要素、子系統(tǒng)和外部環(huán)境等多個部分構成，由于各部分主體具有異質(zhì)性、主體適應性、因素交互性、作用關系非線性等特征，導致了主體行為、系統(tǒng)狀態(tài)和系統(tǒng)演變的多樣性與不確定性［5］。社會系統(tǒng)的復雜性決定了科學復雜性特征。英國物理學家霍金曾預測稱“21 世紀將是復雜性科學的世紀”［6］。長期以來，領導決策主要運用的方法是運籌學中的對策論，對策論通過簡化人的復雜性、社會性、人的心理和行為的不確定性，把復雜巨問題進行簡化，在歷史上保障領導決策的科學性發(fā)揮重要作用。但是，現(xiàn)代社會僅依靠對策論已無法解決復雜決策問題，需采用定性、定量相結合的綜合集成方法。

人工智能是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的進階技術，人工智能的實現(xiàn)有賴于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展。大數(shù)據(jù)側(cè)重從內(nèi)容形態(tài)和數(shù)字本位維度進行描述的狀態(tài)，人工智能則側(cè)重從機器創(chuàng)造物介入維度進行描述的狀態(tài)。那么，如何充分利用人工智能技術，實現(xiàn)人和機器兩個子系統(tǒng)的互相配合，提高決策的科學性。人工智能與人在決策過程中各具優(yōu)勢，人工智能基于大數(shù)據(jù)算法，進行定量、微觀處理信息，側(cè)重邏輯思維的推理，能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M行精準處理，在這方面比人腦更具優(yōu)勢。但還無法進行形象思維。而人具有創(chuàng)造性思維，能把邏輯思維和形象思維有機結合，通過定量和定性、微觀與宏觀相結合來處理信息。從這個角度來講，目前人工智能對復雜問題的決策僅能起到輔助性作用，人仍處于決策的中心。

借鑒錢學森教授解決經(jīng)濟體制改革中提出的熱點和難點問題①1983 年至1985 年間，錢學森從實踐中提煉理論方法，在馬賓同志指導下，完成了財政補貼、價格、工資綜合研究以及國民經(jīng)濟發(fā)展預測工作。的思路，結合人工智能發(fā)展的階段特征，人工智能助力領導科學決策，具體可以分為三個階段（圖1）：第一，人—人交互階段：定性綜合集成過程。這階段以形象思維的碰撞為主，由需要決策的領導牽頭成立專家體系，專家體系由自然、社會、人文等不同學科領域的專家組成，專家圍繞統(tǒng)一復雜巨系統(tǒng)問題進行探討，通過人工智能精準推送、電子投票、視頻音頻交流等渠道從不同學科、不同領域提出各自的觀點，然后用系統(tǒng)方法把多學科知識聯(lián)系起來，統(tǒng)一到同一個框架中，繼而提出經(jīng)驗性假設、形成定性判斷。此時的經(jīng)驗性判斷未經(jīng)科學的論證，但是通過不同專家頭腦風暴產(chǎn)生的各種觀點，將最大限度地滿足問題復雜性的要求，可以從不同角度促進原創(chuàng)性思想的提出。如果專家提供的信息有限，通過提高算法本身能力來提高領導決策，是可供選擇的有效途徑。［7］

圖1 人工智能運用于領導科學決策的技術邏輯

第二，人—機交互階段：定性定量相結合綜合集成過程。這個階段以人的形象思維與人工智能的邏輯思維相結合。具體步驟為：首先，基于上一階段專家產(chǎn)生的經(jīng)驗性判斷，通過人工智能的算法、機器學習、類腦技術等技術的仿真和實驗，針對問題用模型體系對問題進行系統(tǒng)定量描述；其次，專家多次重復第一階段的步驟，盡可能將專家想到的經(jīng)驗性假設、各種因素都納入仿真和實驗，通過反復仿真和實驗得出可能的定量結果；最后，根據(jù)人工智能產(chǎn)生的若干定量認識，形成若干定量建議。

第三，人—人驗證階段：從定性到定量綜合集成。不同專家們把第一階段產(chǎn)生的定性假設和第二階段得出的定量認識進行結果集成，進行多次討論，在人工智能技術加持下通過名義群體法、辯證詢問法、社會評價分析法等方法進一步驗證定量結論是否可信。如果不可信，將通過調(diào)整第二階段的模型，再次進行人機交互，反復實驗比對，多次討論，直至專家們都認為定量結論具有可信度。這樣也就完成了從定性到定量綜合集成的過程，這時定性的假設也就轉(zhuǎn)化為科學結論。領導可以就若干科學結論，結合政策價值理性進行決策。

目前，在人工智能的推動下，決策系統(tǒng)已由最初DSS輔助決策系統(tǒng)②KEEN 對DSS 的定義為：DSS 是“決策”“支持”“系統(tǒng)”三者匯集成一體,通過不斷發(fā)展的計算機技術建立系統(tǒng)，來逐步擴展支持能力，達到更好的輔助決策。發(fā)展到可供多決策者共同協(xié)作的GDSS/ODSS 系統(tǒng)。GDSS/ODSS 決策系統(tǒng)可以讓群體成員充分表述意見，能更有效地解決復雜決策問題［8，9］。未來的人工智能將充分利用大數(shù)據(jù)、知識圖譜等實現(xiàn)數(shù)據(jù)梳理，推動更人性化的算法發(fā)展。決策系統(tǒng)能讓決策者以智能化、多通道界面作為信息輸入渠道，以可視化的模型提供決策參考依據(jù)，讓決策支持過程更加友好，政策建議更加可靠，從而構建更可信的人工智能供領導科學決策，提高治理效能。

三、區(qū)塊鏈保障領導決策民主性的技術邏輯

復雜社會系統(tǒng)的“涌現(xiàn)性”呼吁領導決策的民主性。復雜社會現(xiàn)象的核心特征是涌現(xiàn)性（Emergence）。社會是一個典型的復雜自適應系統(tǒng)，其演化往往既沒有固定程式也并非完全隨機，而是在一定尺度內(nèi)聚集、超過臨界點后出現(xiàn)“涌現(xiàn)”［10］?！昂暧^系統(tǒng)是行動者互動的后果，行動者會依據(jù)環(huán)境而適應性地調(diào)整行動，并重新作用于環(huán)境，進而導致宏觀后果發(fā)生動態(tài)演化”［11］。宏觀層次的社會雖然由微觀層次的個體及其互動所構成，但社會一經(jīng)形成便具有了超越個體的特點和功能，無法復歸到微觀狀態(tài)（不可還原性）。系統(tǒng)功能之所以往往表現(xiàn)為“整體大于部分之和”，源于系統(tǒng)涌現(xiàn)了新質(zhì)的緣由，這充分證明廣大民眾參與在社會發(fā)展中的積極作用，領導決策作為社會系統(tǒng)中的一部分，民眾參與的廣度和深度將影響決策的價值理性目標能否實現(xiàn)。

目前，人工智能通過人機互動來提高領導科學性。但是，如何以更低成本保障民眾在領導決策中發(fā)揮民主作用，區(qū)塊鏈技術能起重要作用。區(qū)塊鏈（Blockchain）又稱為“價值互聯(lián)網(wǎng)”，最初作為加密貨幣的底層技術［12］。比特幣是區(qū)塊鏈技術的起源，作為一種首次實現(xiàn)原生的數(shù)字化價值交換的媒介，能以點對點、安全、隱私的方式來實現(xiàn)管理、存儲及轉(zhuǎn)移任何資產(chǎn)。從狹義角度看，區(qū)塊鏈技術是一個由不同節(jié)點共同參與的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是開放式的賬簿系統(tǒng)。每個存儲單元以區(qū)塊的形式存在，而這些區(qū)塊相互之間通過一種基于隨機散列的程序加密算法鏈接到一起，從而構成了區(qū)塊鏈。從廣義角度，區(qū)塊鏈技術是分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術在互聯(lián)網(wǎng)時代的創(chuàng)新應用模式［13］。區(qū)塊鏈技術與領導決策民主性具有高度契合性（如圖2所示），主要體現(xiàn)在以下的幾個方面。

首先，區(qū)塊鏈具有多中心的特征，能節(jié)約決策成本。區(qū)塊鏈能通過數(shù)據(jù)、算法為核心的系統(tǒng)模式，使用的是分布式核算和存儲，沒有中心化的硬件或管理機構。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)“中心化”的監(jiān)督和協(xié)調(diào)相比，在區(qū)塊鏈中每一個節(jié)點都是均等的，整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)區(qū)塊由各個具有維護功能的節(jié)點來維護。各節(jié)點只需雙方達成共識，即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，無須第三方的認可，這節(jié)約了數(shù)據(jù)交換的成本。需要指出的是，盡管在區(qū)塊鏈傳播的過程中，很多學者強調(diào)區(qū)塊鏈的去中心特征，但它實際上不是去中心，而是多中心［14］。區(qū)塊鏈技術運用于領導決策，決策將不再僅僅是少數(shù)專家、學者參與，民眾個人、各類社會組織等均可參與決策的過程，而且需要耗費成本較少，民眾只要通過鏈接政府建立的區(qū)塊鏈，通過手機、電腦等用戶端口接入，就可以進行政策觀點的表達。

其次，區(qū)塊鏈具有匿名性的特征，能保障決策的過程民主。區(qū)塊鏈通過非對稱加密算法給參與者提供信息保護，能夠在保證數(shù)據(jù)的高度透明與公開的同時，又能夠有效地保護參與者的個人隱私［15］。區(qū)塊鏈的授權技術可以保證在未經(jīng)用戶授權的情況下，任何人都無法獲知用戶的身份信息，因為區(qū)塊鏈身份識別及驗證層、交易層是分離的［15］。通過區(qū)塊鏈技術的哈希密碼可以有效保障公民隱私權，鼓勵民眾充分地進行決策信息的表達，不必擔心因觀點的表達而受到對方的報復。此外，在決策的過程中，只要通過聯(lián)盟鏈進行對接，就可以讓政府部門、專家之間進行充分討論，以較低的成本保障決策的過程民主。

第三，區(qū)塊鏈具有可溯源、不可篡改的特征，能夠形成決策評價機制。在分布式環(huán)境中如何實現(xiàn)一個不可篡改的賬本，其關鍵的問題是數(shù)據(jù)如何組織以確保不可篡改以及如何在分布式環(huán)境中對賬本狀態(tài)達成共識。在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，上一區(qū)塊的索引和下一區(qū)塊的索引相互連接在一起，想要修改區(qū)塊鏈上的一個字節(jié)，需要把字節(jié)之后的每一個節(jié)點的打包密鑰都破解，而破解密鑰難于實現(xiàn)。要想篡改或修改，也需要掌控超過51%的節(jié)點。區(qū)塊鏈能夠通過采取非對稱加密算法為系統(tǒng)整體提供數(shù)據(jù)保護，為數(shù)據(jù)提供完整的證據(jù)鏈和可信任的追溯方式［15］。從理論上講，區(qū)塊鏈信息具有無法篡改的特性。因而，區(qū)塊鏈技術能夠充分保障領導決策過程中收集到的數(shù)據(jù)真實性，對于虛報數(shù)據(jù)、消極應對等不恰當做法，可以通過溯源進行相應的處罰，進行責任追究。通過過程追蹤可以及時獎勵突出的個人、部門，構建一個良好的決策評價機制。此外，各部門的貫徹執(zhí)行情況可以通過區(qū)塊鏈的方式進行溯源，可以保證決策的權威性和決策有效執(zhí)行。

圖2 區(qū)塊鏈保障領導決策民主性的技術邏輯

四、人工智能與區(qū)塊鏈在領導決策運用中的風險規(guī)避

第一，規(guī)避算法權力，緊握價值決策。阿西洛馬人工智能倫理價值原則指出，應當由人類決定如何以及是否將決策外包給人工智能系統(tǒng)。當數(shù)據(jù)成為認識世界的界面時，人們已經(jīng)無意識地把獲取信息的方式，交給了搜索引擎。［16］當人工智能發(fā)展到強人工智能階段，算法準確率越來越高，人們會不自覺地把決策交給人工智能來完成，決策讓渡意味著人工智能將發(fā)展為一種新型的控制權——算法權力，對價值判斷的決策讓渡幾乎意味著算法權力對人類全部生活的掌控。所以，人工智能并非萬能，大數(shù)據(jù)算法雖給人中立、客觀、科學的印象，但仍無法規(guī)避設計人員的價值傾向性，機器算法的不透明性往往把使用者和設計者的控制權置于不平等的位置。算法作為“黑箱”，了解黑箱的工作過程，才能判斷出人工智能作出特定決策的原因。［17］如果決策領導無法理解算法規(guī)則，作出的決策具有局限性，領導決策片面依賴算法，長此以往會造成領導“決策失能”。也就是說，領導的決策能力會隨著人工智能發(fā)展水平的提高而慢慢退化。

第二，適當算法歧視，反思數(shù)據(jù)質(zhì)量。要提升人工智能的決策能力，短期內(nèi)提升人工智能的決策質(zhì)量還是要從數(shù)據(jù)質(zhì)量入手。［18］人工智能決策如果以低質(zhì)量的數(shù)據(jù)為支撐，也不可能得出科學的決策建議。而現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)質(zhì)量依然存在先天缺陷、面臨權力剪裁和商業(yè)利益驅(qū)使等問題，領導決策要保持適當?shù)乃惴ㄆ缫?，不斷反思?shù)據(jù)質(zhì)量。雖然區(qū)塊鏈從技術上可以保持數(shù)據(jù)的真實性，但是現(xiàn)實中區(qū)塊鏈也并非萬能。首先，數(shù)據(jù)來源需要政策機制的協(xié)調(diào)，數(shù)據(jù)來自各個部門，部門數(shù)據(jù)的共享和真實性需要線下制度機制的保障。其次，區(qū)塊鏈需要通過多個主體之間的跨鏈?？珂湹膶崿F(xiàn)需要統(tǒng)一規(guī)則和協(xié)議來實現(xiàn)各個鏈之間的同一性，如果不同跨鏈有不同的要求和智能合約，隨機統(tǒng)籌在一起，就有可能出現(xiàn)信息泄露的風險。再次，通過區(qū)塊鏈技術提高民眾參與的積極性。它既能讓民眾充分表達觀點，又能保障民眾個人隱私安全。但是由于民眾受到自身知識、閱歷等局限性影響，提出的意見建議或決策的要求，其決策組合可能沒辦法是最優(yōu)的。所以，區(qū)塊鏈技術只能從程序或過程上解決決策民主性的問題，決策還需要進一步通過專家學者和精英團體論證，才能保證決策的科學性。

第三，規(guī)避技術脅迫，杜絕技術倒逼。隨著領導決策責任制的逐步完善，領導決策的科學性將影響領導個人的發(fā)展前途。以往領導決策根據(jù)個人經(jīng)驗、歷史做法、同行的做法無法滿足現(xiàn)實的需求。新技術背景下的人工智能可以有效提高決策的科學性，為了保障決策的科學性，部分領導可能會放棄自身的理性價值思考，過度依賴于人工智能去規(guī)避風險。從在某種意義上來說，同樣的情況應該作出同樣的決策模式，可以最大限度地規(guī)避風險。

五、結語與展望

基于新技術推動智能革命進程的背景，本文探討人工智能、區(qū)塊鏈技術這兩種代表性技術如何推動領導決策的科學性，保障領導決策的民主性，從而實現(xiàn)決策的工具理性和價值理性的統(tǒng)一。當然，不合理使用人工智能也可能會引發(fā)新的公共危機［19］。文章進一步分析了人工智能、區(qū)塊鏈技術在領導決策中可能產(chǎn)生的風險，并就風險規(guī)避提出參考建議。領導干部在利用人工智能、區(qū)塊鏈技術進行決策時，既要充分發(fā)揮技術的優(yōu)勢，又要結合實際政策環(huán)境，充分發(fā)揮自身洞察力和能動性。同時，要善于處理人、機器、環(huán)境之間的關系，力爭實現(xiàn)“人機環(huán)統(tǒng)一”領導科學決策的智能圖景，共同促進決策理想目標的實現(xiàn)，達到人和機器在分工合作中工具理性和價值理性有機融合的“良序狀態(tài)”。