观点摘编（一）|第六届国家治理体系和治理能力建设高峰论坛

5月11日，由华中科技大学国家治理研究院、国家治理湖北省协同创新中心主办，由国际信息研究学会中国分会、《中国社会科学》编辑部、《华中科技大学学报（社会科学版）》编辑部协办的第六届国家治理体系和治理能力建设高峰论坛在华中科技大学国际学术交流中心举行。现将与会嘉宾主要观点摘编如下，以供参考学习。

（通讯员 赵贝斯特）中美塞尔研究中心主任、研究员邹晓辉作了题为“大数据与国家治理现代化知识中心的建构方略”的主旨演讲。邹晓辉研究员认为，当今的大数据一般讲的是数据中心，它需要大量的资金、设备和技术成本。而知识中心是与教育过程结合的，它通过大数据技术分析各种教学过程的语言点、知识点和原创点，从而将其基本概念、原理、方法、案例等内容进行提炼整理。

围绕大数据与国家治理现代化知识中心的建构，邹晓辉研究员阐述了以下三方面内容。第一，通过信息处理、人工智能和大数据三大技术发展趋势图的分析比较，明确了技术领域的时代特征：从2015年开始，随着三大技术的汇聚，新一代的人工智能和大数据的作用开始集中显现，尤其显著的是机器学习及神经网络的深度学习。第二，通过英美提出的高薪养廉与中国提出的大智慧养廉的分析比较，明确国家治理现代化的时代特征。提出了数据科学支持国家治理现代化研究的“三数”（现象信息、本体信息和本质信息）和“三智”（智慧、智力和智能）。最后，通过《治国理政》的智能化文本分析和知识模块精加工的示例，明确大数据与国家治理现代化知识中心的建构方略。其结果是大数据与国家治理现代化学科知识中心的建构过程，不仅有了目标方向而且还有了工作效率的双重保障。

邹晓辉研究员认为，该项研究的意义在于由中国首次明确提出大数据与国家治理现代化知识中心的建构方略，而且还可在中英名校之间建立协作机制并轮流召开专业会议。

（通讯员 赵贝斯特）华东师范大学哲学系副主任潘斌教授发表了题为“人工智能视域中的国家治理及其风险批判”的主旨演讲。首先，潘斌教授谈到，国家治理的核心问题显现为三个层次：一是治理主体，二是治理方式，三是治理成效。这一问题的解答必须被置于特定的时代状况、历史情境与社会进程之中，而人工智能的兴起及其对现时代的刻画赋予国家治理新的内涵与路径，也提出了新的挑战与机遇。

其次，他认为，在当前人工智能研究的整体图像之中，国家治理视野的话语相对缺失，其反作用则是现有的国家治理路径面临着人工智能所带来的风险与挑战。具体而言：第一，人工智能造成国家治理的认知两难，即大数据在供给丰富信息来源的同时造成了信息识别、选择、表达的困境。第二，人工智能对国家安全治理构成了重大风险。一方面人工智能技术在维护国家安全与应对国际冲突中发挥着日益重要的作用，但另一方面人工智能技术主体的多元性、应用的广阔性与技术的扩散性等都对传统的国家安全构成新的威胁。第三，人工智能内蕴的技术主义存在发展为“技术暴力”甚或“技术恐怖”的风险。第四，人工智能造成了国家治理新的分配正义难题。人工智能一方面缩小了不同主体之间的差别，但由于人工智能本质上是“资本+技术”的产物，其不可避免的资本逻辑决定了对人工智能这一核心资源的所有权差别将进一步深化人与人之间的差别。第五，人工智能激化了国际主体之间的能力代差，未来世界的全球竞争在一定程度上是与人工智能密不可分，发展中国家面临着进一步丧失发展机遇的风险。同时，技术优势的叠加效应催生了单边主义、民族主义与霸权主义的复辟，逆全球化效应使得全球治理面临着全球不平等的挑战。

基于上述风险，潘斌教授提出，现代国家治理必须重新审视人工智能所带来的冲击与挑战，探究全面合理的治理策略。主要从三个层面展开：第一，在形而上的理念层，应该直面与承认人工智能及其风险来临的时代境遇，进而确立起以责任伦理为核心的共同价值观，即任何人工智能的研发与应用都应优先考虑整个人类的共同利益、未来利益，都应将忧患意识与风险批判置为人工智能的底线伦理。第二，在形而中的制度层，国家治理的有序运行离不开对人工智能的制度性规范，制度正义是稀释人工智能所导致的不正义问题的关键，人类命运共同体思想所贡献的中国智慧在实现全球治理方面具有独特而重要的作用。第三，在形而下的器物层，人工智能的生命力在于实践，因此对于人工智能所可能存在的长期性风险，最为有效的方式就是提高人类自身的能力，降低或者消除各种可能存在的极端性风险，特别是公共安全、个人隐私与风险治理。

（通讯员 张梦）同济大学政治与国际关系学院教授余敏江作了题为“大数据驱动的智慧环境治理：一个分析框架”的主旨演讲。余敏江教授认为，如何保持经济发展与生态保护、私人经济利益和环境公共利益之间的内在张力平衡，是一个必须面对和回答的重大难题。在大数据时代，由于数据量级的指数型增长及其本身蕴含的巨大挖掘价值，大数据的定位已不仅仅是传统意义上的数据资产，而是转变为与自然资源、人力资源同等重要的新型战略资源。在此背景下，他提出了一种新的治理模式，即大数据驱动的智慧环境治理。即通过大数据对环境运行规律、社会偏好（诉求）变化趋势及规律进行实时、数量化、可视化的观测，实现环境决策的多目标最优化和资源的最优化配置，以提升环境治理有效性的一种新的治理模式。其基础要素是大数据的有效集成和共享，制度要素是环境信息公开与公众参与，嵌入要素是政府的角色的认识和重塑。

余敏江教授从三个层面论述了5G时代大数据驱动的智慧环境治理的生成，一是主体维，政府、企业与环保社会组织、公众之间的关系趋于平等。被动性的命令—服从关系被具有协商特质的契约关系取代，环境治理从行政主导型向多元协同式转型。二是内容维，环境分散化治理导致的象征性、模糊性治理盛行，以及“最后一公里”问题得不到根本解决，迫切需要从分散化治理向一体化治理转型。三是时间维，当前，中国的环境污染治理大多为实际利益或者潜在利益受到损害从而产生的修复性的“末端治理”。而大数据强调的是横纵两方向的资源共享与交互，使得环境治理节点之间的连接具有稳定性，从而实现无缝对接、随时随地不受时空限制的治理。

针对智慧环境治理的机制构建问题，余敏江教授提出应构建民情民意搜集与分析研判机制，以人为核心，以民众的诉求为关切点，并精准把握民众个体的情感、态度和诉求等“民情数据”，这是智慧环境治理的首要突破口和创新着力点；构建环境信息红利共享机制，实现全面的信息红利共享不仅是一个技术问题，还是一个制度问题，需要中央政府与地方政府在制度设计上同时发力；构建诊断式政府回应机制，依靠公众在线参与环境治理的网络平台来促进政府的诊断式快速回应机制的形成，建立一套科学的考核制度，以激励各部门更自觉、更积极地回应公众环境诉求。

（通讯员 李菲菲）全国人大代表、华中科技大学计算机学院院长、信息存储系统教育部重点实验室主任冯丹作了题为《大数据技术及其在国家治理中的可能应用》的主题演讲。她从大数据经典案例、大数据及数据组织、大数据平台技术、大数据应用四个方面展开分析。

她认为，大数据智能一方面是包括计算能力的提高；一方面包括数据的积累，包括原始数据以及经过处理的数据。这两方面使利用大数据产生智能并为辅助者决策成为可能。她指出，大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性五个特征，同时还列举了大数据组织的知识图谱、资源描述（RDF）数据等。

冯丹院长以构建面向公共安全的网络大数据处理平台为例，阐述了大数据平台的运行机制。大数据平台是数据获取、存储、分析与应用四个环节的一体化过程。她认为数据是异构多样的，主要表现为文本、图像、音视频、结构化等等。大数据存储包括云存储、CapFS存储系统等。其中，CapFS存储系统是一种聚合宽带为100GB/s的分布式主动对象存储系统。她认为大数据可以广泛应用于公共安全事件感知和预警、智慧城市、社交关系分析、数据分析示例——正经态势分析等各个方面。

（通讯员 李菲菲）国防大学国家安全学院副教授徐志栋作了题为“运用大数据维护意识形态安全的思考”的主旨演讲。徐志栋指出，大数据作为意识形态的重要载体，应该是我们非常需要掌握的方面。关于运用大数据维护意识形态安全的思考，他主要从大数据背景下维护意识形态安全面临的机遇、挑战及其实践路径三个方面阐述。

关于机遇方面，他指出，大数据的发展为马克思主义提供了更加坚实的科学支撑和实践基础。大数据改变了人们的生产生活和思维方式，拓展了人们的认识空间。另外，基于大数据驱动的维护意识形态安全能力变得更强。大数据挖掘与分析技术已经成为研究人类社会行为的显微镜，大大弥补了传统单向“撒胡椒面”传播方式弊端，有利于增加主流意识形态的吸引力和认同度。

关于挑战方面，他认为，在万物互联的情况下，大数据为意识形态安全带来了巨大的挑战。第一，技术发展本身带有客观挑战。信息的定制性、个性化特征使许多信息推送偏离人们的价值选择，影响着公众的态度倾向；超大规模的数据也带来了违法信息处理的难题。第二，敌对势力意识形态渗透能力提升带来的挑战。第三，自身能力相对滞后带来的挑战。数据主体对数据控制权的不断削弱，数据控制者数据垄断能力的不断强化，导致数据安全风险不断增加。另外，大数据的无限性和思想宣传工作队伍分析大数据的有限性是我们自身主观上带来的挑战。

关于实践路径方面，他认为，面对这样的挑战，应该用最高的技术传播最优的价值。在信息化时代，起决定作用的仍然是主流意识形态自身的真理性，要充分发挥信息化平台的作用，用主流价值导向驾驭“算法”。打好意识形态斗争主动仗，必须采取大数据信息化手段，不能滞后于敌对势力对新技术的运用加快完善大数据管理法治体系。加快完善大数据管理法治体系，保障大数据安全，维护广大人民利益、社会稳定、国家安全。

（通讯员 李菲菲）中国传媒大学高教传播与舆情监测研究中心主任、教授王保华作了题为《大数据时代高等教育舆情研判与决策支持研究——基于治理的视角》的主题演讲。王保华教授指出，网络舆情治理是国家治理的重要内容之一，其三个关键环节为舆情数据挖掘、舆情风险研判、舆情危机处置。

他指出，大数据时代舆情治理面临三大挑战。第一，大数据时代的信息传播泛在融合加剧高教舆情数据的收集难度。第二，大数据时代的信息传播复杂联动加剧高教舆情传播的蝴蝶效应。第三，大数据时代的信息传播智能隐匿加剧高教舆情研判难度。他认为，大数据时代高教舆情治理面临四大转型。第一，从传统安全向“互联网+”安全转型。在全球化时代下，风险不断加剧，例如塔西佗陷阱、师生不信任等问题的出现。第二，从经验判断向大数据研判转型。大数据的广泛运用使过去拍脑袋时代一去不复返了。第三，从追求事实向追求价值转型。人们进入了后真相时代，在这个时代人们应该追求价值。第四，从传统思维向大数据思维转型。在大数据思维下存在三大理念，即以高校师生为中心、高校管理建立在数据基础之上、社会追求公平正义。

他指出，大数据时代高教舆情研判须处理好五对关系：数据收集与数据安全、定性分析与定量分析、因果分析与关联分析、整体利益与个体利益、大数据与小数据等。他认为大数据时代高教舆情治理的路径需要从国家、省和地方高校三个层面建立大数据舆情协同创新、监测分析、应急处置机制以满足大数据技术发展应用对高等教育治理能力提升提出的新要求。国家应该建立高校大数据的法律和政策环境，以大数据打造高等教育决策的高教支撑智库，建立全国性的专门预测机构；省级要建立首席数据官；高校应该培育数据挖掘能力、舆情研判能力、自然危机能力。

（通讯员 李菲菲）华中科技大学治理研究院研究员、教育科学研究院副院长、副教授张俊超作了题为“大数据时代的大学决策模式转型：困境与出路”的主旨演讲。她将场域聚焦到大学层面，分析了大数据时代高校管理及其相关决策的转型问题，并从环境变革与大学决策模式转型、转型现状及瓶颈、问题与出路三个方面作出具体阐述。  

她认为，大数据时代是一个为人类生活带来颠覆性变化的变革。人们在这个大时代中已经不再是主客对立的状态，而是Never Offline的状态，即人们无法摆脱人工智能设备的时代。同样地，高等教育环境，特别是中国高等教育环境也经历了一个跨越式的发展。从1999年到现在，我国高等教育已经不仅仅是从经营阶段跨入大众化时期，而且马上就要从大众化时期实现普及化阶段。她认为，大学的这种外部变化引发了大学内部的变化，主要包括大学内部组织离散化、民主化、科层化、专业化。大学内外部变化使人们必须投入大量精力去开展对大学有支持作用的研究，为院校研究寻求决策依据。所以，大学管理决策模式被归纳划分为四种：精英寡头模式、“学院型”模式、“政治型”模式、“有组织的无政府型”模式。

她指出，当前，在一系列的新变化条件下，大学管理模式又出现了数据驱动模式。这种模式需要用数据分析所得到的信息替代理性决策所依赖的决策者自我认知经验。然而，大学在向数据驱动模式转型的过程中，又面临着一系列的转型现状及瓶颈问题，首先就是大学决策数据从何来的问题。当前大学内部的数据处于各个不同职能部门中，然而这些部门却处于一种各自为政的状态。这种状态出现的原因在于数据共享的理念仍未形成。

她指出当前大数据时代的大学决策模式转型面临着不同类型数据库的建设公开共享进展缓慢、决策方法与技术工具明显滞后于其他行业等问题。她进一步提出大数据时代的大学决策模式转型的改进方向：第一，营造数据文化，提高数据意识和数据质量；第二，加快数据系统的建设公开和共享；第三，提升对数据的挖掘分析和应用能力。