人工智能参与疫情治理的中国经验

12月18 日，由清华大学人工智能国际治理研究院（I-AIIG）主办、联合国开发计划署（UNDP）协办的清华大学人工智能合作与治理国际论坛在北京召开。论坛采用线上与线下结合的形式，探讨人工智能合作与治理的机遇与挑战。清华大学人工智能国际治理研究院国际学术交流项目主任，清华大学交叉信息研究院助理教授于洋发表题为《人工智能参与疫情治理的中国经验——政府和社会一体化合作治理》的主旨演讲。

演讲指出：在中国的疫情治理实践中，人工智能为代表的信息和数据技术的参与度有两个特点，第一是全，疫情期间人工智能在整个社会治理、公共治理、经济治理上全方位多层次的全面渗透。第二是快。疫情期间以信息技术为基础的人员流动疫情监控体系构建的速度非常快。人工智能技术之所以能全面支撑中国的新冠疫情治理，原因在于中国形成了政府和社会一体化合作治理的结构。演讲围绕政府和社会一体化合作治理的概念、作用机制、必要性和优势，阐释了中国在人工智能抗疫中的重要经验。

于洋表示，中国人工智能之所以能够参与疫情治理，是因为中国的疫情治理是由一个AI适应性的政府和主动而有能力的企业所形成的一个一体化的共同治理体所完成的。一体化治理的模式是人工智能之所以能够全面参与中国疫情防控的原因。他特别指出：一体化治理模式的成功离不开三大基本构件——主动而有强大技术能力的企业和NGO、AI适应性的政府、广泛存在于政府和企业之中的枢纽部门。

一体化治理的三大构件

于洋认为一体化治理和传统治理相比，在疫情中体现出很多优势：第一是它能够用算法思维治理。第二是敏捷治理，因为企业有治理思维，所以能够把它的项目开发能力转化为公共治理义务发现的能力。第三是处理复杂问题的能力，在疫情的公共治理中有大量的需要复杂计算的问题需要处理，处理了才能治理。

依据这样的结论，于洋最后提出了三个政策建议，第一，任何一个国家和地区都应明确AI企业和NGO作为国家治理的重要储备力量，要构建制度性容纳和激励AI企业和NGO主动治理的机制。第二，培养政府的算法治理思维，在思维、制度和结构上构建AI适应性政府。第三，加强和推广政府企业和NGO当中有AI能力协调和整合能力的枢纽部门。

以下是报告全文：

大家下午好！各位同事们下午好！今天由我为大家介绍一下清华大学人工智能国际治理研究院在中国人工智能参与疫情治理方面的最新研究成果。

在中国的疫情治理实践中，以人工智能为代表的信息和数据技术的参与度有两个特点，第一是全，体现在疫情爆发期间，无论是信息的供给，物资的配送，还是物流的无接触配送，都全程参与了。而在疫情的常态化控制和复工复产中，运用人工智能测温技术或者推送技术帮助复工复产，也都全程参与了整个疫情的治理。所以这里的参与不仅仅是测温，而是在整个社会治理、公共治理、经济治理上全方位多层次的全面渗透。

人工智能参与中国疫情治理的第二个特点是快，我们用这个大家都最熟悉的健康码为例，1月23日武汉封城，1月28日健康码的雏形设计已经出来了。1月31日，第一款健康打卡产品已经完成了。而到2月5日健康码就上线了，从1月23日到2月5日，整个以信息技术为基础的人员流动监控体系就已经初步构建，速度是非常快的。

中国抗击疫情的经验让我们看到两个事情：第一，人工智能能够快速全面的参与到疫情治理中，第二，人工智能应该参与到疫情治理中。但是同样的快速全面的人工智能参与疫情治理，并没有发生在其他人工智能强国和大国中，为什么在中国人工智能技术能全面快速渗透式的参与疫情的治理？我们认为，中国人工智能之所以能够参与疫情治理，是因为中国的疫情治理是由一个AI适应性的政府和主动而有能力的企业所形成的一个一体化的共同治理体所完成的。

让我们来用一个简单的例子去理解这件事情，在疫情爆发的初期，很多的患者和家属都通过社交媒体平台去求助，不仅是中国如此，外国也是如此。人们求助的信息有的甚至已经被广泛报道甚至引起全球注意了，仍然没有得到当地政府的响应。而当地政府并没有闲着，只是已经任务过饱和了，也就是说信息并没有能够进入当地政府来帮助其准确的定位需要帮助的人在哪里。

这个情况在中国疫情爆发的初期也曾经出现过，但是很快新浪微博等公司设计了新冠肺炎求助通道，从海量信息中筛选真的需要求助的信息，然后把这些信息交给地方政府，地方政府要有响应的管道和部门去接收这样的信息，地方政府再依据信息去找到那个需要帮助的人。有了疫情通道以后可以看到，从求助到得到响应的时间大大缩短了。这样一个例子告诉我们，求助能不能够得到快速响应这个事件背后，实际上有两种治理结构。一种治理结构是我们传统的治理结构，政府有治理的需求，而企业有相应的能力。但是能力和需求被分割在不同的组织里头，使得他们无法得到结合。但是在这一敏捷治理的例子中可以看到，企业和政府完成了一个接力赛式的一体化治理，在这个接力赛式的一体化治理中，政府有去调用AI技术的能力渠道。而另外一方面企业有主动发掘治理需求，参与治理甚至主动去单独治理的现象。

这使得在不同的组织结构的关系下，中国出现了一个企业和政府一体化治理的模式。我们认为这个一体化治理的模式是人工智能之所以能够全面参与中国疫情防治的原因。

让我们来进一步分析这样一个一体化结构的内部组织。它有三个关键构件：第一个关键构件是主动参与治理，甚至主动治理的企业。这里企业或者NGO，包括在座的公众环境中心，公众环境中心在疫情发生后三四天内主动就把自己原来用于监测环境污染的数据和数据呈现技术，用来提供更高精度的疫情信息显示。要特别强调的是，这个主动参与还体现在另外一方面，就是我们的企业和NGO自行承担了部分甚至全部的疫情治理，提供疫情治理公共服务的成本。这一点是和传统的政府购买公共服务或者是PPP这样的形式完全不一样的。

第二个关键构件是有算法思维的政府。这个政府不仅能够主动去社会部门寻求技术，并且自己就能够用算法思维进行治理，比如说我们国家的大规模核酸检测就用到了分治算法的思维，使得检测速度大幅度提高，在青岛三天内检测可以超过800万人。

第三个关键构件是在政府和企业中都大量存在的枢纽性部门。这个枢纽性部门在企业中表现为有很多理解政府任务、懂得政府规章制度的跨部门人才，在政府中表现为政府的官员理解从技术到产品、到任务的整个的生产流程。比如说健康码的雏形——余杭绿码的出台过程中，办公室的公务人员承担了产品经理的职能，绿码发行人是一个管理干部。从而，三个最关键的构件和枢纽性人才在一体化治理中起到了关键性作用。

为什么企业和NGO会主动参与治理？我们对此做了很多调研。每个人讲履行社会责任，但是履行社会责任别的企业也有这个意愿，为什么人工智能企业和NGO特别有意愿来参与疫情的治理？我们认为这是由人工智能的技术特征和人工智能企业和NGO的主营业务特征决定的。从主营业务来讲，AI企业和NGO两个特性：一个是数据依赖，另一个是很多AI主营业务具有公共性。这两个特性决定了AI企业和NGO亟需构建政府和公众对他们的信任，这样对构建信任的需求促使他们去积极主动的参与主动性治理。比如人脸识别行业需要采集人脸的生物特性数据，如果没有政府和公众的认同信任，它的业务无法开展。外卖行业也涉及到公共性，外卖行业天然的涉及到安全、外卖配送员和顾客卫生健康的公共卫生问题，如果不能在这个问题上进行有效治理的话，就不能得到公众和政府的信任，它的业务就会受到影响。因此业务特征决定了人工智能企业和NGO有非常强烈的动机去参与治理。

另外一方面AI的技术特征决定了参与治理的成本是较低的。AI技术或者数据技术都属于计算技术，有一个重要的技术特征就是大量的不同问题可以归约为同一个或者相似的计算问题，只要能归约为相似的计算问题，就能用类似的算法去解决不同的任务，这时候成本是低的。举个例子，头条、字节跳动的抗疫助农项目，从团队基础设施到技术都是完全依赖于原有的扶贫项目。刚刚提到公众环境中心，它的这个疫情数据呈现技术，包括地理信息技术系统，也是依赖于原来环境呈现的技术。低成本、高需求使得这些企业有非常强的动机和动力去主动的贡献治理。而我们的枢纽结构使得企业的主动性和AI适应性政府容纳AI参与治理的能力进行了有效的匹配，从而使得我们的一体化治理能够成形。

可以看到一体化治理和传统的治理相比，在疫情中体现了很多的优势：第一是它能够用算法思维治理，如中国用分治算法进行核酸检测，用自媒体推荐算法助力农产品的物流。这都是中国的特色。第二是敏捷治理，最开始让大家看到，正是因为企业有治理思维，所以能够把它的任务开发的能力转化为公共治理义务发现的能力。第三是处理复杂问题的能力，我们在疫情的公共治理中有大量需要复杂计算的问题需要处理，处理了才能治理。比如说我们的物资调配和预测，这样的问题是计算复杂度非常高的问题。一体化治理具有处理这三个问题的优势。

通过分析这个优势我们可以得到：第一个结论是AI技术要能够参与到疫情治理中，这样的一体化治理是必不可少的，古今中外概莫能外，这是由于疫情治理如果要用到AI技术，需要三个能力：算法思维、大规模AI基础设施和成熟的技术团队。另外一方面做任何应急治理需要传统的三个治理能力：公共治理权威、公共治理管道和公共治理需求的挖掘能力。这些能力如果被传统的政企边界所分割，不可能在短时间内组织起来完成迫切的应急任务，但是如果我们能够一体化的消弥边界的话，它就能很快的组织起来并发挥作用。

综上所述，在中国之所以人工智能技术能够全面快速渗透性的参与中国的疫情治理，是因为我们有三个东西：第一个是主动且有能力的企业、社会组织。第二个是AI适应性政府，我们的政府不敌视AI、有能力容纳AI。第三个是广泛存在于政府、企业和社会组织中的枢纽性部门。这三个关键构件使得中国疫情治理呈现出企业、NGO和政府一体化治理，这个一体化治理使得AI能够参与全程。

依据这样的结论，就引出三个政策建议，这些政策建议不只针对中国。第一，任何一个国家和地区都应明确AI企业和社会组织作为国家治理的重要储备力量，要构建制度性容纳和激励AI企业、社会组织主动参与治理的机制。外国的企业和社会组织并没有那么主动，同样是环保组织，除了公众环境中心以外，没有看到其他环保组织转型来做抗疫，新浪微博的疫情求助通道也没有在Facebook和Twitter中产生，因此若要让企业和社会组织主动挖掘治理需求，首先要容纳它。

第二，培养政府的算法治理思维，在思维、制度和结构上构建AI适应性政府。

第三，加强和推广政府企业和社会组织中有AI能力协调和整合能力的枢纽部门。在未来评价一个社会是不是能够用AI进行治理和应急治理，也可以从这三个维度去构建指标。

原文标题：于洋：人工智能参与疫情治理的中国经验

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责任编辑：haq