12月18 日，由清華大學人工智能國際治理研究院（I-AIIG）主辦、聯合國開發計劃署（UNDP）協辦的清華大學人工智能合作與治理國際論壇在北京召開。論壇采用線上與線下結合的形式，探討人工智能合作與治理的機遇與挑戰。清華大學人工智能國際治理研究院國際學術交流項目主任，清華大學交叉信息研究院助理教授于洋發表題為《人工智能參與疫情治理的中國經驗——政府和社會一體化合作治理》的主旨演講。

演講指出：在中國的疫情治理實踐中，人工智能為代表的信息和數據技術的參與度有兩個特點，第一是全，疫情期間人工智能在整個社會治理、公共治理、經濟治理上全方位多層次的全面滲透。第二是快。疫情期間以信息技術為基礎的人員流動疫情監控體系構建的速度非常快。人工智能技術之所以能全面支撐中國的新冠疫情治理，原因在于中國形成了政府和社會一體化合作治理的結構。演講圍繞政府和社會一體化合作治理的概念、作用機制、必要性和優勢，闡釋了中國在人工智能抗疫中的重要經驗。

于洋表示，中國人工智能之所以能夠參與疫情治理，是因為中國的疫情治理是由一個AI適應性的政府和主動而有能力的企業所形成的一個一體化的共同治理體所完成的。一體化治理的模式是人工智能之所以能夠全面參與中國疫情防控的原因。他特別指出：一體化治理模式的成功離不開三大基本構件——主動而有強大技術能力的企業和NGO、AI適應性的政府、廣泛存在于政府和企業之中的樞紐部門。

一體化治理的三大構件

于洋認為一體化治理和傳統治理相比，在疫情中體現出很多優勢：第一是它能夠用算法思維治理。第二是敏捷治理，因為企業有治理思維，所以能夠把它的項目開發能力轉化為公共治理義務發現的能力。第三是處理復雜問題的能力，在疫情的公共治理中有大量的需要復雜計算的問題需要處理，處理了才能治理。

依據這樣的結論，于洋最后提出了三個政策建議，第一，任何一個國家和地區都應明確AI企業和NGO作為國家治理的重要儲備力量，要構建制度性容納和激勵AI企業和NGO主動治理的機制。第二，培養政府的算法治理思維，在思維、制度和結構上構建AI適應性政府。第三，加強和推廣政府企業和NGO當中有AI能力協調和整合能力的樞紐部門。

以下是報告全文：

大家下午好！各位同事們下午好！今天由我為大家介紹一下清華大學人工智能國際治理研究院在中國人工智能參與疫情治理方面的最新研究成果。

在中國的疫情治理實踐中，以人工智能為代表的信息和數據技術的參與度有兩個特點，第一是全，體現在疫情爆發期間，無論是信息的供給，物資的配送，還是物流的無接觸配送，都全程參與了。而在疫情的常態化控制和復工復產中，運用人工智能測溫技術或者推送技術幫助復工復產，也都全程參與了整個疫情的治理。所以這里的參與不僅僅是測溫，而是在整個社會治理、公共治理、經濟治理上全方位多層次的全面滲透。

人工智能參與中國疫情治理的第二個特點是快，我們用這個大家都最熟悉的健康碼為例，1月23日武漢封城，1月28日健康碼的雛形設計已經出來了。1月31日，第一款健康打卡產品已經完成了。而到2月5日健康碼就上線了，從1月23日到2月5日，整個以信息技術為基礎的人員流動監控體系就已經初步構建，速度是非常快的。

中國抗擊疫情的經驗讓我們看到兩個事情：第一，人工智能能夠快速全面的參與到疫情治理中，第二，人工智能應該參與到疫情治理中。但是同樣的快速全面的人工智能參與疫情治理，并沒有發生在其他人工智能強國和大國中，為什么在中國人工智能技術能全面快速滲透式的參與疫情的治理？我們認為，中國人工智能之所以能夠參與疫情治理，是因為中國的疫情治理是由一個AI適應性的政府和主動而有能力的企業所形成的一個一體化的共同治理體所完成的。

讓我們來用一個簡單的例子去理解這件事情，在疫情爆發的初期，很多的患者和家屬都通過社交媒體平臺去求助，不僅是中國如此，外國也是如此。人們求助的信息有的甚至已經被廣泛報道甚至引起全球注意了，仍然沒有得到當地政府的響應。而當地政府并沒有閑著，只是已經任務過飽和了，也就是說信息并沒有能夠進入當地政府來幫助其準確的定位需要幫助的人在哪里。

這個情況在中國疫情爆發的初期也曾經出現過，但是很快新浪微博等公司設計了新冠肺炎求助通道，從海量信息中篩選真的需要求助的信息，然后把這些信息交給地方政府，地方政府要有響應的管道和部門去接收這樣的信息，地方政府再依據信息去找到那個需要幫助的人。有了疫情通道以后可以看到，從求助到得到響應的時間大大縮短了。這樣一個例子告訴我們，求助能不能夠得到快速響應這個事件背后，實際上有兩種治理結構。一種治理結構是我們傳統的治理結構，政府有治理的需求，而企業有相應的能力。但是能力和需求被分割在不同的組織里頭，使得他們無法得到結合。但是在這一敏捷治理的例子中可以看到，企業和政府完成了一個接力賽式的一體化治理，在這個接力賽式的一體化治理中，政府有去調用AI技術的能力渠道。而另外一方面企業有主動發掘治理需求，參與治理甚至主動去單獨治理的現象。

這使得在不同的組織結構的關系下，中國出現了一個企業和政府一體化治理的模式。我們認為這個一體化治理的模式是人工智能之所以能夠全面參與中國疫情防治的原因。

讓我們來進一步分析這樣一個一體化結構的內部組織。它有三個關鍵構件：第一個關鍵構件是主動參與治理，甚至主動治理的企業。這里企業或者NGO，包括在座的公眾環境中心，公眾環境中心在疫情發生后三四天內主動就把自己原來用于監測環境污染的數據和數據呈現技術，用來提供更高精度的疫情信息顯示。要特別強調的是，這個主動參與還體現在另外一方面，就是我們的企業和NGO自行承擔了部分甚至全部的疫情治理，提供疫情治理公共服務的成本。這一點是和傳統的政府購買公共服務或者是PPP這樣的形式完全不一樣的。

第二個關鍵構件是有算法思維的政府。這個政府不僅能夠主動去社會部門尋求技術，并且自己就能夠用算法思維進行治理，比如說我們國家的大規模核酸檢測就用到了分治算法的思維，使得檢測速度大幅度提高，在青島三天內檢測可以超過800萬人。

第三個關鍵構件是在政府和企業中都大量存在的樞紐性部門。這個樞紐性部門在企業中表現為有很多理解政府任務、懂得政府規章制度的跨部門人才，在政府中表現為政府的官員理解從技術到產品、到任務的整個的生產流程。比如說健康碼的雛形——余杭綠碼的出臺過程中，辦公室的公務人員承擔了產品經理的職能，綠碼發行人是一個管理干部。從而，三個最關鍵的構件和樞紐性人才在一體化治理中起到了關鍵性作用。

為什么企業和NGO會主動參與治理？我們對此做了很多調研。每個人講履行社會責任，但是履行社會責任別的企業也有這個意愿，為什么人工智能企業和NGO特別有意愿來參與疫情的治理？我們認為這是由人工智能的技術特征和人工智能企業和NGO的主營業務特征決定的。從主營業務來講，AI企業和NGO兩個特性：一個是數據依賴，另一個是很多AI主營業務具有公共性。這兩個特性決定了AI企業和NGO亟需構建政府和公眾對他們的信任，這樣對構建信任的需求促使他們去積極主動的參與主動性治理。比如人臉識別行業需要采集人臉的生物特性數據，如果沒有政府和公眾的認同信任，它的業務無法開展。外賣行業也涉及到公共性，外賣行業天然的涉及到安全、外賣配送員和顧客衛生健康的公共衛生問題，如果不能在這個問題上進行有效治理的話，就不能得到公眾和政府的信任，它的業務就會受到影響。因此業務特征決定了人工智能企業和NGO有非常強烈的動機去參與治理。

另外一方面AI的技術特征決定了參與治理的成本是較低的。AI技術或者數據技術都屬于計算技術，有一個重要的技術特征就是大量的不同問題可以歸約為同一個或者相似的計算問題，只要能歸約為相似的計算問題，就能用類似的算法去解決不同的任務，這時候成本是低的。舉個例子，頭條、字節跳動的抗疫助農項目，從團隊基礎設施到技術都是完全依賴于原有的扶貧項目。剛剛提到公眾環境中心，它的這個疫情數據呈現技術，包括地理信息技術系統，也是依賴于原來環境呈現的技術。低成本、高需求使得這些企業有非常強的動機和動力去主動的貢獻治理。而我們的樞紐結構使得企業的主動性和AI適應性政府容納AI參與治理的能力進行了有效的匹配，從而使得我們的一體化治理能夠成形。

可以看到一體化治理和傳統的治理相比，在疫情中體現了很多的優勢：第一是它能夠用算法思維治理，如中國用分治算法進行核酸檢測，用自媒體推薦算法助力農產品的物流。這都是中國的特色。第二是敏捷治理，最開始讓大家看到，正是因為企業有治理思維，所以能夠把它的任務開發的能力轉化為公共治理義務發現的能力。第三是處理復雜問題的能力，我們在疫情的公共治理中有大量需要復雜計算的問題需要處理，處理了才能治理。比如說我們的物資調配和預測，這樣的問題是計算復雜度非常高的問題。一體化治理具有處理這三個問題的優勢。

通過分析這個優勢我們可以得到：第一個結論是AI技術要能夠參與到疫情治理中，這樣的一體化治理是必不可少的，古今中外概莫能外，這是由于疫情治理如果要用到AI技術，需要三個能力：算法思維、大規模AI基礎設施和成熟的技術團隊。另外一方面做任何應急治理需要傳統的三個治理能力：公共治理權威、公共治理管道和公共治理需求的挖掘能力。這些能力如果被傳統的政企邊界所分割，不可能在短時間內組織起來完成迫切的應急任務，但是如果我們能夠一體化的消彌邊界的話，它就能很快的組織起來并發揮作用。

綜上所述，在中國之所以人工智能技術能夠全面快速滲透性的參與中國的疫情治理，是因為我們有三個東西：第一個是主動且有能力的企業、社會組織。第二個是AI適應性政府，我們的政府不敵視AI、有能力容納AI。第三個是廣泛存在于政府、企業和社會組織中的樞紐性部門。這三個關鍵構件使得中國疫情治理呈現出企業、NGO和政府一體化治理，這個一體化治理使得AI能夠參與全程。

依據這樣的結論，就引出三個政策建議，這些政策建議不只針對中國。第一，任何一個國家和地區都應明確AI企業和社會組織作為國家治理的重要儲備力量，要構建制度性容納和激勵AI企業、社會組織主動參與治理的機制。外國的企業和社會組織并沒有那么主動，同樣是環保組織，除了公眾環境中心以外，沒有看到其他環保組織轉型來做抗疫，新浪微博的疫情求助通道也沒有在Facebook和Twitter中產生，因此若要讓企業和社會組織主動挖掘治理需求，首先要容納它。

第二，培養政府的算法治理思維，在思維、制度和結構上構建AI適應性政府。

第三，加強和推廣政府企業和社會組織中有AI能力協調和整合能力的樞紐部門。在未來評價一個社會是不是能夠用AI進行治理和應急治理，也可以從這三個維度去構建指標。

原文標題：于洋：人工智能參與疫情治理的中國經驗

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責任編輯：haq