□ 罗 鹏
人工智能技术在快速发展过程中不断嵌入社会运行的各个方面，其作为一种新治理技术也进入了公共部门活动中。公共部门为提高行政效率，在原有电子政务与数字政府的基础上把人工智能引入公共部门行政治理活动中，这导致公共部门在实践中，面临“人工智能技术实施、人工智能法律法规、人工智能道德和人工智能社会”[1]四种具体挑战。已有研究把人工智能技术在公共部门以及其他治理主体的应用定义为“智能治理”模式，[2]并认为人工智能的自动化、规模化以及精准化等特性会直接提高公共部门的效率以及具体治理过程的效能。[3]同时，在公共卫生、气候变化、公共管理、公共决策、灾害预防和应对、改善政府与公民的互动、个性化服务等方面都具有潜在的好处，[4]其实践应用包括“城市大脑”“智慧化网格”“智能政务服务”“智能决策系统”等。但在当前理论研究与公共部门实践中，人工智能的应用多集中在社会治理过程，较少关注人工智能在公共部门组织内部的应用，特别是在公共部门绩效管理中的应用。
公共部门绩效管理是公共部门内部能力构建与提高的重要一环，人工智能技术的应用为公共部门绩效管理工作提供了新的机遇。人工智能的绩效管理是基于以往大数据绩效管理的新阶段，传统的大数据绩效管理在实践中缺乏智能性与灵活性，而人工智能技术的出现则为绩效管理模式的革新与效能的提高提供了新的可能。
现有关于人工智能与绩效管理关系的研究相对较少，主要集中在人工智能的直接作用上，如人工智能可以提高绩效管理的规范性，[5]帮助构建预算绩效管理大数据分析系统[6]以及助力于预算绩效指标的设计[7]等，大量研究仍停留在大数据单一技术对公共部门绩效管理的影响上。[8]
人工智能背景下公共部门绩效管理的新变化是适应绩效管理人工智能技术的应用，为分析机遇与挑战，首先需要对这一存在特殊性的人工智能进行概念上的界定。通过对人工智能技术发展历程的回顾可知人工智能从技术层面和价值层面来说都不是一个新概念，[9]但关于人工智能是什么以及人工智能的基本实现手段是什么等涉及学科定位的基本问题，不同学派仍存在无法调和的分歧，[10]故在当下缺乏对人工智能共同的定义。人工智能从描述性角度可以简单定义为“关于如何使计算机去做现在由人做得更好的事情的研究”。[11]基于其技术与哲学特征，哲学家赛尔认为，人工智能分为强人工智能与弱人工智能，[12]在一般研究中人工智能被进一步区分为通用人工智能与专用人工智能。强人工智能是具有自我意识，能够自主学习并解决问题的人工智能，在一般研究中也被称为通用人工智能。社会科学界对强人工智能的实现持一种乐观的态度，[13]但强人工智能在目前的技术条件下上还没有实现，故在具体研究中多以弱人工智能为基础。进入公共部门的人工智能技术属于一种弱人工智能与专用人工智能，专用人工智能的技术实践逻辑是神经网络与深度学习逻辑，[14]其只能完成特定领域的专门工作，有学者将其定义为“建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的局域感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统”。[15]本文把在公共部门绩效管理中得到应用的人工智能定义为以大数据为依托，以计算机深度学习等算法技术为基础的专门被设计并运用于绩效管理工作的专用人工智能系统，且这种专用人工智能只能在绩效管理工作中发挥作用。
公共部门绩效管理专用人工智能在实践中已经存在一定雏形，如杭州市不断推动公共部门绩效管理从数字考评到智慧考评转向。在对传统以大数据为依托的数字考评改革中杭州实现了“考评数据标准化、日常办公自动化、业务处理信息化”等目标，但简单的数字化改革远没有达到人工智能技术的标准与要求，故杭州市转型推出了“综合考评数字驾驶舱”，[16]该系统充分运用了人工智能技术，其建设目标是“模型化、精细化、协同化、智能化”，[17]该系统最终实现了公共部门绩效管理的智能化自动预警。此外，当前公共部门绩效管理实践中还出现了“财政绩效智能平台”“政府绩效预警系统”“政府债智能管理系统”等相对更加基础的专用人工智能应用实例。公共部门绩效管理专用人工智能应用的实践应用实质上是一种技术治理模式，是技术治理改革过程中公共部门内部治理优化的一个重要组成部分。技术治理是把改造优化的科学技术应用于社会治理中，具体主旨是社会运行的理性化，及政治活动的科学化。[18]技术治理理论认为，现代社会已经成为技术治理社会，技术治理可以作为工程师提高社会运行效率的工具。[19]人工智能技术是技术治理社会性与工具性[20]双重取向中的工具性技术，在技术治理逻辑下，人工智能是对大数据技术的革新与进一步发展。借助人工智能技术，公共部门绩效管理的效能及其自动化、个性化、协同化、整体化等水平得以不断提高；
同时，通过对专业人工智能的应用也可以在大数据绩效管理的基础上进一步提高公共部门运转的效率，从而实现更优的公共部门综合治理绩效。
通过上文的分析可知，在人工智能背景下，公共部门正在不断推动人工智能技术的应用，在绩效管理工作中的应用就是公共部门绩效管理专用人工智能。在这一过程中人工智能不但重塑了公共部门的组织架构，[21]也为公共部门的绩效管理创造了在原有技术环境之下并不存在的新机遇，主要分为以下几个方面（见图1）。
（一）人工智能可以丰富公共部门绩效管理的内容并拓宽其时间范围
人工智能可以同时丰富公共部门绩效管理的内容并拓宽其时间范围。首先，人工智能作为一种新技术可以把绩效管理拓展到更加广泛的公共部门活动中，即人工智能可以完成传统方式难以完成或者完成质量较低的部分绩效管理工作。例如，对公共部门信息化数字化改革进程中政务服务网站建设的绩效管理，纯粹由人工进行则客观性、准确程度及数据完整性等都存在问题，而借助专用人工智能系统，自然语言识别以及知识库等具体技术就可以辅助绩效管理人员对政务服务网站进行绩效评估等工作，完成人工难以完成的绩效管理工作，甚至可以给出决策意见。[22]人工智能也可以对公共部门决策的结果进行评估，通过基于人工智能技术的自然语言处理系统评估公共政策的实际绩效，[23]从而实现对公共政策的绩效评价与绩效管理。
其次，在公共部门传统的绩效管理过程中，对公务员的绩效管理时间周期相对较短，多集中在某一年度。而公共部门绩效管理专用人工智能能够提供的绩效管理的时间维度可以远远超越传统绩效管理，公务员的任职期限一般较长，人工智能可以对某一公务员在一个较长时间周期处于不同职务或者职级时的绩效数据进行分析处理，并将分析处理结果与该公务员近期的绩效数据进行对比分析，从而实现对公务员绩效的长时间周期的管理，这有助于精确地评估公务员的实际能力变化，在此基础上发掘其能力的最佳应用场景。同时，人工智能为长周期的绩效管理提供的便利还在于公共部门绩效管理专用人工智能会持续产生并保存数据痕迹，长期保存的数据痕迹为长周期绩效管理提供了必要的数据基础。
（二）人工智能可以适应当下公共部门绩效管理环境的复杂性
公共部门绩效管理环境的复杂性主要体现为绩效管理外部环境与内部环境的复杂性。首先，针对由经济社会快速发展产生的公共部门外部环境复杂性，人工智能可以协同人工实现对外部环境信息的自动采集与处理，当人工智能获得一定规模的环境信息后，其蕴含的智能化算法可以根据已有信息对外部环境变化进行预测，这种预测功能可以很好地应对环境的复杂性。其次，内部环境的复杂性具体体现在以下四个方面：第一，在各种新技术嵌入公共部门的活动背景下，传统绩效管理模式难以适应技术嵌入对公共部门的改变，但人工智能对技术嵌入的适应性更强，如对数字技术生成的数据具有很强的处理能力。第二，随着人工智能嵌入一般公共部门活动，部分绩效数据以及行政决策本身就是由智能系统生成的，其可以被直接运用到人工智能技术的绩效管理系统中，其更加适应基于人工智能的绩效管理。第三，在人工智能嵌入公共部门的过程中呈现出一种对公务员的替代趋势，许多行政事务是由人工智能技术与公务员协同完成的，基于人工智能的绩效管理机制对于这种模式更加适应，效率也更高。第四，对于地方政府来说，随着聘任制公务员的增加，公务员的编制体系趋于复杂，公共部门不同职能部门生成的数据规模不断扩大，复杂性也不断提高，人工智能技术可快速准确地对巨量复杂数据的处理。总之，在复杂性问题上，人工智能技术可以直接提高公共部门绩效管理的效率，绩效管理人员可以充分利用人工智能技术把人力资源从繁琐的数据整理分析工作中解放出来，只去解决人工智能技术无法解决的合理性与道德问题。
（三）人工智能助力构建智能驱动的绩效模板、绩效目标与评价指标
在公共部门绩效管理专用人工智能的驱动下，可以生成多种形式的绩效模板来优化绩效管理流程。在公共部门绩效管理过程中充分运用人工智能聚类算法，根据不同的职务职级与部门设定不同的绩效模板，让人工智能对已有的模板信息进行学习，从而生成相应针对性的绩效模板。在绩效模板基础上智能算法的预测性可以帮助公共部门构建科学的绩效目标；
在绩效目标的确定工作中，人工智能可以降低主观影响，充分运用历史与同类部门的数据，并对以往组织目标与个人工作绩效以及组织内外部环境等进行分析与预测，应用自然语言处理等人工智能技术进行分析，从而生成具有预测性的绩效目标，并为不同职位的公务员提供有针对性的绩效目标。最后，通过人工智能把绩效目标分解成为绩效评估指标，并运用机器学习算法计算绩效指标的科学权重从而应用到公共部门绩效管理中，这种智能计算之后的指标权重由于蕴含多部门的历史经验，其科学性与有效性相对更强。
（四）人工智能推动形成公共部门的敏捷绩效管理模式
敏捷绩效管理模式在私人部门中已经存在长期实践，其强调对敏捷性的需求，[24]具体内容包括绩效数据实时收集与处理，员工行为的快速追踪反馈，员工持续学习，频繁检查，实时沟通与持续指导等，其可以应对非敏捷管理下的对比效应与近期效应等问题。公共部门绩效管理的传统模式是基于结果的绩效管理，缺乏敏捷性，这与公共部门整体数字化水平较低以及现代绩效管理技术缺失直接相关。而人工智能的自动化技术特征则可以为公共部门实现敏捷绩效管理提供可能。当适用于绩效管理的专用人工智能技术在公共部门得到应用，首先可以实现绩效数据收集与处理的实时化。在公共部门传统的绩效管理模式中，绩效数据的收集已经存在一定数字化与电子化特征，但在日常工作中实际上大量的绩效数据收集工作仍旧以纸质材料为基础。这种缺乏数字化绩效数据的直接后果就是难以实现对绩效数据自动化的、实时的收集，往往只有当纸质材料生成之后，可感知的绩效数据才会生成，这也会直接导致对绩效数据处理的延迟。绩效管理的专用人工智能可以推动并要求公共部门绩效数据实现数字化转型，在数字化绩效数据生成的基础上，人工智能可以实现对绩效数据生产周期全过程的实时监控与数据实时收集，这种过程监控与数据收集过程都是自动化与非人工化的。同时，人工智能凭借智能算法提供的强大实时处理能力可以实现对绩效数据的实时处理，即绩效数据收集过程的完成也是绩效数据处理的完成。在绩效数据收集与处理实时化基础上，人工智能就可以在人工的协同之下实现对公务员及公共部门绩效行为的实时追踪，这种追踪建立在对绩效数据实时收集与处理的基础上的，即在此基础上对公务员与公共部门行为进行实时的绩效评估建模，并把建模结果与之前人工智能生成的绩效计划进行比较，实现对公务员与公共部门的实时反馈绩效结果。在实时反馈的基础上，人工智能可以对偏离绩效计划的模型进行实时修正，并根据对公务员的私人画像实时判断公务员的工作需求及绩效管理人员的数据需求，实现绩效评估可触化。[25]当人工智能驱动的敏捷绩效管理达到一定成熟度时，甚至可以实现对绩效计划的实时调整与对公务员工作绩效的实时激励。
（五）人工智能可以提高公共部门绩效评估的针对性与精准性
在复杂的公共部门活动环境下，公共部门的绩效管理不但需要敏捷性，也需要针对性与精准性，而人工智能算法的技术特征恰好满足这一需求。针对性的提高体现在以下几个方面：第一，在人工智能介入的绩效管理工作中，对不同公务员以及不同行政部门的绩效评估方式与绩效评估结果都存在显著差异，人工智能可以针对不同性质的差异在实时的基础上提供针对性的绩效指导，即对每一个公务员都提供由算法生成的针对性指导措施。第二，传统公务员的绩效评估结果会受到部门特殊性影响，而人工智能可以在汇总不同部门绩效数据的基础上把部门差异作为智能算法的变量，从而得出算法加权之后的绩效评估结果，这一结果会更加公平合理，并具有更强的针对性。第三，公务员在绩效管理专用人工智能的帮助下可以实时获得未经审核的初步绩效评估结果，人工智能为公务员提供对绩效结果反馈的渠道，并可以针对实时获取的反馈意见动态调整针对不同情况的绩效评估标准。在此基础上，人工智能甚至可以为处于不同职位以及分属不同种类的公务员提供针对性的绩效评估体系。公共部门的绩效评估除了需要实现针对性外，还需要实现精准性，二者缺一不可。一般认为，公共部门绩效评估精准性的缺失是因为政府绩效评估与政府绩效生成系统不匹配，[26]人工智能可以通过改善这种不匹配来提高精准性。一是公共部门专用的人工智能绩效评估过程可以摒弃传统绩效评估中存在的主观性，自动化的人工智能可以相对客观地作出精准的判断，在这一过程中，如果存在机器错误则由人工进行调整。二是人工智能技术可以利用更多的数据甚至是无效数据来提高精准性。例如，在对无效数据进行监督学习的基础上开展无效绩效信息过滤，从而提高精准性。总之，因为人工智能技术对数据分析的深度与广度都是传统计算工具所不能比拟的，所以其精准性更高。精准性的提高可以直接助力公务员制度的改革。如当前基层公务员面临职业发展的问题，急需足够的激励措施，这也是职务与职级并行制度改革的直接原因之一。[27]职务晋升的一个主要障碍是对公务员的绩效评估缺乏精准性，而基于人工智能技术的绩效管理则可以在一定程度上改善这一状况。例如，人工智能技术可以实现对公务员所完成工作全方位的绩效评估，依靠自动化的人工智能技术实现对公务员工作数据在工作时间段的精确化收集。可以根据所收集的每一名公务员的绩效信息来构建公务员的精准绩效画像，使其作为公务员职级晋升的评价标准。
（一）人工智能算法黑箱机制与算法漏洞形成公平性缺失
公共部门绩效管理专用人工智能的应用会产生公平性缺失风险。首先，人工智能算法本身存在的黑箱机制一般指算法本身的技术不透明性，[28]当不透明性与绩效管理过程相关联时可能使得公共部门绩效管理的被评估者产生评估不透明的不公平感。其次，当人工智能技术的应用达到一定程度，非技术人员难以理解基于人工智能技术的绩效管理的内在逻辑与具体运行方式，当无法识别性与公共部门绩效管理专用人工智能存在的算法漏洞产生耦合时，那么公平性缺失的问题也一定会产生。同时，在黑箱机制特征下，可能存在公务员单纯为了迎合公共部门绩效管理专用人工智能特点，利用技术评估的弱点，这可能形成不真实的绩效评估结果，也会产生不公平性。
（二）人工智能技术生产与使用的分离所形成的数据安全风险
在实践中公共部门绩效管理专用人工智能的应用可能会导致绩效管理数据的安全风险，这与其技术生产与使用主体的分离存在直接关系。在实践中，人工智能技术多由市场化的企业进行生产，公共部门使用采购的方式把企业技术引入公共部门绩效管理中并进行使用，但在公共部门与企业协同的过程中由于技术生产主体与使用主体的不一致，就可能出现多种信息与数据的安全问题。例如，企业作为技术维护责任者可能会造成数据泄露，因为在实践中没有任何一家企业的数据管理是绝对安全的。同时，公共部门的新技术管理能力相对较低，以及公共部门人员对人工智能技术的应用过程不熟悉，由此产生的误操作与人为漏洞也会造成数据泄露风险。
（三）人工智能技术与公共部门已有绩效管理体系存在兼容困难
人工智能在应用于公共部门绩效管理的过程中与公共部门已有绩效管理体系存在兼容困难，表现在以下四个方面：第一，智能技术部门与绩效管理人员的协同困难，因为传统绩效管理体系之下的绩效管理人员对新技术不熟悉，存在一定的抵触情绪，在与智能技术部门的合作中会产生一定的协同问题。第二，人工智能技术难以被集成到数据化程度低的公共部门中。人工智能技术的技术基础是大数据，数据实质上是对人的行为进行精确度量。同时，基于人工智能的绩效评估所需要的数据并不仅仅是传统的绩效数据，由公共部门产生的各种数据都可以成为绩效评估的数据来源，故人工智能的应用要求实现公共部门绩效信息的数据化、电子化与规模化以及组织结构的开放化。但当前公共部门的数据化程度还相对较低，组织开放程度也较低，存在类似于“孤岛”效应，使得数据的收集与整理存在很强的部门间阻力。第三，人工智能技术与复杂旧绩效管理系统的协同与对接以及与不同部门之间的技术对接都存在技术兼容性障碍。第四，公共部门绩效管理应用人工智能的关键也在于如何把公务员以及公共部门的日常工作转化为绩效数据，而这种转化工作缺乏技术经验积累，没有技术经验的绩效管理人员很难完成这项工作。
（四）基于人工智能的绩效管理配套制度与专业人才的缺失
公共部门绩效管理应用人工智能的挑战还在于人工智能技术嵌入绩效管理的配套制度保障不足，而在技术治理优化过程中制度供给是重要一环。人工智能绩效管理实质上是公共部门数字化转型的一个重要组成部分，只有重视制度供给的规范与建设才能充分规避数字化转型过程中的治理风险。[29]当前实践中的配套制度缺失主要体现为缺乏适应新技术嵌入的绩效管理制度和收集公众意见的制度性措施，及在行政法律层面缺乏对人工智能技术的法律规范等。制度的缺乏则会直接导致绩效管理实践过程中的冲突，如在绩效监控中对公务员全方位信息的收集是否合法与合理等问题存在很大的争议。除了制度缺乏，专业人才缺乏也是一大问题。传统绩效评估体系中的评估人员难以适应基于人工智能技术的绩效管理方式，人工智能技术的培训也具有相当高的技术门槛，很难实现公共部门内部技术应用熟练度的提高，故需要外部专业人才的补充。但在以往的公务员招录过程中很少考虑到人工智能人才的招录，使得在当前实践中专业人才缺失的问题比较严重。
在公共部门绩效管理体系与人工智能技术都不完善的客观情况下，上文提出的挑战都是在现有组织管理与人工智能技术水平下难以解决的问题，本文试图从以下三个方面提出尝试性的应对措施。
（一）构建适应人工智能的公共部门绩效管理机制
在公共部门构建适应人工智能的公共部门绩效管理机制是一项复杂的系统工程，实践中这一机制的构建与完善需要多部门的协调与配合，同时需要相对成熟的能够适应人工智能绩效管理的制度体系。主要包括以下三点：首先，构建适应人工智能的公共部门绩效管理机制需要实现绩效管理数据模式转换，这需要推动实现公共部门绩效管理数据的信息化与数据化，在这一过程中可以充分运用人工智能技术中图像识别与自动文本处理等技术来帮助实现绩效管理中纸质信息的数据化。其次，在绩效数据信息化与数据化的基础上，还需要构建绩效数据收集与整合的统一平台与渠道，这一平台与渠道的建立实质上是对数据权力的重新分配与整合，使得公共部门内部的数据权力运行模式适应人工智能的介入。如可以构建全方位的数据收集平台与公共部门绩效管理信息数据库系统[30]，构建这一信息数据库系统不仅是建设基于信息技术的数字化数据收集平台，同时也蕴含公共部门内部数据权力的重构，平台建设与数字权力重构共同为人工智能绩效管理提供助力。最后，完善绩效管理机制还需要在绩效管理过程中实现配套制度与人工智能技术的协同，即建立完善的制度体系，实现配套制度与法律保障以适应人工智能绩效管理。例如在制度上加强绩效考评结果与职务晋升挂钩，在制度上破除上文的信息孤岛效应，为绩效管理数据的收集与处理建立规范化的制度等。
（二）实现人机协同与部门间数据协同
运用人工智能技术的公共部门绩效管理实质上存在包含主体性的人与技术的内在冲突，这种人与技术的冲突是公共部门运用现代自然科学技术必然会面临的问题。所以，面对人工智能技术进入公共部门绩效管理工作带来的挑战，需要在绩效管理过程中实现人与人工智能技术的协同。这就首先需要在管理理念上充分认识人工智能系统与主体性的人在绩效管理过程中是能够优化绩效管理活动的分工协作关系，而不是技术取代人的替代性关系，在公共部门中人应该始终是绩效管理活动的主体，应在保证人的主体性的同时实现人与人工智能的协同。其次，人工智能技术直接提高公共部门绩效管理效率，但人也需要为人工智能系统的介入开展划界与把关工作，即基于人工智能的绩效管理中需要人为技术的应用范围划界，当基于数据分析的人工智能技术的结果与人对绩效的感知差异较大时，应采用人的意见，从而实现人机协同。在人机协同基础上，公共部门间的绩效管理数据协同也是人工智能绩效管理的必要一环。从公共组织层面看，为了适应人工智能技术对一般行政活动与绩效管理活动的介入，需要对公共部门数据管理结构进行一定调整，即需要在组织层面上打破长期以来的部门间的数据孤岛现状，成立统一的数据管理与授权部门，推动部门间数据协同，从而为人工智能技术提供良好的应用基础。
（三）构建数据风险控制系统与实现人工智能算法透明化
人工智能在公共部门绩效管理中的应用会带来广泛的数据风险，为应对这一问题需要在技术上构建与数字政府系统兼容的通用接口，运用技术对不同部门的历史绩效数据进行分析，进行绩效评估可靠性打分，从而构建具备数据真实性的技术风险控制系统，在一定程度上规避数据安全与数据准确性问题。同时，在面对人工智能算法的黑箱机制问题时，因为当前进入公共部门的人工智能并不是复杂的通用人工智能，所以在人工智能技术采购、技术应用与技术运行过程中应充分发挥专业人才的技术能力，从技术逻辑上增强对人工智能技术细节的检查。最后，需要构建企业人工智能技术的公开透明制度，从技术与制度两个维度保障公共部门绩效管理中人工智能算法与技术运转的相对透明化，从而维持公共部门绩效管理的透明度。
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