数旗智酷数字政府实验室研究员 王姝菲丨编译
李 遇丨编辑
数旗智酷独家编译系列：
第八章
快速发展的电子政务技术：政府平台、人工智能和人
8.1 引言
随着公共机构对《2030年议程》（其核心原则是不让任何一个人掉队并消除贫困）的关注和落实，前瞻技术也正在为未来的治理创造机遇和风险。
第四次工业革命与诸如大数据、物联网（IoT）、云、超级计算、地理空间数据和宽带、人工智能（AI）和机器学习的融合等创新技术相结合，正在促进一个巨大的转变——尽管发展挑战和社会不平等在不断加剧，但仍然将出现一个由机器驱动并充斥着更多数据的社会。在许多政府部门（卫生、安全、水资源管理、环境等），包括预测分析在内的所谓颠覆性技术正创造着意想不到的机会。这些新技术的迅速发展，加上各国政府已经掌握的知识，为可持续发展提供了历史性的机遇。
然而，政府接纳技术创新并因此取得回报的速度并不能赶上技术创新的步伐和演变速度。在过去的十年里，突破性的技术进步已经存在——仅举几例，如经济应用程序，区块链，和通过简单的智能手机进行面部识别等。各国政府不仅需要赶上这些技术创新的步伐及其变更速度，还需要确保这些新的数据工具不只掌握在少数人手中，而是公平合理地分配使用。一种充分的平衡可以满足在许多人需要的同时获取更大的利益。因此，对新型数据工具的整合过程可以从不断审查和增量方法（这一方法是阶段性的推进方法，首先依原有系统的结构分化成若干块，然后分阶段的逐一进行）中获益。
创新的加速和新技术与所有部门及设备融合的速度同样颠覆了公共部门。管理公共服务的设计和消费的模式正在演变。除了数字转型之外，政府自身也越来越多地被要求不断迭代创新。事实上，科技到底在多大程度上破坏或支持了社会，我们不得而知。在电子政务中使用这些快速发展的技术的同时，也产生了一个问题——即社会成员是否使用了这些技术以及在多大程度上使用它们来产生最大的影响。政府和社会的交互加强了人们普遍持有的观念——即政府使用新技术可以帮助社会实现更广泛的目标。
本章探讨了一些快速发展的技术，这些技术在电子政务上的应用可以促进良好治理原则的应用并实现可持续发展目标。它还考虑了当前和未来面临的挑战，并提出假设——电子治理的成功在于利用和平衡独特的新平台与社会需求。
8.2 利用快速发展的技术
需要说明的是，快速发展的技术已经改变了传统的政府运营和提供服务的方式。在电子政务的背景下，本章将重点讨论数字技术，包括其在能源、生物、卫生和其他领域的创新。推动私营和公共部门创新和增长的一些主要数字技术趋势大部分与数字、分析、云、核心现代化以及信息和通信技术的整体作用变化有关。移动技术、开放数据倡议和物联网（IoT）在政府转型工作方面也发挥着重要作用。机构参与还推动了服务交付和运营效率的转型。
无论是对信息及通信技术（ICTs）行业还是对世界各国政府来说，某些快速发展的技术都具有巨大的潜力，包括：
•数据、智能应用及分析；
•人工智能及机器人流程自动化；
•智能“事物”、信息物理融合及边缘计算；
•虚拟现实及增强现实；
•高性能计算及量子计算；
•区块链及分布式分类账技术
长期的研究和发展成果是推动了这些技术的力量。例如，人工智能自上世纪50年代就已经出现了，但直到现在，这项技术被企业和个人使用的速度才开始呈指数级增长。一定程度上，这是由于硬件处理能力、数据可使用性以及社会的需求和期望的提高。通常，这些技术本身并不新鲜。相反，是硬件、软件和数据可用性的发展融合提供了新的潜力。
8.2.1 数据、智能应用及分析
公共部门面临的挑战是需要处理大量非结构化数据、响应查询以及使知识易于获取。通过自动化这一功能（即所谓的“黑暗分析”，或者说是对不常用的数据进行分析），可以根据需要从文档、电子邮件、票据、视频和tweet等来源对重要数据进行分配、存储、保护和检索。算法遵循一种识别协议，可以读取机器打印和手写打印，并使用上下文逻辑数据库进行自动验证，并反映出趋势、人口移动、用户偏好、人口统计、交通细节等等。它还可以通过分析用户趋势以改进客户服务。在诸如移民等领域的决策将更具透明性和针对性，并产生深远影响。
智能应用和平台早已用来加强公共机构的通信和客户服务，使其变得更快、更有效、更便宜。它们还支持数字支付流程，帮助管理信息流和报告。此外，应用分析还可以释放人力资源，并通过加快数据捕获、识别和检索的速度来降低成本。这种能力的提高使得人们更关注于改善“客户旅程”。
数据分析可以成为公共机构和私营机构之间的纽带。开放的公共部门数据可以用于推动私营部门的创新，同样，私营部门数据也可以支持新的和更好的公共服务。政府和私营部门的利益攸关方之间的技术发展和信息共享可以使国家安全、卫生保健、社会和金融服务、交通和公共安全等重要领域受益。数据科学与人工智能和自动化流程结合起来，成为了技术诱导转型的关键驱动力。
8.2.2 人工智能及机器人流程自动化
人工智能构成了一系列特定的技术，通过这些技术，“智能机器正在获得学习、改进以及通过计算来做出决策的能力，这将使它们能够执行以前那些被人们认为完全依赖于人类经验、创造力和独创性的任务”。人工智能是一种通过计算机或由计算机支持的机器人系统来处理信息和产生结果的能力，它解决问题的方式类似于人类在学习、决策和解决问题时的思维过程。人工智能正不断地飞速发展，它将通过提高公民参与度、自动化工作负载以及提高工作效率等方式来提供益处。因此，它也将对企业、社会及其成员的日常生活产生重大影响。
硬件、软件和数据这三个重大技术发展的汇合推动了人工智能的发展，使其将在未来几十年对社会产生重大影响。在处理能力方面的改进速度仍在迅速提高。图形处理单元是能够运行特定算法的专用硬件，在人工智能中起着关键作用。新的软件也已经开发出来，并可通过更快更好的学习来利用这种处理能力。数据——人工智能的关键组成部分——也越来越容易获得，推动了计算机的学习过程。这也将在诸如自动化有关日常任务的决策、气候变化预测、回答公民问题和管理交通流量方面对公共部门做出重大贡献。另一个变化是对诸如AWS、谷歌和微软等大型云计算平台的访问，以及量子计算的出现——这是一种截然不同的方式。
8.2.3 智能“事物”、信息物理融合及边缘计算
通过物联网（IoT），带有传感器的物理物体将被连接到网络上，差不多可以完全通过人工智能自动运作，而智能事物就是物联网的一种进化。将软件和信息技术/网络（IT/cyber）与电子、机械或物理部件连接，就可以通过通信网络对数据进行监控和分析。通常，传感器只会收集在云中集中处理的数据。这些信息随后被发送到需要的位置。使用边缘计算，数据就会在收集点或“边缘”处进行处理，而不是在中央服务器——减少了延迟以及需要移动的数据量。随着物联网设备数量的增加，融合现场处理和云处理将成为必要。这个想法本身并不新鲜。举个简单的例子来说明——汽车上的雨刷从车内的传感器中获取信息，但汽车不需要向云（一种网络储存工具）发送降雨数据，便可以收到需要采取哪一行动的信息——直接分析数据，立即采取行动。这一概念现在正应用于更复杂的情况，并在私人和政府基础设施网络中加以实施。使用这种形式的计算、自动驾驶、智能住宅和智能电网将成为可能。
在公共机构中，云和边缘计算的混合组合可以作为传感器组合的平台，支持客户关系管理、企业资源规划和供应链系统。例如，在道路和除雪设备上安装传感器，并结合天气、驾驶应用程序和推特上的数据，可提高除雪能力，将成本降低10%，并释放人力资源和政府资源。
8.2.4 虚拟现实及增强现实
虚拟现实（VR）可使用户沉浸在数字世界中。而增强现实（AR）通过数字图像与数字和物理对象相互作用实时地显示世界。随着增强现实和虚拟现实以及智能事物的出现，信息被添加到用户周围的空间中。这可以帮助用户处理关键信息，将场景可视化，将决策的质量和速度提高，以及与他人进行沟通。在公共部门应用增强现实的例子包括公共基础设施管理和空间规划、公共安全服务（如消防）、交通管理以及旅游。
2017年的世界经济论坛强调了这一潜力：“增强现实（AR）将成为公共和私营部门数据的可视化门户”。在卫生保健领域，可以通过虚拟检查来支持远程医疗这一模式，以提高客户满意度并进行成功治疗；在防御领域，增强现实可帮助士兵在任何情况下看到和听到某事物。指挥官可以根据第一手资料和对形势的评估，进行更有效地沟通并做出更有依据的决定；通过参观建筑物和周围环境的虚拟现实（VR），可以对轮椅通道进行检查和规划，使残疾人及其照顾者受益；有了“免提”的增强现实设备，维修工人可以在技术专家和管理者的指导下准确地“看”到下一步要做什么；增强现实技术也可以有效地用于培训和教育，例如重点关注文化文物或生态现象，同时提供其合理使用的有关信息。
虚拟现实和增强现实技术正越来越多地被各国政府用于精简流程以及改善其构成体验。其早期的采用者中，就有一些是军方、执法部门和国家安全机构。这些技术能提供环境以及使用者的亲身经历感，并有可能改造培训环境、重新定义现场服务人员的角色、改善交流并重塑公共部门业务流程。技术进步——比如数字孪生概念（digital twin concept）——一种基于云的物理资产虚拟表示形式——也在被采用。这些创新都有潜力重新定义市场、行业和社会。
8.2.5 高性能计算及量子计算
到2020年，250亿台联网设备每年将产生超过2兆字节的数据流量。到那时，需要每秒执行1万亿次运算的高性能计算机或“超级计算机”来处理大量数据。通过聚合计算能力，可以处理大量数据，从而解决工程、制造、科学和商业中的复杂问题。高性能计算可以克服复杂性、理解模式以及检测异常。通过精确处理高度复杂的数据，这些工具在预告和实时预测中发挥着重大作用。公共部门在防治疾病、预测和管理交通流量、监测气候条件和分配税收等领域可能具有丰厚的潜在利益。高性能计算机可以加速科学和创新，以解决以前因为过于复杂而无法解决的问题。由于对高性能计算进行用的高额投资，公共和私人行动者之间的合作是有益的。
与常规计算不同，量子计算利用自然法则并以不同的方式处理信息。它可以同时计算不同的结果，从而成倍地提高计算能力。这将涉及到对数据之间的相关性的发现（若没有量子计算的能力，发现数据之间的相关性将成为不可能），从而改善医疗保健、气候变化监测和管理后勤挑战等方面。
高性能计算和量子计算都能以一个更快的速度来帮助处理大量可用数据，为克服实现可持续发展障碍的新思路铺平道路。结合人工智能领域的新算法，它在应对《2030年议程》挑战上潜力巨大，但公共部门尚未充分利用这一潜力。
8.2.6 分布式分类账技术
分布式分类账技术是以分布式方式在众多参与者之间存储信息的方法。信息不是存储在一个中央数据库中，而是存储在多个参与者之间的多个位置。区块链是分布式分类账技术的一个著名例子，在这种技术中，价值交换交易按顺序分组成块。每个块链接到前面的块，并使用加密信任和保证机制跨P2P网络进行记录。区块链被认为是一种改变游戏规则的技术，它具有解决与控制信息、访问相关问题的潜力，也具有高度敏感性的数据安全和隐私。鉴于区块链的分散性，它有可能成为创建分散数据管理系统的分类账，确保用户完全控制其数据。除此之外，区块链已经被用于土地注册，加速注册过程，以减少欺诈和腐败。其好处可以促进在实现可持续发展目标的范围内建立有活力的社会，其方法是记录各种活动和行为者的数据，进行验证并保证任务的执行，以及促进更加透明和负责任的政府出现。区块链解决方案甚至可以促进难民营中的现金转移、确认无国籍难民或登记全球保护区域。
分布式分类账技术使公共部门在认证身份、建立信任、跨境各方之间交换资产以及签署数字合同等方面受益。支付和认证过程可包括目前在传统金融体系之外的各个相关者，使公民变得更方便。新兴市场的政府正支持区块链，希望通过促进发其展和增长的方式为人口和经济创造优势。
分布式分类账技术的关键变革在于去中心化的信任和可追溯性的信息。了它使用一种更有效的方式来处理信息，在该过程中，也具有更强大的安全性——因为分类账不可篡改。分布式账本技术的整体体系结构也意味着可伸缩性问题可以得到有逻辑并透明地解决。
与传统的中心化数据库相比，区块链的优势在于它可以在中心化的数据库难以维护时提供弹性。它还对分类账进行分配管理，不将分类账管理集中在更多行动者手中，以此来增加对分类账的信任。然而，这确实需要一个大型P2P网络来抵制对区块链的操纵。若只有少量节点，区块链被破坏的可能性就会增加。扩大P2P网络规模也意味着动机的存在。在像加密货币这样的商业应用中，这些动机来自财务。而对于公共服务，就应该制定其他激励措施。计算技术的进步也给区块链目前所依赖的加密技术带来了风险。因此，在任何应用程序中，安全性至关重要。此外，虽然分散数据提供了许多优势，但它也创建了一个日益复杂的网络——必须不断交流和验证信息，导致其能源消耗呈指数级增长。
区块链在公共部门可能会用于记录管理、身份管理、投票、税收和汇款，甚至授权区块链的监管报告。例如，有人在爱尔兰提出了一个概念证明：区块链同样可以通过提高安全和透明度以及使国际支付更容易获得和监测来更好地管理发展援助。在这方面，多项试点项目已经开展，例如世界粮食计划署在约旦与印度尼西亚开展的难民银行服务项目。
联合国欧洲经委会（UNECE）的联合国贸易便利化和电子商务中心（UN/CEFACT）在发展、促进和实现贸易便利化方面发挥了根本性的重要作用，它正在密切关注区块链的发展，并努力帮助各国政府了解和利用其潜力。（见Box 8.1）
Box 8.1.联合国欧洲经济委员会（UNECE）：区块链白皮书
欧洲经委会的联合国贸易便利化和电子商务中心（UN/CEFACT）正编写两份白皮书，以解决以下问题：对现有UN/CEFACT电子商务标准的影响是什么？新的UN/CEFACT规范可以有效地解决哪些差距？这些技术为改善电子商务、贸易便利化和国际供应链带来了哪些机遇？关于贸易便利化和电子商务机会的第二份白皮书将于今年秋季发表评论。如何利用区块链技术促进贸易？处理信息技术的政府决策者需要注意什么？联合国欧洲经委会如何促进这种技术作为贸易便利工具的发展？国际供应链可以被描述为三种流——货物、资金和数据。货物从出口商流向进口商，以换取反向流动的资金。货物和资金的流动由发票、装运通知、提单、原产地证书和向监管机构提交的进出口海关申报单等数据的双向流动提供支持。与此同时，每种流的基本需求就是信任。如果没有信任，就不会有商品、资金和相关数据的流动。建立最低的贸易信任水平可以通过多种方式来实现。减少使用信托服务造成的延误和成本一直是贸易便利化的重点之一——该领域寻求提高国际贸易进程中的透明度和效率。与此同时，商业、法律和其他方面的束缚也限制了在贸易便利措施中减少由于信托服务造成的额外成本和延误的能力。如今，“区块链”或分布式分类账技术（DLT）有潜力以更低的成本和更少的信托担保人提供交易员所需的可信度。
8.3 深入研究有关数据的新技术集群
对许多政府组织来说，数据变得至关重要并且能推动新型电子政务服务的发展。数字数据被定义为“以一种形式化的方式重新解释信息的表示形式，适用于通信、解释或处理”，它通常作为衍生产品由人编写或由机器/传感器生成。详见表8.1。
如果不对数据进行处理和分析，它就毫无用处，无法提供深刻见解——而这些见解可以用于更好的决策和新产品和服务的开发。
表8.1. 定义
•算法是一组基于步骤的指令，解决用于查询和分析数据的数学问题。算法经济是一个新兴概念，它描述了越来越多的经济运营商为了剪裁其服务和产品而执行的数据分析。
•应用程序接口（APIs）是允许软件组成部分进行通信的技术产品的接口。在物联网（IoT）中，机-机通讯量会大量增加。
•大数据用来描述结构化和非结构化数据的指数增长及可用性，它由3V定义——海量（Volume）、高速（Velocity）以及多样（Variety）。
•数据科学是一种通过使用机器学习以及预测性和规定性方法并从数据中广泛提取知识的研究，从而在实验及特殊的基础上创造直接价值。
•物联网（IoT）使用相互连接的传感器和控件，帮助收集和分析有关数据——环境、存在于该环境中的物体以及在该环境中活动的人员，以提高对以前人工流程的理解并促进自动化的发展。
•开放数据是具有访问、分发、再利用、无技术限制、属性、完整性和非歧视性等特点的公开信息。
•开放的政府数据是由公共机构或政府控制集团生产或委托的数据，这些数据可以被任何人访问、自由利用、再利用以及重新分发。
8.3.1 整合政府服务——以公共服务为平台
通过利用数据经济和政府已经拥有的数据，可以在更大程度上实现服务整合。这种数字转型基于数据基础设施，它依赖于两个基本组成部分，可集中，也可分散。集中的数据基础设施涉及对从公民收集的数据的再利用；而分散的数据基础设施则使用应用程序接口（API）作为公共部门数据基础设施的核心组件。
一次性提供数据：政府更好地利用数据
借助数字技术，公共管理部门可以轻松检索数据，并限制用户请求的数据（可能经过处理）数量。根据《数据保护条例》中的规定，公民有权修改和/或删除数据，并要求告知使用数据的方式和地点。
在欧盟，已围绕“唯一原则（“Once Only Principle”）”发起了若干倡议，其目的是简化对真实数据源的使用并促进不同公共机构的不同信息技术（IT）系统之间的机-机通信。这一方法预计将每年在全欧盟带来约50亿欧元的净节省。其他好处包括：（i）由于数据只提供一次，因此需要确保更好地控制数据以减少错误和差异；（ii）帮助公共行政部门更快速、更透明和更有效地工作以节省额外费用；（iii）通过使用一致和权威的信息减少欺诈；（iv）通过使用完整和一致的信息，作出基于证据的决定。
使用应用程序接口——可安全连接跨政府应用程序和并支持新型服务开发
通过在组织价值链和合作伙伴（如供应商和国家公共管理机构）之间提供更强的整合，向基于API信息系统的转型可以提高业务运营的效率。API是应用程序、系统、数据库和设备之间的连接链接。通过访问公共行政部门已收集的数据，人们可使用内部API来改进公共服务。公共行政部门也可以根据他们的访问权限检索他们需要的数据，例如地址、职业或社会保险号。
一些国家，如爱沙尼亚（Estonia）和芬兰（Finland），以及澳大利亚的新南威尔士州（New South Wales），正在使用APIs来加强其政府平台，并将政府变成完全一体化的一站式商店。在新加坡，土地管理局通过GeoSpace的APIs和网络服务分享地理空间数据，为70个政府机构节省了1 150万美元的应用支出。在支持数据的机构之间，机-机访问使得应用程序的调整速度提高了30%，而存储成本降低了60%，它还消除了数据重复。还有几个非政府组织使用API的例子。例如，荷兰的德瓦格协会（De Waag Society）在智慧城市和文化遗产数据的保存中使用了API。设立公共的或所谓的开放API也可以刺激企业和公民社会开发出新型服务，以解决那些可能不属于政府直接管辖范围内的问题。Box 8.1进一步探讨了政府作为应用程序接口。
Box 8.2. 政府作为应用程序接口
爱沙尼亚创建了X-Road，它是一个用于在机构系统之间交换数据的应用网络——在一个地点可以有效使用所有的政府服务。除了提供跨多个数据库的查询机制和支持文档安全交换之外，X-Road还无缝地整合了不同的政府门户和应用程序。私营部门也可以连接X-Road进行查询，访问安全的数据交换平台中并从中获益。
X-Road使99%的公共服务都可以在网上完成。平均每年有5亿次对X-Road的查询使用。据估计，事实上，对X-Road的使用可以节省800年的工作时间。该解决方案在芬兰（Finland）、阿塞拜疆（Azerbaijan）、纳米比亚（Namibia）以及法罗群岛（Faroe Islands）的推广同样取得了成功。此外，爱沙尼亚和芬兰之间已建立了跨境数字数据交换，这使X-Road成为了首个跨境数据交换平台。
8.3.2 在行动时对决策和情报的洞察
数据分析可以带来前所未有的洞察力。通过数据分析以及在行动时间和地点制定对策来获得见解，并让各国政府都能够使用这种见解来对数据革命进行利用。正如2018年联合国电子政务调查以及其他国际基准和指标所显示的，各国政府一直在加大公布开放数据的力度。这坚持了与良好治理原则保持一致的原则，并强调了政府可以期望从开放数据中获得经济社会效益。除了数据发布之外，各国政府也开始认识到以一种更有效、更高效的方式对国内数据再利用的好处。正如2017年《欧洲开放数据成熟度报告》（report on Open Data Maturity in Europe 2017）所强调的那样，目前有19个欧洲国家在决策中使用开放数据。成功的项目包括丹麦（Denmark）因为系统使用地理空间数据而做出的更好的城市规划，以及斯洛文尼亚（Slovenia）高效的公共采购支出。当然，这些例子不仅仅限于欧洲。在墨西哥城（Mexico City），通过使用开放数据协助消除或减少空气污染这一解决方案在“数据应对气候挑战（D4CA）”中获得了奖励。澳大利亚也一直在探索如何改善数据共享以做出更有效的研究，并重新做出承诺——在2017年4月签署《开放数据宪章》。
8.3.3 公共部门的洞察和数据驱动决策
虽然基于证据的政策制定不是一个新奇概念，但数据源和分析工具在数量的增长为更明智的政策制定提供了机会。不仅如此，它还具有加速数据收集的潜力，能减少花费在政策周期及其迭代上的时间。对已收集到的数据进行的分析也可加以改进。另一个有用的工具是算法，因为它们推动了数字创新，并重新定义了技术、领导和执行的方法。
算法可以决定信息流并影响公共利益决策，直到最近，公共利益决策都是由人类来处理。数据分析还见证了从样本焦点群体到详尽分析或“真实”需求的转变，而这种需求也越来越被认为是造成统计数据出现偏见以及预测结果出现偏差的原因。对公共部门大数据的利用还意味着要扩大公共部门信息和统计数据池以包含来自数字经济的新数据源——移动数据、物联网和社交媒体等。最终，医疗、金融等私营部门以及电子商务平台持有的数据也很有可能帮助政策的制定。
数据驱动的决策可以应用于公共部门的不同领域。例如，在拉脱维亚（Latvia）的公共部门和私营部门，其破产数据被用来规划政策或支持业务。在法国的卫生部门，使用数据驱动来管理急性中风一直作为国家部署远程医疗战略的一部分在实施。它结合了有关人口分布的数据，并利用了人口普查数据和该地区卫生设施的地理位置分布。Box 8.2：关于2009年的全球脉动倡议，强调了在可持续发展目标的背景下联合国如何是使用数据的。
为了提供上述实例说明，公共部门数据驱动洞察力的典型应用可以推进以下目标：
•可持续发展目标3（SDG 3）是通过开发卫生保健系统确保（健康的）生活方式并促进（各年龄阶段人群的）福祉。该系统可在适当的时间和地点检测出传染病，编写诊断程序，分析处方药的使用情况，并改善药物的获取情况。在埃博拉疫情爆发期间，该系统得到了成功的证明。而目前，正在对该系统进行进一步研究——用于监测蚊媒疾病的传播。
•SDG 8通过使用专业社交网络和就业公告，对就业市场进行更前瞻性的展望，以促进体面工作的获得和经济的增长。这个想法是为了增强机器学习的引擎（经包装过的函数库，方便别人调用）工具，以匹配工作提供与工作申请。
•SDG 14是通过如水下生命（Life Below Water）和资源管理（Resource management）等项目来保护和可持续利用海洋。一个例子是由Oceana、Google和Skytruth共同开发的Global Fishing Watch平台，它通过扫描船只行为模式收集数据，并结合该数据以确定哪些有可能是渔船，哪些不是。
•SDG 16通过提供加强版分析来保障安全、打击犯罪并预防欺诈，以创建和平、正义和强大的机构。例如，数据挖掘技术可以推动对大量文本和证据进行分析，以支持法庭案件中的证明结构。
8.5 这一节进一步阐述了在实施数据驱动和基于洞察力的决策两方面的挑战。
Box 8.3. 2009年的全球脉动倡议（Global Pulse Initiative）
全球脉动（Global Pulse）是联合国秘书长关于大数据的旗舰计划。其愿景是将大数据安全、负责任地作为公共产品加以利用。其任务是通过加速对大数据创新的发现、开发以及大规模采用，促进可持续发展和人道主义行动。这项倡议基于这样一种认识——即数字数据提供更好地了解人类福祉变化的机会，并就应对政策的效果获得实时反馈——得以创建。为此，全球脉动倡议正在努力提高人们对大数据能为可持续发展和人道主义行动提供机会的认识，打造公共部门与私营北门合作的数据共享伙伴关系，并通过其Pulse实验室网络生成高效的分析工具和方法，推动在联合国系统中广泛地采用有益创新。
8.3.4 在行动时间和地点的洞察力：简化对实时数据的使用
监测交通、空气污染、能源消耗等方面的传感器，结合不断增加的移动数据，实时数据因此变得可以利用。如第3章所述，实时数据的好处在于它能够在特定地点迅速行动。例如，实时数据被用来帮助自然灾害的受害者找到住房解决方案，比如在意大利艾米利亚-罗马涅（Emilia Romagna, Italy）的地震之后。红十字会部署了基于移动手机的快速调查，填补了传统沟通方法的空缺，这一举措在塞拉利昂（Sierra Leone）、贝宁（Benin）、几内亚（Guinea）和科特迪瓦（Cote d’Ivoire）爆发埃博拉疫情的关键第一天就做出了反应。
联合国粮食及农业组织（粮农组织FAO）开发了一个水资源生产力开放门户（WaPOR）——使用实时卫星数据来监测水资源生产力。这些实时数据使农民能够优化灌溉系统的用水，从而获得更可靠的作物产量。另一个值得注意的例子是——斯洛文尼亚（Slovenia）通过使用实时数据以保护葡萄园免受虫害。新加坡宣布将计划使用无人机来提高港口管理的效率，因为无人机可以捕捉实时数据、数据分析以及移动应用程序。而这些只是使用实时卫星数据的几个例子。
Box 8.4. 简化对地观测（技术）的使用
在2016年联合国电子政务调查报告中，对地观测数据（EO）和地理信息系统（GIS）的使用就已经作为可改善服务交付的一项有前景的技术被重点提出。随着全球卫星数据的可使用性的提高，得益于美国国家航空航天局（NASA）的对地观测系和欧洲哥白尼计划的多方利益相关者，数据及从数据收集到的洞察可以更快地交付。事实上，无论是GPS还是对地观测数据（EO），卫星数据的不同应用都有着特定的价值。在美国、澳大利亚和意大利发生的森林大火背景下，卫星的重访时间已被证明在提供支持数据方面至关重要。例如，基于卫星的湿地观测服务（SWOS）利用对地观测数据，对欧洲、非洲和亚洲的湿地演变进行着大规模的动态监测。卫星农业是对地观测数据的另一个优势，它可以帮助监测水稻等作物。为推动创新利用对地观测数据，欧盟于2018年6月启动了数据与信息访问服务平台（DIAS），提供接入数据、云服务以及数据工具和专业支持服务等服务。
未来10年，数据使用有望呈指数级增长，它可提供系统分析并作出实时行动，以解决更具挑战性的业务问题，增强竞争优势，并在当今紧密联系的世界中做出更明智的决策。
8.4 深入研究有关人工智能和机器人技术的一系列新技术
“人工智能（AI）”一词，已经存在了近60年，但直到最近，AI似乎处在了诸如医疗、法律、新闻、航天、制造业等行业革命的边缘，对人们的生活、工作以及玩乐产生了潜在的深远影响。
人工智能（AI）可以是单层或多层的，从执行简单的自动化任务到实现高度先进的自动化。机器人过程自动化（RPA）使机器能够进行重复的、基于规则的工作，而人工智能可使机器人进行基于判断的处理，比如思考和学习（机器智能），甚至做出决策（综合的、基于计算机的人工智能）。机器人可以以信息物理系统（CPS）——这些系统可执行与物质世界相关的“有形”工作，如帮助老年人、治疗病人、甚至收割田地和制造汽车——的形式出现，模仿人类；也可以像虚拟助手一样出现在网站、应用程序及平台上。通过对出现最频繁的问题进行自动化回应，员工便可以专注于更复杂的问题。其好处在于更高的能力、效率、服务质量及准确性。在附件8.4中进一步说明了欧盟最近的一项政策。欧洲推出了一个人工智能整体性路径。
Box 8.5. 欧洲推出了一个人工智能整体性路径
2018年4月，欧盟选择集中资源，通过使用人工智能来促进创新。人工智能的使用日益广泛，而欧洲国家签署的这份宣言即旨在通过共同应对与其相关的伦理和社会挑战，确保人工智能的可持续发展。这句话的意思也就是：“在需要审查和更新国家政策的地方，要确保抓住人工智能发展机遇，应对新的挑战。”欧洲的做法基于三大支柱。其一是预测将增加财政支持，总投资在2020年将达到200亿欧元，并带动公共和私人资本参与人工智能的发展；其二是以确保社会经济成功的框架条件为基础。该行动旨在促进教育和培训体系升级以适应劳动力市场的转型。其三是建立适当的伦理和法律框架。第一批指导方针草案预计将以欧盟的基本权利宪章为基础，于2018年底前出台。
人工智能可能会带来许多社会福利。它可以影响所有部门和行业——提高流动性、死亡率、教育、卫生、食品库存及供应；减少排放、犯罪及人为错误等。尽管低薪任务不太可能（至少短期内不会）被昂贵的机器人取代，但机器人自动化正在逐渐承担以前由低薪工人完成的重复性任务。
尽管如此，人工智能预计将取代许多低技能工人。在装配线上，机器人已经做了很多工作，而且预计这种趋势还会增加。世界经济论坛（World Economic Forum）2016年的一份研究报告显示，仅在未来5年，全球15个国家中预计就将有大约510万个工作岗位被人工智能取代。联合国经济和社会事务部（the United Nations Department of Economic and Social Affairs）的一项研究发现，从长远来看，在现有的工作中，多达80%的工作可能面临自动化风险。
虽然许多任务面临自动化，但仍有许多挑战需要得到解决，包括伦理考虑、社会接受以及经济三个方面。有些决策并不能完全依靠机器。人类在做决定时会考虑到独特环境，而人工智能可能永远无法做到这一点。数据隐私和安全问题也需要仔细考虑。在设计人工智能解决方案时，必须防止外部攻击、异常现象和网络攻击。伦理问题——从防止歧视和偏见到将人工智能系统与各自的应用相结合，也应该得到考虑。人工智能的发展需要诸如计算机科学、社会和行为科学、伦理学、生物医学科学、心理学、经济学、法律和政策研究等多学科领域专家的参与。正如Box8.5所示的在“人工智能造福人类”全球峰会期间的情况。
Box 8.6. “人工智能造福人类”全球峰会
人工智能造福人类系列活动是联合国探讨人工智能惠益的主要平台。此次峰会由国际电信联盟（ITU）与XPRIZE基金会、计算机协会（ACM）和32个姐妹联合国机构合作组织。人工智能造福人类系列活动旨在探讨如何利用人工智能加速实现联合国可持续发展目标。2017年6月的人工智能造福人类”全球峰会（AI for Good Global Summit）峰会引发了一场关于人工智能造福人类的包容性全球对话，也是有史以来第一次。2018年峰会将以行动为导向，落实一批能改善生活质量、推动可持续发展的人工智能应用。峰会还制定了战略，以确保人工智能技术能够可信、安全、包容的发展，并平等获取其利益。
8.5 利用技术增加社会弹性
互联网和信息通信技术（ICTs）的发展能帮助各国政府减轻行政负担、重组服务（从设计到交付整个过程）。然而，利用快速发展的技术也给政府带来了许多挑战。技术是一种工具，而人是推动服务创新和产品开发的关键。技术的普遍特征要求不同运营商和用户之间更具对称性。而伦理问题也必须得到解决。
8.5.1 推动新用途和新服务的人才和技术
复杂的新兴危机预示着人们虽然共同生活在地球上，但其生活方式将发生深刻的变化。越多的人参与到这些变革管理中，就能越好地促进改变消极行为。然而，为了有效地吸引人口，胡萝卜政策（胡萝卜加大棒是一种以“奖励”（胡萝卜）与“惩罚”（“大棒政策”）同时进行的一种策略）是必要的。欧洲人提出的“开放创新2.0”和日本的“场”（注：Ba在日文中为“场所”之意，即整合资讯为知识的场所，包括特定的时间和地点）概念（见Box 8.6）强调，如果技术要在发展中发挥建设性作用，那么未来几十年的创新政策都需要改变。这需要信息技术社会和整个社会之间的深度合作。单就其本身而言，缺乏背景的纯技术进步通常只能够推动不可持续的物质消耗和开采。因此，更广泛的社会挑战就是为可持续和有弹性的社会经济转变创造条件。在决策系统中增加灵活性意味着允许不同的观点出现，以便挑战过去在寻求新解决方案时的线性外推（可以推断事物未来的变化）。反过来这又需要开箱即用的思维（即创造性思维）和大规模的实验来评估它对现实世界的影响。
Box 8.7. 流程创新的见解
欧洲对现代创新政策的态度建立在开放创新2.0模式的基础之上，而这种模式的特点是公民参与以及对现实世界中的社会技术进行挑战的原型方法。
与此类似，日本创新网络（JIN）由野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）教授的“场（Ba）”概念所推动。日本创新网络（JIN）作为创新加速器，促进了创新和生产力的发展。
它们被认为是对现代创新生态系统思维中的一个关键组成部分——深度合作——的两种不同描述。
以电子政务为核心可促进整个社会的更好互动，为复杂的社会问题带去在社会层面上可持续性和可接受的解决方案。科技社会转型不可避免，而建立一个安全网是平衡的关键。“一边是短期经济收益，一边是应对巨大社会挑战的科技大学取得的突破性研究，在这两者之间，我们需要取得更好的平衡。”在实现社会弹性方面，高速互联网的接入是关键——每个人都应该被纳入数字经济。发起的许多由联合国和欧盟推出的数字促进发展倡议强调了这一点。
随着新技术的兴起，人们对失业的恐惧也随之而来——因为失业会带来焦虑和不安全感。随着新的需求和功能的出现，尤其是人工智能，可能会阻碍人类在某些过程中的互动。历史确实表明机器可以取代人类，但许多专家认为尽管机器配备了不同的技能，但它仍可以为人类创造新功能。AI也不例外。
人工智能及相关问题——从大数据到人工视觉——已经流行了好几年。与此同时，人工智能算法和技术实验跨越了经济和社会中从金融到医学等多个领域。如今，在人工智能技术和现代数据中心上，其无法估量的存储和处理能力可以分析出现代生物医学仪器中收集的信号和图像。例如，在使用非侵入性MRI进行神经退行性疾病早期诊断的病例研究中，对特定解剖区域重点进行视觉或自动分析，如阿尔茨海默病的海马区中，AI可以识别大脑的变化。它或许在医生可以单独诊断症状的近十年前，就能诊断出患阿尔茨海默病的人。（参见Box 8.7）。
Box 8.8. 用于诊断早期大脑疾病的人工智能和深度机器学习
意大利巴里大学（Bari University）物理系和国家核物理研究所在当地的一个研究小组开发了一种新的大脑连接模型，通过T1加权磁共振成像扫描揭示帕金森病的早期症状。而就在一年前，同一小组就已报告了用类似技术检测阿尔茨海默症的可能性。
帕金森病是仅次于继阿尔茨海默病的最常见的神经系统疾病，其特征是长达20年的所谓前驱症状或早期症状。由Bellotti教授领导的意大利研究小组开发了一种新方法——基于可供公众使用的帕金森进展标记计划（PPMI）数据库的复杂网络。该数据库包括169个健康对照组和374名帕金森患者。尤其是他们的分析可在处于前驱症状阶段（当震颤症状尚未出现时）的受试者身上检测到这种疾病。该算法的分类准确率高达93%——为了保证其统计的稳健性，这些结果都已进行了数百次的交叉验证。
巴里医学物理小组的物理学家们已经开发出具有临床应用目的的跨学科研究方法和大数据技术。该团队由于开发出用于精神分裂症诊断的精确机器学习工具而被哈佛医学院授予了荣誉。由于ReCaS计算机设备，这些大数据分析通常都是计算密集型的。
空间科学技术总是处于人类发展的最前沿，因为它们有助于打破壁垒。通过研究和创新，我们在空间（科学技术）上努力生产的衍生产品几乎影响到人类活动的所有领域。利用外层空间的前沿技术也使我们对地球及其四个相互联系的领域（岩石圈、水圈、生物圈和大气层）的功能有了新的洞察、知识和了解。空间技术几乎会对所有发展产生影响，联合国也通过加强利用空间科学技术来促进可持续的经济社会发展。空间（科学技术）是帮助联合国实现《2030年可持续发展议程》及其17个可持续发展目标的宝贵工具。支撑这些目标的SDG指标中，近40%都依赖于对空间科学技术的使用。可持续发展目标为联合国的工作提供了一个额外框架（见Box. 8.8），因为它对传统能力建设采取了新的、更全面的和具体的办法。
Box 8.9. 联合国外层空间事务厅（UNOOSA ）
联合国外层空间事务厅（UNOOSA）负责促进国际合作以及领导和加强外层空间的和平使用，在利用与空间相关的技术以在全球改善人类（生存）条件的联合国活动时，它将作为联合国处理空间问题的主要单位对空间事务进行协调。
UNOOSA作为全球促进者之一，在促进可持续经济社会发展方面，促进对外层空间和与空间有关技术的和平利用上发挥了主导作用。该司的愿景是通过加强联合国各会员国利用空间科学技术、应用、数据和服务的能力，帮助将其纳入国家发展战略，从而使全人类受益于此。UNOOSA是联合国秘书处的部门之一，总部设在维也纳，并分别在波恩和北京各设一个办事处。
UNOOSA作为大会唯一专门处理和平利用外层空间的国际合作的委员会- -联合国和平利用外层空间委员会（COPUOS）- -的秘书处。其秘书长需要肩负起国际空间法所要求的责任，并维持好射入外层空间物体总登记册。
UNOOSA通过其空间应用方案，在世界各地举办讲习班、培训班、技术咨询团和其他项目，作为其能力建设工作的一部分，以通过努力促进对空间的利用来造福所有的联合国会员国，尤其是发展中国家。UNOOSA在世界各国开展了能力建设项目300个以上，共有18 000多人参加活动。
此外，为了应对诸如气候变化、灾害风险减少和更具弹性社会的建设等全球挑战，联合国灾害管理与应急反应天基信息平台（UN-SPIDER）于2006年成立。它由UNOOSA贯彻落实，并通过支持联合国会员国对卫星数据实现访问和使用，来应对灾害管理的所有阶段——灾难恢复，风险减少以及应急响应。
此外，太空事务处作为全球导航卫星系统国际委员会（ICG）的秘书处，并作为致力于减轻小行星影响的空间任务规划咨询小组（SMPAG）的常设秘书处。
8.5.2 对称性与伦理为前进的方向
对于政府来说，了解新技术的挑战和机遇并有意识专门从事机器学习和数据科学伦理学的新公共政策专业，都非常重要。
由未来和新兴技术带来的主要挑战应该得到澄清。第一个问题涉及数据所有权，特别是——到底谁拥有对数据和算法的访问和管理权？第二个挑战与网络中立有关，它要求在网络管理操作中拥有非歧视性的基础设施和透明度。第三是道德。例如，人类是愿意接受由机器人所做的手术，还是愿意接受人类外科医生所做的手术——这个问题引起了许多伦理问题。由于上述问题范围广泛，2018年的世界经济和社会调查也正在解决这些挑战。
《2030年议程》引入了数据驱动治理的概念，并着重强调“到2020年要显著提高对高质量、及时、可靠和分门别类数据的利用”这一挑战。为了做到这一点，各国政府需要制定系统化的数据生成、收集、管理和分析政策。而为了利用信息通信技术（ICTs），社会也将不得不适应。如今，由于新技术使个人、非正式网络和社区拥有了必要工具以更好地参与到公共决策过程，并以一个比以往更快的速度来产生社会影响，因此政府之间的等级结构正在受到挑战。这意味着讨论和重新界定价值观，而这又回避了为应对挑战所做出的一系列连贯的政策行动的性质问题。开放创新让政策制定者跳出政策工具箱（一个行动者能够使用或潜在地加以使用，以便达成一个或更多目的的任何事物）来思考问题。在这方面，建立社区之间的联系可能具有价值。Watson怎么办？如果公民拥有自己的数据，他们会怎么做？“生产者兼消费者（prosumer）”的概念逐渐出现，这从“基于区块链的应用程序增加”这一现象可以看出——每个人都可以创建对ICT的使用并从中获益。
然而，互联网一直在以一种不对称的方式发展，正如2018年世界经济和社会调查报告（World Economic and Social Survey）所调查的那样：数据掌握在数量有限的参与者手中，但其数量但仍在不断增长。另一个挑战是ICT使用的本质——即用户在其中留下了数字足迹。这是为了将他们的数据公布于众，然后以商业产品的形式“反馈”给他们，这也加剧了人们对越来越多的侵入性监控的担忧。正如上一节所讨论的，人工智能的崛起也带来了在工作安置、技能和整体就业方面的不确定性。对称性可以通过提供一种机制来实现，这种机制将减少数据提供者和数据用户之间的差距。“公民工资”的概念作为一种创建更对称模型的方式，其吸引力正在不断增加。其理念是向公民支付其作为“数据生成者”的费用，使他们生产的数据具有经济价值，而这些数据将反过来被重复使用。通过支付数据生成费用，公民将会因他们的所作所为而获得奖励，并鼓励他们继续生产有价值的数据。而问题在于公共部门是否应该平等地从公民手中购买数据。
8.6. 总结
转变世界以及实现2030年的可持续发展目标需要在社会治理方式上实现范式转换。它将需要重新考虑政府的作用以及在管理国家公共事务和对其人民的需要作出反应时，政府与公民社会和私营部门相互作用的方式。信息通信技术和电子政务有潜力确保在可持续发展中不让任何人掉队。《2030年议程》明确认识到这两个组成部分作为催化剂来实现其愿景的重要作用；议程也表示，“信息通信技术和全球互联性大的传播具有很大的潜力——加快人类进步，消除数字鸿沟，发展知识社会（如不同行业之间的科技创新）”等。
本章考虑了在电子政务中由于广泛部署和使用快速发展的技术（如人工智能）而面临的问题。它需要持续努力，同时也带来了人权、技术和社会经济方面的挑战。这些问题不仅对电子政务的使命至关重要，而且代表了当今社会面临的一些最难解决的问题。找到答案并不容易，现在也没有解决办法。但各成员国可以利用其影响力奠定基础，使答案触手可及。
从资源配置、公共设施的维护预测，到公共热线管理、医疗聊天机器人和数字身份的实时验证，世界各国政府都在为后端和前端的公共服务部署人工智能。但人工智能实际上也会导致更多的社会排斥，比如人工智能对工作及工作技能的影响。这将是人类有史以来最快的转变。可见，新技术对就业市场将会产生影响，社会则需要对此做好准备。
回顾一下可持续发展目标的实现，2017年高级别政治论坛部长级会议称，“新技术，特别是自动化升级，在劳动力市场以及未来的工作中具有变革性和颠覆性潜力”，并认识到需要“为该影响在社会和经济领域作出准备”。数字革命在20世纪90年代就已经开始，而就像在2017年的方案问题高级别委员会文件中重申的那样，技术将以前所未有的速度、规模和广度影响社会的许多方面。政策应对也必须采取全面和积极的方式，将技术挑战转化为机遇。这就要求在现有倡议的基础上，在系统性地作出努力，以反映基于权利的、规范的和综合的解决方案——《2030年议程》，以满足每个成员国在努力实现包容性和可持续增长时的需要。在政府中实施人工智能的所作出的努力应以增加人力资本但不减少就业的方式进行。基于这些原则，联合国系统应领导各国政府按照《2030年议程》的原则处理人工智能的使用问题。
该议程特别注意执行手段的有效性，包括需要作出特殊努力，如通过有效和有意义地部署人工智能，以刺激数字转型以及促进和分享技术和政策创新。
如果不采取有针对性的措施，除非是将发展中国家和最不发达国家以及所有人口阶层的需要纳入考虑范围之内，否则数字鸿沟将会扩大，并加剧不平等所产生的深远影响，以及挑战在第四次工业革命中“不让任何人掉队”这一原则。数字时代产生的科学知识、技术以及专业诀窍都需要谨慎管理，以消除新的、更广泛的数字鸿沟带来的风险。为了在使用新技术时产生重大的社会影响，各国政府应与私营部门合作进行研究和开发，包括解决宽带连接缺口。
数字化转型不仅依赖于技术，它还需要一种可为人们提供便捷、快速、可靠和个性化的服务的综合性方式。许多国家的公共部门对这种转型准备不足。传统的监管形式可能不再适用，因此政府需要在战略思维、立法和监管上进行范式转换并通过制定必要的政策、服务和监管来应对。而该回应将作为一项任务声明，对围绕核心目标的教育表示支持。可以通过提供服务来满足特定需求，并根据特定受众、管理、业务或公民进行调整。立法可以采取具有法律约束力的行为、法规、指示、规范和标准的形式，规定能做，什么不能做。一些政府已经开始准备人工智能发展的伦理和法律框架。在特定社会环境中嵌入新技术，并确保它们得到适当管理以对社会产生积极的影响，这极其重要。
然而，许多这些法律文书在“推向市场”上进展缓慢。因此，效率、包容、责任、可信赖和开放等原则应该引导技术，而不是反过来由技术推动原则。同样，也应该由功能来决定要使用的技术。世界各国政府需要重新思考它们的治理模式，以满足《2030年议程》的核心原则，并对人民要求提供更积极、更包容的服务这一希望做出回应。虽然电子政务在过去致力于将服务引入互联网，但未来将会是数字化政府将在利用社会创新和弹性、转变治理结构以实现可持续发展目标两方面做出的努力及其力量。
