数字社会形态视阈下社会治理的逻辑进路研究

党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出，要“完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系。”这是中共中央首次将“科技支撑”作为社会治理体系的重要构成写入党的重大决定中，既是对十九大报告中关于完善社会治理机制的守正创新，亦是对以科技支撑为逻辑前提的数字化发展的路径指引，更是对当今数字政务、数字经济、数字生态、数字资本、数字技术、数字服务等以“数字”为核心要义的社会形态下社会治理的时代关切。

数字社会形态是继农业社会、工业社会、信息社会之后，以数字信息技术的广泛应用与迭代发展为时代特点，以“ABCDEL”为核心要素，集数据挖掘、数据存储、数据分析、数据决策为一体的更高级的社会形态。数字社会形态以其特有的数字化优势，借助现代化信息技术手段正在重塑固有的社会治理模式，构成了数字化时代社会治理的动力源，并已成为推动社会治理创新发展的新引擎。数字化时代，数字信息技术不仅作为技术工具而存在，而且日渐转化为生产力要素推动着社会关系的变革。为此，需要重新审视传统的社会治理理念、治理结构、治理内容、治理方式、治理效能，以数字化发展推进社会治理体系和治理能力现代化。现如今，数字社会形态下社会治理的问题域何以生成？如何实施？未来趋向是什么？围绕该命题，本文将从数字社会形态下社会治理的逻辑生成、逻辑展开、逻辑归宿三个维度阐释社会治理研究范式的新动态，以期回答数字社会形态下社会治理的逻辑进路。

（一）政策背景：数字社会形态下社会治理的政策支撑

以习近平同志为核心的党中央高度重视数字化发展对社会治理的推动作用。习近平同志在主政福建期间，就前瞻性地提出与数字治理相关的战略构想，2000年他率先提出了“数字福建”的治理理念，并将“数字福建”立项为福建省的重点项目，强调要“抓好信息化基础设施建设，加快建设超大容量、技术先进、灵活高效、安全可靠的信息基础设施，建成一个融语音、数据、图像为一体的宽带、高速的公共信息网络”。2012年福建省与工业和信息化部联合颁布了《关于合作推进“数字福建”建设实施方案》，标志着由“数字福建”到“数字中国”治理理念的升华，政策推动数字治理的步伐日益凸显。2015年国务院先后印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《促进大数据发展行动纲要》，旨在从国家层面构建集政府数据服务平台、数字信息资源、数据互联整合与共建共治共享为一体的数字治理体系。2016年召开的网络安全和信息化工作座谈会及国务院印发的《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》，强调要以技术支撑为主线，加大数据挖掘分析，以信息化推动国家治理体系和治理能力现代化。2017年党的十九大报告对建设网络强国、数字中国和智慧社会作出战略部署，习近平同志在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习中，提出了“实施国家大数据战略加快建设数字中国”的明确要求。2018年和2019年两届数字中国建设峰会的胜利召开，彰显了中国数字化建设进入快车道，通过“宽带中国”战略、大数据战略、“互联网+”行动、数字经济国际合作等路径，完善政策措施，为数字社会形态下的社会治理提供了理论政策支撑。从国家的宏观政策可以看出，数字化发展对未来社会治理理念、治理结构、治理手段必将带来重大变革，数字社会形态下的社会治理问题研究成为不可回避的时代课题。

（二）文献回顾：数字社会形态下社会治理的研究视界

政策支撑需要理论升华，国家政策维度为数字社会形态下的社会治理提供了研究图景。20世纪70年代英国著名学者登力维（Patrick Dunleavy）提出了“数字时代的治理理论”，极大地提升了学术界对数字时代社会治理问题的研究热度，学者们从聚焦传统社会治理的单向度研究范畴，转向了基于数字世界社会治理的研究视角。无论是从研究视阈还是问题聚焦，抑或是研究的现实观照，后者研究均是对前者研究的深化与拓展，为数字社会形态下社会治理提供了理论之石和实践之基。纵览国内学者关于该问题的研究之路，经历了由数字治理概念的界定与引介，到基于数字的多维度治理，再到数字治理为前瞻的国家治理等三个研究阶段。

第一，早在2004年，有学者就从狭义和广义两个层面对数字治理的概念做了阐述，分析了数字政治、数字城市和数字市民社会对善治的作用。2008年，复旦大学竺乾威教授将登力维（Patrick Dunleavy）关于数字时代的治理理论译介到国内，在其著作《公共行政理论》中，他从数字时代的治理背景、治理内容以及对该理论的评析等方面对数字时代的治理理论做了介绍。第二，始于2012年大数据背景下的治理成为学者关注的焦点。由于数据收集的国家性，加之政府是治理的法定主体，因此众多学者对基于数字的政府治理做了大量研究，认为在政府治理中存在着诸如数据失真、数据风险、数据依赖等数据异化现象，应树立理性对待数据的理念，建立数据使用规范，确立行为边界。有学者认为基于数字的政府治理具有多元性、协同性、开放性、动态平衡性和复杂性等五重特性，应提高政府数字治理的整合能力、协同能力、开放能力、预测能力及解决复杂问题的应对能力，以此提高数字治理水平。也有学者在对政府部门数据资源管理调研的基础上，对数字治理中涉及的数据协同、数据汇集、数据利用、治理形态、承载平台和外部流动做了初步研究。第三，随着数字化时代的到来，数字治理成为学术研究的热点，植根于国家治理体系和治理能力现代化的研究架构之中。有学者在对数字治理和传统治理体系比较的基础上，提出了国家数字治理的原则、架构设计和支撑体系，认为构建统筹的大数据治理体系，是从传统社会迈向数字社会乃至智慧社会转型的基础。同时，也有学者将传统理论与数字时代相结合，提出了构建数字治理体系和治理能力现代化的命题，主张从技术、行为、组织三个层面系统推进数字治理体系框架建设。

由是观之，政策施展为数字社会形态下的社会治理提供了政策环境和合法化依据，成为驱动数字化时代社会治理变革的重要因素。纵观学理研究，已呈现出由聚焦单向度的社会治理向多向度的数字治理学术话语转向的趋势。毋庸置疑，数字治理的确有助于社会治理的科学性、系统性、精准性、高效性，但如果社会治理局限于基于数字范畴的治理，缺乏数据本体的治理，则会导致数据本体的失真、数据收集的失序、数据使用的失范、数据决策的失误。而数据本体的治理又是数字社会形态下社会治理的逻辑前提，因为数据具有密集性、复杂性、动态性、多维性、易变性等特性，只有对数据本体展开有效治理，才能明确数据使用权限、规避数据风险、厘清数据权责关系。然则，如果数字社会形态下的社会治理仅停留在数据本体的治理，忽视人工智能语境下，数据、算法、算力所带来的社会治理的智能化趋势，就会导致数字社会形态下社会治理的“水土不服”。因为数据是冰冷的，本身并不具有价值，只有把智能机器运行中呈现的“数字”与社会治理理论相结合，提升数字治理主体的数字教育素养，将“数字治理”推向“数智治理”的高阶治理阶段，才能适应大数据、云计算、人工智能等新技术革命所带来的社会变革。

总而言之，数字社会形态下，社会治理的思路不应受制于传统治理理论和信息技术作为工具理性而存在的逻辑前提；社会治理的场域也不应局限于现实世界的逻辑架构之下；社会治理的研究视角亦不应局限于基于数字世界的单向度治理。数字的智能化、社会的智慧化、治理的现代化，对数字社会形态下的社会治理提出了新的命题，要求打破传统社会治理的理论迷思，突破社会治理的时空限制，冲破基于数字的治理樊篱，构建数智治理的高级形态。

数据本体治理是数字治理的题中之义，一般而言，数字治理包括双重内涵：一是对数字的治理，即数据本体治理；二是基于数字的治理。前者是对由信息通信技术所衍生的海量数据体系本身的组织与管理，治理的对象是“数据”，旨在为社会治理提供安全的数据保障；后者是对数字的组织与运用，“强调数据为治理构造了一个新的治理场域，推动治理主体以一种新的观念和视角去重新审视社会治理”，意在变革传统的社会治理模式。二者相互支撑、辩证统一于数字治理体系之中。数据本体治理是基于数字治理的前提和基础，基于数字的治理是数据本体治理结果的实践应用。当前，基于数字的治理研究成果相对较为丰富，而对数据本体治理的研究尚处于起步阶段。然而，数据本体治理却是数字社会形态下社会治理的首要环节。因此，探究数据本体治理成为数字社会形态下社会治理的首要任务。

（一）数据本体治理的逻辑前提与价值目标

数据本体之所以具备治理的可能性和必要性，是以海量数据的生成和重塑为逻辑前提的。数据本体治理随着大数据、云计算、边缘计算、人工智能、区块链等新兴技术群的迭代发展而逐渐成为时代课题。在农业、工业甚至信息等社会形态下，人类活动的行为轨迹是以纸质的文字、图片、图表或者少量的数据存储等形式予以留存的。而在数字社会形态下，人类活动所产生的符号、图表、音频、视频、表情包、行为轨迹等信息，则通过PC、智能手机、可穿戴设备、服务器机房等设备生成海量的数据，如果不对数据本体进行有效治理，重塑数据之间的关联，则会导致数据的孤岛化、条块化、分散化、无序化，数字世界变成数据的垃圾场。数字化时代，人类所产生的数字，正由传统社会形态下的线性化增长，转变为数字社会形态下的指数化增长。在信息通信技术出现之前，人类社会存储的知识在1个TB左右，而2017年前后，人类产生了约16ZB的数据。国际数据公司（IDC）在《数据时代202512》白皮书中预测：“2025年全球数据量将达到163ZB。”浩如烟海的数据，为社会治理带来了诸多挑战：数据采集的规范、数据使用的权利、数据收益的分配、数据资源的共享、数据责任的承担等，这些问题最终归结为数据本体治理的规则建立与权力重构，有力地回应了数据本体治理何以可能及为何必要的问题。

数据本体治理的最终目的在于对杂乱无章、真假难辨、种类繁多的各类数据进行合理化整合，进而为政府或企业的风险预警、危机处理、政策制定、实践评判提供技术支撑与决策依据。具体目标为：一是使条块数据整体化、碎片数据系统化、静态数据动态化，让看似零散化、无生命力的“数据”成为推动社会治理变革的生产要素，提升数据的增殖能力，实现社会资源的优化配置。二是实现数据由工具理性向价值理性的转化，即从数据本体治理的“表层”深入其“内核”。现阶段，中国并不缺少数据，而是数据特有的价值并未发挥作用，乃至数据成为政府或企业“装点门面的广告牌”。为此，数据本体治理需要增强数据的透明度、提升官民的互动度、提高数据的利用度。“通过有效治理使无序数据关联化、隐形数据显性化，挖掘数据背后隐藏的信息、激活数据使其动态化才能产生价值。”三是利用数据的多元组合、多维汇聚、多径分布的特点，借助智能化技术手段，实现社会治理对象的精准化、治理手段的现代化、治理绩效的高效化。

（二）数据本体治理的基本原则

数字社会形态下，静态的数字已演变成动态的流动资源、价值资本、财富源泉，但也引发了信息泄露、倒卖数据、监管失效、数字鸿沟等一系列社会公共问题。因此，数据本体治理必须要遵循基本的治理原则。

第一，国家主权原则。它是数据本体治理的首要原则，是将主权范围内由个体和所有机构所生成的数据，从国家宏观层面进行统一治理，包括数据控制权、运作管理权、收益分配权等，以便于实施精准的社会治理。国家主权原则并不意味着国家对数据的垄断，亦不是对商业数据的行政强制，更不是对个人数据的国家侵权，而是建立统一的国家标准和存储格式，形成规范、可视、高效、安全、兼容的数据治理模式。国家拥有对数据体系不可争辩的最高治理权。国家主权原则一是要求任何商业机构或个体，在对数据挖掘、数据分析、数据供给、数据运用等方面不得损害国家利益；二是国家对数据监管和使用，必须在法律的框架内实施，不得超越法律界限。

第二，国家安全原则。数字化时代，数据安全是国家安全的重要构成，数据本体治理要有国家安全观，它是以国家安全为价值导向的源头治理，没有国家安全，所有的治理都是空中楼阁。从数据本体治理而言，国家安全原则体现在数据本体安全、数据交互安全、数据运用安全三个维度，前两个维度的安全侧重技术层面，后一个维度的安全侧重宏观制度层面。数据本体安全强调的是数据的客观性、可靠性、原生态性，数据在收集过程中没有被人为篡改。数据交互安全强调的是数据在拆分与整合、存储与分享等环节，同样没有被人为的植入危险元素。数据运用安全强调的是在数据使用过程中，要做到合乎规范、科学决策。无论何种维度的安全，都必须以国家安全作为底线，这是数据本体治理的核心原则。

第三，共建共治共享原则。这是数据本体治理的关键原则，数据本体治理是系统性、全面性、过程性、持续性的治理，它不是依靠某一机构或部门构建恢宏的数据库体系，也不是数据拥有者的线性治理，亦不是数据资源的独自享有，而是多元主体合力打造数字生态命运共同体的治理。这就需要以共建共治共享作为治理的基本原则贯穿始终。共建是前提，数据根据不同的分类标准包括官方数据和民间数据、历史数据和实时数据、商业数据和公益数据、国内数据和国外数据等，对种类如此繁多的数据，单靠某一部门、机构或个人是无法构建满足社会治理需求的数据库体系的。这就需要多元主体的广泛参与，上下融合、政企联动、官民互动、协同建构，完善数据库体系。共治是核心，数据本体治理核心在“治”，是多主体（政府、企事业、社会组织、个人等），多领域（政治、经济、文化、社会、生态等），多路径（线上、线下）共同作用的过程。共治原则是数据本体治理的本质要求，有助于实现数据结构的大而全、精而优、广而深，从而为社会治理提供全方位的高质量数据。共享是关键，也是难点，尤其是商业组织通过扫码支付、APP软件、可穿戴设备等方式所收集的用户数据，成为其商业秘密乃至核心资产，要实现其数据的共享，就需要国家在法律框架内进行统筹管理。数字社会形态下，“数据的自由流通、开放和共享是实现数据价值和潜能的重要方式”，也是实现数据价值最大化的最佳路径，共建共治共享是数据本体治理的关键性原则。

（三）数据本体治理的宏观架构设想

如何实现对数据本体进行系统性、协同性、全面性的治理，为数字社会形态下的社会治理提供组织保障，成为亟待解决的社会课题。依照数字社会形态下数据运行的行为逻辑，本文试图构建一个以技术层为支撑、数据层为核心、应用层为目的的国家数据治理宏观架构。

国家数据协同治理中心作为宏观架构的核心，属于数据治理的中枢机构，它同省市数据治理中心、商业组织、社会组织等机构，构成数据层治理协同机构，它们之间是垂直隶属关系。国家数据协同治理中心会同它的下一级机构，协商制定国家层面的数据标准、运行格式、共享规则，协调指导下一级数据治理机构的建设审批、规范运行，以解决数据兼容、转化、共享等问题。国家数据协同治理中心拥有对主权范围内所有数据的最高治理权。

国家数据协同治理中心的运作，依赖于技术层面的数据支撑。数字社会形态下，数据运行轨迹是建立在发达的信息通信技术群之上的，它通过网络数据平台采集用户上网的各类信息，再经过后台数据处理系统对数据进行分析整合，最后生成有价值的数据资源，并提交给数据治理机构或组织，从而为数据治理中心提供决策依据。

数据本体治理的最终目的是对数据的应用，国家数据协同治理中心把自下而上统筹的庞杂数据，经过系统分析，形成数据链，为国家相关行政机构制定政策、进行风险防控、安全监管、绩效评估等提供科学依据和有效支撑。

近年来，美、英、法、德等世界发达国家分别制定了《国家人工智能研究和发展战略计划》《人工智能领域行动计划》《法国及欧洲人工智能赋能战略研究报告》《德国联邦政府人工智能战略》等国家级人工智能战略。2017年，中国也制定了《新一代人工智能发展规划》，旨在抢占人工智能国际话语权的制高点，同时也为社会治理的转型升级提供政策支撑。现如今，发达国家的社会治理方式已不再局限于数字治理，而是在逐渐向数智治理迈进，数智治理是未来社会治理发展的必然趋势，也是数字社会形态下社会治理的逻辑归宿。

（一）何为数智治理？

“数智治理”是较数字治理、数据本体治理在数字社会形态下社会治理方式的高阶治理，属于治理理论范畴下的从属概念。而厘清“数智”的概念则是理解“数智治理”内涵的前提和基础。“数”即数据，“智”即智能、智慧，但“数智”并不是“数据”与“智能”或“智慧”的简单相加或拼接。“数智”是技术维度的概念，是指以人工智能先进的算法和超强的算力为支撑，对海量的数据进行智慧化赋能，使冰冷、孤立、零散的数字形成有生命力、聚合力、价值力的智能化数据。“数智”是随着数字时代的到来而受到学术界关注的全新概念，“数智”只有置于治理的语境之下才具备概念建构的应用价值。因此，“数智治理”不是单纯的技术话语，同时也是治理话语体系下的价值性概念，它包含着工具理性和价值理性的双重内涵。因此，“数智治理”可以定义为基于技术层面的数智逻辑和价值层面的治理逻辑深度融合的基础上，以治理理论为基石，运用人工智能信息化手段，实现治理的智能化、精准化、高效化，从而使社会达到善治的智慧化治理方式。

（二）数智治理面临的困境

数智治理作为社会治理的高阶治理方式，为转变社会治理理念、变革社会治理结构、革新社会治理手段、优化社会治理效能提供了现实基础。但是，由于数智治理过程中对数据的高度依赖性、技术的高度智能性、法制的高度保障性，导致了数字社会形态下的社会治理面临着数据垄断、技术伦理、法制短板等困境。

第一，数据垄断的困境。数据是数智治理最基础性的要素，缺乏数据的支撑，数智治理将无法实施。在数字社会形态下，数据是政府决策的重要依据，企业获得财富的重要资本，个体行为轨迹的重要展现。但是数据的生成或获得主要集中在技术研发实力雄厚的大型企业和政府部门之中，在一定程度上造成了数据的垄断。如商业组织凭借自行研发的各类应用平台，通过人们使用其平台，将各类信息传递到自有云端系统，变成企业独有的数据资源乃至核心竞争力，任何一家企业都不会自愿将所收集的数据分享给第三方，造成了企业对数据的垄断。同时，由于政府在数据标准、数据格式方面尚无统一规制，就造成了部门之间、地区之间、部门与地区之间的数据无法有效对接，进而导致数据在政府部门之间的被垄断。基于此，就造成了“政府在数据上面临数据获取先天不足和数据整合后天乏力的难题，而少数互联网企业拥有的数据优势可能会转变成为对政府的权力优势”，使得数据垄断成为社会治理的掣肘因素。

第二，技术伦理的困境。数智治理是建立在对技术高度智能化基础之上的，技术的变革引发了人们对伦理价值失衡、伦理行为异化、伦理道德失范的担忧，成为了数字社会形态下社会治理不可回避的挑战。社会公平正义是任何社会形态下人们所追求的最基本的价值取向，但数智治理强调对技术智能化的高度依赖性，部分地解构了原有的社会分工模式，造成了就业结构的失衡。加之算法黑箱造成性别、种族等文化偏见问题，人有可能成为机器的奴隶。同时，人们的行为习惯、兴趣偏好等个性化信息，会因个体上网的阅览轨迹而被智能系统所留存，并由此对人们进行精准化的推送，从而造成人们对技术的过度依赖而缺乏独立思考，弱化人的价值判断和甄别能力。再有，诸如智能机器人的发展，对人类的关系伦理带来诸多不可预测的风险，一旦出现道德失范问题，谁是道德的主体、该承担何种道德责任等难题都是数字社会形态下社会治理所面临的现实困境。

第三，法制短板的困境。法律和制度规范是数智治理有效运行的基本保障，无论是国家对数据拥有最高治理权，还是商业或社会组织的数据采集权或共享权，亦或是个体的数据保护权，都应该建立在合法、合规、合理的基础之上。否则就会导致数据采集与使用的权责不明晰，国家对数据最高治理权的合法性遭受质疑，国家介入商业或社会组织数据采集或共享的合理性遭诟病等系列问题。同时，各类应用平台的泛滥，造成了泄露个人隐私、商业秘密、国家机密等风险。面对诸多问题，亟需完善法律规范和制度准则。但依目前情况而言，在数智治理的数据权限方面，中国尚缺乏完备的法律规范和制度准则，对数据的使用权、共享权没有明确的法律界定，为此造成了数据权利失范和数据共享尴尬的局面。对网络平台准入的低门槛性，造成了社会平台使用乱象的发生。

（三）数智治理的实践路径

数智治理是以大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等信息通信技术的高度发达为实践前提的。当前，中国虽然在信息通信技术方面与数智治理的要求还存在一定差距，但是应该具备长远性、前瞻性、全局性的战略眼光，为数智治理的实践提供技术支撑、智力支持和制度保障。

第一，技术支撑是基础。进入新时代，中国在信息通信技术领域取得了显著成就，神威·太湖之光超级计算机、5G网络、光量子计算机等国之重器已处于世界领先地位，让中国的数智治理在大数据和算力方面逐步缩小了与世界的差距，为人工智能技术下的算法训练提供了便利。数据、算法和算力是构成数智治理最基本的技术性要素，算法是利用人工智能技术对人类的行为轨迹进行处置，它是人工智能技术的核心。算力是人工智能的计算能力，需要以强大计算能力的超级计算机系统为支撑。目前，虽然中国数据的拥有量处于世界领先位置，但是算法和算力方面依然是短板。因此，首先，要加快数字化平台建设，为数据的挖掘提供设备支撑；其次，要提高数据分析和处理能力，让数据“动起来、活起来”，加强人工智能的算法训练，提升人工智能的深度学习能力；再次，要加大算力领域的科研研发投入力度，同时还必须以高算力和高存储来应对网络攻击问题，从而筑牢技术支撑的“防火墙”。

第二，智力支持是关键。数智治理虽然是以人工智能为基础的智慧化的社会治理方式，但归根结底离不开作为社会治理主体的人的积极参与，才能实现治理的数智化。因此，加大对数字社会形态下社会治理的智力支持，就成为数智治理的关键环节。对此，国家要注重培养公民的数智思维意识，提升数智思维能力，加强数智素养教育，积极培育人工智能领域的高端技能人才，尤其是在算法和算力方面的专业顶尖人才，解决数智治理的人才“缺口”和技术“短板”问题；同时，要加强对社会治理主体“同理心”的培育。美国《财富》杂志资深主编杰夫·科尔文认为，同理心是“21世纪最关键的技能”16，它是人类所特有的情感因素。但随着人工智能的高速发展，人类面对冰冷的数字、无声的智能屏幕，很容易产生同理心褪色的危机。因此，在数字社会形态下要高度警惕社会治理主体同理心褪色的危机，坚持以人民为中心的价值理念，提高治理主体的生活温度和情感热度。

第三，法制建设是保障。数智治理必然引起人们生产与生活方式的重大变革，生成新的生活方式与生产关系，这就需要完善法律法规，重构制度规范体系，为数智治理提供法治化环境和制度化土壤。具体为：首先，尽快制定有关数据采集、数据交互、数据共享等方面的数据法规，以法律的形式保护数据的个人隐私权，规范数据的使用权，明确数据的共享权。其次，以制度化建设填补数据异化的漏洞，建立数据使用规范和应用规则制度，明确数据采集的基本权限，理顺数据失范应承担的主体责任，避免“争数权”和“推数责”现象的发生。再次，构建人工智能的国家主义话语权。前文已述，数据治理涉及国家安全问题，要从国家安全的战略高度统筹数智治理的数据共享和技术服务问题，从法律和制度层面赋予国家购买商业组织或社会组织数据和技术服务的权力，消除数据垄断或数据霸权的风险，为数字社会形态下社会治理方式的转型升级提供法律和制度保障。

国家数据协同治理中心作为宏观架构的核心，属于数据治理的中枢机构，它同省市数据治理中心、商业组织、社会组织等机构，构成数据层治理协同机构，它们之间是垂直隶属关系。国家数据协同治理中心会同它的下一级机构，协商制定国家层面的数据标准、运行格式、共享规则，协调指导下一级数据治理机构的建设审批、规范运行，以解决数据兼容、转化、共享等问题。国家数据协同治理中心拥有对主权范围内所有数据的最高治理权。

国家数据协同治理中心的运作，依赖于技术层面的数据支撑。数字社会形态下，数据运行轨迹是建立在发达的信息通信技术群之上的，它通过网络数据平台采集用户上网的各类信息，再经过后台数据处理系统对数据进行分析整合，最后生成有价值的数据资源，并提交给数据治理机构或组织，从而为数据治理中心提供决策依据。

数据本体治理的最终目的是对数据的应用，国家数据协同治理中心把自下而上统筹的庞杂数据，经过系统分析，形成数据链，为国家相关行政机构制定政策、进行风险防控、安全监管、绩效评估等提供科学依据和有效支撑。

近年来，美、英、法、德等世界发达国家分别制定了《国家人工智能研究和发展战略计划》《人工智能领域行动计划》《法国及欧洲人工智能赋能战略研究报告》《德国联邦政府人工智能战略》等国家级人工智能战略。2017年，中国也制定了《新一代人工智能发展规划》，旨在抢占人工智能国际话语权的制高点，同时也为社会治理的转型升级提供政策支撑。现如今，发达国家的社会治理方式已不再局限于数字治理，而是在逐渐向数智治理迈进，数智治理是未来社会治理发展的必然趋势，也是数字社会形态下社会治理的逻辑归宿。

（一）何为数智治理？

“数智治理”是较数字治理、数据本体治理在数字社会形态下社会治理方式的高阶治理，属于治理理论范畴下的从属概念。而厘清“数智”的概念则是理解“数智治理”内涵的前提和基础。“数”即数据，“智”即智能、智慧，但“数智”并不是“数据”与“智能”或“智慧”的简单相加或拼接。“数智”是技术维度的概念，是指以人工智能先进的算法和超强的算力为支撑，对海量的数据进行智慧化赋能，使冰冷、孤立、零散的数字形成有生命力、聚合力、价值力的智能化数据。“数智”是随着数字时代的到来而受到学术界关注的全新概念，“数智”只有置于治理的语境之下才具备概念建构的应用价值。因此，“数智治理”不是单纯的技术话语，同时也是治理话语体系下的价值性概念，它包含着工具理性和价值理性的双重内涵。因此，“数智治理”可以定义为基于技术层面的数智逻辑和价值层面的治理逻辑深度融合的基础上，以治理理论为基石，运用人工智能信息化手段，实现治理的智能化、精准化、高效化，从而使社会达到善治的智慧化治理方式。

（二）数智治理面临的困境

数智治理作为社会治理的高阶治理方式，为转变社会治理理念、变革社会治理结构、革新社会治理手段、优化社会治理效能提供了现实基础。但是，由于数智治理过程中对数据的高度依赖性、技术的高度智能性、法制的高度保障性，导致了数字社会形态下的社会治理面临着数据垄断、技术伦理、法制短板等困境。

第一，数据垄断的困境。数据是数智治理最基础性的要素，缺乏数据的支撑，数智治理将无法实施。在数字社会形态下，数据是政府决策的重要依据，企业获得财富的重要资本，个体行为轨迹的重要展现。但是数据的生成或获得主要集中在技术研发实力雄厚的大型企业和政府部门之中，在一定程度上造成了数据的垄断。如商业组织凭借自行研发的各类应用平台，通过人们使用其平台，将各类信息传递到自有云端系统，变成企业独有的数据资源乃至核心竞争力，任何一家企业都不会自愿将所收集的数据分享给第三方，造成了企业对数据的垄断。同时，由于政府在数据标准、数据格式方面尚无统一规制，就造成了部门之间、地区之间、部门与地区之间的数据无法有效对接，进而导致数据在政府部门之间的被垄断。基于此，就造成了“政府在数据上面临数据获取先天不足和数据整合后天乏力的难题，而少数互联网企业拥有的数据优势可能会转变成为对政府的权力优势”，使得数据垄断成为社会治理的掣肘因素。

第二，技术伦理的困境。数智治理是建立在对技术高度智能化基础之上的，技术的变革引发了人们对伦理价值失衡、伦理行为异化、伦理道德失范的担忧，成为了数字社会形态下社会治理不可回避的挑战。社会公平正义是任何社会形态下人们所追求的最基本的价值取向，但数智治理强调对技术智能化的高度依赖性，部分地解构了原有的社会分工模式，造成了就业结构的失衡。加之算法黑箱造成性别、种族等文化偏见问题，人有可能成为机器的奴隶。同时，人们的行为习惯、兴趣偏好等个性化信息，会因个体上网的阅览轨迹而被智能系统所留存，并由此对人们进行精准化的推送，从而造成人们对技术的过度依赖而缺乏独立思考，弱化人的价值判断和甄别能力。再有，诸如智能机器人的发展，对人类的关系伦理带来诸多不可预测的风险，一旦出现道德失范问题，谁是道德的主体、该承担何种道德责任等难题都是数字社会形态下社会治理所面临的现实困境。

第三，法制短板的困境。法律和制度规范是数智治理有效运行的基本保障，无论是国家对数据拥有最高治理权，还是商业或社会组织的数据采集权或共享权，亦或是个体的数据保护权，都应该建立在合法、合规、合理的基础之上。否则就会导致数据采集与使用的权责不明晰，国家对数据最高治理权的合法性遭受质疑，国家介入商业或社会组织数据采集或共享的合理性遭诟病等系列问题。同时，各类应用平台的泛滥，造成了泄露个人隐私、商业秘密、国家机密等风险。面对诸多问题，亟需完善法律规范和制度准则。但依目前情况而言，在数智治理的数据权限方面，中国尚缺乏完备的法律规范和制度准则，对数据的使用权、共享权没有明确的法律界定，为此造成了数据权利失范和数据共享尴尬的局面。对网络平台准入的低门槛性，造成了社会平台使用乱象的发生。

（三）数智治理的实践路径

数智治理是以大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等信息通信技术的高度发达为实践前提的。当前，中国虽然在信息通信技术方面与数智治理的要求还存在一定差距，但是应该具备长远性、前瞻性、全局性的战略眼光，为数智治理的实践提供技术支撑、智力支持和制度保障。

第一，技术支撑是基础。进入新时代，中国在信息通信技术领域取得了显著成就，神威·太湖之光超级计算机、5G网络、光量子计算机等国之重器已处于世界领先地位，让中国的数智治理在大数据和算力方面逐步缩小了与世界的差距，为人工智能技术下的算法训练提供了便利。数据、算法和算力是构成数智治理最基本的技术性要素，算法是利用人工智能技术对人类的行为轨迹进行处置，它是人工智能技术的核心。算力是人工智能的计算能力，需要以强大计算能力的超级计算机系统为支撑。目前，虽然中国数据的拥有量处于世界领先位置，但是算法和算力方面依然是短板。因此，首先，要加快数字化平台建设，为数据的挖掘提供设备支撑；其次，要提高数据分析和处理能力，让数据“动起来、活起来”，加强人工智能的算法训练，提升人工智能的深度学习能力；再次，要加大算力领域的科研研发投入力度，同时还必须以高算力和高存储来应对网络攻击问题，从而筑牢技术支撑的“防火墙”。

第二，智力支持是关键。数智治理虽然是以人工智能为基础的智慧化的社会治理方式，但归根结底离不开作为社会治理主体的人的积极参与，才能实现治理的数智化。因此，加大对数字社会形态下社会治理的智力支持，就成为数智治理的关键环节。对此，国家要注重培养公民的数智思维意识，提升数智思维能力，加强数智素养教育，积极培育人工智能领域的高端技能人才，尤其是在算法和算力方面的专业顶尖人才，解决数智治理的人才“缺口”和技术“短板”问题；同时，要加强对社会治理主体“同理心”的培育。美国《财富》杂志资深主编杰夫·科尔文认为，同理心是“21世纪最关键的技能”16，它是人类所特有的情感因素。但随着人工智能的高速发展，人类面对冰冷的数字、无声的智能屏幕，很容易产生同理心褪色的危机。因此，在数字社会形态下要高度警惕社会治理主体同理心褪色的危机，坚持以人民为中心的价值理念，提高治理主体的生活温度和情感热度。

第三，法制建设是保障。数智治理必然引起人们生产与生活方式的重大变革，生成新的生活方式与生产关系，这就需要完善法律法规，重构制度规范体系，为数智治理提供法治化环境和制度化土壤。具体为：首先，尽快制定有关数据采集、数据交互、数据共享等方面的数据法规，以法律的形式保护数据的个人隐私权，规范数据的使用权，明确数据的共享权。其次，以制度化建设填补数据异化的漏洞，建立数据使用规范和应用规则制度，明确数据采集的基本权限，理顺数据失范应承担的主体责任，避免“争数权”和“推数责”现象的发生。再次，构建人工智能的国家主义话语权。前文已述，数据治理涉及国家安全问题，要从国家安全的战略高度统筹数智治理的数据共享和技术服务问题，从法律和制度层面赋予国家购买商业组织或社会组织数据和技术服务的权力，消除数据垄断或数据霸权的风险，为数字社会形态下社会治理方式的转型升级提供法律和制度保障。

参考文献：略

作者：李智水 邓伯军

来源：云南社会科学 2020年第3期

内容摘自：电子政务智库

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