高奇琦：进入深度化数字世界，国家治理能力要跟上

上海社联2023年度论文已出炉。该活动无需作者自行申报，依托各学科权威专家学者、学术期刊主编、资深学术编辑等开展多轮评审。在“反五唯”背景下，这个活动也是对学术评估机制的大胆创新。

推荐入选论文的共同特点是密切关注社会现实和学界动态，善于发现和提炼问题，彰显学术论文的创新性、学理性、科学性品质，并具有一定前瞻性和开拓性。

澎湃新闻记者与上海社联2023年度论文获奖者展开对谈，看上海社科学者如何在现实关切中，回答中国之问、世界之问、人民之问、时代之问。

从2010年云计算开始发展，到2013年移动互联网兴起，再到近年来人工智能、区块链、元宇宙、大模型等走入大众视野，这些“热点”反映的是数字化进程。华东政法大学政府管理学院教授、政治学研究院院长高奇琦，长期关注数字领域的前沿技术变革，他认为数字革命对国家治理能力带来多方面挑战，加强国家数字能力建设已成为一个全球性问题。

在上海社联2023年度论文《国家数字能力：数字革命中的国家治理能力建设》（《中国社会科学》2023年第1期）中，高奇琦从数字秩序能力、数字赋权能力、数字创新能力三方面出发，分析数字革命对国家治理能力带来的深刻影响。

“元宇宙是对现实世界的复刻还是超越？实际上我们的追求不断在中间摇摆，如果数字世界完全复刻现实世界，其魅力就会减弱。”高奇琦由此指出，国家在治理时最好“软”一点，通过助推的方式，让人们逐步在虚拟空间中形成自己的良好习惯。自治是关键，因为成本更低，也是长久之道。

数字化社会如何提升国家治理能力

澎湃新闻：在您看来，数字革命对国家治理能力带来了怎样的挑战？

高奇琦：我们自互联网时代起开始进入虚拟世界，并走向日益深度化的数字世界。随着数字革命的到来，国家样态会如何变化？国家治理能力如何构成？这些能力会增强还是削弱？受到哪些方面的挑战，又该如何应对？数字化转型刚刚开始，回答也才刚刚开始。

我尝试用政治学基础理论来回答这些问题。国家治理能力主要由国家秩序能力、国家赋权能力、国家创新能力构成。国家在保证秩序安定的基础上，要保障公众享受的公共物品得到有效供给，并在技术发展中通过创新提高生产力水平，这样才能让人民拥有较为幸福的生活。

但数字革命对国家治理能力带来巨大挑战。数字技术本身是中立的，但又是把“双刃剑”，运用得当将加强国家治理能力，反之则会被恶意利用。比如，政府可以使用大模型技术增强治理能力，但如果被恶意使用者拿来合成新病毒，就会成为一个治理问题。

澎湃新闻：您的研究成果对于中国的国家数字能力建设有何现实意义？如何借鉴其他国家在这方面的经验？

高奇琦：很多人直觉以为，数字化背景下的国家治理能力会增强，但实际未必如此。首先，技术的最先使用者不是国家而是企业，而政府对技术变化的应对多半缓慢。如果政府反应太快，就可能将创新扼杀在摇篮中。如何保证公平无误, 成为一大治理难题。其次，企业、社会组织运用技术比政府更快。比如，大模型技术会最先应用在企业，然后才是政府部门。最后，国家较难拥有和企业一样强的数字能力。因为技术人才的用人成本较高，而政府部门除了引进人才，更需要建立创新体系，这些都是挑战。

为了应对国家数字能力建设中存在的这些问题，政府有时会通过委托治理机制做出调整，但这种做法比较被动。如果政府部门对技术的理解受限，就难以对其治理。我希望这篇论文的研究成果，可供相关部门决策参考。

美国和欧盟在数字化进程中的做法可供借鉴。美国是“让子弹飞一会”，在数字治理中采取“弱监管”甚至不监管，鼓励企业创新。企业可以自行制定规则，政府更多的是确认规则。欧盟则是在制定法案时快、准、狠，精准打击美国对其领域的影响。但由于政府规制较多，不利于企业发展，导致生产力较弱。中国可以借鉴美国、欧盟两方面的数字治理经验，在探索试点做法中广泛征求意见，通过政府监管使得生产力和生产关系达到互相协调。

澎湃新闻：传统社会向数字社会转型中，出现了数字世界中的“数字虚无主义”“恶元素”，国家应如何加强数字秩序能力应对此类挑战？

高奇琦：数字世界会形成新秩序。比如，当我们进入元宇宙空间时，那里会重新设定角色、情节、环境，也会设定价值观，构成一个新世界。某种程度上，这个世界相对独立于我们生活的物理世界，因为它可以制定自己的游戏规则。这也是数字空间最初吸引人进入的原因，它是对物理世界规则的“悬置”，玩家在其中可以找到自己的兴奋点、精神世界的寄托，带来一种“数字虚无主义”的精神状态。

从国家治理角度讲，互联网上没有法外之地。物理世界的秩序能否完全覆盖数字世界的新秩序？这个问题值得讨论，比如元宇宙中发生的性骚扰，是否需要受法律约束等问题。这类“恶元素”产生的全新问题，需要我们去思考，究竟是在新空间中建立新秩序，还是将物理世界的秩序延伸到数字世界。

因此，如何建立数字世界中的秩序，是重新复制物理世界还是再做新调整，这是一个开放性问题。未来有一天，如果大多数人都将被数字世界所裹挟，我们就要提前思考和准备，建立相关规则，因为那时更需要国家加强监管。

澎湃新闻：当前，社交媒体平台的兴起放大了个体声音，同时数字弱势群体利益受损，国家应如何加强数字赋权能力，实现更为公平的社会分配和权力赋予？

高奇琦：如今，社交媒体平台放大个体声音的同时，也出现了很多负面的声音。要想让数字世界更加真实公平，是件极其困难的事。从数字技术上讲，人工智能的算法逻辑是“放大”，造成流量的集中化，因此头部流量尤其大，腰部、尾部流量则基本可以忽视，这是非常现实的问题。为此，国家可以通过制定政策做出调整，限制头部流量的聚集。否则，头部流量的“吸附效应”可能会加剧资本力量流入，产生其他问题。

同时，流量经济使得一些个体拥有更大话语权，造成对现实世界的扭曲，这一现象未来会更加复杂。人们往往希望在彼岸的数字世界，寻求现实世界无法实现的愿景，以为可以在其中感受到平等。然而，受算法等技术影响，会出现信息茧房、极化效应等问题。虽然国家层面可以从中进行一定的政策干预，但也会产生新的荒谬，打乱正常节奏。如果不干预，又有可能出现一些极化的表达，甚至可能影响国家安全，这里涉及国家治理能力的关键问题。

我认为，现在所谓的“数字弱势群体”不仅指老年人，技术发展太快了，我们很多人都可能会不小心成为其中一员。如果通用人工智能在未来2至3年后到来，世界面貌将大为改观，一些岗位就有可能被取代，这些被取代的人就会成为新的数字弱势群体。因此，国家治理在这一数字化进程中要有所作为。

如何加强国家数字能力建设

澎湃新闻：平台化问题对国家创新能力带来挑战，国家应如何加强数字创新能力，激发社会参与技术创新的积极性？

高奇琦：国家可以通过建设公共性平台，招募学校、科研院所中受过正规训练的“白衣骑士”，以及我们所谓的“民科”这类“灰衣骑士”，激发社会参与技术创新的积极性。其实，我们今天的“专业化”是在工业文明背景下形成的，但随着大模型技术的发展，未来的人才一定会走向“通才”。“民科”如果对专业领域有非常强烈的兴趣，经过长时间学习，甚至比某些受过专业训练的人研究得还要精深，那么这类人才在数字化进程中，也可以被国家招募，参与到创新能力建设中，弥补国家数字人才缺口。

澎湃新闻：地震等重大突发事件都引发了强社会舆论，社交媒体上也出现了部分非理性声音，国家应如何加强数字能力建设来应对快速数字化变迁？

高奇琦：不能就事论事。关键是，在未来的数字化进程中，培养数字空间中的理性声音，从源头上考虑和治理。从另一个角度看，这其中也存在矛盾，比如，元宇宙是对现实世界的复刻还是超越？实际上我们的追求不断在中间摇摆，如果数字世界完全复刻现实世界，其魅力就会减弱。因此，国家在治理时最好“软”一点，通过助推的方式，让人们逐步在虚拟空间中形成自己的良好习惯。自治是关键，因为成本更低，也是长久之道。

澎湃新闻：您在论文中提出，国家数字能力可从自主性、嵌入性两方面展开构建，请以智慧城市建设为例，政府应在其中扮演什么角色，如何加强政府的数字能力？

高奇琦：“嵌入性”，类似委托代理，指的是治理完全交给平台。“自主性”，指的是自己定规则。这两者要平衡。嵌入性的好处是成本低，但缺点在于平台有自己的商业逻辑，企业首先要考虑的是盈利目标和对股东负责，而国家要对整个社会负责，所以自主性和嵌入性之间存在紧张关系。

我们现在很多城市的智慧城市建设，经常采用“发包”的做法，通过企业招标落实数字化设施建设，等项目完成后再交由政府的承运公司运营。这就要注意政府的自主性问题，数字化转型是一个动态过程，如果政府不理解自己的需求，就可能出现由企业提出的方案很快过时的结果，后期难以根据变化灵活调整。因此，政府数字化项目论证的初期阶段，专家、民众都要参与进来，不能等完成后再告知。

持续关注通用人工智能的有效治理

澎湃新闻：您当前在学术研究中存在哪些困惑？计划2024年重点研究哪些课题？

高奇琦：大模型技术的快速发展将加快通用人工智能的到来，这会产生巨大的社会影响。如何解决其中存在的问题、进行有效治理，国家方面并没有准备好。这一问题非常棘手，我近期比较关心。大模型技术在发展中会产生三类问题。

一是“失业”，被替代的人将转向什么岗位？如果产生大范围的失业，保障能力能否跟得上？这些都有待解决。

二是“失序”，Midjourney等人工智能图像生成器产生的虚假图文信息将海量出现，时间久了人们会对很多事情失去信任，我们还没想好应对之策。

三是“失控”，如果通用人工智能发展到拥有了自我意识，被恶意使用者所利用该怎么办？

对于以上问题，我计划从国家治理的角度展开研究。这也是全球治理问题，需要世界形成共识性的规则。

事实上，大模型技术是一种先进生产力，没有人可以阻止其发展。如果一个国家不及时赶上这一生产力浪潮，就会在国际市场中失去竞争力。因此，其产生的问题未来肯定会逐一显现，这是一个大概率事件。近期，大模型技术的狂飙式发展已经远远超过预期，研究相关的治理问题时间紧迫。