摘要：官僚制想象世界的方式决定了它的治理方式,而官僚制的想象结构又受到视角和认知工具的影响。现代官僚制的治理是在理性视角下抽象建模的过程,各种治理对象被归置于特定秩序之中。由于抽象建模与复杂现实之间的紧张关系,官僚制与治理对象关于世界的想象始终存在差异,其后果便是官僚制的治理决策存在忽视治理对象具体情况的想象“死区”问题。这一问题长期以来被官僚制的技术优越性与其所掌握的结构性暴力所掩盖。随着当代治理环境的发展日益复杂,官僚制试图通过不断迭代认知工具来满足治理的客观需求并回应外界的批评。作为一种新兴的认知工具,生成式人工智能的匹配、预测功能可以增强官僚制的理性认识能力,而其所具备的交互、模拟功能将有助于官僚制超越传统的理性视角局限。特别地,生成式人工智能可以通过模拟来代替治理对象“发声”,进而促成阐释性劳动的重新分配。只要认识到这一点,生成式人工智能的治理潜能就能得到更大程度的发挥。

关键词：官僚制;想象“死区”;生成式人工智能;认知工具;认知分工

一、引言

人类学家格雷伯曾描述过他为母亲办理医疗补助时的填表经历。由于没有公证、缺少母亲的签名、在该写印刷体签名的地方使用了手写签名等原因,官僚组织要求他反复填表。这次经历让自认为受过高等教育、足够聪明的格雷伯提出了一个问题:“这真的就是大多数人的平常生活吗? 整天东奔西走,感觉自己像个白痴? 不知怎的被摆到了某个位置,结果真的做事像个白痴?”（格雷伯, 2023）在现代社会,格雷伯的填表经历并非个案,任何与官僚组织打过交道的人,都有过类似经历。在一些情况下,官僚组织会制定一些在普通人看来匪夷所思的规则,即使官僚制的治理过程存在明显的不合理之处,官僚们也对改进规则无动于衷,而普通人除了遵守这些规则外别无它法。在格雷伯看来,官僚制创造了一个想象“ 死区” （ dead zone）,将官僚及其治理对象都困在其中,所有人因此而变得“愚蠢”。

作为社会治理机构,官僚制试图将所有治理对象都固定在特定秩序之中,通过想象并发明诸多模型来干预世界的运行。在这个过程中,官僚制需要借助以数字为代表的一系列认知工具对复杂的社会现实进行简化处理,并形成抽象的治理规则。然而,由于视角和认知工具的局限,官僚制不可避免地存在想象“死区”问题,官僚组织在治理过程中时常忽视治理对象的具体情况。从某种程度上讲,官僚制的抽象想象与治理对象的具体现实之间存在着紧张关系,这是当代治理失败的一个重要原因（斯科特, 2019a）。

近几十年来,人们对于官僚制的批评不绝于耳,除了官僚制“简单化”想象所导致的治理失败以外,另一个是官僚制在治理过程中欠缺足够的回应和互动。这就要求官僚制改变传统的想象结构,对治理对象的具体现实与想法予以更多关注。就认知活动而言,认知工具的革新不仅会影响人们观察世界的视角,更会深层次地改变人们的想象力。2022 年 11 月,ChatGPT 的爆火让生成式人工智能从幕后走向台前,并在多个领域大放异彩,这让数字转型中的政府也开始考虑在治理实践中引入该技术。相较于传统的认知工具,生成式人工智能具有强大的交互与仿真模拟功能,这使得它具有改善治理过程的应用潜能。由此,本文试图从官僚制的想象结构出发,分析官僚制是如何运用认知工具来想象这个世界的,以及生成式人工智能的应用将会为官僚制克服想象“死区”提供怎样的突破口。

二、 理性官僚制的想象结构

（一） 官僚制基于抽象建模的想象

自韦伯以降,官僚制被视为理性的化身,也是现代社会最主要的治理形式。治理活动的开展依赖于以各种形式存在的知识,而知识生产本身又取决于观察世界的视角和认知世界的工具。康德（2004）指出,“我们的知识产生自心灵的两个基本来源,其中第一个是接受表象的能力（印象的感受性）,第二个是通过这些表象认识一个对象的能力（概念的自发性）”。人们通过感性获得对象的直观杂多,经由想象力综合形成统一性的认识,而知性则在此基础上呈现并生产关于对象的知识。康德式的想象力是先验的,它规定了意识与客体的关系。在这里,想象是联结感性与知性的桥梁,是理性认知形成过程的一部分。相较而言,卡斯托里亚迪斯对于想象的定义更为激进。他强调想象的创造性和生产性:想象是使表象出现的能力,或者是使“现实中”不存在的东西存在的能力（Castoriadis,1997）。但同时,想象并不意味着虚构、镜像或不真实的,而是一种“新形式的定位” （the positing of new forms）。比如,图腾是一种被想象出来的文化符号,许多图腾在现实中找不到完全对应的存在物,但图腾的想象却表明人初步具备了社会意识,并能够自我定位于某个群体或社会秩序之中。由此,可以简单区分出想象在认知层面的两种含义:一种认为想象是先验的,是在认知过程中对信息材料进行加工并生成知识的能力;另一种认为想象是超验的,可以在一定程度上摆脱理性的经验约束,使得社会想象成为社会价值观、规范和制度的基础。显然,格雷伯认为官僚制不乏理性的先验想象能力,然而,正是官僚制的强大理性精神约束了人们的超验想象能力。改造世界以认识世界为前提,那么,作为一种理性的治理主体,官僚制是如何想象它的治理对象乃至这个世界的呢?

理性官僚制的想象并非不着边际的狂想或白日梦般的妄想。官僚制的想象结构会受到视角和认知工具的影响。作为规则的乌托邦,理性官僚制是通过抽象建模的想象结构来认识这个世界的。这一想象结构既表现为认知过程的结构化,也表现为认知结果的结构化。前者规定了官僚制认识治理对象的抽象规则,将治理对象的各种特征信息处理加工成治理实践所需的知识,进而将治理对象置于特定关系秩序之中;后者建立了官僚制和治理对象在认知层面的支配关系,在官僚制将想象变为现实的治理实践的过程中,要求所有人都要按照官僚制想象出来的规则秩序展开行动。

在叙述理性官僚制生成时,韦伯使用了“拉平”来形容理性官僚制对于特殊主义的消灭。普遍主义所带来的差异的拉平使得官僚化成为可能,经济和社会差异的拉平使得特权行政难以维持,理性官僚制由此诞生（蒙克和路畅, 2023）。在这里,拉平的结果是差异的缩小,从一种有高有低的状态转向一种相对平等的状态。从某种角度看,拉平效应不仅可以用于描述官僚制生成的特定社会环境,还可以用于描述理性官僚制的想象结构。理性官僚制的一个显著特征是认知的简单化,即通过对治理现实的建模来确定后续的治理行动。在这个过程中,官僚制明确了权力执行的抽象规律性（the abstract regularity of the execution of authority）,这就是官僚机器在治理活动中“伟大的拉平效应”（Timmermans and Epstein, 2010）。具体而言,面对纷繁复杂的现实世界,官僚组织需要建立各种各样的模型。模型的种类繁多,构成模型的变量与要素也各不相同。但在特定的类属之下,对于模型所能解释的全部治理对象而言,它们之间的差异会被无限“拉平”。官僚组织的治理本质上就是将不同治理对象归入不同种类的模型之中,而官僚组织所看重的某些特征则构成了决定模型的各种关键变量。

在官僚制的理性视角下,建模是一种实现秩序化的方式。通过分类来避免混乱是人类的一种本能行为,而在整个社会层面上确定分类标准就成了官僚制的一个重要功能。官僚制之所以是一种支配形式,一个重要的原因就在于它可以将其建模方式作为整个社会运转的依据,并要求人们按照它的想象模型展开活动。在韦伯看来,“官僚制组织得以有所进展的决定性因素,永远是其（较之其他形式的组织）纯粹技术上的优越性” （韦伯, 2004）。具体而言,只有官僚制这一组织形式能够很好地适应现代社会经济发展所带来的行政事务中量的扩展和质的变化。在这个意义上,官僚制是一种社会治理的熵减装置,其技术优越性在于它为处理纷繁复杂的公共事务提供了秩序化的可能。在实践中,建模的想象方式使得官僚制成为按规则运转的机器,它规定了官僚制的思维以及后续的行为方式。从结果上看,建模想象提升了官僚制的效率,使得各种治理所需的资源都能够按照某种秩序形成具体的安排。于是,各种社会现实被转化为可利用的治理要素,以一种更加有序的方式呈现在人们面前。然而,建模思维的问题在于,它会有意或无意地忽视掉某些关键的信息。“但是错误总会出现,因为模型的本质就是简化。没有模型能囊括现实世界的所有复杂因素或者人类交流上的所有细微差别”（奥尼尔, 2018）。简化导致信息损失是理性官僚制想象结构的问题所在,简化往往需要遵循必要性的原则。也就是说,只有在有助于提升理性认识能力的情况下,简化才是必要的,否则就会导致官僚制的想象与现实相差甚远。

（二） 官僚制的想象“死区”问题

与官僚制观察世界的理性视角不同,普通人生活于具体变动的社会现实之中,因此他们的视角更加具体和复杂。需要明确的是,并不是说普通人缺乏观察世界的理性视角,而是说他们往往生活于一种具体的情境之中,面临着一系列具体的问题。这意味着,普通人对于与自己生活密切相关的社会现实往往有着更加深刻的理解,他们能够形成对于“部分世界”更真实的感受和更细节的认识。相较之下,作为社会的治理机构,官僚制试图描绘一个“全部世界”的画像,并在认知层面上构建出某种特定的想象秩序。在以人为治理对象时,如果官僚组织与治理对象想象世界的方式是一致的,或者官僚组织与治理对象都能更多地站在对方的立场思考,那么治理活动便处于一种理想状态。在这种状态之下,双方的互相理解可以降低治理活动的成本、提升治理活动的效率。然而,在治理实践中,官僚组织却经常作出一些治理对象难以理解的决策,治理对象似乎处于官僚制想象的“死区”之中。上述分析表明,与直接身处于社会现实之中的普通人不同,官僚制的想象结构不可避免地会出现脱离具体现实的情况,忽视作为治理对象的人的感受和想法,从而出现想象“死区”的问题。由此,官僚制的想象结构始终处于一种“抽象肯定、具体否定”的悖论之中。这一悖论使得官僚组织远离日常生活中的普通人,沉溺于自己想象的抽象世界中进行决策。

更重要的是,官僚制的理性视角充斥着结构性暴力（格雷伯, 2023）。这样的结构性暴力既体现在抽象想象与具体现实之间的关系上,也体现在官僚制及其治理对象的关系上。就前者而言,官僚制通过想象产出一系列的表象,并以此粗暴地代替治理现实。这个建模过程虽然实现了对社会现实的清晰化、简单化认识,但同时也导致了模型简化的信息损失问题。从官僚制及其治理对象的关系来看,官僚制的治理目的是让治理对象接受特定的秩序安排。在社会治理活动中,官僚制可以将它的视角强加于普通人之上,使人们按照其想象的模式行动。“在理想状况下它是这样一个位置:人们从这个位置可以观看却不被看到,就如同环形监狱的管理者一样” （米切尔, 2022）。治理对象知道自己正在被观察,而且需要做出官僚组织期望的行为,否则就会面临相应的惩罚。之所以官僚组织在制定规则和程序 时对治理对象的想法感受欠缺考虑,一个重要原因在于官僚组织掌握着暴力,这使得它在一些情况下即使不解释自己的想法也能够达成目的。“事实上,社会生活中的大部分日常事务,都是在试图破译他人的动机和观念。我们姑且称之为‘阐释性劳动’（interpretive labor）。也许可以说,那些仰仗武力恫吓的人没必要从事太多阐释性劳动,所以通常来说,他们不会去做” （格雷伯, 2023）。可以说,正是理性与暴力的交织,构成了官僚制认识和改造世界的独特方式。

在治理实践中,由于结构性暴力的存在,模型简化的代价往往是由治理对象来承担的。一方面,官僚制的建模思维使得治理过程呈现出形式化的特征,治理对象若未能满足模型的形式化要求,便会面临相应的 “惩罚”,这是模型简化的直接代价;另一方面,在很多情况下,官僚制并不向它的治理对象解释抽象的建模过程,这就需要人们揣测官僚组织的意图,阐释性劳动分配的不平等构成了模型简化的间接代价。以积分落户为例,政府机构会根据一系列的赋值分数来计算一个人是否可以在当地落户。积分落户的核算过程是高度形式化的,申请人同样需要提交各种形式化的材料。积分落户反映的正是建模思维,通过积分的计算来获取具体个人的特征信息,将一个个具体的个人转化为治理意义上的户籍人口,进而供给相应的公共服务。在这个例子中,如果申请人符合落户条件却无法提供所需材料,那么他就需要承受无法落户的代价。在申请的过程中,政府部门只需要审阅材料,而申请人需要花费时间和精力来了解各种形式化材料的要求,以及这些材料背后所可能隐含的政策含义,这就是阐释性劳动分配不均产生的间接代价。

总的来看,治理活动始终要考虑成本与收益的问题。虽然模型简化需要付出一定的代价,但也有所收益。其中,“切事化”的价值辩护起到了重要作用。“‘切事化’地处理事务主要指根据可以计算的规则、‘不问对象是谁’ 地来处理事务” （韦伯,2004）。这意味着,基于相应的模型特征,治理对象在官僚制的理性视角下能够得到平等一致的对待。“切事化”借助“规则面前一律平等”的包装让结构性暴力看上去不再针对某一具体的个体,而是官僚制治理中一个普遍存在的“合理”现象。正如前文所述,除了中立这一优点以外,理性官僚制所带来的行政效率的提升是难以估量的。从这个角度来看,理性官僚制的技术优越性使得人们在相当长一段时间内都能忍受上述代价的存在。

三、 认知工具的局限与迭代动力

（一） 认知工具对于社会现实的转化及其局限

要破译经典官僚制的想象结构,除了理性视角以外,认知工具是另一个需要考虑的因素。在面对纷繁复杂的社会现实时,官僚组织并非通过凭空想象来决定自身行为。施路赫特针对韦伯意义上的理性主义划分出三种意涵:首先是指通过计算来支配事物的能力,是广义的科学–技术理性主义;其次是意义关联的系统化,是形而上学–伦理的理性主义;最后是一种有系统、有方法的生活态度（施路赫特, 2004）。显然,官僚制的理性视角侧重于第一种意涵,是典型的工具理性。一般而言,对于价值的确认是政治任务,而行政任务则在于采取适当的手段来实现特定价值目标。作为行政在组织面上的同义词,官僚制要实现预期的价值目标,就需要对社会现实中可利用的资源要素有所了解,进而将它们置于自己想象的关系秩序之下。这意味着,官僚制需要借助一系列的认知工具来了解社会现实,将复杂的社会现实转化为治理实践所需的抽象知识。从功能上看,这些认知工具旨在实现对社会现实的“清晰化”（legibility）认识,图形（杜月, 2017）、文字（邓小南等, 2012）、数字（王雨磊, 2016）是前述认知工具的典型代表。

不同的认知工具有着不同的使用场景与具体功能。以图形和数字为例,图形因其直观性能够保留丰富的信息细节,而数字则具有准确性和可计算性的特点。围绕着各种认知工具,一系列的治理技术被开发出来。在拉图尔看来,从社会事实中经验性地提取出必要信息进行保存的行为,本质上与将需要记录的事实篆刻在石板之上并无二致,因此他将这一过程形象地称为“铭刻” （ inscription） （ Latour, 1986）。值得注意的是,无论采取何种铭刻方式,图形、文字和数字都不可能实现对现实世界的完美复刻。也就是说,任何认知工具的使用都无法避免信息的损失,这就要求使用者事先确定要获取和保存哪些重点信息。在这个意义上,从社会现实到“铭文”,经过了想象加工的抽象过程。对于公共治理活动而言,虽然“铭刻”无法完美复制社会现实,但想象加工形成的“铭文”则可以将其反映的社会现实固定下来。这样的固定功能体现在横向和纵向两个维度上,横向固定可以在最大程度上避免信息在即时传递的过程中出现歧义,纵向固定则可以让信息不受时间的影响而被有效保存下来。一旦社会现实经由认知工具被转化为“铭文”,官僚制便可以“看见”社会现实从而展开治理活动。长期以来,信息的获取和处理被视为一项重要的国家能力,社会事实清晰化本质上是国家基于信息实现社会治理的过程（吕俊延和刘燚飞, 2023）。官僚制通过认知工具“看见”社会事实,获取想象建模所必需的特征信息,从而根据某些特征将治理要素划分到不同的模型之中,同时要求这些治理要素按照设想的模型发挥相应的功能。

可以看到,图形、数字、文字等认知工具通过更加高效的信息加工、处理和保存方式来克服官僚制的想象“死区”问题。这些认知工具充当着官僚制了解治理对象的想象媒介,将复杂的社会现实转化成具有各种特征信息的治理对象。对治理对象现实情况的忽视是官僚制想象“死区”问题的突出表现,而认知工具可以通过信息转译尽可能地复现现实情况。为了解决想象“死区”的问题,官僚制或是通过制度创新,或是借助技术的进步,以期更好地发挥认知工具的转译功能。例如,古代中国的编户齐民制度是管理上的创新,当代信息通信技术的革命则增强了官僚制对于数字的处理和计算能力……从治理实践发展的历史趋势来看,官僚制对于信息的获取和处理能力是不断增强的。得益于对于各种认知工具的利用,官僚制的想象“死区”问题得以缓解,颗粒度更饱满的信息内容与更高效的信息处理方式让官僚制能够更好地了解治理对象的现实情况。然而,由于官僚制的工具理性追求,使用认知工具的目的在于有效率地想象建模,这表明抽象建模与复杂现实的内生悖论始终存在。 理性官僚制的想象结构决定了主体与客体在认知层面上的对立,作为治理对象的人并非纯粹被动的客体,而是有着自己的想法的独立个体。这意味着仅以工具理性的方式利用各种认知工具,并不能从根本上解决官僚制的想象“死区”问题。

随着社会现实日趋复杂化,人们对官僚制的态度也发生了变化。20 世纪后期,各种关于政府失败的言论甚嚣尘上,批评官僚制似乎成为一种政治时髦。对于官僚制的批评主要集中在两个方面:一方面是由于官僚制形式化建模带来的治理效率低下问题;另一方面是官僚制在治理活动中存在回应和互动不足的问题。官僚制的想象“死区”问题恰恰是人们对于官僚制的批评在认知层面上的表现。除了理性视角的限制以外,认知工具的局限也是想象“死区”形成的一个重要原因。以图形、文字、数字等认知工具为例,它们充分体现了官僚制的工具理性追求,认知工具的迭代不断地缩小官僚制与治理对象在认知层面上的差距,表现为以更加科学有效的技术手段实现对治理对象的理性认识,从而让官僚制能够把握治理对象更多的客观特征。在这里,理性视角下的认知工具迭代旨在降低模型简化所带来的代价,而无法彻底解决理性视角的模型简化问题。要解决官僚制的想象“死区”问题,不仅需要了解治理对象的客观现实,更需要站在治理对象的立场上思考问题。显然,官僚制对于认知工具的改进主要是从前一种思路出发的,这可以在一定程度上缓解官僚制的想象“死区”问题,但就后者而言,认知工具的局限性则进一步暴露出来。

（二） 认知工具迭代的双重动力

具体而言,现实的治理需求与人们对官僚制的批评构成官僚制迭代认知工具的双重动力。从理性视角出发,官僚制能够更高效地认识和干预社会现实,这一建模过程离不开认知工具的辅助。然而,世界并非一成不变,一些以往不重要的细节信息随着现实的变化可能会变得十分重要,这就要求官僚制的建模不断跟上社会现实的变化。在官僚制的批评者看来,官僚制已然失去了韦伯所说的效率优势,理性官僚制在面对急剧变化的社会现实时不能及时更新自身治理所需的模型,反而造成了更多的问题。相对应地,这一时期公共管理学科对官僚制的研究中也浮现出一系列新议题,其中最具代表性的两类研究强调官僚制对内面临着“繁文缛节” （ red tape）的挑战（林民望, 2015）,对外则无法解决各种“棘手问题”（郭佳良, 2017）。从认知的层面来看,理性官僚制的症结在于其建模思维逐渐无法满足当代社会的复杂治理需求。一旦建模的速度滞后于社会现实变化的速度,理性官僚制的效率优势便不复存在,建模所需的各种形式化要求反而成为繁文缛节,降低官僚制的运转效率。

为了实现更加理想的建模效果,当代政府改革尝试用数字技术再造组织。具体从认知层面来看,包括大数据在内的一系列数字时代的新技术得到广泛应用,并成为官僚制认识治理现实的想象媒介。认知工具的迭代会使治理效果发生相应的变化。例如,在中国国家治理历史中,数目字治理由来已久,而大数据作为一种新工具在当代治理中发挥了越来越重要的作用。虽然两者同样是数字,但从治理效果来看,大数据治理显然与传统意义上的数目字治理有着天壤之别。随着认知工具的迭代,官僚制获取和保存信息的能力得到提升。自动化在降低官僚制建模成本的同时,也提升了官僚制的建模速度。与此同时,数字时代的认知工具能够保留更多的信息细节,从而缩小了抽象想象与复杂现实之间的差距。类似于相机像素的提升,数字技术让官僚制能够更加清晰地“看到”治理对象,而更多的颗粒为后期的信息处理提供了更充足的空间,从而激发官僚制的想象力。在社会数字化转型的浪潮中,官僚制已经开始使用大数据和人工智能技术来认识现实世界,一场算法科层制的政府管理体制变革正在悄然发生（吴进进和何包钢, 2023）。这些新技术的应用不仅会改变官僚制的组织形式,更会直接改变官僚制想象和认知世界的方式。在理性视角下,官僚制试图通过认知工具的迭代来实现更加科学合理的抽象想象,这在一定程度上缓解了可能出现的想象“死区”问题。然而,无论认知工具如何迭代,即使是在大数据时代,其都不可能完全规避模型的简化问题,信息的损失是理性视角为了实现简单化而必须付出的代价。由此可见,认知工具的迭代有助于缓解官僚制与治理对象在认知层面上的紧张关系。技术的进步使得官僚制能够形成更加准确的关于现实的认识,不断缩小想象与现实之间的差距。通过认知工具的迭代,官僚制能够更好地满足现实的治理需求。

除了满足自身的现实治理需求外,外界对于官僚制的批评构成了官僚制迭代认知工具的另一大动力。人们对于官僚制的诟病不仅针对其形式化建模导致的效率低下问题,也指向官僚制在治理实践中的回应与互动不足问题。在官僚制的理性视角下,治理对象被从具体现实中抽离出来,变成抽象模型的组成元素,成为官僚制的理性认识对象。理性视角假设官僚制的治理对象是受动性的,认知工具对于社会现实特征的提取过程是单向的、客观的。这类对于官僚制的批评本质上是反理性的,认为官僚制的问题在于过分理性的想象结构,对于理性的追求使得官僚制忽视了治理对象的实际情况,尤其是作为治理对象的人的想法与体验。普通人生活于变动的社会现实之中,面临着各种具体问题,而官僚制的治理往往只能在抽象层面上认识这些问题。由于结构性暴力的存在,阐释性劳动的分配是不平等的。人们需要花费时间和精力去理解官僚制的规则,而官僚制却不做过多的解释,这使得官僚制招致越来越多的批评。因此,要克服官僚制的想象“死区”,就需要官僚制主动走进普通人的现实世界,建立官僚制与治理对象之间的联系。从现实来看,利用技术手段提高政府的回应性已然成为各国政府改革的另一个重要方向。这表明,认知工具的迭代不再仅仅是一个纯粹提升单向认识能力的过程,其包含另一个迭代方向,即发展具有互动媒介性质的认知工具。这意味着,治理对象在官僚制的想象结构中不再是一个纯粹的、被认识的对象,而是一个互动的对象,互动也成为官僚制认识治理现实的一个重要渠道。

上述分析表明,官僚制对于世界的想象会受到理性视角与认知工具的限制,因而存在忽视治理对象现实状况的想象“死区”问题。此外,结构性暴力的存在进一步加剧了官僚制的想象“死区”问题。在现实中,官僚制试图通过认知工具的迭代来克服这一问题,使其朝着两个方向发展:一个方向是不断用技术进步来增强官僚制的理性认识能力,弥补想象与现实之间的罅隙,更高效地复现现实;另一个方向则是用技术手段实现与治理对象更有效的互动,从而增进官僚制对现实的具体认识。前者基于理性视角改进官僚制对客观事实的想象能力,而后者则试图通过更多的交互来弥补官僚制站在治理对象立场上进行想象的能力缺失。

四、 作为认知工具的生成式人工智能

（一） 从理性认识到互动模拟

2022 年 11 月,由 OpenAI 开发的生成式人工智能 ChatGPT 引发了一股全民性的人工智能热潮。随后,大量研究机构和科技公司都宣布推出自己的生成式人工智能大模型。区别于传统的分析型人工智能,生成式人工智能不再依赖于训练数据来预测新数据的标签或值,而是通过学习数据的概率分布直接生成新的内容。因此,生成式人工智能拥有更强的涌现能力,即可以根据已有的信息进行推理,完成各种类型的下游任务。生成式人工智能所表现出的强大性能让它很快进入了致力于数字化转型的政府的视野,并在一些领域得到初步应用。那么,作为一种认知工具,生成式人工智能会对官僚制的想象结构产生怎样的影响?

在理性视角下,认知工具的迭代增强了官僚制对于信息的收集和处理能力。与大数据等其他新技术类似,生成式人工智能可以在行政过程中实现更优的匹配和预测功能。一方面,生成式人工智能颠覆了基于变量标签的传统建模方式,匹配变成了推理的过程。生成式人工智能可以基于字段甚至单个字进行推理,以一种发散思维的形式最大范围地收集相关信息,而不是在知识库中简单地匹配对象与标签。这使得官僚制能够更高效地建模,针对不同的治理对象匹配不同的具体政策。另一方面,生成式人工智能的涌现能力让它具备了更强的预测功能。尤其是在重复性的工作中,在使用者发布上游任务时,生成式人工智能可以更加精准地预测并生成下游工作所需要的内容。例如,前文提及的格雷伯的填表经历在生成式人工智能时代将会变得愈发罕见,生成式人工智能可以预测并自动生成内容,将人们从烦琐的官僚制填表工作中解放出来。然而,正如前文所述,无论认知工具如何迭代,抽象建模与复杂现实的紧张关系始终存在,这是理性视角固有的局限性。因此,对于克服官僚制的想象“死区”而言,认知工具迭代的第二个方向尤为重要。

作为一种认知工具,生成式人工智能的独特价值在于它不再单单追求对现实的完美复刻,而是在重组和创造新的“现实”。生成式人工智能的强交互性使它具备了让官僚制超越理性视角的潜在可能。尤其是生成式人工智能所具备的仿真模拟功能,使人们看到了通往虚拟现实和元宇宙的可行途径。与其说生成式人工智能试图在认知层面上缩小现实与想象的差距,不如说其正在模糊二者之间的边界。2023 年10 月,斯坦福大学和谷歌联合发表的一篇关于生成式智能体（generative agents）的论文引起广泛关注,这项研究构建了一个沙盒小镇以及生活于其中的 25 个虚拟村民,而村民在模拟中展现出的互动行为与人类无异,这充分证明了生成式大语言模型在存储经验、形成更高层次认识方面的优异效果（Park et al.,2023）。生成式智能体是一种全新的技术架构,它能够让每一个智能体都保留关于各种事件与环境的记忆流（memory stream）,从而实现长期连贯的情境模拟。由此,人类的行为可以随着经验和环境的变化被动态地模拟。在城市治理实践中,数字孪生的模拟功能已得到广泛的运用,而生成式人工智能则在模拟个体互动层面上展现出类似的治理潜能。通过高度仿真的情境模拟,生成式人工智能可以模拟个体互动层面的各种治理场景,从而能够更好地理解人们的各种需求,并改善官僚制的行政过程。

在理性的想象结构中,官僚制 A 与治理对象 B 之间是“A→B”的认知关系,B 是外在于 A 的认识对象,认知工具的迭代将会单方面增强 A 对 B 的认识和想象能力。然而,在治理实践中,并非所有信息都可以通过外在的观察获得,如今的治理更强调通过互动来增强官僚制对治理对象的认识。借助于生成式人工智能,官僚制与治理对象之间变成了“A↔B”的认知关系。生成式人工智能具有交互基础设施的属性,为官僚组织及其治理对象提供了一个交互的平台,并在不断的交互过程中收集和积累用于改善行政过程的知识。在这个意义上,生成式人工智能可以成为官僚制的认知工具,为官僚组织提供一个“基础设施的视角” （Seaver, 2021）。此时,官僚制或者治理对象不再需要直接的接触来认识和了解对方,生成式人工智能成为双方的想象媒介。在这样互相了解的双向认知关系中,生成式人工智能不仅能收集双方的信息并提供交换的可能,更能通过对信息的重组与创作成为一个生成式的主体。对应前文所提及的两种想象含义,超验想象的生产性和创造性以对象的不在场为特征。 生成式人工智能的价值与特殊性在于它允许在 B 不在场的情况下展开互动。A 不再需要直接与 B 发生互动,而是通过与 B 的替代者“B”的互动来想象 B 的存在状况与需求。换言之,在强互动的基础上,生成式人工智能所具有的仿真模拟功能使它能够在一定程度上替代互动的双方,其作为想象媒介的全新应用可以进一步改变官僚制的想象结构。

（二） 认知成本的重新分配

前文已经论及结构性暴力的存在是造成官僚制想象“死区”的另一个重要原因。从认知层面上看,官僚制的想象“死区”可被视为一个阐释性劳动分配不均的认知成本问题。与因理性视角和认知工具本身局限造成的现实与想象之间的差距不同,结构性暴力的存在意味着官僚制在某些情况下并非无法认识具体现实,而是无需细致认识具体现实便能开展治理活动。在治理现实中,大量阐释性劳动是由治理对象承担的,治理对象需要揣测官僚制治理行为的意义。也就是说,即便处于互动关系中,官僚制与其治理对象在认知成本的分配上也是不平等的。官僚制所制定的各种规则和程序要转化为现实的治理安排,是以治理对象了解这些规则和程序为前提的。以表格的填写为例,治理对象填表时需明白各个表框的填写要求及对应的现实情况应该如何填写,相对而言,官僚制面对的则是高度格式化、已经抽象处理过的数字或信息。当然,对于官僚制结构性暴力的批评要求官僚制更主动地去了解治理对象的具体情况,承担更多认知成本,但这又与理性官僚制的建模思维背道而驰。在本文看来,生成式人工智能在公共治理中的应用将有助于降低认知成本并对其进行重新分配。

从“A→B”到“A↔B”,生成式人工智能的应用改变了官僚制与治理对象之间的单向认知关系。“A↔B”意味着 B 不再是 A 外在认知的被动对象,而是基于互动形成认知的对象。然而,在双向互动的认知关系中,认知成本分配不均的问题仍然存在。在这种情况下,生成式人工智能的仿真模拟功能更值得深入探讨,因为该功能使生成式人工智能可以发挥代人发声的作用。针对“A↔B”双向互动关系中 B 承担更多阐释性劳动的情况,生成式人工智能可以转变为一个生成式主体,通过仿真模拟的方式创造出 B 的替代者“B”。于是,在“A↔‘B’”的认知关系中,官僚制 A 可以增进对于治理对象 B 的了解,并且这一目标可以在不增加 B 的认知成本的前提下,借助生成式人工智能的替代劳动实现。仍以填表这一常见的治理场景为例,当官僚组织根据治理需要设计了一份表格时,生成式人工智能可以模拟申请人多次填表。通过对比生成式人工智能的填表结果与官僚制期望申请人填写的内容,就能发现填表人可能存在困惑的事项,进而官僚组织就可据此优化表格设计。当然,填表只是生成式人工智能应用中一个微小治理场景,在更为广阔的治理场景中,生成式人工智能的仿真模拟功能将展现出更大的治理潜能。虽然人工智能技术的仿真模拟已经有类似于孪生城市这样的治理应用,但生成式人工智能在模拟人类个体行为能力上的卓越表现,将为人工智能作为一种认知技术提供兑现治理潜能的全新方式。

本文特别强调生成式人工智能基于仿真模拟功能所具备的治理潜能,一个潜在的疑问是这一仿真模拟功能与真实互动之间是怎样的关系? 仿真模拟是对真实互动的有效补充,它并不否认官僚制与治理对象之间真实互动的意义与价值。从现实来看,一系列旨在改善官僚制与治理对象互动的管理手段,包括满意度评价等正在得到越来越普遍的应用。

相较于通过真实互动来改善官僚制的行政过程,仿真模拟具有如下优势。其一,前瞻性。对于治理对象而言,真实互动的形式以事中沟通或事后评价为主,这意味着当问题出现时,不良体验就已形成,后续的互动是一种补救性措施。生成式人工智能对于互动的仿真模拟则是预防性的,任何互动都需要付出时间或精力成本,而仿真模拟可以降低由治理对象承担的部分互动成本,并尽量避免治理对象产生不良体验。其二,主动性。尽管现实中官僚制可以通过主动问询或调研等方式来明确需要改善的问题,但这无疑会与官僚制的效率原则相抵牾。对于治理对象所反映的问题和困扰,官僚制需要识别出这是特殊情况还是普遍情况,从而制定相应的对策。在这里,生成式人工智能的仿真模拟则可以大致识别出可能存在的问题并加以研判,避免官僚制疲于面对大量问题,从而帮助官僚制降低问题的筛选成本。其三,敞开性。 即使是在真实互动中,治理对象也未必能发现可能存在的问题,甚至对于一些问题的存在习以为常。生成式人工智能的一大优势就是它的涌现能力,可以基于已有信息发散式地生成新内容,这有利于发掘出一些尚不明朗的问题。由于官僚制与治理对象的真实互动往往是围绕某一特定事项展开的,这使得双方都专注于特定事项本身,而忽视一些可能有助于处理该事项的其他相关事项,而生成式人工智能基于不同事项的敞开性,有助于建立问题之间的联系,为解决特定事项提供更多的可能性。

五、 结语

官僚制的想象“死区”并非新问题。事实上,自韦伯提出相关理论以来,如何突破官僚制的理性“铁笼”一直是一个老生常谈的问题。基于“铁笼”问题的讨论,本文进一步聚焦于官僚制在认知层面存在的“死区”问题——为什么官僚制在治理过程中往往会忽视治理对象的具体情况,并作出治理对象难以理解的决策? 要回答这一问题,需深入探究官僚制的治理是如何想象这个世界的,因为官僚组织想象世界的方式决定了其治理模式。随着治理现实日益复杂化,理性官僚制的传统建模思维难以适应快速变化的现实,技术优势逐渐减弱,官僚制饱受批评。因此,官僚制试图借助认知工具的更新迭代来满足社会现实的治理需求,回应来自治理对象的种种质疑。正是在此背景下,各类新认知工具的应用本质上是为了更精准地把握治理对象,而其中生成式人工智能在这场技术变革中尤为引人注目。如何看待生成式人工智能在治理领域中的应用前景,以及如何兑现生成式人工智能不同于其他技术创新的治理潜能,就成为本文关切的一个核心问题。

在数字政府已成为各国官僚组织转型方向的大背景下,大数据与人工智能等技术的应用不仅会改变官僚制的组织形式,更会直接影响官僚制的想象和认知世界的方式。官僚制的想象结构受制于认知视角和工具,但在某些情况下,认知工具的革新会引发视角转变,进而反向影响整个想象结构。例如,望远镜的发明使人类得以窥探浩瀚的宇宙,而显微镜的问世则让人们观察到了微观世界的微生物,这些认知工具的变革促使人们突破原有的视角,重塑对世界的认知。无政府主义者格雷伯主张“一切权力归于想象力”,强调想象是使人们摆脱官僚制束缚的重要途径。类似地,戴维·约翰·法默尔（2005）视想象为理性的镜像,认为它是一种不依赖于规则制定和程序执行的行政精神。需要明确的是,理性与想象并非完全对立,超验的创造性想象也可以作为理性的补充,成为推动变革的动力。

这种想象的行政精神并非致力于构建一个无规则的世界,而是追求一个更合理的世界。新技术的涌现无疑让一些人看到了技术终结官僚制的可能,“他们的信条是效率、技术训练、从技术和规划中寻求解决方案,这向人们展现了一个由理性的、经过训练的专业管理精英指导的世界”（ 斯科特,2019b）。对此,本文的观点是,历史经验表明,尚无任何技术能够取代官僚制从而实现“无需政府的治理”,相反,各种新技术被官僚制吸纳,并成为行政过程的一部分。尤其是在人工智能技术发展前景尚不明朗的当下,本文并不预设生成式人工智能可成为独立的治理主体并承担相应责任。即使从现实来看,具备自我意识的强人工智能仍停留在未来设想阶段,现有的人工智能更多承担的是辅助人类工作的角色。因此,本文聚焦于生成式人工智能作为认知工具的功能,结合其在现实中的技术进展与应用实例,主要从规范理论角度分析生成式人工智能如何解决官僚制的想象“死区”问题。

在本文看来,生成式人工智能作为认知工具不仅能够提升官僚制的理性认知能力,更能够发挥交互媒介的作用,实现认知成本的重新分配。由结构性暴力导致的想象分工的不平等问题始终存在,致使治理对象需承担更多的阐释性劳动,而生成式人工智能的仿真模拟功能则可以将治理对象从繁重的阐释性劳动中解放出来,让官僚制与治理对象之间的想象分工更趋合理。鉴于当下政府改革在数字技术的应用方面都强调技术能助力公共部门更清晰地认识治理对象,似乎技术进步终将使得一切在官僚制面前无所遁形。不可否认,认知工具的迭代确实能够不断缩小官僚制想象“死区”的范围,但这样的理性建模方式在根本上难以调和抽象想象与具体现实之间的矛盾。要解决官僚制的想象“死区”问题,人们需要反思官僚制对于认知工具的使用方式,适当摒弃单纯依赖技术路径来解决公共问题的执念。在这个意义上,生成式人工智能展现出了新技术应用于治理活动的另一种可能,即通过建立官僚制与治理对象之间的联系,实现双方在认知层面上的想象分工,进而突破官僚制的想象“死区”。