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当政府数字化成为弱势群体的最后一根稻草

为了一张证件请假三天,跑了好几个部门还没办上的情况,可能不少人都经历过。每当拿着材料在各处排队奔波时,我们的第一想法就是,如果这些事物办理能够像叫外卖一样用手机解决该多好啊!
 

 

现如今在世界各地如火如荼的展开政府数字化,就正在向这个方向努力。在前端节约市民时间,让他们在线上就能完成大部分申请工作。而在后端通过云计算、、数据挖掘等等技术减少政府公务上人力开支,并且通过其中的数据聚合实现对民生情况的进一步了解。就像动动手指就能办好社保,而政府部门也能因此获知就业的流动与增长。

可这一切都是在理想状况之下,政府数字化的政策真正实施起来,或许并不像人们想象中那么美好。

贝弗里奇挖的坑,政府数字化能填上吗?

 

在政府数字化的国家阵营中,英国算是开展的较早也较为深入化的一批。在2012年英国政府颁布了《政府数字化战略》,到了2015年,英国政府就开展了听起来非常高大上的DGaP计划——数字政府即平台。也就是说政府各个部门都可以在这个平台上开发应用,共享代码和数据,再也不会出现那种这个部门的政策那个部门不知道,或者某个部门改制了后继者不知道如何接手的问题。

 

对于英国这种人口不多、技术底子强的发达国家来说,是不是让人感觉特别适合进行政府数字化的实验?是不是也想让我们的行政人员也拿个小本本去英国调研考察?没错,在很长一段时间内英国的政府数字化都是各个国家学习的样本,在2016年的联合国电子政务调查中,英国政府的评估分数也达到了第一名。

 

但最近联合国调查员在访问英国进行调研之后,却提出警告说,我们应该警惕政府数字化对于人权的影响,尤其对于弱势群体来说,政府数字化造成的影响是巨大的。

 

明明是方便人们处理事务的政府数字化,为什么会和人权扯上关系呢?这还要从英国的贝弗里奇型社会保障模式说起。贝弗里奇模式既是我们常说福利国家型社会保障制度。简单来说就是高税收、高福利,宁肯追求公平而牺牲效率,实行国民收入的再分配的财政政策。

 

这种传说中从出生到死亡都由政府买单的情况看似美好,可实际上也造成了很多隐患。比如说高税收和高福利导致年轻人没有动力工作,宁愿在家待着领低保;以及大量发放福利+收税工作给政府工作带来的负担;甚至还有福利欺诈带来的风险。

 

这时政府数字化就既可以减轻政府在人力上的投入,又可以更加科学的计算出福利金额,减少欺诈的风险。而矛盾也恰恰在这里发生了。

 

 

效率与公平的三重矛盾:

那些英国帮世界趟过的坑

 

从联合国的调查报告来看,英国的政府数字化造成了以下三种矛盾。

 

一、 数字系统和贫困人群互联网应用条件之间的矛盾

 

在手机和电脑上解决一切,对于我们来说听起来很便利,可要知道那些最需要福利救助的人群中,很多是不便应用数字设备的老年人、残疾人、文盲,有的甚至家中负担不起电脑、手机和互联网。2017年调查机构Ofcom的数据显示,只有47%的低收入者在家中使用宽带互联网。只有42%的失业者和43%的低收入者在网上进行银行业务。由于削减了公务人员,人们进行电话咨询时常常面对的是AI客服机器人和漫长等待时间,并不能给弱势群体提供足够的帮助。

 

加上英国在这几年间关闭了不少公用图书馆,联合国调查表示,要不是因为有慈善机构和志愿者的行动,有很多弱势群体光靠自己根本拿不到政府的救济金。

 

二、 政府效率与个人效率之间的矛盾

 

为了提升效率、方便民众,英国政府把税务系统、就业与退休保障系统(DWP)等等的后台打通用来共享信息。这样一来看似政府的效率提升了,可在税务系统的提交上面,作为普通用户的雇主仍然会犯错误,进而影响到DWP福利金的发放。但人工处理错误的效率非常低下,联合国的调查报告中提到,五十名全职公务员每个月也只能处理2%的错误。甚至有时候人工能很快发现并解决的错误,也要等待系统的复杂处理。

 

这就导致很多人才提交申请的五周甚至十几周之后才能成功领取到福利金,而他们中的很多人正在等着拿钱交房租、买食物。

 

三、 技术隐私与算法公平之间的矛盾

 

为了防止欺诈和监测错误,英国还推出了基于人工智能数据匹配的风险分析和情报系统。用来判断申请福利的人是不是伪造了缴税状况和债务,还能核验申请人的身份。而这部分工作往往是外包给私立的IT服务企业做的,结果证明,他们做的并不好。

 

联合国在调查中发现,由于不了解算法评估标准,很多人莫名其妙地被划定为高风险人群,却不知道怎样才能降低自身风险指数,最后给生活带来了很多麻烦。但英国政府却认为,如果给出了明晰的算法评判参考,一方面损害了IT服务企业的知识产权,另一方面可能会导致有人针对性的钻空子,来欺骗系统。

 

在这三重矛盾之下,外界对于英国政府数字化工作的评估也一半是海水、一半是火焰。

 

有很多人颂扬英国政府对于新技术的深入应用和执行力。像是DWP部门现在已经应用上了区块链技术来进行信用检查,找回了由于福利诈骗、申请错误、官方错误等等原因共计9.3亿英镑的损失。而且率先进入数字化,也为英国政府培养了更多相关人才。

 

但另一方面,也有人严厉地批评英国政府,数据显示在英格兰,自2010年以来无家可归者增加了60%,保障住房的等待名单上有120万人,用来救济穷人的食品银行需求量增长了近四倍,他们认为这种情况和英国政府推行的数字化行动不无关系,越来越多的弱势群体因为被福利体系排除在外,最终在贫困状况里越陷越深。

 

联合国在调查后提出,从英国的现状来看,政府数字化本质上是一种政治取向,政府给予那些有阅读、写作能力,能够操作电子设备进行网上申报的人福利,帮助他们脱离贫困,重归社会创造价值,是因为这些人更容易适应社会。至于那些不会上网、不能自己填好表格的人,重归社会的难度要更大,所以政府选择将他们需求放到更后面。这才是联合国打出“人权牌”警告的最主要原因。

 

不过社会问题是复杂的,饥饿与贫困并不能和一项政策完全挂钩。但我们不得不承认的是,在政府数字化的道路上,想平衡效率和公平,的确不是一件容易的事。

 

 

在矛盾爆发之前:

中国政府数字化的特点与隐患

 

那么对于正在向政府数字化迈进的我们来说,从英国的舶来经验中,能够找到一些本土化的指导吗?

 

说英国是舶来经验,实在是因为两国国情有着巨大的差异。比如作为福利性国家,英国政府的最主要工作可能就是如何高效地完成财富的再分配;而中国则需要通过对不同产业的深入了解并且给予针对性支持从而去创造财富。又比如从人民的角度来讲,英国人民更关心的可能是如何通过一个清晰简单的系统完成从报税到领补贴整个流程;而中国人更关心的可能是如何方便快捷的完成异地办理各种证件、申请和手续。

我们目前的政府数字化,也有着以下几条显著的特征:

 

1、 中国的政府数字化工作更加分散。尤其在展示给市民应用的前端,几乎呈现出各个省市各有高招的情况。例如有些省份可以在微信端查询公积金金额,有些省份却要在某款App上查询,甚至很多省份还不能线上查询。

 

2、一些看似基础较差的新城市,其实更容易推行数字化工作。我们不难发现,相比城市建立较早的北京、上海,一些新城市反而可以从零开始建立数据库,在各种基础设施上打造数字化系统,去彻底的实施政府数字化。雄安就是一个很好的例子。

 

3、政府数字化对应的人群更多的是“主流人群”。这里指的主流人群,是指投身于工作生产,十几岁到五十几岁之间城市人群。不难发现,不同省市推出的线上跨省市户籍、工商税务问题处理,或是对车产的年检申报等等,面对的都是这一批人群。弱势群体的补助、低保领取,或是农村地区的精准扶贫,虽然也有一定的数字化渗入,但往往没有被归纳到政府数字化体系中来。

 

这样看来相比矛盾已经爆发的英国,我们或许是因为政府数字化还没有得以广泛的实施,所以暂时还没有直面这些冲突。

 

即使这样,参考英国的现状我们也能发现很多隐患。例如不同省市的数字化政策如何进行统一整合,而不是因为技术平台的隔阂给民众带来麻烦?又比如北京、上海这样人口流动性大,数字化基础较好的城市如何平衡政府数字化时新旧平台的耦合问题?以及和英国一样,如何降低政府数字化之于弱势群体的门槛,不让他们成为主流群体的专属?

 

 

是主流群体的锦上添花,

还是弱势群体的最后一根稻草?

 

其实说句心里话,在我们介绍过的所有先进技术中,会有那么一小撮技术我们希望它们来得慢一点,政府数字化就是其中之一。

 

数据的安全、技术人员的培训储备、包括社会整体的数字技能普及,这些准备都是需要时间才能慢慢完成。如果冒进的大范围推行政府数字化,造成的结果很可能就像今天的英国一样:从政府公务员到普通民众都对这一系统一知半解,打个电话咨询还会遇到听不懂人话的人工智障客服,更可气的是,其他国家还会来宣扬你们的政府数字化多么先进……

 

但我们更害怕的,是政府数字化让本身就已经有分层现象的社会产生更大的割裂。

 

在网上办理好所有事务,对于我们来说似乎是件好事,可对于那些不知道如何上网的老人、障碍人士来说,可能是让他们脱离社会的最后一根稻草。政府业务的高度数字化,几乎必然带来一线业务人员的大规模削减。当这些弱势群体在线下也不能表达自己的需求时,我们是否会彻底忽视他们的存在而沉溺于一种虚伪的幸福当中?

 

英国现在就出现了这种状况,那些没有能力进行身份认证、福利申请的人,几乎从福利系统中彻底“消失”。看似政府减少了福利支出,可贫困状况却没有减轻,甚至愈演愈烈。

 

机器视觉再强大,最终也比不过人类的眼睛。不管未来我们的政府数字化要以怎样的形式发展,发现每一个圈层的需要,倾听每一个群体的声音,才是最重要的事情。至于是通过机器的眼睛和耳朵,还是通过人的眼睛和耳朵并不重要,无非我们通向幸福道路上不同的交通工具罢了。
 


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