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基于数智技术的“控”与“辅” ——老子思想在当代社会管理中的价值
2021年04月29日 16:33 来源:《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》2021年第1期 作者:郦全民 字号
2021年04月29日 16:33
来源:《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》2021年第1期 作者:郦全民

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  摘 要:在社会系统中,大都会在线网:存在着有组织模式和自组织模式,数智技术均能在其中发挥重要的作用。遵循“道法自然”的原理,在正常的社会条件下,采用自组织模式更能达到社会的和谐和个体的自由发展,而数智技术则可成为实现“无为”思想的有力手段。

  关键词:数智技术;有组织;自组织;自然;无为

  作者简介:郦全民,华东师范大学哲学系、知识与行动研究中心教授(上海,200241)。

  基金:华东师大“幸福之花先导基金”重大研究专项“历史跨度和全球视野中的老子学说研究及其大数据分析——老子思想的源头、内涵、未来和域外影响”(项目编号:2019ECNU-XFZH006)。

  近年来,迅速发展的数据技术和智能技术(简称数智技术)正越来越多地应用于各类社会系统的组织和管理。对于一个复杂进化的社会系统而言,存在着两种基本的组织模式:一是层级式控制的有组织模式,二是扁平化自主互动的自组织模式。作为建构和管理组织模式的手段,数智技术均能在其中发挥重要的作用。问题是:在一个正常运作和健康发展的社会中,究竟应该采用哪种组织模式?这里,我们试图通过对老子的核心思想进行一定的转化,确立选择社会系统组织模式的基本原理,在此基础上,探究数智技术在当代社会系统的建构和管理中的重要价值。

  一 社会系统的复杂进化

  人类社会已是一个复杂进化的巨系统。之所以称为“巨系统”,在于其形成了多层次的嵌套结构,其中每个层次均由处于次层的具有一定自主性的子系统(组元)组成,而这些子系统又由更次层的具有一定自主性的子系统组成。对这些处于不同层次的子系统,我们通常冠以国家、地区、政府、社团、企业和单位等群体性的名称。1不过,就人类社会而言,构成它的基本组元便是个体。

  倘若试图理解人类社会的复杂性以及这种复杂性何以增加,从方法论上考虑,一个合适的起点是分析其基本组元——个体的特质和行为。我们知道,作为组成社会的基本元素,个体不仅拥有自主选择、决策和创造的能力,而且其行为可与他人或环境之间形成反馈。这样,在资源有限的情况下,为了生存或追求更大的利益,个体之间相互作用的方式和强度等便会呈现出多样性和不确定性;而这些又能促进个体自适应能力的增强,进而,导致个体之间的关系和社会结构的复杂化。正是在这种基本机制的运作过程中,人类社会内部形成了类型不同和规模不等的各种子系统,其中,处于底层的子系统之间又通过相互联系或作用形成更上层的系统。这样,处于每个层次的系统既由底层次的子系统以及子系统之间的联系所构成,其自身又会突现出新的具有自主性的属性、行为和功能。结果,整体上看,人类社会便成为一个具有分层嵌套结构的复杂的巨系统。

  人类社会的进化是一个复杂性不断增加的过程。根本上说,人类超越于其他动物在于开启了一种新的进化方式,即文化进化。这种进化方式的出现是由于:在与自然环境或社会环境相互作用的过程中,个体将心智运作的结果(知识、观念等信息)加以外化,也就是“卸载”到超出个体心智的其他媒介上。于是,人与人之间信息传递的方式和个体积累知识的过程均发生了革命性的变化。从社会系统复杂性增加的角度看,技术在其中起着至关重要的作用。这不仅是因为技术可以提升人们认识和改造自然的能力或力量,更重要的是,它提供了个体或群体之间进行信息交往的新工具和新媒介,其中最具代表性的就是文字、印刷术、电话、计算机和互联网。这些发明不断地突破人类原本依赖自然媒介传播和保存信息的局限,在社会内部建构起了一个超时空和跨文化的信息互动的动态网络。在这个过程中,个体或群体之间的交往实现了从短程到长程的变化,且变化的方式也丰富多样,结果,社会系统进化的速率不断提高,复杂性亦随之增加。

  在人类社会进化的过程中,特别是进入现代文明以来,人们为了更好地适应自然环境,也为了更好地处理个体与个体、个体与群体以及群体与群体之间的复杂关系,便开始选择和设计各种社会制度和规范,建立各种社会(子)系统,对各种尺度上形成的社会系统进行管理或治理,以便在确保社会整体稳定有序的前提下,人们能够满足基本的需要或实现自身的价值。那么,在社会系统日益复杂化的今天,我们又该如何来选择、设计和建构社会系统的组织模式,从而更好地履行社会管理或治理的任务呢?

  二 社会系统的基本组织模式

  我们说,人类社会是一个复杂进化的巨系统,而作为社会基本单元的个体具有选择、决策和创造的能力。这样,社会中各种自主体(子系统)的形成以及它们的运行并不纯粹是一个自发的过程,总是包含着某人或某些人的有意作为。这种“有意性”体现在开展行动带有目的性,且行动方式的选择过程受到已有知识、信念甚至意识形态等的左右。

  在人类社会内部,不论是纵观还是横看,均可以发现:各种子系统的形成和运作存在着两种基本类型。一类是有(或他)组织。这类系统不仅基本结构是为了已明确的目标而设计和建构,而且运行方式实行层级式的控制;也就是说,组成系统的自主体(组元)的行动是按照另一外在的自主体的指令展开的,而系统本身也受更高层级的外在的自主体(实际上是其代理人)所发出的指令控制。2这样,处于底层级的自主体的行动便受到约束,其行动的目标甚至具体步骤由外来指令所规定或左右。比如,如果一个企业(作为系统)的内部采用层级式的管控或其由外部指令所控制,则它就属于有组织模式。另一类是自组织。在一定的外部条件下,这类系统由一群自主体通过相互作用而形成,其组织和管理的指令生发于内部的自主体之间的协同或协商,并不存在专使管控作用的内部或外部自主体。比如,一个理想的经济市场就是由大量相互作用的自主体(生产者和消费者)组成,其中商品的数量、价格和生产方式等信息指令在自主体之间的互动过程中产生,并不需要一个专门的控制者。自然界中,复杂系统的产生和运行其实就是自组织的过程。对于人类社会来说,虽然系统的设计和建构往往是人们有意所为,因而具有人工性;但一旦系统形成,如果其运行的信息指令来自组成系统的自主体之间的互动,那么,也可视作自组织模式。

  这两类组织模式并不是非此即彼。事实上,在一个较复杂的社会系统中,两者在一定条件下可以共存。比如,如果将一个大学看作系统,那么,它的教学子系统可能采用有组织模式,这样,学校主管教学的部门、教师与学生就形成了一种层级的控制结构;而其学术研究则可以是自组织模式,其中,从事什么研究和如何研究等由科研人员自主选择或通过协作、协商来确定,而学校的相关部分只提供适当的外部条件。

  这里,自然地引出了如下问题:选择不同组织模式的依据是什么?一般地说,任何一个社会系统的建立和运作均是为了实现某种或某些设定的目标,而选择哪种组织模式则取决于能否有效地达到目标。不过,一种组织模式究竟能否为实现目标而有效地运作,虽然与该系统所处的环境有关,但最根本的则是其运作方式是否可行,以及与其他模式的比较优势。

  下面,我们就来看看有组织模式和自组织模式所运作的方式及各自的优缺点。就有组织模式而言,其基本特征就是系统所涉的自主体形成了一个层级的控制结构。为了简单和明确起见,我们将发出指令的自主体叫做管理者,将接受指令并据此行动的自主体叫做被管理者。3在一个具体的有组织系统中,用控制论的语言来说,管理者充当的角色是施控主体,被管理者则是受控客体,而管理就是施控主体通过指令对受控客体的作用。通常,受控客体本身也是一个由不同类型的被管理者所组成的(子)系统。这样,从理性的要求出发,为了有效地对作为受控客体的系统进行管理,施控主体首先需要获取关于该系统的组元、结构、状态、功能和环境等的信息;然后,基于这些信息和设定的目标进行决策、形成指令,再作用于受控客体。

  容易看出,如果受控客体比较简单或单一,而施控主体又有足够的能力和时间来获取和处理决策所需的信息,那么,管理可以有效甚至一定意义上实现最优。然而,一旦受控客体是一个复杂多变的系统,则施控主体就会面临两个困难问题:一是“信息难关”,即如何才能及时、准确、充分地收集所需的信息,并基于这些信息作出优化的决策?4另一是如何才能将形成的决策作为指令,及时、准确地作用于受控客体?可想而知,为了真正有效地求解这两个问题,施控主体不仅需要具备超强的获取和处理信息的能力,而且应当拥有将决策指令快速地付诸行动的能力。理论上讲,如果试图追求最优的决策和管理,那就要假定存在着“全知和全能”的施控主体。

  然而,在人类社会中,充当施控主体的个人或群体获得信息和决策的能力总是有限的,发生的过程中还会包含非理性的因素。而且,随着系统内部层级数的增多,施控主体所获取的信息就会更加延迟和失真,指令实施的成本也将提高,结果,控制的效果就会降低。因此,现实中,理性的施控主体一般会将受控客体假设成相对简单的对象,以减少所需获取的信息,再基于延迟的、有限的信息作出决策,进而,又用简单或单一的指令去控制客体的行为。可见,这种运作方式比较适合于对简单客体的管控;特别是当目标单一并且环境相对稳定时,运用这种方式通常可以达到较理想的效果。但问题是,如果受控客体本身是由大量自主体所组成的系统,而发出的划一简化指令又直接作用于自主体或它们之间的连接,那么,自主体的行为和系统的结构势必趋向简单。然而,在一个复杂进化的社会系统中,充当基本自主体的是具有自主选择和创造能力的个体,个体之间的互动又动态可变,而且,自主体所处的环境具有不确定性,结果,这种有组织的控制模式很难奏效,甚至常常造成事与愿违。

  在自组织系统中,自主体之间进行互动、反馈和协调,自主地决定各自的行为并实现整体的功能,而外部环境只作为选择和约束的条件。也就是说,施控和受控同时由组成系统的各个自主体来履行,而所需的信息(指令)也由它们之间的相互作用生成,因而是一种自我管控、自我创生的组织机制。在这种情况下,并不存在一个专使信息收集和决策的外在管理者,因此,信息难关问题得以消解。特别是,在不确定或复杂多变的环境中,一个自组织系统可以通过其组元(自主体)行为的改变和组元之间的相互协调或协作,在结构和功能方面及时地适应环境,并在状态上实现优化。

  不过,一个社会系统如果运行的模式为自组织,那么,尽管其可更好地适应不确定的环境并在功能等方面达到优化,但也有可能引起突现现象。这些突现现象中,有些具有正面或积极的作用,比如新技术导致的社会形态变革,而另一些却是人们不希望看到的。这里,存在两种可能出现的“副作用”:一是在某些内部和外部的条件下,一个自组织系统会进入混沌或无序的状态,而从价值上评判,这样的情况对于一个国家或多数人而言并不有利;另一是功能上最优的自组织系统可能产生“外部效应”,而这些效应对于整个社会、社会中的其他子系统或社会的自然环境而言则是不利的。人类历史上出现的一些社会动乱或无政府状态属于前者,而在自由市场经济中,由于一些企业为追求利润最大化而造成对自然环境的破坏,则属于后者。正因为如此,在现实社会中,代表社会整体的自主体(如政府)或其他子系统对于采用自组织模式的系统进行外部管控或干预在所难免,然而,这样一来,同样也会遇到有组织模式中出现的信息难关问题。

  由此可见,在社会系统的建构和管理过程中,两种基本的组织模式各自存在着优势和问题。那么,是否有可能在保持或提升优势的前提下,有效地克服所存在的问题呢?在有组织模式中,存在的问题是信息的及时、精准、全面地获得和处理,而在自组织模式中,要消除“副作用”也需要及时、精准、全面甚至预先获取系统状态的信息,从而实现有效的管理。因此,两种模式所面临的共同问题是信息的获取和处理,在此基础上快速、正确地决策并付诸行动。这自然会让人们想到如今迅速发展的数智技术,因为大数据及其技术正是用于信息的广泛获取分类和聚类,而智能技术则可以增强甚至代替人进行信息处理、作出理性决策。那么,数智技术究竟是否可能以及如何才能克服社会系统的组织模式中存在的问题呢?

  三 数智技术与组织模式

  在探讨数智技术运用于社会系统的管理之前,有必要先对其中所涉的一些概念和思想作简要阐明。本文一开头就指出,数智技术是对所有的数据技术和智能技术的简称。由于目前以机器学习(包括深度学习和强化学习)为代表的人工智能技术主要运用于对数据(特别是大数据)的分析和数据模式的挖掘,因此,将两种技术用“数智”这个单一概念来刻画是合理的。不过,在进行具体分析时,有时仍要根据需要做些分疏。

  前面的阐述中,我们已心照不宣地运用信息概念刻画社会系统或自主体。那么,这里,数据与信息又是什么关系?我们认为,不管是在有组织模式还是自组织模式中,认知的任务就是获取关于实际存在的社会系统的信息,其过程为:属于社会系统(认知对象)的信息,通过一定的信道传递到信宿(自然的或人工的)加以记录,并最终由认知主体加工为经验知识。在这个过程的描述中,信息是最基本概念,记录了的信息叫做原始数据,经过处理的原始数据称作经验数据,而得到辩护和评价的经验数据便是经验知识。所谓数据技术,就是指在这个过程中运用的各种技术,包括数据的记录、识别和处理等。

  近几十年来,由于计算机、互联网和手机等技术工具的强力推进,人类社会中,人与人之间出现了多维度、实时地进行信息交往或互动的新态,而这样的信息又以数据的形式传输、记录和处理,于是,便产生了比以往任何时候大得多、复杂得多的数据。正是在这样的技术和社会背景下,“大数据”概念应运而生。那么,究竟什么是大数据?首先需要区分的是,大数据不是大的数据。虽然数据大对于大数据来说是必要的,但仅有这一特征还不足以称为大数据。尽管迄今对于大数据并没有严格的定义或公认的看法,不过,通常认为:它是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。从特征上说,与原有基于规模小、结构化、种类相对单一的数据相比,大数据具有体量巨大、流动和处理速度快、类型繁多(特别是包括各种非结构化类型)、价值密度低和真实性等特点。5如今,大数据以及相关技术正在迅猛发展,广泛应用于企业、商业、医疗、军事、政府部门、教育和科学研究等领域。当我们说到数据技术时,自然也包括大数据以及相应的技术。

  智能技术是指设计、建造和应用具有自主地学习、推理和决策等功能的人工系统的技术,大致对应于目前媒体上使用的“人工智能”6。近年来,由于大数据和计算力的大幅提升,基于神经网络的深度学习引爆了人们对“人工智能”的关注度。深度学习和强化学习等人工智能技术已经在图像分类和聚类、自然语言处理等方面取得了很大的成功,并在网络安全、自动驾驶、医疗健康、教育、科学和社会治理等领域展示出巨大的应用前景。特别是,由于深度学习是通过对实现于深度神经网络的学习算法进行大量数据的训练,以便在新的数据输入后,能产生最优的输出,即作出最好的预测或决策,因此,其可以成为管理社会系统的有力工具。

  这里,我们感兴趣的是,数智技术在社会系统两种组织模式的管理中能够起到什么作用?局限又是什么?

  就有组织模式而言,理论上说,在确定的环境中,如果管理者(施控主体)及时、准确和充分地掌握被管理者(受控客体)的信息,在此基础上快速形成优化的决策并付诸行动,那么,就可实现有效的管理。但如前所述,问题是存在信息难关。容易看出,基于大数据和机器学习等技术,在一定程度上可以解决这一问题。这是因为,大数据及相关技术能大大地提高管理者及时地、充分地获取信息的能力,机器学习等智能技术又可协助管理者更快地、更精准地进行判断和决策。可以想见,随着数智技术的不断发展,传统控制中出现的信息难关问题有望进一步得到克服,结果,管理的效率也会相应提升。

  在有组织模式中,存在着一种较为特殊的情况,运用数智技术可以非常有效,那就是管理所追求的目标单一。在这种情况下,因为目标单一,故对于管理者而言,只需收集和处理与实现目标直接相关的数据,并作出针对目标的决策指令。这样的数据虽然数量上可能巨大,但往往类型单一,因而,数据技术可以快速收集和处理,而智能技术甚至可以代替人进行决策或执行指令。例如,为了阻止新冠病毒的蔓延,我们的政府及时地运用了数智技术(如人脸识别技术和健康码等)对人们出行的行为信息进行追踪、采集和处理,从而有针对性地控制人员的流动,起到了非常好的效果。

  运用数智技术求解信息难题和决策问题也存在限度。一般来说,问题解决的程度取决于系统的复杂性和所处的环境。在有组织模式下,管理者与被管理者处于分离的状态。为了实现对被管理者的有效控制,就要求所获得的关于被管理者的信息具有确定性。这样,即使信息的获取与指令执行之间存在多个层级而发生延时,控制也可以相对有效。但是,如果系统是复杂的且所处的环境不确定,那么,自主体的状态也会动态多变,结果,基于原有信息的延时指令就难以达到管理的目标。可以看出,虽然运用数智技术可以帮助缩短延时,却不能消除由于层级式控制本身带来的滞后效应。特别是,要实现对被管理者的有效管理,就需要对他们的行为和系统演变的趋势作出预测。而作为预测所依据的数据是表征被管理者和系统过去以及当下状态的信息,从这样的数据出发进行预测并作出决策,就要求被管理者或系统所处的环境相对确定,否则,准确地预测变得不可能,对于复杂程度高的系统更是如此。7

  因此,有组织模式存在着固有的局限,而不恰当地运用数智技术,则有可能放大或者强化这些局限,结果变成有害的缺陷。我们知道,当选择有组织模式,运用数智技术便可更及时、更准确和更充分地收集和处理被管理者的信息,从而实现更有效的控制。但问题是,一旦强化这种控制式的管理,构成社会系统的自主体(被管理者)的选择自由和创造能力就会受到更大的限制,这样,一个社会的活力和多样性将会丧失,进而,极有可能导致社会结构和功能趋向单一,社会的发展出现停滞或者畸形。例如,已有研究表明:基于数智技术的社会管理在许多场合可行且有效,但是,如果将这种方式应用于社会的文化和观念等领域,就会导致这些领域中多样性的丧失,而这种多样性恰是一个社会具有活力和创造性的必要条件。8鉴于此,即使数智技术能在很大程度上帮助决策者和管理者克服信息难关,但对人类的发展和进步而言,在正常的社会状态和环境下,对复杂的社会系统偏好采用有组织模式,并不可取。

  那么,对于自组织模式来说,情况又如何?相比较而言,一个自组织的社会系统不仅能在变化的环境中达到自适应,而且能保持多样性并发生突现,从而实现有活力的进化。但如前所述,对于人类来说,有些突现现象并不符合自身的价值。例如,一种社会动荡或许有利于系统整体的适应和进化,但对许多个人而言,则很可能带来不幸甚至灾难,因而,时常需要防止发生。现在的问题是:能否运用数智技术,让一个自组织的社会系统既处于正常的有活力状态,同时又避免有害的突现现象或减少不利的外部效应?回答是肯定的。

  这可从两个方面来说。一是运用数智技术,管理者可比以往任何时候更好地掌握和处理关于社会系统的信息,更科学地作出理性决策,从而实现对系统的行为和变化的调节,让其处于有利的状态。重要的是,这种调节是通过外部参量对一个自组织系统在整体上施加影响,而这种影响的发挥仍取决于系统内各自主体之间的互动,因而,实际上是一种辅助作用,也就不同于有组织模式中的直接控制。另一是基于数智技术,管理者可以建构一个自组织社会系统的计算模型,在虚拟世界中,探索其在各种条件下的运行状况。这就能对系统演变的各种可能性进行评估,甚至发现其中蕴涵的规律。由此获得的结果,在现实中,可以作为管理社会系统的依据,或引导系统朝向所希望的目标演进。近年来,在社会政策的制定和社会管理中,运用数智技术的这类研究已经越来越多。

  四 模式选择的基本原理

  由上可见,对于社会系统而言,数智技术既可用于控制也能用作辅助,而究竟发挥哪种作用则取决于系统所采用的组织模式。我们已重复指出,尽管在一些情况下,采用有组织模式对于达到设定的目标可行甚至高效,但其代价是自主体的选择能力和创造性等方面将会降低;若采用自组织模式,则自主体的这些能力就可发挥,从而系统在保持多样性的同时更好地适应环境,但也有可能出现不利的无序状态或外部效应。

  那么,究竟应该遵循哪些原理或原则来决定模式的取舍呢?我们认为,中国传统智慧中已经包含这样的原理,最基本的便是老子所提出的“道法自然”。

  在老子思想中,“道”和“自然”是两个最重要的基本概念,而“道法自然”则是一条最基本的原理。由于历史、文化和语言等多种原因,人们对于这两个概念和这条原理的内涵有着不同的理解,甚至迄今还存在不少争议。不过,我们的目的并不是去辨明它们本身的含意,而是希望采用较为认同的看法,来揭示它们对于当代社会中组织模式选取所具有的重要价值。

  这里,我们采用刘笑敢在《老子古今》中的诠释。他认为:“道法自然的道是宇宙万物的总根源和总根据,而这个总根源和总根据又以‘自然’为价值和效法、体现之对象。道是老子的终极关切的象征符号,而‘自然’则是这种终极关切所依托的最高价值。这种最高价值所向往的是人类社会的总体上或根本上的自然而然的秩序,自然而然的和谐,而这种人类社会的总体和谐与自然宇宙也必然是和谐的,这一点从人法地、法天的陈述中就可以看出来了。”9结合“莫之命而常自然”和“百姓皆为我自然”等表述,刘笑敢还认为,老子思想中的自然是指“没有外力直接作用的自发状态,或者是外力作用小到可以忽略不计的状态”,而且,“自然是原有状态的平静的持续,而不是激烈变化的结果,这就是说,自然不仅排除外力的干扰,而且排除任何原因的突然变化”。9基于这样的理解,加之人从属于“道”(或理解为“道”的构成部分),故当将道法自然应用于人类社会,就是意指“社会法自然”。

  容易看出,在当代社会,如果人们寄希望于实现个体、群体和环境之间的和谐发展,就应该把道法自然作为社会管理的基本原理。而依据这一原理,选择的天平显然倾向于自组织模式一边。

  如前所述,如果采用有组织模式,并且运用数智技术强化其中的控制功能,那么,虽然可以(甚至高效地)实现某种特定的功能或目标,但自主体的创造性、不同需要和多元的价值等就无法实现,也就陷入一种非自然的状态。整体上,由于系统的结构趋于单一或者走向畸形,结果个体、群体与环境之间往往无法达到和谐,也就违背了道法自然的原理。

  实际上,当采用有组织模式而处于控制状态时,一个社会系统往往是为了达到某种特定的目标,比如控制疫情的蔓延,或者,为了实现单一或特定功能(如军队)。而对于一个为人民且负责任的政府来说,之所以采用有组织的管理方式以实现特定目标或履行单一功能,归根到底,还是为了达到社会整体的稳定有序和社会内部的和谐发展。因此,在正常的情况中,即使利用数智技术可以提高控制的效率,却不符合道法自然的原理。

  反观自组织模式,其内在地与道法自然相一致。当一个社会系统处于自组织模式,组成系统的自主体的行为并不受外来力量的直接控制,且自主体之间是通过信息的交换来实现协作、协调或者冲突的解决,而外部环境只起到引导或辅助的作用。这样,对于作为自主体的个体而言,其自然状态和行为就是基于自身的选择和创造去适应环境的不确定和变化,从而达到与环境(包括他人)的和谐;而对于作为自主体的群体(作为系统)来说,通过组元与组元、组元与环境的相互作用而产生自发的秩序,从而更好地在环境中实现优化的适应和进化。显然,自组织模式的这种运行机制,恰恰体现了道法自然的原理。而对于处于系统外部的管理者来说,所起的作用并不是对系统或其组元施加直接的控制,而只是提供辅助性的条件,这样也就做到了“无为”。

  事实上,近代以来,西方的自由市场经济理论和自由主义的社会理论,其起源和发展均受到了老子的“自然”和“无为”等思想的影响,或者与老子的这些思想相切近。比如,亚当·斯密(A.Smith)的市场经济基本观念受到法国重农学派代表人物魁奈(F.Quesnay)的自由放任政策(laissez-faire)的直接影响,而魁奈这一思想的来源正是《老子》。10再如,著名社会学家卢曼(N.Luhmann)在他的社会系统理论中所使用的“自创生”(autopoiesis)概念与“道”和“自然”等所表达的意含相类似。11

  当今,社会治理已经不仅仅是一个理论概念,而成为组织和管理社会的重要实践活动。在一个多元的社会系统中,社会治理是指政府、企事业单位、社团、社区和个人等自主体之间通过平等的协作、协商和沟通等方式,依法对社会系统及其成员进行规范和引导,以实现社会公共利益的最大化,并使得个体能自主地实现价值。在社会治理中,由于强调各自主体的共同参与和交互,而不是通过外在力量的直接管控,因而,它实际上是一种体现道法自然的自组织模式。

  然而,如前所述,倘若一个系统是自组织的,那么,在一定的条件下,就有可能发生人们不希望看到的突现现象,比如,在自由市场条件下的经济危机。而依据刘笑敢的理解,老子思想中的“自然”是“不仅排除外力的干扰,而且排除任何原因的突然变化”。如此看来,虽然道法自然与自组织的思想在基本理念上相一致,但前者并不是对后者的一般性的事实概括,而是指导自组织模式应该如何运行的最高价值原理。追求“自然”的价值不仅要排除外力的直接控制,而且要防范系统出现不利于稳定有序和自主体之间和谐相处和发展的突现现象。

  在老子的思想中,体现道法自然的行动准则就是“无为”。那么,在当代社会管理和社会治理中,运用数智技术,管理者是否有可能更好地实现无为的思想或准则呢?

  五 无为思想的技术实现

  这里,首先遇到的问题是:究竟如何理解老子思想中的无为?显然,只有在道法自然原理和自组织模式下,谈论无为才有意义,因为倘若采用有组织模式,也就规定了行动准则是直接的控制和干预,那就是“有为”而非“无为”。

  尽管历来的文人学士对于无为存在着不尽相同的解读和理解,但根据《老子》的内容,可以确定,老子所说的无为并非是什么都不做的,不然,就不会有“功成身退”和“取天下常以无事”等等了。正如刘笑敢所分析的:“如果我们回到《老子》的文本中去,就会发现‘无为’的‘为’是有一个中心指向的,无为否定的重点是社会治理者的直接控制和干涉性行为,同时也在某种程度上否定一般的世俗的价值和方法,但绝不是否定一切行为。”12考虑到“自然”是老子所追求的最高理想,那么,无为的目的和意义便是“能辅万物之自然”;对于人类来说,也就是实现和维护社会的自然和谐,而这种实现和维护并不是采用强力的“控”,而是提供条件或引导性的“辅”。

  在《老子》中,无为的主体是理想的“圣人”。而如果希望无为思想在当今社会中发挥作用,其主体就应理解为社会系统的管理者。那么,对于管理者而言,究竟怎样才能在具体行动中实现无为的目的和方法呢?我们认为,数智技术在这方面可以发挥十分积极的作用。

  显然,就现今使用的“自然界”或“自然环境”的“自然”而言,我们所处的时代与《老子》产生的年代已经大不相同。如今,人类不仅被各种各样由人工制品所组成的环境所包围,而且社会内部个体与个体、个体与群体和群体与群体之间的互动也越来越依赖于由技术所提供的人工媒介,所以说,我们已经处于一个技术的时代。然而,老子所主张的自然和无为却仍然是人们追求的理想。鉴于此,我们放在当下的社会情景中,来思考数智技术对于实现理想所能起的作用。

  实际上,正在不断发展的数智技术,对于社会系统的管理具有两重性。一方面,随着这些技术的广泛运用,社会内部各类自主体之间的互动变得快速多变,从而提高了社会系统的结构和进化的复杂性,使得社会管理的难度也相应增加。而另一方面,这些技术也可把自主体的信息置于可收集和可处理的范围内,结果就为有效地控制或辅助地影响自主体的行为或协调自主体之间的关系创造了条件。这里,我们主要关心运用数智技术实现无为思想的现实性。

  随着各种监控设备和传感器的广泛应用,加之云计算、智能算法等技术的不断发展,获取、记录和处理人们日常行为的数据已经不再困难。当然,运用这些数据和技术可以对个体或群体的行为进行直接管控,但对于追求自然和谐的社会治理而言,这种管控针对的主要是那些违反法规的犯罪或不良行为。对于普通的人来说,监控设备、传感器和数据记录仪的存在,实际起到的是一种“实有似无”的作用,可更好地引导人们诚实、守信、不犯法规,从而辅助社会达到和谐和发展。事实上,在当今的中国社会,基于数智技术的“天网”正在完善,可以说已在一定程度上实现了“天网恢恢,疏而不漏”,结果,开始形成“如要人不知,除非己莫为”的心理意识,像盗窃、失信等行为也就逐年减少。而“实有似无”中的“无”可恰当地理解为无为之“无”12,可见,数智技术能用于无为思想的实现。还有,如何能在“不漏”的前提下尽量做到“疏”,也有赖于数智技术的进一步发展。

  尤其是,在教育和科学等领域,运用数智技术实现无为思想,对于人才培养和科学创造等显得格外重要。简单地说,教育的目标就是让受教育者健康地成长,并成为既能实现个人价值又对社会有用之人。然而,受教育者在个性、志趣和能力等方面各不相同,因而,所形成的群体是一个颇具多样性的复杂系统。这样,如果采用单一的教育方式或教学方法,就难以达到惠及每位受教育者的理想效果;尤其是,倘若采用直接控制式的教育管理和教学措施,则受教育者的个性和创造力等就不可能健全地发展。正因为如此,从孔子开始就倡导“因材施教”,但要真正实现这一理念却非常困难。而如今,运用数智技术,就有可能在很大程度上加以实现。这是因为,数据技术可以实现及时、准确和充分地收集每个学生学习和生活等方面的信息,而机器学习等智能技术又可用于对每个学生的学习和生活等情况进行更精准的分析和判断,从而为他们的学习和个性发展提供一个“实有似无”的良好环境。在这样一个环境中,学习的自主性、主动性和创造性就可得到更好的发展。目前,已经有人在这方面作了成功的尝试。13

  在科学研究领域,科学家的自由探索和创造性起着至关重要的作用。这就要求对于科学家群体的管理采用“无为而治”的自组织模式,而数智技术则可以提供更精准的服务以实现“辅科研之自然”。比如,运用数据和数据技术,及时、准确地下达需要的研究经费,快速、自动地完成经费使用和报销的业务;运用智能技术,提供申报项目所需的相关信息和材料。这样,科学家就能摆脱各种行政等方面的繁杂事务,潜心于研究,也就容易发生“突现”,作出创造性的科学发现。科学发展的历史经验表明,能为自由探索和创造性的发挥提供良好环境的正是那种遵循“无为而治”原则的科研管理,而数智技术可以为实现这一原则提供有效的手段。如今,面对科学发展的新机遇和新挑战,应该说,我们的政府已经充分意识到了建构一个有利于科学探索和创造的管理体系的重要性。然而,如何建构这样一个体系依然任重道远。我们认为,“无为而治”应该是建构体系的基本原则,数智技术则可在其中发挥十分积极的作用。

  六 结束语

  当今,人类社会正处于复杂的演变过程中。如何组织和管理社会内部的各种子系统,协调各子系统之间的关系,以便更好地实现人类的总体目标和人们的福祉,是人类面临的极为重大和紧迫的挑战。对于具体的社会系统而言,存在着有组织和自组织两种基本模式。遵循道法自然和无为而治,在正常的社会状态和环境条件下,采用自组织模式更能实现社会和谐和个体价值,而数智技术将能发挥越来越重要的作用。

  注释

  1 这些群体性的子系统具有一定的自主性,作为整体可充当组成社会的组元并具有自主的行为和功能,故与个体一起统称为自主体(agent)。

  2 层级(hierarchy)不同于层次(level):前者指的是位于不同等级的自主体(或其代理人)之间的分层,所以,可以形成管控关系(如领导者与被领导者之间);而后者指的是一种组成关系,即处于高层次的系统由处于更低层次的子系统所组成,如我们的身体由器官所组成,但身体并不作用于或管控器官,存在的是器官之间的相互作用。

  3 在一个多层级的控制结构中,一个人可以同时作为管理者和被管理者。

  4 信息难关的概念取自哈肯(H.Haken)的《协同学讲座》。参见[德]H.哈肯:《协同学讲座》,宁存政等译,西安:陕西科学技术出版社,1987年,第135页。

  5 这五个特点就是由国际商用机器公司(IBM)给出的5V,即数据集的规模(Volume)、数据流动和处理的速度(Velocity)、数据类型的多少(Variety)、数据价值的大小(Value)和真实性的程度(Veracity)。见“What is big data?—Bringing big data to the enterprise”.www.ibm.com.Retrieved 2013-08-26。

  6 严格地说,人工智能在学科性质上具有科学和技术的两重性,而目前媒体上所使用的“人工智能”主要指技术,即人工智能技术。

  7 为何无法作出准确预测的原因,可见郦全民:《论计算社会科学的双重功能》,《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2019年第5期。

  8 K.Kleineberg and D.Helbing,“A ‘Social Bitcoin’ Could Sustain a Democratic Digital World”,The European Physical Journal,Special Topics 225,2016,pp.3231-3241.

  9(10) 刘笑敢:《老子古今》,北京:中国社会科学出版社,2006年,第79页;第319页。

  10(11) 主要从曾经多次到中国旅行的传教士波伊维(P.Poivre)那里获得。信息源于J.J.Clarke:“Oriental Enlightenment:The Encounter Between Asian and Western Thought”,London and New York:Routledge,1997,pp.49-50。

  11(12) H.G.Moeller,“The Philosophy of the Daodejing”,New York:Columbia University Press,2006,p.50.

  12(13)(14) 刘笑敢:《老子古今》,第635页。

  13(15) H.Wang,“Wuwei,self-organization,and classroom dynamics”,Educational Philosophy and Theory,VOL.51,NO.11,2019,pp.1141-1151.

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