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技术赋能型社会实验:建设创新型国家的一种新路径

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-02-07  来源:中国社会科学网-中国社会科学报  浏览次数:30
核心提示:社会实验是探索社会发展路径的重要手段。在我国的大部分实践中,试点工程是社会实验的主要形态以及统称,包括特区、试验区、示范
 社会实验是探索社会发展路径的重要手段。在我国的大部分实践中,试点工程是社会实验的主要形态以及统称,包括特区、试验区、示范区等的建设。以社会实验的概念指涉试点工程,有助于从科技哲学和科学技术与社会(STS)的角度对这一实践进行阐述,并提供有益的指导。我们所讨论的社会实验是在开放、非受控的真实世界进行的实验,与一般性认知中封闭空间里的实验室实验具有显著区别。随着实验场景的转换,实验所遵循的逻辑与行动导向会发生相应的变化,因为情境条件的改变会对实验的语义内涵以及行动的规则条件产生影响。另外,随着前沿科技的发展并愈发嵌入现代社会的秩序建构中,技术创新将有助于试点工程的建设与有效运行,这使得社会实验在深化改革与提高治理能力现代化的背景中有了新的形态。

社会实验的实践机理

作为改革的社会实验,就是在开放的生态系统中引入异质性的变量,激活基层的社会功能和规范体系的构建。当我们在这种语境下谈及某个场景中的社会实验,就是在试图引导某个对象发生变化,通过实验的方式对其进行干预。结合开放性的实验场景与激发基层创新活力的实验目标,可以认为,作为改革的社会实验强调的是一种地方性、动态性、开放性的探索性实践。

实验室实验发生在较为封闭、边界明确、科学家为实验主体的受控情境中。而在社会实验中,不确定性的边界条件反而成为这种实践可能成功的潜在变量,并且不存在绝对的实验主体,利益相关的行动者都置身于同一个实验系统中。那么,行动者的身份有了重合态:被实验者同时也是实验者。从社会建构论的角度来看,实验室实验参与社会利益的实现,代表性的理论如拉图尔(Bruno Latour)、卡龙(Michel Callon)等人提出的“行动者网络理论”。实验室内科学家之间会发生科学利益的协商,并且通过转译实现与社会利益的勾连,使更多的行动者参与到同一维度中,获取更多的社会资源,这实现了实验室科学与社会之间行动结构上的网络化。不过,这里的知识研发活动依然是发生在实验室内。封闭性实验遵循的是一种演绎逻辑,需要一个既定的假设前提,通过有限目标变量的选择进行证实或证伪。在这里,实验的主客体是边界明确的,因为实验的执行者始终是科学家,所制造的产品形式是编码化知识和技术人工物。

在开放的社会实验中,科学活动与社会行为是交织在一起的,介入其中的参与者与周围的一切环境要素都会发生关联,这样实验主体的认知与行动导向和目标对象都处于不确定的状态。对于一项成功的实验室实验而言,可重复性是其获得同行认可的标准,其实验过程是一项有针对性的干预行为;而社会实验遵循的是一种迭代型逻辑,这种逻辑是溯因性的,强调开放性与情境性。因此,对于社会实验的指导不必然遵循先决条件,反而要求对前提的修正、改善与颠覆,以达到更具适应性的状态。可见,社会实验的成功不必然是以实现广泛的移植作为既定的规则。

历史上,作用于我国推行与深化改革的社会实验,有时会采取这样一种做法:面对塑造适应我国现实秩序的艰巨任务,在他国模式无可照搬的情况下,先行选取一些区域性的场景引入一个变量(政策、制度等)进行试错,倘若成功就向全国推广;倘若失败就换一个地区重新试验,直到试成功为止。政策与制度原型通过与地方性条件的融合,达至一个适应性的体系。其实,在“试点”“试验区”这些概念中就包含了实验的一些原初含义。正因为不能作确定性的判断才需要做探索性的尝试,也正因为无法确定新的政策在全区域推广后会产生怎样的负面效应,才需要在区域性层面先行试验、总结经验,以便在全区域推广前能前瞻性地制定治理策略来降低创新的风险。

历史经验表明,上游管理对于社会实验的工具性认知也在不断的实践中得到了深化,探索改革的发展道路从自下而上的盲目摸索,慢慢过渡到自上而下的规划干预。我国在进行社会实验过程中展现出两种实践类型:一种是以“自适应性”为导向的改革实验,通俗点说就是“因地制宜”,不要求也不被认为可普遍移植;另一种就是以“可移植性”为目标的改革实验。通过“可移植性”与“自适应性”的区别可以看出,社会实验遵循的规则条件所涵盖的内容比科学实验规则要复杂得多,并且实验主体在身份上不是既定的,也有着基层实践经验的介入。

社会实验的新形态:技术创新的赋能

创新型国家中的创新理念,是一种系统的概念体系,在辐射面上直指全域性的创新。这不仅是前沿科技的创新,还与推进国家治理体系和治理能力现代化紧密相连,通过创新提供改革的动力,并达到对社会治理能力的提升。直接推行全域性的创新是有风险的:一是不能真正明确创新的目标,二是尚不具备创新带来的潜在副作用的社会治理经验。通过局部区域的先行试验找寻线索,归纳总结,再做全面推广,这种渐进式的改革依然符合我国创新型国家的建设思路。

近年来,我国在社会实验的运用上更加追求差异性、多元化的实践,体现为试点工程的数量、种类、内容以及在范围、层次上的拓展,除延续政策改革实验与制度改革实验(经济特区、国家级新区、高新区、自贸区、综合配套试验区等的建设),还出现了城市级无人驾驶汽车社会实验室、智慧城市、“国家新一代人工智能创新发展试验区”等技术创新直接介入现实生态的社会实验,也就是新型的“技术—社会”实验系统。

显然,社会实验的发生场景开始与更广泛的生活世界关联起来。这表明我国对社会实验的实践进入一个新的阶段,即从自下而上的基层探索,到自上而下的顶层设计,再到如今“自上而下—自下而上”相结合的驱动模式。概言之,通过基层的先行试错总结探寻不确定情境的经验,在顶层设计中把握创新的方向与进度,两方面都须以“高标准、高质量、高效率”为宗旨,这是创新型国家建设对实践社会实验、推广试点工程提出的新要求,这种可持续的驱动机制的塑造需要技术创新来赋能。可以认为,技术创新为驱动深化改革的社会实验带来了新的契机。

首先,社会改革实验中的多元主体本身需要通过赋能来更好地参与。近年来,有关赋能理论的研究与应用受到了更多关注。简单来说,“赋能”就是赋予其他主体解决问题的能力。现代社会的紧迫性问题在认知上已不是因果逻辑,而是相关性。这是由于问题的源头是多种因素集成的结果,同样在问题的解决上也需要多元主体的介入。在社会实验中基层创新活力的释放与公共经验的介入需要被赋予一定的自主权,通过各种基础设施和制度的保障,来最大限度发挥个体与企业的潜能。而经验的总结与向上传达以及上层对基层经验的有效获取,相比以往更需要在效率、精准度上获取能量或者说增强能力。

其次,技术的工具性本质是延展人类探索的能力。随着人工智能、大数据、云计算为代表的新一轮科技革命的到来,新兴技术在信息的运用、收集、处理、感知等方面的能力和新生产线建设与新政策制定等领域,表现出了惊人的高效。比如,人工智能对垃圾分类试点工程的赋能已提供了范例,倘若没有人工智能的支撑,有关垃圾分类的探索性经验的总结便无法在短期内成型,成为一套规范的运作体系。

最后,公众的需求与经验的介入是社会实验重要的假设前提和实践力量。比如,在垃圾分类体系的试点工程中,如果没有公众的积极配合,是不可能顺利推行的。这契合了公众对改善生态环境的美好愿景。再比如,公众能够通过移动设备实时传输数据,实际上是被赋予了表达诉求的权利,这能够弥补因顶层设计的决策主体“有限理性”导致的信息不对称性和知识不完备性。类似的情形也出现在无人驾驶汽车试验区,这种试验是直接在公共生活区进行的,通过智能设备跟踪公众出行的轨迹和体验,形成数据分析模型,演练适应未来无人驾驶汽车的交通规则。

因此,技术赋能型社会实验的总体行动范式是“面向社会治理的实验性实践”。我们要以当下最为紧迫的问题作为实践的出发点,进入可循环的递归过程,不断对初始变量进行迭代。需要注意的是,技术创新本身具有不确定性,比如技术应用的风险与伦理问题、法律规范的滞后等。如今,前沿技术的实验风险很难在科学实验室中实现确证,这种风险往往是在介入现实场景后才充分暴露的。换言之,社会也成了科学实验室。这对科技发展提出了新的要求,需要在创新的同时展开治理经验的先行探索。

那么,技术赋能型社会实验本质上是对创新体系与治理体系的双重试验,前提是要认识到这样一种反身性的联结机制——技术创新赋能社会秩序的重塑与改革动力的转换。反过来,重塑的规则体系与制度要对技术创新进行规约,这些是在实验性实践的过程中协同发生的。如今,重大技术创新需要考虑社会的可接受条件,如果技术创新的潜在副作用与当下的基础设施、制度保障、伦理规范不匹配,就有必要前瞻性地先行对未来的社会治理情境进行试验。

综上所述,技术赋能型社会实验的总体目标是为我国创新型国家的建设创造发展空间,贯彻“先试点—后推广”的实验性实践理念,尽可能地降低创新的风险、成本,简化创新的步骤。深化改革的过程没有终点,永远都在实践中,这要求我们与时俱进,面对新的困境采用新的治理手段赋能,并且对作为治理手段的技术创新自身的副作用保持警惕,进行前瞻性的经验总结。

(本文系中国科协调研宣传部支持课题“当代科技伦理问题的前沿、争论与对策”(20200608CG110202)阶段性成果)

(作者单位:清华大学社会科学学院)

 
 
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