一、智能社会治理的兴起与挑战
21世纪以来，以互联网、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术迅猛发展，在引领经济发展的同时，也给人类社会的法律规范、道德伦理、公共治理等带来了前所未有的挑战。智能技术正潜移默化地颠覆人类的传统，重构社会组织结构，重塑人类的社会系统和文明秩序，推动人类从传统由金融资本与军事强权主导的工业社会，迈向以创新科技、数据信息和前沿知识为基础的智能社会。
智能社会是以海量的数据、发达的算力和智能化的算法作为新生产要素，以数据信息、前沿知识的加工传播和智能科技的发展应用为核心的高科技社会。2016年1月，日本政府发布的《第五期科学技术基本计划》提出了“超智能社会——社会5.0”的概念，并将其定义为继“狩猎社会”（社会1.0）、“农耕社会”（社会2.0）、“工业社会”（社会3.0）、“信息社会”（社会4.0）之后，人类即将进入的全新社会形态。中国、韩国、新加坡等亚洲国家，以及欧美等西方国家和地区，也相继提出了“智能社会”的概念。2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出要“发展智能经济，建设智能社会”。利用好新技术发展成果，积极促进人类社会智能化转型，持续推动构建人类命运共同体已经成为全球共识。
每一次科技的重大突破，在激发起人们对未来的无限憧憬与遐想时，总有一些科学研究者以审慎而睿智的目光，提醒我们回归理性，引导技术与社会步入良性发展的轨道。早在1931年，伟大的科学家爱因斯坦（Albert Einstein，1879—1955）就在对美国加州理工学院学生的讲话中深刻地指出，“关心人的本身，应当始终成为一切技术上奋斗的主要目标”，“用以保证我们科学思想的成果会造福于人类，而不致成为祸害”。1955年，爱因斯坦又与罗素（Bertrand Russell，1872—1970）一同发表了著名的《罗素—爱因斯坦宣言》（RussellEinstein Manifesto），呼吁各国谨慎使用核技术，避免因核武器的不当使用给人类社会造成毁灭性灾难。在这一宣言的推动下，1957年，来自全球的科学家发起了首届“帕格沃什科学与世界事务会议”（Pugwash Conferences on Science and World Affairs）。直到60多年后的今天，世界各国科学家们仍通过这一会议，不断致力于促进科学技术的合理利用，维护人类社会的和平与可持续发展。
社会实验理论与方法评介前言如今，人类再次迎来人工智能等颠覆性技术创新浪潮带来的冲击、震荡与不适。当代的科技工作者更要胸怀对人类命运的关切，勇担时代责任，顺应科技发展潮流，积极探索智能社会的治理路径。受到广泛关注的“困在算法里的外卖小哥”、网络游戏沉迷、“信息茧房”以及盲目追求计算效率带来的能耗激增等问题，都警示我们科技创新与社会智能化转型之路并非坦途。与传统工业社会迥异的生产方式和运转模式，使人类在过去数百年中建立起的工业文明时代的政治与社会秩序明显不再适用于智能化转型的时代需求，智能社会中的国家治理和全球治理面临新的风险和挑战。具体来看，主要包括四个方面：
一是价值观的极端对立与撕裂。长尾效应（Long Tail Effect）强调，差异化的、小规模的长尾声音的集中累加有时能够产生比主流声音更大的影响力。智能精准推送使“信息茧房”的“回音壁”现象不断发酵，观点相似的人群在网络空间组成团体，特定价值偏好在群体中汇集、共振，逐渐形成极端观点，导致群体极化。针对名人或社会事件的每一种极端观点都有可能在网络空间和现实空间推波助澜，掀起“汹汹民意”。民众在“思维裹挟”中失去独立思考的能力和机会，诱发社会对抗与撕裂，加剧内耗。智能社会治理需要关注如何利用好长尾效应解决远端信息不对称问题，在治理过程中加强与公众的沟通与回应，超前引导小众观点和偏好的良性发展。
二是经济活动中愈演愈烈的无序状态。梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）认为，接入节点越多，网络价值越大。以互联网为支撑的智能经济，与生俱来就具有赢者通吃、网络合并的基因。特别是智能技术的发展，使算法以前所未有的速度和无与伦比的精度处理数据，占据用户数据和高级算法优势的个体或组织因此获取了极大的权力，形成垄断性的超级平台，颠覆传统的契约关系。为争夺流量、拓展网络而对规模和效率的极致追求也使整个经济活动陷入弱肉强食、无序扩张、疯狂内卷的“社会达尔文主义”恶性循环，蚕食消费者和劳动者的福利和权益，把所有人都“困在算法里”，侵蚀社会的人文温度。在经济层面，智能社会治理需要寻找通过数据和算法经济进一步促进网络价值外溢，破除“剪刀差”与利益的零和掠夺，实现边际效益递增和共同富裕的“良方”。
三是社会管理面临的超复杂形态。泰斯勒定律（Tesler’s Law，也称为复杂度守恒定律）指出，每个系统都具有其内在的、无法简化的复杂度，想要去除这种复杂度非常困难，只能设法调整、平衡。智能社会依托于复杂网络和智能系统，而复杂性往往意味着潜在的安全威胁和社会管理难度的增加，源自微观子系统的技术风险往往是众多社会风险事件的“导火线”“灰犀牛”“黑天鹅”。虚实融合的社会形态既带来了更加多元的需求和渠道，也为各类违法犯罪行为创造了新的空间。智能社会治理一方面需要搭建借助智能技术和平台应对高龄少子化带来的劳动力减少、医疗养老压力和各类防灾应急等重要问题的途径；另一方面也需要善用数据统合，加大对复杂空间中涌现的新型违法犯罪的分析甄别、防范打击，增强社会安全保障。
四是文化科技领域的认知风险。智能技术的发展正在进一步加剧去中心化、去实体化的趋势，在隐私、伦理、道德、世界观、价值观等诸多方面深刻颠覆人类现有的认知，旧的“世界”、文化与文明逐渐被打破，但新“世界”、新文化、新文明的建立还有待时日，特别是新冠肺炎疫情以来，全球大国博弈与文明冲突加剧，科技封锁和文化误解加深，导致社会个体不可避免地陷入认知迷茫。
二、人工智能社会实验的缘起与发展
社会智能化转型的新态势、各个领域涌现出的新问题、急剧增长的新知识，这些都对国家治理体系和治理能力现代化提出了新的要求。如何更加全面科学、准确地把握人工智能等新技术的社会影响，更加积极地应对日益凸显的治理风险，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德，维护人民利益和国家安全，促进智能社会治理的现代化，已成为当前社会各界亟须解决的重要问题。从根本上来说，构建有人文温度的智能社会治理体系，取决于我们能否超越梅特卡夫定律导致的极化的约束，取决于我们能否妥善处理长尾效应掀起的滔天巨浪，取决于我们能否充满智慧地应对去中心化带来的熵增和无序状态。这些问题的解决需要以科学方法为依托，不但要关注技术本身，更要关注技术的社会影响，呼唤着公共政策和社会治理方式的新变革。
面向汹涌而来的智能社会转型，实验主义治理这一公共管理领域的经典思想正呈现出新的活力。实验主义治理起源于19世纪70年代美国哲学家杜威提出的实用主义哲学，强调不确定环境下的实践经验在实现目标过程中的支柱作用。过去十余年间，研究者和实务工作者日益认识到实验主义思想的重要价值。围绕对外开放、市场化转型、可持续发展和产业结构升级等社会经济发展过程中的重要问题，中国政府开展了广泛而多样的政策试点与试验，并将其视为探索未知情境下政策应对方案的重要渠道 关于中国政府的政策试点，可参考以下经典文献： Heilmann S. Policy experimentation in Chinas economic rise\\[J\\]. Studies in comparative international development， 2008， 43(1): 126.。在这样的背景下，越来越多的研究者开始深入挖掘试点在公共管理和公共政策研究中的价值。研究者一方面具体评估了一系列试点案例的效果，探索试点发挥作用或失败的内在机制 例如，关于2008年金融危机期间4万亿财政刺激政策的评估，可参见： Ouyang M， Peng Y. The treatmenteffect estimation: A case study of the 2008 economic stimulus package of China\\[J\\]. Journal of Econometrics， 2015， 188(2): 545557; 关于中国自贸区建设与刺激出口效果的评估，可参见： 蒋灵多，陆毅，张国峰.自由贸易试验区建设与中国出口行为\\[J\\].中国工业经济，2021，401(8):7593.；另一方面也将试点作为一般意义上的一个政策阶段与经典理论进行对话，进一步丰富了公共管理和公共政策学科的理论体系关于试点机制的理论对话，可参见： Hui Z， Xufeng Z， Ye Q. Fostering local entrepreneurship through regional environmental pilot schemes: The lowcarbon development path of China\\[J\\]. China: An International Journal， 2016， 14(3): 107130; Zhu X， Bai G. Policy synthesis through regional experimentations: Comparative study of the new cooperative medical scheme in three Chinese provinces\\[J\\]. Journal of Comparative Policy Analysis: Research and Practice， 2020， 22(4): 320343.。
除去作为一般意义上的治理范式，实验主义思想对于智能社会治理也具有直接的指导价值。理论上，实验主义治理秉承以现实问题为导向、以经验证据为支撑的循证理念，一定程度上克服了智能社会这样充满不确定性的领域中先验知识缺乏的问题，能够在尝试的过程中不断发现问题、纠正错误，为智能社会治理找出行之有效的方案。实践中，试点、示范、推广等常见做法是实验主义治理的生动体现，也是解释改革开放以来中国“增长奇迹”的重要视角。系统总结实验主义的思想精髓，不断提升实验主义治理的科学化水平，将更好助力智能社会建设的展开。
然而，我们也应当看到，经典实验主义思想与丰富的试点实践之间既拥有相似的精神内核，也存在着显著差异。实验主义的科学逻辑与试点实践的科层逻辑、实验评估的科学目标与试点实践的多元目标……这些差异使得在智能社会的治理范式建构过程中并不能简单地将两者等同。研究者和实践者既需要充分挖掘经典思想的理论内涵，又需要进一步统一不同实践语境下的方法论体系，发挥实验主义思想和实验性方法作为一种公共管理和公共政策范式的普适价值。
近年来，一大批中国学者以实验主义治理思想为指引，围绕如何利用科学的方法推动智能技术和智能社会的健康发展，开展了大量的工作。在长期研究积累的基础上，2019年春，由清华大学发起，浙江大学、北京大学、中国人民大学、国务院发展研究中心等高校和研究机构的专家学者共同参与，在长期研究和学术积累的基础上，率先发起了“开展人工智能社会实验，探索智能社会治理的中国道路”的倡议。这个倡议，体现了“以人民为中心”的治国理政思想，突出了“实践是理论创新之源”这一自然法则，复归了“实验主义治理”这一传统的公共管理的思潮，遵循了科学、规范、量化、循证的研究范式，发挥了我国人工智能技术应用广泛、多样的优势，得到了学术界、产业界和实务部门的广泛关注和积极响应。
在国家的高度重视下，经过两年多的努力，社会各界积极克服新冠肺炎疫情与国际形势变化的影响，通过统筹规划、顶层设计、重点发展、示范推动，人工智能社会实验的学术研究、组织建设、队伍建设、人才培养、基地建设等已经在全国有序展开、稳步起飞，实现了公共政策研究“理论研究—政策建议—政治决策—行政执行—组织实施—科学反馈”的全循环。2022年4月，“开展人工智能社会实验，推动制定智能社会治理的相关标准”被写入最高级别的政策文件中。截至2022年5月，科技部先后在全国布局建设18个新一代人工智能创新发展试验区，将“开展人工智能社会实验，探索智能时代政府治理的新方法、新手段”作为试验区的三大任务之一。中央网信办、国家发改委、等八部门遴选十个行业的数百个应用场景，在全国范围内布局建设了92个国家智能社会治理基地，组织开展长周期的智能社会治理探索。2022年9月，国家市场监督管理总局、国家标准化委员会正式印发文件（国标委发〔2022〕31号），批准组建国家一级标准化技术组织——全国智能技术社会应用与评估基础标准化工作组。据不完全统计，先后有24个省、自治区、直辖市的107个政府部门、100余家企业和97个高校科研院所参与了467个人工智能社会实验场景建设。一场回应智能社会治理时代命题、引导智能技术良性发展、构建有人文温度的智能社会、促进人类福祉提升的大型社会实验，正在广袤的中华大地上有序开展。
三、人工智能社会实验的科学意义和价值
人工智能社会实验是经典社会实验研究在智能社会的新发展，其核心要义是采用社会实验的研究范式，充分发挥我国人工智能应用场景广泛、深入、多样的优势，基于科学循证的逻辑，在实践探索中总结经验规律，推动人工智能技术的广泛应用，超前探索智能社会治理的中国道路，构建有人文温度的智能社会。
社会实验是一种经典的社会科学研究方法。它以现实情境下的人、组织、社会及其之间的互动机制作为研究对象，以某种经济、政治或技术要素的变化为干预条件，在理论层面构建出近似于实验室实验的场景，通过对研究对象的纵向比较和实验组与对照组的横向对比，分析、推断干预条件在实验场景中产生的影响。内容上，社会实验旨在对现实世界所发生事件之间的因果关联给出科学的检验。方法上，社会实验的主要特征是利用实验的操作技巧，来评估干预的处理效应或变量之间的因果效应。
社会实验的核心在于将实验室实验“控制—对照—比较”的逻辑引入现实世界，运用科学的实验方法去检验在现实环境中发生的扰动与人们行为决策的因果关联，获取基于现实情境的经验知识。社会实验可以为理论研究提供有力的实证证据，指导和解决实际问题，兼具“理论建构”与“实践应用”的双重属性。采用社会实验方法，研判人类社会的演进规律，探索推动人类社会和谐发展的治理手段和方案，是社会科学研究的重要路径。很多影响人类文明发展的重要社会科学成果，都是基于社会实验的逻辑与方法获得的。
约一百年前，为了应对工业化社会大生产可能带来的社会问题，哈佛大学著名学者梅奥（George Elton Mayo，1880—1949）教授和他的同事们，在美国芝加哥郊外的霍桑工厂，采用社会实验的方式，研究被机器和生产线组织起来的工人的心理行为和组织结构。这是一项以科学管理逻辑为基础的实验，初期的重点是探究影响工人工作效率的因素。1924—1932年的8年间，以梅奥为代表的科学家在政府、企业和社会的广泛支持下，投入大量人、财、物资源，先后开展了照明实验、福利实验、访谈实验、群体实验等一系列实验性研究，证实了工作效率主要取决于职工的工作态度、家庭结构、社会生活及组织中的人际关系。霍桑实验证明了人是“社会人”，是复杂社会关系中的成员，调动工人的生产积极性还必须关注社会、心理方面的因素，发现了在工厂正式组织之外还存在着非正式团体，这种无形组织有它特殊的情感和倾向，对工人行为模式和生产效率的提高都有举足轻重的作用，最终发表了著名的《工业文明的人类问题》（The Human Problems of an Industrial Civilization）和《工业文明的社会问题》（The Social Problems of an Industrial Civilization Including）。凭借以社会实验为核心范式的研究方法以及对人类工业化社会的深邃观察，霍桑实验成为了当代管理学的一个标杆。
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