CPU|“科技向善”不能单兵突进，整体生态营造至关重要
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科技已经成为我们这个时代的空气 ， 对于人们的生活而言 ， 网络、数字技术和人工智能越来越像电一样 ， 在我们看不到的后台高速地运行 。 习惯了这些新兴科技应用的人们 ， 开始像工程师那样将各种技术系统想象成云 ， 甚至觉得集计算认知和决策于一体的云正在形成一个强有力的全球系统 。 透过这一决定人们思考路径的隐喻 ， 科技企业正在使技术成为我们这个星球上的泛在力量 ， 他们将各种技术应用集成为影响巨大的数字网络平台 ， 对商业、文化、工作、生活和娱乐带来了诸多颠覆性的创新 。
各种颠覆性创新使科技企业对社会的影响力呈指数增长 ， 而社会与自然显然涉及比科技复杂太多的系统、机制和力量 ， 这就使得科技企业对其社会与环境后果的控制能力远远跟不上其影响力的增长 ， 由此呈现出多少有些矛盾的状况 。 一方面 ， 不论出于商业还是社会公益的需要 ， 科技企业日益成为该出手时能出手的创新者；另一方面 ， 科技创新和应用又带来了各种不易掌控但又亟待治理的负面后果 。
近年来 ， 面对科技深远而复杂的影响以及由此而来的巨大社会责任 ， 不少科技企业开始认真考量如何使科技在其手中得到善用 。 为了使科技的发展更好地赋能社会 ， 许多科技企业开始意识到 ， 必须为科技确立合乎人性的发展目标 ， 使善成为其由内而外的价值取向 ， 由此“科技向善”正在成为一些科技企业和希望运用科技促进社会创新的社会企业所倡导的价值观 。
一般而言 ， 科技向善的内涵 ， 一方面表现为人们对善的内在追求 ， 即要求从科技研发者到普通的用户 ， 在科技创新与应用中都应该抱以善的意图 。 另一方面 ， 要通过系统评估和有效改进促使创新的过程与后果充分体现外在的善 ， 让包括科技创新者和普通用户在内的所有人都能从中获益 。 这就要求人们在科技活动的全生命周期中 ， 以负责任的态度面对研究、创新和应用 ， 使内在的善的意图通过外在的善的结果得以落实 。
而在实践层面 ， 科技向善这一理念不可能单兵突进 ， 其最终是否可行在于整体生态的营造 。 为此 ， 科技向善亟待进一步通过企业协同和行业联盟等方式大力推进 ， 才能从局部性的企业文化转化为整体性的全行业和全社会的价值观 ， 才能在普遍认同的前提下全面落地 。 从总体趋势来看 ， 面对科技带来的环境、社会和监管的风险 ， 即便是相互竞争的企业也应该认真考虑在价值标准、伦理规范及其最佳实践上推动实质性合作的可能 。 在此基础上 ， 才能使科技向善超越局部选择而扩展到整个经济形态 ， 进而在全社会以联盟和社群等多样化方式全面开花结果 。
科技企业和工程技术人员对科技和创新一般有两个基本认知 。 一是认为 ， 科技是工具 ， 或者说是双刃剑 ， 科技后果的善恶取决于使用者的意图 。 二是强调 ， 尽管技术在开发和应用中会出现各种问题 ， 但通过进一步的修正、迭代和创新 ， 可以运用技术使这些问题得到修复 。 单从技术产品与服务来讲 ， 这些认知具有积极的意义 。 但若将思考的边界拓展到社会层面 ， 由于这两个认知仅仅从技术层面定义问题和寻找解决方案 ， 这种解决方案主义（solutionism）远远不能应对科技应用所带来的复杂社会风险 。
克服这一认知局限固然需要科技企业打破思维惯性 ， 但从整个社会来讲 ， 面对充满各种突破性的科技发展 ， 也应对科技所引发的复杂社会问题的实质与机理有更为全面和系统的洞察 ， 并在此基础上构建起综合性的管理与治理架构 。 例如 ， 最近由于预防和控制新发传染病之需 ， 反映人的可能健康状况的数据追踪码的使用成为对人们出行的重要管理手段 ， 但也出现了因为没有智能手机不好乘坐公交车之类的状况 。
由此可见 ， 一方面 ， 在社会管理和治理层面 ， 技术在社会治理和管理中的应用最终要结合社会的实际发展情况 ， 相关部门不仅应该了解科技创新的动态与趋势 ， 而且要对其实际效力有全面客观的认知 。
另一方面 ， 科技企业应认识到 ， 社会问题并不能完全转化为技术问题 ， 技术解决方案固然可以改进产品和服务中的技术问题 ， 但在大多数情况下 ， 仅仅通过技术修复（technological fix）往往不足以实现对相关的社会问题的标本兼治 。
因此 ， 无论是社会管理部门 ， 还是科技企业 ， 都应该形成一个基本常识——不要仅以技术问题的解决方式来解决社会问题 。 不论是已经存在的社会问题 ， 还是由科技应用所造成、触发或放大的社会问题 ， 特别是其中的一些痛点和难点 ， 其根本解决不可能简单地诉诸事后的技术修复 ， 而应立足社会系统及其复杂的运行机制 ， 转向从整体上对科技社会系统进行动态的技术调节 。
与仅仅在事后像修理机器一样被动应对科技的负面影响和不确定风险的技术修复不同 ， 技术调节不满足于对具体问题的技术解决 ， 而进一步强调对科技社会运行的全过程的调适 。 一方面 ， 通过引入专门的技术举措对相关群体和个体行为加以必要调节 ， 另一方面 ， 由社会创新和治理创新入手 ， 使社会群体的生存、生活与生态得到系统性与整体性的改进 。 例如 ， 面对老龄化社会的挑战 ， 智能聊天机器人和老年陪伴机器人的研发将使问题得到部分缓解 ， 但并不能完全替代老年人所需要的亲情和人际交往 ， 问题的根本解决还需要社会层面的系统创新 。
技术调节应该像一把精致的手术刀
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毋庸置疑 ， 借助科技创新的突破性力量 ， 科技的善用 ， 将使我们的世界变得更加美好 。 例如 ， 运用人工智能技术可以更有效地促进可持续发展 ， 神经科学与视觉技术的最新进展有望帮助盲人以新的方式看见世界 ， 人工智能医疗将更有效地对医学影像做出准确的判断 。 但科技所蕴含的潜力和希望要真正转化为对社会有意义的现实力量 ， 真正形成稳健的趋利避害机制 ， 需要包括科技企业在内的全社会的共同努力 。 在此过程中 ， 技术调节（technological mediation）的恰当运用有助于促使科技的杠杆朝着有益社会的方向撬动 。
在促进科技
二是由于科技带来的社会影响和问题最终涉及的还是人 ， 但人的行为不应作为修复的对象 ， 而只能在尊重人的合法权利与尊严的前提下 ， 借助技术、法律、伦理等中介对其加以必要的调节 。 在此 ， 所谓调节就是以一些有约束力的技术手段对科技创新和应用中的人与人、人与技术之间的关系作出必要的调整 ， 使人们在科技时代的生活更加美好和谐 。 这就意味着 ， 以科技向善为目标的技术调节应避免简单粗暴 ， 而应在反复测试和细粒度调适的基础上 ， 做出审慎的动态协调 。
目前 ， 人们对科技治理和科技
例如 ， 在一项网约车服务的恢复方案中 ， 鉴于减少女性乘客夜间乘坐时间的规定引起网友对性别平等的争议 ， 最终企业只能以男性乘客也同样少三个小时化解；类似地 ， 网络舆论又提议由女司机为夜间女性乘客服务 ， 则终因女司机很少而难以执行 。 由这些具有磨合意味的案例所积累的经验 ， 将有助于监管部门和企业进一步探寻更加务实有效的多元共治之道 。
长远来看 ， 不论是对于管理部门还是科技企业而言 ， 技术调节应该像一把精致的手术刀 ， 而不是粗旷的开山斧 。 即便是像游戏等数字娱乐与社交技术应用中的青少年保护问题 ， 企业在充分认识到问题的重要性和急迫性的同时 ， 也应该意识到相关技术自身的局限性和技术调节在应用中的恰当性 ， 以避免技术滥用 。
最近 ， 为了应对“孩子冒用家长身份信息绕过监管” ， 腾讯游戏拟扩大人脸识别应用范围 ， 以甄别疑似未成年人用户 。 考虑到技术成熟度、公众在隐私保护上的担忧以及应用规范尚未建立 ， 并非所有用户都需通过无差别的人脸验证 ， 而只在高度疑似未成年人登陆成人账号以及疑似由未成年人操作的成年人帐号月充值高于四百元或用户出现异常充值行为时 ， 才会有条件激活这一技术调节措施 。
▲腾讯游戏登录环节的人脸识别验证界面在实践层面 ， 各种技术调节方案的实施往往需要精细校准和综合协调 。 以人脸识别在各种场景中用于技术调节为例 ， 科技企业逐渐认识到 ， 一要看到技术本身的局限性 ， 不论是场景触发的人脸验证还是评估用户行为的特征画像 ， 目前尚处于探索阶段 ， 需通过反复测试提高覆盖率和精确度；二要考量技术应用的恰当性 ， 鉴于人脸识别在隐私权及生物特征信息保护方面存在争议 ， 必须审慎地对待用户隐私、信息安全与未成年人保等问题 。
技术调节的善用需诉诸实践智慧
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为了促进科技向善而展开的技术调节不是单纯的科技活动 ， 而是综合性的科技-社会实践 ， 其目标只有通过公众、科技企业、管理部门、教育传播以及社会创新组织的多元互动和系统协调 ， 才可能逐步实现 。 因此 ， 运用技术调节寻求科技向善的成败 ， 最终取决于其社会适用性 。
为此 ， 在技术调节的过程中 ， 应有两个方面的基本考量 。 一是为了合理设定技术调节的可行目标 ， 需要大量的破圈思考和跨界融合 ， 以便产生科技向善所需要的共识与知识；另一方面 ， 要在管理部门与科技企业之外 ， 培育社会创新力量 ， 建立起由社会治理、科技创新与社会创新构成的科技向善的三螺旋动态演进架构 。 而这些考量 ， 需进一步诉诸实践智慧 ， 展开各种实践权衡方可有效推行 。
首先 ， 技术调节虽然需借力技术 ， 但又应该超越技术框架 。 尽管当前数字技术发展一马当先 ， 但我们的思维方式不应局限于数字技术 ， 不能将所有需要改善的社会问题和亟待克服的科技负面影响简化为算法和应用程序 ， 而应超越这些技术框架 ， 直面问题本身 ， 寻找更具社会适用性、更合乎人性与人的需求的化解之道 。 否则 ， 若单从技术角度看问题 ， 简单地将社会问题转换为有待热门技术解决的问题 ， 容易遮蔽对真实社会问题的应有认知 ， 甚至会导致新的数字鸿沟 。 据报道 ， 近年来 ， 英国政府开始运用数据和算法评估低收入群体的救济金发放 ， 因为各种偏差 ， 使一些人失去了应得到的救助 。 在技术时代 ， 应该注意克服这种“宁信度、勿信足”的做法 。
其次 ， 技术调节最终要改进的是人的行为 ， 不能单靠技术 ， 要充分调动人的能动性 。 人是复杂的 ， 在无法有效影响和改变人的主观认知和意愿的情况下 ， 既不可能完全通过智能感知对人的行为实施精准调控 ， 也不可能仅借助技术措施对人进行实质性的干预 。 这并非完全否定技术手段对人的行为的调节作用 ， 而是强调其有限性 。 认识到这一点 ， 有助于科技企业和管理部门避免管理与治理中的形式主义 。
【CPU|“科技向善”不能单兵突进，整体生态营造至关重要】最后 ， 技术调节的推行者应转换视角 ， 走出设计者与主导者的角色制约 ， 转而学习普通人在技术应用中的智慧 ， 从不同角度寻找化解之道 。 面对人脸识别等有争议的应用和数字成瘾等复杂的社会问题 ， 要善于发现普通人化解这些问题的智慧 ， 用这些亮点启发更多的人学习和实践科技向善之道 。 就像计算机系统的自举过程那样 ， 可以尝试性地构建一种自下而上的协同机制 ， 鼓励每个人更主动积极地参与到科技创造美好生活的行动中来 。
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