Jul, 2024
公共部门中的人工智能、合理化和控制的局限性：税收政策优化案例
Artificial intelligence, rationalization, and the limits of control in
the public sector: the case of tax policy optimization
TL;DR在公共部门中使用人工智能的最佳理解是对长期存在的合理化和官僚主义过程的持续和加强。通过引用韦伯，我们将这些过程的核心视为以仪式理性替代传统，即实现任何给定政策目标的最可计算和高效的方法。在本文中，我们演示了危机中AI系统所面临的大量批评，无论是公众的还是学术界的，源于韦伯有理性合理化核心的紧张关系。为了说明这一点，我们提出了一个思想实验，其中使用AI系统来优化税收政策以促进特定的规范目标，即减少经济不平等。我们的分析显示，建立一个促进社会和经济平等的机器化税收系统是可能的。然而，它也凸显了AI驱动的政策优化 (i) 在排除其他竞争的政治价值观时， (ii) 覆盖了公民对彼此非仪器性义务的理解，以及 (iii) 有损于人类作为自决存在的观念。针对确保AI系统合法、道德和安全方面的当代学术研究和倡导建立在并强化了合理化过程的核心假设，其中包括科学能够扫除压迫性系统并用理性规则取而代之以拯救人类免于道德不公的现代思想。这是过于乐观的。科学只能提供手段，不能决定目标。尽管如此，在公共部门中使用人工智能也可以使自由民主制度的机构和过程受益。最重要的是，AI驱动的政策优化要求明确和规范规范目标，从而使其接受公众的审查和辩论。