摘要

本文探讨了人工智能（AI）系统在公共部门中的应用，特别是其在税收政策优化中的作用。文章首先将AI的使用视为长期理性化和官僚化过程的延续和强化。通过引用韦伯的理论，文章指出这些过程的核心是将传统观念替换为工具理性，即通过最可计算和高效的方式实现任何给定的政策目标。文章进一步通过一个思想实验，展示了AI系统如何被用于优化税收政策以减少经济不平等，并分析了这种做法可能带来的社会和伦理紧张关系。文章最后指出，尽管AI驱动的政策优化存在一些伦理和法律风险，但它也要求明确和形式化规范性目标，从而使其接受公众审查、审议和辩论。

原理

文章定义了AI系统为能够根据给定目标进行预测、推荐或决策的机器，这些决策通过处理输入数据来感知环境、抽象感知为外部环境模型，并使用模型推理来自动化地结构化信息或执行动作。AI系统的“学习”体现在它根据新输入数据更新其模型和内部决策逻辑的能力。文章强调，AI系统的操作基于人类预设的目标，这使得它们成为工具理性化的现代实例。通过引用韦伯的理论，文章解释了理性化过程如何涉及将基于传统的信仰替换为基于逻辑和效率的规则，这在政治领域表现为国家如何将可计算性强加于社会过程。

流程

文章通过一个思想实验展示了AI系统如何用于优化税收政策以减少经济不平等。在这个实验中，AI系统通过强化学习（RL）进行大规模政策实验，实时观察不同政策的效果，并持续调整和优化税收政策以减少经济不平等。AI系统需要定义目标函数、决定可操纵的变量以及确定可访问的数据源。整个过程涉及连续的数据驱动学习和调整，以适应不断变化的经济和社会条件。

应用

文章指出，AI驱动的政策优化在公共部门的应用前景广阔，尤其是在提高政策效率和一致性方面。然而，这种应用也带来了伦理和法律风险，如可能产生歧视性结果、侵犯个人隐私和助长人为错误。文章强调，尽管存在这些风险，AI系统的使用可以促进政策目标的明确化和公开化，从而增强民主决策过程的透明度和参与度。