嚴(yán) 行 健

(華東政法大學(xué) 政治學(xué)研究院，上海 201620)

代議民主制是現(xiàn)代國家政體的普遍形式，也是世界各國政治制度的核心組成部分。而代議機(jī)構(gòu)既是全球范圍內(nèi)普遍設(shè)立的機(jī)構(gòu)，又是一個(gè)古老的機(jī)構(gòu)。這里所謂的“古老”，非指一些代議機(jī)構(gòu)成立時(shí)間久遠(yuǎn)，而是指其中存在的一系列共性制度特征。這些特征彰顯出代議制度的長期歷史性，即制度在各國分化進(jìn)化過程中始終保持著一些長期性的制度內(nèi)核，如代表的選舉制、委托—代理關(guān)系以及代表責(zé)任制等。

在這些共性的內(nèi)核之下，各國代議制度也出現(xiàn)了一些共性的制度演進(jìn)和改變。自第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束以來，全球范圍內(nèi)的代議機(jī)構(gòu)制度發(fā)展軌跡表現(xiàn)為三個(gè)共性特征：一是委員會(huì)的重要性日益取代全體會(huì)議。二是代議機(jī)構(gòu)對(duì)各類媒體(從廣播、電視到現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò))的開放度顯著加深，其對(duì)公眾的透明度也因此獲得顯著增強(qiáng)。例如，在一些西方國家，媒體對(duì)代議機(jī)構(gòu)會(huì)議的報(bào)道，從錄制剪輯播出逐漸發(fā)展到直播，并進(jìn)一步發(fā)展出網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)播出等新形式。三是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)代議機(jī)構(gòu)的深度介入?；ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)代議機(jī)構(gòu)的介入，帶來代表電子郵箱、議會(huì)電子化數(shù)據(jù)庫等深刻變革。然而，這些發(fā)展雖然深刻改變了代議機(jī)構(gòu)的運(yùn)行模式，但這種改變主要發(fā)生在具體的制度層面。例如，電子郵件技術(shù)乃至更先進(jìn)的實(shí)時(shí)視頻通訊技術(shù)雖然極大地便利了選區(qū)民眾和代表間的聯(lián)系，但這種改變?nèi)匀皇墙⒃凇斑x民—議員—信息整合—進(jìn)入代議機(jī)構(gòu)程序—反饋”這一現(xiàn)有的代議制度框架之下的。

然而，代議制度的一些核心制度框架如今正在經(jīng)受來自社會(huì)變遷和技術(shù)革新的雙重沖擊。一方面，社會(huì)的高速發(fā)展不僅要求更高的立法效率，而且也對(duì)民眾訴求的傳導(dǎo)和整合等工作提出新要求，這使傳統(tǒng)的代議制度框架面臨越來越大的重構(gòu)壓力。另一方面，以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的新科技革命帶來了社會(huì)治理智能化的新命題。在一些領(lǐng)域，人工智能依靠大數(shù)據(jù)運(yùn)算，可以做出遠(yuǎn)比人類更優(yōu)的決策。對(duì)于代議制度來說，200個(gè)議員爭論20天做出的決策，人工智能可以在不到2秒的時(shí)間內(nèi)給出更加優(yōu)化的方案。這樣巨大的技術(shù)革新，為從宏觀上解決代議制度框架面臨的諸多挑戰(zhàn)提供了機(jī)遇。如何利用技術(shù)的巨大進(jìn)步解決代議制度在當(dāng)代所面臨的一些重大議題和挑戰(zhàn)？本文將在綜述代議制現(xiàn)代發(fā)展和人工智能技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，嘗試提出代議制度人工智能化的三步路徑。

一、代議制度當(dāng)前的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

當(dāng)今全球范圍內(nèi)，傳統(tǒng)代議制度至少有兩個(gè)核心原則正受到巨大的沖擊。

第一，在選舉制度之上建立的民眾與代表間的委托—代理關(guān)系。選舉與代議制之間的緊密關(guān)系是社會(huì)契約理論和人民主權(quán)論的具體制度體現(xiàn)，在制度的實(shí)際運(yùn)行過程中，面臨連任等壓力的代表會(huì)表現(xiàn)出對(duì)選民的強(qiáng)烈履職責(zé)任。代議理論界著名學(xué)者簡·曼斯布里奇(Jane Mansbridge)將這種代表關(guān)系稱為“承諾性(Promise)的代表”[1]。然而，這一傳統(tǒng)代議制度最重要的內(nèi)核，正受到社會(huì)發(fā)展所帶來的巨大沖擊。自20世紀(jì)90年代以來，委托—代理關(guān)系中委托方的范圍開始超越傳統(tǒng)意義上“選民”的界限，變得越來越廣泛，尤其是出現(xiàn)了一些非經(jīng)選舉確認(rèn)的委托方。在當(dāng)今社會(huì)中，它主要由三大群體構(gòu)成：一是社會(huì)中的自然人因某一共同社會(huì)特征而形成的訴求群體，如消費(fèi)者維權(quán)組織、女性權(quán)益組織等。二是追求特定目標(biāo)的利益集團(tuán)。這種利益集團(tuán)主要存在于一些受立法和決策影響密切的行業(yè)或領(lǐng)域中，如煙草及槍支行業(yè)。三是跨國公司等不具備公民權(quán)的個(gè)人或?qū)嶓w。這三類群體或者不是作為選民的自然人，或者因不具有公民權(quán)而并不被傳統(tǒng)意義上基于選舉的代表關(guān)系所確認(rèn)。然而，通過院內(nèi)游說、為愈發(fā)專業(yè)化的立法進(jìn)程提供信息和參考以及利用輿論施加壓力等方式，這些群體已經(jīng)深度介入到了代議機(jī)構(gòu)的運(yùn)行當(dāng)中[2]。由于更好地控制了媒體等資源，他們的話語權(quán)有時(shí)甚至高于傳統(tǒng)代議制下的選民，成為代議活動(dòng)的重要組成部分[3]。代議制中的政黨政治則進(jìn)一步強(qiáng)化了這一趨勢(shì)[4]。

第二，在代議制度基礎(chǔ)之上形成的代表身份。代議機(jī)構(gòu)同時(shí)又是立法機(jī)構(gòu)，在經(jīng)典代議理論下，代議機(jī)構(gòu)中代表獲得民眾的授權(quán)，根據(jù)多數(shù)民眾的偏好進(jìn)行立法和決策。著名代議理論學(xué)者海因茨·尤勞(Heinz Eulau)將其稱為“通過(影響)政策過程的方式作出回應(yīng)”(policy responsiveness)[5]。然而在實(shí)踐中，立法和決策的日益專業(yè)化和復(fù)雜化對(duì)代表提出了很高的專業(yè)性要求，而代表身兼的“代表民眾”和“立法”兩種工作也日益面臨分化的趨勢(shì)。對(duì)于這一趨勢(shì)，英國政治理論家埃德蒙·伯克(Edmond Burke)在19世紀(jì)就已經(jīng)注意到。他所提出的調(diào)和方案強(qiáng)調(diào)議員應(yīng)當(dāng)根據(jù)自己的專業(yè)判斷，在議會(huì)內(nèi)做出他們認(rèn)為最有利于國家和選區(qū)的決策，而非一命聽從選區(qū)的意志[6]。到了20世紀(jì)下半葉，代表身份乃至代議機(jī)構(gòu)制度定位中的二重屬性變得愈發(fā)明顯。代議機(jī)構(gòu)中，議員擁有立法者和地方的代表者兩種身份，而且兩種身份間的矛盾正變得明顯起來。代表一方面是地方利益的代表者，另一方面又必須參與高度專業(yè)化的立法審議過程。而且在這一過程中，代表還需兼顧地方選民的訴求、自己的判斷以及所屬政黨的路線。

在這種二元制角色對(duì)立沖突下，代表對(duì)民眾的責(zé)任制開始轉(zhuǎn)移到立法和政策之外的領(lǐng)域中。以前述尤勞的研究為代表，學(xué)者們歸納了諸如“基于分配的回應(yīng)性”(Allocation Responsiveness)和“基于服務(wù)的回應(yīng)性”(Service Responsiveness)等新的代表角色類型，強(qiáng)調(diào)代表為地方爭取公共資源的分配，或不以代議機(jī)構(gòu)為渠道而直接為選區(qū)提供服務(wù)等新的角色認(rèn)知和行為模式[5]。

代表發(fā)展出的新角色，意味著他們逐漸從實(shí)際的立法進(jìn)程中退出。代議機(jī)構(gòu)中的立法進(jìn)程也日漸被政黨和代議機(jī)構(gòu)委員會(huì)所主導(dǎo)，在這一領(lǐng)域，代議機(jī)構(gòu)的角色正由對(duì)法案進(jìn)行修訂甚至起草的立法進(jìn)程實(shí)際主導(dǎo)者，變?yōu)橐环N對(duì)已經(jīng)現(xiàn)成的文本進(jìn)行授權(quán)性表決的授權(quán)者。與這一變化相對(duì)應(yīng)的是，民意變得很難被立法和決策程序所顧及。在西方國家的代議機(jī)構(gòu)中，政黨政治之下的辯論、扯皮甚至故意性的拖延議案(filibuster)問題仍然存在。在我國，雖然人大有著高效且嚴(yán)格的立法流程，但代表數(shù)量過于龐大且會(huì)期過短的問題，令全體會(huì)議難以在決策和審議方面做到面面俱到，許多立法實(shí)際上是在常委會(huì)完成，主要程序是在各專門委員會(huì)中進(jìn)行，這也造成民眾實(shí)際上需要多道轉(zhuǎn)接程序才能在立法準(zhǔn)備階段有效地表達(dá)其訴求和態(tài)度。代表提交的建議案，在大多數(shù)情況下是代表在執(zhí)行基于分配和基于服務(wù)的回應(yīng)性，而不是給予政策的回應(yīng)。

上述兩方面的改變及其所產(chǎn)生的一系列亟待解決的問題，意味著代議制度未來發(fā)展需要新的方向和定位，而在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的人工智能技術(shù)具有承接這一轉(zhuǎn)型的巨大潛力。

人工智能離不開大數(shù)據(jù)。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，借助云計(jì)算等手段，首先產(chǎn)生出了大數(shù)據(jù)的概念，其應(yīng)用也由最開始的商業(yè)領(lǐng)域逐步進(jìn)入到了公共管理的領(lǐng)域，引發(fā)了一系列政府治理模式的變革[7]。大數(shù)據(jù)具有大量、高速、多樣、低價(jià)值密度和真實(shí)性的特點(diǎn)，使其在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、模型預(yù)測(cè)和結(jié)果呈現(xiàn)等方面都實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)算法的革命性突破[8]。而大數(shù)據(jù)的廣泛運(yùn)用為人工智能的產(chǎn)生和在各個(gè)領(lǐng)域的拓展應(yīng)用提供了必要的支持。人工智能同之前的數(shù)據(jù)算法相比，最大的特點(diǎn)是其發(fā)展出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的機(jī)器學(xué)習(xí)，即自主利用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型建構(gòu)，并有自我優(yōu)化和自主適應(yīng)的能力。

當(dāng)前，人工智能的研發(fā)和應(yīng)用較多集中在工業(yè)、交通、設(shè)計(jì)和物流等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域普遍存在“機(jī)器可以做得比人更好”的特點(diǎn)。例如，搭配海量交通數(shù)據(jù)信息、語音識(shí)別和圖像識(shí)別技術(shù)，使得無人駕駛技術(shù)日益完善，從而減少甚至杜絕人類駕駛汽車過程中的操作失誤。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的人工智能物流管理和城市管理系統(tǒng)也可以在瞬時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，不斷給出人類管理者無法、或需較長時(shí)間才能得出的優(yōu)化管理方案。

而對(duì)于人工智能在人類政治社會(huì)領(lǐng)域的運(yùn)用，一些國外前瞻性研究給出的答案是較為悲觀的[9]。人工智能不是被看作未來潛在的獨(dú)裁者，就是被視為非民主體制的載體和工具[10]。悲觀論的產(chǎn)生，一方面緣于人工智能的功能被過度解讀為一種全面智能，另一方面也是長期以來西方思想界對(duì)技術(shù)治理(technocrat)批判傳統(tǒng)的延續(xù)。這種傳統(tǒng)以哈耶克和波普爾等自由主義者和批判理性主義者為代表，憂慮技術(shù)可能導(dǎo)致專制。實(shí)際上，人工智能在社會(huì)各領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)是大勢(shì)所趨，在代議制度領(lǐng)域內(nèi)，人工智能的合理運(yùn)用能夠很好地應(yīng)對(duì)上述代議制度所面臨的一系列問題。隨著代議制度現(xiàn)代發(fā)展和人工智能技術(shù)創(chuàng)新，基于目前的技術(shù)條件和對(duì)未來技術(shù)發(fā)展的預(yù)期，人工智能在代議制度中的運(yùn)用，大致可以按時(shí)序分為三個(gè)階段。

二、尚在進(jìn)展中的第一階段：智能信息管理

社會(huì)的復(fù)雜性導(dǎo)致代議制度在運(yùn)行過程中，代表和實(shí)務(wù)工作者面臨著越來越大的信息超載壓力。日常工作中，代表們同時(shí)受到來自選民、非選舉基礎(chǔ)上的代議行為客體以及政黨的信息轟炸，而愈發(fā)專業(yè)化的立法和決策程序又要求他們掌握大量背景性的信息和資料。此外，民眾和一些組織對(duì)代議機(jī)構(gòu)的立法和決策信息需求也在快速增長。在這種環(huán)境下，代議機(jī)構(gòu)不但需要成為一個(gè)高效的信息接收者和使用者，同時(shí)也要成為積極的信息提供者，這種時(shí)代性要求使得建立高效的信息搜集、整合、管理和供給系統(tǒng)，成為對(duì)代議機(jī)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)性挑戰(zhàn)。

人工智能的基礎(chǔ)和第一步是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的大量、高速和真實(shí)性等特點(diǎn)回應(yīng)了這一挑戰(zhàn)。在實(shí)踐中，互聯(lián)網(wǎng)信息通訊技術(shù)在代議機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用已日漸普及，中國人大和西方各國議會(huì)都建立起了專門的信息管理和服務(wù)部門。經(jīng)過十余年的發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)信息通訊技術(shù)特別是網(wǎng)頁和電子郵箱技術(shù)的進(jìn)步，代議機(jī)構(gòu)內(nèi)部及內(nèi)外間信息交流不便的問題已經(jīng)得到有效的解決。而進(jìn)一步的發(fā)展趨勢(shì)，則是由信息搜集保存向信息綜合分析管理、按需供給甚至主動(dòng)研判信息需求、并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行信息分發(fā)等方向發(fā)展。陳家剛以中國人大為例，將其歸納為“三化”，即民意代表推送化、民意整合智能化和民意實(shí)現(xiàn)的參與化[11]。

然而，目前世界各主要國家代議機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)信息管理方面做得還很不系統(tǒng)。因此，第一階段只能說是“尚在進(jìn)展中”。當(dāng)前大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的智能信息管理工作，僅僅是信息數(shù)量意義上的“大”而非信息類型和處理方式意義上的“大”。美國政治學(xué)家加里·金(Gary King)在這方面的論述頗有代表性，他指出“大數(shù)據(jù)并非是數(shù)據(jù)意義上的大”(big data is not about the data)[12]。例如，一旦樣本量足夠大，原本散亂不具有指示意義的共享單車開鎖解鎖地點(diǎn)信息就成了極有價(jià)值的數(shù)據(jù)，成為判斷城市人口流動(dòng)及商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)潛力的重要參考依據(jù)。

在這個(gè)意義上說，目前大數(shù)據(jù)概念包裝之下的代議機(jī)構(gòu)智能信息管理平臺(tái)，并沒有真正意義上實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的依托。以中國人大為例，從當(dāng)前對(duì)各級(jí)人大組織利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)民眾和代表的報(bào)道來看，其數(shù)據(jù)服務(wù)的形態(tài)仍然沒有超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)的范疇。這種形態(tài)的數(shù)據(jù)服務(wù)，依托的仍然是人大系統(tǒng)內(nèi)部已經(jīng)建好的數(shù)據(jù)庫(如立法條文數(shù)據(jù)庫、代表意見建議數(shù)據(jù)庫、民眾意見建議數(shù)據(jù)庫以及各類政府信息數(shù)據(jù)庫等)。這種數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行機(jī)制是根據(jù)代表的需求進(jìn)行查詢，并提供檢索結(jié)果。這種服務(wù)只能說是一種進(jìn)化了的、帶有定制特征的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)，而在全球范圍內(nèi)，即使是作為各國代議機(jī)構(gòu)交流、溝通和發(fā)展的重要紐帶的各國議會(huì)聯(lián)盟，也仍然沒有充分注意到大數(shù)據(jù)在代議政治中的價(jià)值。其2016年最新發(fā)布的《世界電子議會(huì)報(bào)告》(World e-Parliament Report 2016)重點(diǎn)關(guān)注了6個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)革新。他們?nèi)匀痪窒拊谧h會(huì)網(wǎng)頁、議會(huì)圖書館和研究服務(wù)、民眾與議員間的通訊手段等傳統(tǒng)領(lǐng)域上[13]。

標(biāo)志著代議機(jī)構(gòu)真正跨出智能信息管理這一步的關(guān)鍵特征，是借助云計(jì)算等技術(shù)，將信息的邊界由代議機(jī)構(gòu)系統(tǒng)本身的數(shù)據(jù)庫極大地向外拓展。如上所述，這種變化令一些原本不具有意義的數(shù)據(jù)由于數(shù)量和關(guān)聯(lián)性特征而產(chǎn)生了數(shù)據(jù)價(jià)值。例如，民眾對(duì)代議機(jī)構(gòu)網(wǎng)站的點(diǎn)擊量等信息在樣本量較少的條件下，可能并不說明問題，但這種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)達(dá)到足夠龐大時(shí)，就具有了很大的指示價(jià)值。它能夠表明哪些議題更受到民眾的關(guān)心，而如果將此類數(shù)據(jù)搭配上瀏覽者地域等數(shù)據(jù)信息，就能進(jìn)一步指示出關(guān)注該議題的具體人群范圍。利用這一數(shù)據(jù)，代議機(jī)構(gòu)可以在相關(guān)立法過程中，通過聽證會(huì)等形式，主動(dòng)邀請(qǐng)這些群體參與。同時(shí)，當(dāng)前各國議員們向民眾發(fā)送簡報(bào)的普遍形式是通過電子郵件進(jìn)行的集體定時(shí)發(fā)送，這種形式的弊端是受篇幅限制，各項(xiàng)議題無法充分展開，且讀者間不同的資訊獲取需求難以兼顧。而利用大數(shù)據(jù)信息，代議機(jī)構(gòu)和代表就可以向相關(guān)群體定向發(fā)送其所關(guān)心議題的簡報(bào)。

三、可望實(shí)現(xiàn)的第二階段：智能互動(dòng)

超越傳統(tǒng)選民范疇且更加多元化的代表客體帶來了多元化的利益訴求和利益表達(dá)。利益的多元化，為代議機(jī)構(gòu)內(nèi)部的代表與民眾的互動(dòng)提出了新的挑戰(zhàn)，這種挑戰(zhàn)不僅來自于上述三類群體試圖影響立法進(jìn)程所增加的代表工作負(fù)擔(dān)，還源于代表需要新的技術(shù)和工具應(yīng)對(duì)不斷增加且更加多元化的利益表達(dá)。多元化的利益表達(dá)首先意味著相互沖突的訴求開始增加，代表的重要工作就是對(duì)基層訴求進(jìn)行收集、提煉并傳導(dǎo)入代議機(jī)構(gòu)。更加多元化的利益表達(dá)會(huì)帶來更加復(fù)雜的訴求提煉過程，代表需要識(shí)別不同訴求的強(qiáng)烈程度以及相互關(guān)系、并在此基礎(chǔ)上對(duì)各種訴求進(jìn)行類似“聚類分析”的處理過程，將各種訴求整合成為一個(gè)或數(shù)個(gè)代表性的訴求。對(duì)于一些沖突性的訴求，則需要代表運(yùn)用協(xié)商等手段努力達(dá)成共識(shí)性的訴求。

代表一方面需要提煉民眾的訴求，另一方面也需要有能力識(shí)別“噪音”(即排除那些夸張的和不實(shí)的訴求)并獲取未被充分表達(dá)的民眾訴求。出于忙于生計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)技能不足以及表達(dá)渠道狹窄等原因，弱勢(shì)群體通常在訴求表達(dá)方面處于弱勢(shì)地位，由此造成他們被立法和政策制定過程所忽略，甚至成為利益犧牲方，從而處于更加弱勢(shì)的惡性循環(huán)之中。因此，代表尤其需要有能力和渠道去聽取那些社會(huì)弱勢(shì)群體的訴求。

訴求的輸入只是互動(dòng)的一個(gè)方面，代表還需對(duì)輸入的信息做出反饋。該工作也是代議機(jī)構(gòu)及代表巨大工作負(fù)荷的重要來源，特別是隨著代表的行為方式轉(zhuǎn)變，他們需要更多地向各個(gè)群體做出說明及做好解釋性的工作，并由此帶來更大的工作負(fù)擔(dān)。

與民眾及其他群體進(jìn)行互動(dòng)、搜集訴求并在代議機(jī)構(gòu)中嘗試解決，是代表的使命。廣泛的互動(dòng)需求既然無法通過限制民眾表達(dá)和聯(lián)系的方式從源頭上減少，就只能在互動(dòng)環(huán)節(jié)上思考解決之道。當(dāng)前各國代議機(jī)構(gòu)常見的應(yīng)對(duì)措施，一是增加人手、特別是為議員配備助理團(tuán)隊(duì)和秘書，二是通過引進(jìn)新的科技來增加辦公效率。例如，近幾年中，西方國家議會(huì)開始為議員配備平板電腦等移動(dòng)辦公設(shè)備。結(jié)合云存儲(chǔ)技術(shù)，議員可以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)辦公。除了議員的個(gè)人工作助理外，在中國人大和西方一些國家議會(huì)中，諸如內(nèi)部圖書館、政策研究部門等機(jī)構(gòu)的人員配置也在顯著增加。然而，以上方法起到的作用是有限的，因?yàn)樗麄儾]有改變互動(dòng)過程完全由人工完成這一特征。而利用人工智能承擔(dān)人工互動(dòng)方式中龐雜的工作，則是解決代表工作負(fù)荷超載問題的根本方式。

人工智能可以在互動(dòng)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)起到不同的作用。代議民主制下，選區(qū)民眾、利益集團(tuán)等群體與代表的互動(dòng)過程主要可以歸納為三個(gè)環(huán)節(jié)(詳見下圖)。在這一過程中，如果訴求獲得滿意回應(yīng)，則流程結(jié)束；如未獲滿意回應(yīng)，則流程循環(huán)運(yùn)行。

圖 代表與選民及相關(guān)利益群體互動(dòng)的基本流程

人工智能相關(guān)技術(shù)可以積極融入這三個(gè)環(huán)節(jié)中。首先，在訴求的提出和接收環(huán)節(jié)中，大量通過電子郵件等文本方式匯聚而來的信息，本來是需要代表進(jìn)行閱讀和處理的，但在這一環(huán)節(jié)上，以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的自然語言識(shí)別技術(shù)可以對(duì)文本進(jìn)行自動(dòng)的閱讀和分析，并從中歸納出文本撰寫人的核心訴求。這一技術(shù)可以極大地節(jié)省代表在閱讀郵件方面的時(shí)間成本。

人工智能在該環(huán)節(jié)中起到的另一關(guān)鍵作用是發(fā)現(xiàn)那些未被提出的訴求。如前所述，社會(huì)中的弱勢(shì)群體可能缺乏表達(dá)訴求的能力，或者一些訴求雖較為明確，但可能較為彌散而未被清晰地表達(dá)出來。還有一些民眾中的政治態(tài)度，雖然不是一種明確的訴求，但代議機(jī)構(gòu)在決策時(shí)必須予以考慮。代議機(jī)構(gòu)之所以必須考慮這種未被提出的訴求，一方面是社會(huì)公平性的基本要求，另一方面也可以防止矛盾演化聚集、最終溢出代議機(jī)構(gòu)成為社會(huì)沖突。然而，在當(dāng)前的聯(lián)系渠道下，準(zhǔn)確定位和判斷這種訴求是有一定難度的。近年來，西方出現(xiàn)了包括英國脫歐和特朗普當(dāng)選總統(tǒng)等數(shù)次“黑天鵝”事件，這些事件的實(shí)際結(jié)果和多數(shù)民調(diào)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)的結(jié)果截然相反，意味著現(xiàn)有的民調(diào)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)民意和判斷民意方面是存在偏差的。而人工智能技術(shù)則為這一問題的解決提供了曙光。在2017年的美國總統(tǒng)大選中，人工智能MoglA搜集了谷歌、YouTube和Twitter等網(wǎng)站上的近2 000萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，對(duì)他們進(jìn)行了獨(dú)立的判斷，并成功地預(yù)測(cè)特朗普當(dāng)選[14]。雖然該技術(shù)當(dāng)前仍面臨自然語言學(xué)習(xí)方面的障礙(例如識(shí)別人類語言中的“諷刺”和“反話”)，但技術(shù)障礙的最終解決及其在代議機(jī)構(gòu)民意訴求探知方面的應(yīng)用，將給代議機(jī)構(gòu)乃至代表制度的形態(tài)帶來質(zhì)的變化。

在訴求整合環(huán)節(jié)中，人工智能的價(jià)值體現(xiàn)在幫助代表乃至整個(gè)代議機(jī)構(gòu)從紛繁復(fù)雜的民意和訴求中尋找到“最大公約數(shù)”，即那些愿望強(qiáng)烈、持續(xù)時(shí)間長和表達(dá)人數(shù)較多的訴求。從現(xiàn)有資料中自主學(xué)習(xí)，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和特征，是人工智能的一個(gè)重要發(fā)展方向。2016年10月，美國國家科學(xué)與技術(shù)委員會(huì)發(fā)布的《國家人工智能發(fā)展與研究戰(zhàn)略計(jì)劃》，提出七個(gè)關(guān)鍵性的人工智能領(lǐng)域戰(zhàn)略方向，其中之一是加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域的長期投資，而投資方向之一就是“提升基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)的能力”[15]。

實(shí)際上，當(dāng)前的計(jì)算機(jī)輔助自動(dòng)內(nèi)容分析技術(shù)(computer-assisted automated content analysis)走的是相似的路徑，而主要的差異是其尚不具備機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。內(nèi)容分析的基本分析單位還是單詞，然后從單詞中歸納文意。而包括“詞魚(wordfish)”等方法，則已經(jīng)在嘗試對(duì)文本的文意或意識(shí)形態(tài)位置進(jìn)行非監(jiān)督(unsupervised)的自動(dòng)探索，只是其所分析的內(nèi)容仍局限在給定分析的文本本身[16]。而借助這種自動(dòng)內(nèi)容分析的方法，結(jié)合大數(shù)據(jù)令機(jī)器具有自主學(xué)習(xí)的能力，實(shí)際上就可以對(duì)民眾訴求文本進(jìn)行分析，并尋找主流民意訴求。

而在 “訴求處理”環(huán)節(jié)中，人工智能技術(shù)可以極大減輕代表回復(fù)選民郵件等工作的負(fù)荷，這一點(diǎn)對(duì)于議會(huì)制代議機(jī)構(gòu)中的議員尤其重要。議會(huì)制的制度特征導(dǎo)致所有的政府大臣同時(shí)是(而且必須首先是)選區(qū)議員，這樣的制度設(shè)計(jì)為他們?cè)黾恿穗p倍的工作負(fù)荷，導(dǎo)致出現(xiàn)外交大臣在重要國際會(huì)議間隙還需回復(fù)選區(qū)民眾信件的情況[17]。類似功能對(duì)于中國的人大代表來說同樣重要，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)以上各級(jí)人大中，會(huì)期過短和代表兼職制等問題尚沒有得到有效的解決，而加強(qiáng)常委會(huì)和各專門委員會(huì)等措施的主要目的是加強(qiáng)和完善人大在立法和重大事項(xiàng)決策等方面的能力。在輔助代表與民眾溝通方面，這些制度調(diào)適的幫助并不大。雖然深圳等一些地方的人大已經(jīng)開始探索為代表提供助理或建立工作站等制度，但由于成本和社會(huì)基礎(chǔ)等方面的問題，其推廣有一定難度。較大的時(shí)間成本也對(duì)代表和群眾間的溝通意愿產(chǎn)生了負(fù)面影響。因此，在此領(lǐng)域人工智能的介入顯得非常必要。

從現(xiàn)有人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)看，其在上述三個(gè)環(huán)節(jié)中的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)具有了部分技術(shù)基礎(chǔ)。例如，自動(dòng)文本處理甚至撰稿技術(shù)已經(jīng)在一些媒體等機(jī)構(gòu)中有所應(yīng)用。諸如財(cái)經(jīng)類和體育類等具有較高結(jié)構(gòu)化特征的新聞稿件和簡單的事實(shí)性通訊稿件已經(jīng)部分實(shí)現(xiàn)了人工智能基礎(chǔ)上的自動(dòng)撰寫。代表與民眾間的一般通信也屬于功能性文本，其每一部分的功能表達(dá)具有相似性(通常由反饋結(jié)果、給出原因、做出解釋等標(biāo)準(zhǔn)段落構(gòu)成)。這種較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化特征降低了人工智能應(yīng)用的技術(shù)門檻。而利用云服務(wù)器，代表甚至可以以更低的成本遠(yuǎn)程利用這些技術(shù)。

四、作為遠(yuǎn)期目標(biāo)的第三階段：智能決策

為了將民意轉(zhuǎn)化為國家意志，世界各國的代議機(jī)構(gòu)除了代表民意外，也普遍承擔(dān)著立法、決策制定和審議(特別是預(yù)算審議)等功能。前文提到，現(xiàn)代社會(huì)日益加深的復(fù)雜性和專業(yè)性，以及對(duì)決策效率越來越高的需求，意味著代議機(jī)構(gòu)必須對(duì)立法程序做根本性的變革。立法進(jìn)程向委員會(huì)轉(zhuǎn)移屬于權(quán)宜之計(jì)，它實(shí)際上削弱了全體議會(huì)代表的立法權(quán)，并且可能加劇代議機(jī)構(gòu)與行政機(jī)構(gòu)間的地位不平等，使其成為一個(gè)被動(dòng)的授權(quán)性機(jī)構(gòu)。

在立法和決策領(lǐng)域，實(shí)質(zhì)性的改革方向應(yīng)當(dāng)是切實(shí)加強(qiáng)代議機(jī)構(gòu)的決策能力，而人工智能無疑能夠在這一過程中起著決定性的作用。決策機(jī)制的智能化是人工智能領(lǐng)域的另一大發(fā)展方向，它也是繼人工智能進(jìn)入物流管理、醫(yī)療管理等領(lǐng)域之后，又實(shí)現(xiàn)了在社會(huì)生活領(lǐng)域中的新發(fā)展。智能決策突出“管理”“運(yùn)籌”，其最終的實(shí)現(xiàn)需要所謂“強(qiáng)人工智能”(即真正具有推理和問題解決能力的智能機(jī)器)的支撐。國務(wù)院于2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2017〕35號(hào))中明確提出了人工智能對(duì)于推進(jìn)社會(huì)治理工作的價(jià)值。規(guī)劃指出，“人工智能技術(shù)可準(zhǔn)確感知、預(yù)測(cè)、預(yù)警基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)安全運(yùn)行的重大態(tài)勢(shì)，及時(shí)把握群體認(rèn)知及心理變化，主動(dòng)決策反應(yīng)，將顯著提高社會(huì)治理的能力和水平，對(duì)有效維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定具有不可替代的作用?！?/p>

基于專家系統(tǒng)的人工智能決策的核心是知識(shí)庫和推理機(jī)兩部分[18]，在進(jìn)行決策推理時(shí)，人工智能首先運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對(duì)決策過程進(jìn)行學(xué)習(xí)；而在進(jìn)一步的決策過程中，則以知識(shí)庫中的信息為基礎(chǔ)展開決策推理。

因此，決策信息是智能決策的關(guān)鍵。在現(xiàn)代代議機(jī)構(gòu)中，代表間的辯論和爭議有時(shí)并不以數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)材料和證據(jù)為基礎(chǔ)，辯論在很多時(shí)候會(huì)脫離決策信息，退化為非事實(shí)性的兩黨間爭奪或路線沖突。為解決這一問題，現(xiàn)有制度設(shè)計(jì)的思路是加強(qiáng)委員會(huì)等機(jī)構(gòu)，試圖用立法中的專業(yè)性沖淡黨爭等非事實(shí)性爭端造成的效率浪費(fèi)。然而，非事實(shí)性爭端在很多時(shí)候還是會(huì)蔓延到委員會(huì)等制度中，并同樣降低委員會(huì)的效率。委員會(huì)制度還容易在代議機(jī)構(gòu)內(nèi)形成一種二元性的結(jié)構(gòu)，在一些情況下，這種結(jié)構(gòu)會(huì)造成對(duì)效率的浪費(fèi)[19]。

引入人工智能決策機(jī)制后，代表需要向決策知識(shí)庫中添加有利于自己或被代表者訴求的材料，并以此影響決策結(jié)果，而非進(jìn)行非事實(shí)性的辯論。這種轉(zhuǎn)變有助于將代表的工作重點(diǎn)從非事實(shí)性爭奪上轉(zhuǎn)移，引導(dǎo)他們注重搜集民眾訴求、信息和證據(jù)等決策信息。這種轉(zhuǎn)變將對(duì)代議制度在立法和決策層面帶來兩個(gè)明顯的提升。其一，它有助于促進(jìn)代表和被代表者間的互動(dòng)。例如，代表會(huì)更加主動(dòng)地聯(lián)系民眾，向他們征集相關(guān)的信息或訴求；為進(jìn)一步影響立法進(jìn)程，代表還會(huì)更積極地與公眾團(tuán)體和各類組織開展聯(lián)系，獲取數(shù)據(jù)和資料，并將之整合進(jìn)自動(dòng)決策系統(tǒng)。其二，它能夠極大地提高決策效率，并能在知識(shí)庫給定的前提下做出最優(yōu)的決策。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能決策可以杜絕上下位法之間沖突、立法不連貫等困擾現(xiàn)代立法工作的問題。在預(yù)算審議等環(huán)節(jié)中，人工審議往往會(huì)遺漏愈發(fā)變得冗長的預(yù)算案細(xì)節(jié)，或是出現(xiàn)各方爭執(zhí)不下以致政府停擺的情況，而智能決策則可以在很大程度上杜絕此類風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能決策已經(jīng)在爭議解決等一些社會(huì)治理領(lǐng)域中有所應(yīng)用。例如，作為司法調(diào)解的補(bǔ)充，人工智能正在愈發(fā)廣泛地介入爭議調(diào)解活動(dòng)中，且這種工作已經(jīng)具有了一定的智能決策的雛形。在技術(shù)的早期階段，這種介入只是以互聯(lián)網(wǎng)信息通訊技術(shù)提供遠(yuǎn)程虛擬調(diào)解平臺(tái)。經(jīng)過多年發(fā)展，此類機(jī)制如今已經(jīng)逐步發(fā)展到由人工智能自動(dòng)給出調(diào)解方案的第二代。與此相關(guān)的具體系統(tǒng)包括決策輔助系統(tǒng)(decision support systems)、專家系統(tǒng)(expert systems)、知識(shí)基礎(chǔ)系統(tǒng)(knowledge-based systems)、智能互動(dòng)(intelligent interfaces)、基于個(gè)案的推理系統(tǒng)(case-based reasoning)、多重代理系統(tǒng)(multi-agent systems)以及規(guī)則基礎(chǔ)系統(tǒng)(rule-based systems)等等[20]。雖然百年來代議機(jī)構(gòu)中的經(jīng)典場(chǎng)景是代表們?cè)跁?huì)場(chǎng)內(nèi)就各種議題展開辯論，但人工智能對(duì)決策領(lǐng)域的介入將會(huì)對(duì)此帶來重大的變革，并且有可能從根本上改變代議機(jī)構(gòu)的工作方式。

當(dāng)然，人工智能對(duì)代議機(jī)構(gòu)中的立法和決策等領(lǐng)域的介入，只能是一種輔助，而非完全的替代。人工智能的全面替代之所以行不通，主要在于代議民主制下，代議機(jī)構(gòu)除了“議”(即議事而決)的功能外，還有重要的“代”的功能。從詞源上理解，代表(represent)為“再次顯現(xiàn)”(re-present)之意，即令眾意在代議機(jī)構(gòu)內(nèi)再次集中地呈現(xiàn)出來。這種呈現(xiàn)本身就是代議制的重要功能。代議機(jī)構(gòu)日常制度化的聚集、辯論和質(zhì)詢政府等活動(dòng)，本身就在給整個(gè)政體提供合法性的論證。漢娜·皮特金(Hanna Pitkin)在對(duì)代表的概念進(jìn)行梳理時(shí)曾明確指出，一些符號(hào)、象征以及特定群體代表出現(xiàn)在代議機(jī)構(gòu)中，本身就能夠?yàn)榇h機(jī)構(gòu)乃至整個(gè)政體提供巨大價(jià)值[21]。例如，當(dāng)某一弱勢(shì)群體看見代議機(jī)構(gòu)中有來自相同群體的代表，就會(huì)本能地產(chǎn)生一種安心感。*皮特金在給代表理念進(jìn)行分類時(shí)，特別強(qiáng)調(diào)了“符號(hào)”代表和“描述性”代表兩種類型。如果一個(gè)代議機(jī)構(gòu)的會(huì)場(chǎng)變得安靜、沒有交鋒且決策都通過人工智能做出，那么代議機(jī)構(gòu)實(shí)際上也就喪失了“為社會(huì)提供安全閥”等立法功能之外的獨(dú)特社會(huì)功能。

此外，完全脫離代表控制的人工智能決策機(jī)制，自身有可能演變?yōu)橐粋€(gè)被技術(shù)所壟斷的黑箱，即成了政策和立法作為材料輸入進(jìn)去、政策文本作為結(jié)果直接輸出出來的過程。但中間環(huán)節(jié)的不可控，造成該過程存在一些群體或個(gè)人出于某種目的對(duì)其進(jìn)行操控的風(fēng)險(xiǎn)，而這也是人們對(duì)人工智能在社會(huì)治理領(lǐng)域應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)的主要憂慮。

五、結(jié)論：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

近幾年中，國際社會(huì)和各國所面臨的一系列社會(huì)矛盾和安全威脅，實(shí)際上都與代議民主制在當(dāng)代的運(yùn)轉(zhuǎn)失靈有著或多或少的關(guān)系。代議制度應(yīng)當(dāng)能夠容納民意、為民意提供釋放和調(diào)和渠道，并且能夠在一定程度上緩和極端化的民意(如歐美愈發(fā)洶涌的民粹主義)。一旦代議制度失去這些功能，會(huì)場(chǎng)上的論壇政治就會(huì)演變?yōu)榻诸^政治甚至暴力對(duì)抗。

本文中人工智能與代議制結(jié)合的三個(gè)階段，也可以看作是人工智能為解決當(dāng)前代議制度困境提供的三個(gè)層面的機(jī)遇：一是在數(shù)據(jù)層面上，通過完善信息獲取、整理、分析和供給手段，從根本上將代議機(jī)構(gòu)由一個(gè)較為被動(dòng)的信息獲取者和按需發(fā)布的信息提供者，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)積極的信息獲取者和主動(dòng)的信息提供者，從而極大地提升代議機(jī)構(gòu)和社會(huì)間雙向的透明度。二是在人的層面上，通過人工智能的途徑，促進(jìn)代議機(jī)構(gòu)中代表和社會(huì)各群體及個(gè)人間的互動(dòng)，使代議機(jī)構(gòu)和社會(huì)的互動(dòng)鏈條高效地運(yùn)行起來。三是在決策層面上，通過引入人工智能基礎(chǔ)上的智能決策，從代議機(jī)構(gòu)內(nèi)代表的工作內(nèi)容、方式和方法上對(duì)代議機(jī)構(gòu)進(jìn)行深度的變革。

在制度經(jīng)濟(jì)學(xué)者看來，“制度”就是博弈中的均衡狀態(tài)[22]。均衡的狀態(tài)本身具有慣性。在上述三個(gè)層面上，現(xiàn)有的制度調(diào)整實(shí)際上并沒有去打破現(xiàn)有的博弈狀態(tài)(如政黨間的博弈、議員與選民間的博弈以及不同利益訴求在代議機(jī)構(gòu)內(nèi)表達(dá)權(quán)利的博弈)。而人工智能技術(shù)和代議制度的結(jié)合，將能夠?yàn)楝F(xiàn)有博弈狀態(tài)帶來巨大變化，從而令制度出現(xiàn)質(zhì)的發(fā)展。

然而，將人工智能引入代議制度之中，也面臨著一系列的問題和挑戰(zhàn)。如同前文提到的智能決策技術(shù)被挾持和操縱的風(fēng)險(xiǎn)，人工智能大規(guī)模進(jìn)入代議制同樣可能筑起新的技術(shù)壁壘，代表如果缺乏互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)使用知識(shí)，就可能無法有效使用相關(guān)技術(shù)，并可能因此在履職績效上受到影響，從而進(jìn)一步影響到被代表群體對(duì)其的評(píng)價(jià)。這樣的機(jī)制如果長期存在，勢(shì)必對(duì)代表資格形成技術(shù)使用能力而非代議能力和服務(wù)選民熱情為依據(jù)的擠出效應(yīng)。

可見，代議制度和人工智能的有效結(jié)合，關(guān)鍵在于堅(jiān)持代議制度和具體的代議行為必須以人為中心。代議制度雖然追求效率和決策質(zhì)量，但兩者在價(jià)值排名上至少不是第一位的。人工智能雖然可以在代議制度運(yùn)行中的諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，但代議制中的一些基本運(yùn)行制度目前來說還不可能、甚至是必須堅(jiān)持在完全人工狀態(tài)下進(jìn)行。*一個(gè)典型的例子是代議機(jī)構(gòu)選舉中的投票行為。雖然現(xiàn)在的技術(shù)條件完全可以滿足遠(yuǎn)程投票、網(wǎng)絡(luò)投票等制度模式，但代議機(jī)構(gòu)選舉在絕大多數(shù)國家仍然是在各個(gè)實(shí)體投票站完成的，其主要原因是各種遠(yuǎn)程投票技術(shù)都無法保證代議制選舉過程中的秘密寫票原則?？傮w來說，代議制度中對(duì)人工智能的運(yùn)用，根本原則仍然是讓技術(shù)的發(fā)展服務(wù)于代議制度的發(fā)展，并以順應(yīng)社會(huì)變遷中的新要求為根本目標(biāo)。

[1] Jean Mansbridge，“Rethinking Representation”，AmericanPoliticalScienceReview，Vol.97，No.4，2003，pp.515-528.

[2] Andrew Rehfeld，“Towards a General Theory of Political Representation”，TheJournalofPolitics，Vol. 68，No. 1，2006，pp. 1-21.

[3] Douglas Chalmers.ReformingDemocracies:SixFactsaboutPoliticsthatDemandaNewAgenda. New York: Columbia University Press，2013，pp.34-37.

[4] 謝茨施耐德：《政黨政府》，姚尚建、沈潔瑩譯，天津：天津人民出版社2016年版，第186-187頁。

[5] Heinz Eulau and Paul Karps，“The Puzzle of Representation:Specifying Components of Responsiveness”，LegislativeStudiesQuarterly，Vol.2，No.3，1977，pp.233-54.

[6] Edmund Burke.ASpeechofEdmundBurke，Esq.attheGuildhall，inBristolPrevioustotheLateElectioninthatCityuponCertainPointsRelativetoHisParliamentaryConduc，London:J.Dodsley，1780.

[7] 陳振明：《政府治理變革的技術(shù)基礎(chǔ)——大數(shù)據(jù)與智能化時(shí)代的政府改革述評(píng)》，《行政論壇》2015年第6期。

[8] 舍恩伯格·維：《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》，盛揚(yáng)燕、周濤譯，杭州: 浙江人民出版2012年版，第2-23頁。

[9] Ivana Damnjanovic，“Polity Without Politics?Artificial Intelligence Versus Democracy:Lessons from Neal Asher’s Polity Universe”，BulletinofScience，Techonology&Society，Vol.35，No.3-4，2015，pp.76-83.

[10] 陳迎竹：《慎防大數(shù)據(jù)助長獨(dú)裁》，《聯(lián)合早報(bào)》2017年10月15日。

[11] 陳家剛：《大數(shù)據(jù)時(shí)代人大代表工作創(chuàng)新的機(jī)遇、挑戰(zhàn)及路徑探析》，《廣東行政學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年第2期。

[12] Gary King，Big Data is not About the Data，https://gking.harvard.edu/files/gking/files/evbase-gs.pdf。

[13] “Global Centre for ICT in Parliament”，inWorlde-ParliamentReport2016，Geneva:Global Centre for ICT in Parliament，2016,pp.44-47.

[14] 佚名：《人工智能系統(tǒng)成功預(yù)測(cè)特朗普當(dāng)選》，http://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2016-11-09/doc-ifxxsmic5825513.shtml。

[15] 何哲：《通向人工智能時(shí)代——兼論美國人工智能戰(zhàn)略方向及對(duì)中國人工智能戰(zhàn)略的借鑒》，《電子政務(wù)》2016年第12期。

[16] Justin Grimmer and Brandon M.Stewart，“Text as Data:The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts”，PoliticalAnalysis，Vol.21，No.3，2013，pp.298-313.

[17] Philip Norton，ParliamentinBritishPolitics，Basingstoke:Palgrave Macmillan，2013，p.228.

[18] 埃弗·雷姆特班等：《決策支持系統(tǒng)與智能系統(tǒng)》，楊東濤、錢峰譯，北京：機(jī)械工業(yè)出版社2009年版，第254-261頁。

[19] Ulrich Sieberer and Daniel H?hmann， “Shadow chairs as monitoring device? A comparative analysis of committee chair powers in Western European parliaments”，TheJournalofLegislativeStudies，Vol.23，No.3，2017，pp.301-325.

[20] Davide Carneiro，et al.， “Online dispute resolution: an artificial intelligence perspective”，ArtificialIntelligenceReview，Vol.41，No.2，2014，pp.211-40.

[21] Hanna Pitkin，Theconceptofrepresentation，Berkeley:University of California Press，1967,pp.62,92-93.

[22] 青木昌彥：《制度經(jīng)濟(jì)學(xué)入門》，彭金輝譯，北京：中信出版集團(tuán)2017年版，第41頁。