智能算法应用下腐败治理的变革、价值隐忧与效果提升路径
张 兰１，李红权２
（1.杭州师范大学马克思主义学院，浙江杭州311121；
2.东北师范大学政法学院，吉林长春 1301177）
摘 要：受物理空间和科层等级等的限制，传统腐败治理的信息共享和服务联动效应不足，从而导致腐败治理效果不彰，而智能算法能够有效突破物理空间和科层等级限制，提升腐败治理的技术水平，智能治理成为新时代腐败治理的新路向。智能算法在腐败治理中的应用引发了诸如推动腐败治理资源的整合、促进腐败治理能力的提升、强化腐败治理的治理体系建构以及扩展腐败治理的伦理边界等变革。但受智能算法运行逻辑和算法规则的影响，智能算法在腐败治理中的应用也带来了诸如技术权力的专制化、运行规则的功利化、责任界定的模糊化以及个体隐私的透明化等价值隐忧，需要通过规制算法权力运行、强化算法德性伦理、规范算法权责分配以及消解个体隐私透明风险等路径来提升腐败治理中的技术治理效果，以增强腐败治理效能。
关键词：智能算法；腐败治理；治理变革；价值隐忧；提升路径
党的二十大报告指出，“腐败是危害党的生命力和战斗力的最大毒瘤”［１］，要实现腐败治理的长期化，具有“反腐永远在路上”的执着，需要做到无禁区、全覆盖、零容忍，加强对领导干部的日常监督，建立上下联动的监督网。可以说，腐败治理已经成为确保党和国家长治久安的重要举措，只有不断深化腐败治理，才能跳出历史的周期律，确保党的长期执政。为有效提升腐败治理效果，自党的十九大以来，各地纪检监察机关不断提升技术治理水平，借助大数据、区块链、人工智能等建立了技术反腐平台，越来越多从前不易发现的腐败行为因此而无处遁形，大数据技术和现代信息技术与纪检监察业务深度融合，从而有效提升了我国腐败治理的技术水平和技术能力。智能算法作为大数据、人工智能和区块链等智能系统运行的中枢，在腐败治理过程中发挥着越来越重要的作用。整体而言，智能算法的应用推动了腐败治理的变革，但也为腐败治理带来了一定的价值隐忧，需要不断探索提升腐败治理效果的路径，以此推动腐败治理能力的全面提升。
一、智能治理：新时代腐败治理的新路向
腐败是我们党治国理政面临的最大威胁，加强腐败治理能够确保党和国家的长治久安，对腐败的治理需要运用多种治理工具、借助多方治理力量、结合多种治理手段，以达到遏制腐败滋生与提升国家治理能力的目标。当前学界对于智能治理在腐败治理中的应用研究较为丰富。该类研究着重强调算法、大数据与人工智能等技术手段对腐败治理的技术支持与推进，突出算法、数据与人工智能在腐败治理中的工具性作用，以此提高权力监督工作的针对性，为腐败治理提供理念与实践的新思路与新趋向。算法等技术具有便捷、扁平、交互、智能等技术优势，［２］但随着智能算法的进一步发展和应用，算法治腐也存在诸多困境，主要体现在“数字鸿沟”加大、数据采集信息失真、数据壁垒导致“数据孤岛”、个人隐私维护与算法技术人才紧缺等问题，［３］如何克服算法困境，利用算法技术将腐败治理制度优势转换为国家治理效能，成为将智能算法应用于腐败治理时面临的挑战。因此，虽然算法的使用可有效助推腐败治理的精准化，但其存在的问题依然制约着算法治腐应有潜力的发挥。此外，还有学者从财产监控角度，借助算法监控、评估与预测廉情的发展变化，［４］建立廉政风险预警模型，并在此基础上构建廉政风险评估指标，运用算法对领导干部廉政风险进行评估［５］。
由此可以看出，当前学界对腐败治理的研究侧重于探索腐败治理的治理体系构建与治理能力提升。同时，信息时代的腐败治理更加侧重于精准化、智能化、高效化与全面化，如何适应新时代反腐的需求，是迫切需要解决的问题。因此，重视算法、大数据与人工智能等技术手段在腐败治理中的应用是大势所趋，目前的研究也逐渐形成了算法治腐的思维、方法与技术，智能反腐已经成为当前腐败治理的重要趋势。算法是人工智能的重要基础之一，［６］运用算法规则与运行模式可以有效获取掌握公共权力的个人与部门的行为数据与倾向偏好，深化对他们的监控、评估与预测，可以达到比腐败发生“早一步”的良好预警效果。因此，随着科技时代的到来，智能算法广泛应用于各大互联网平台，借助智能算法的应用形成算法治腐模式，科学监督权力运行是腐败治理的技术趋向。需要指出的是，虽然智能算法在推动腐败治理的过程中起到了关键性的作用，智能算法的应用为腐败治理带来了巨大的变革，但同时也引发了一定的价值隐忧。因此，如何规避风险，突破算法困境，寻求提升腐败治理效果的路径，是本文需要探讨的问题。
二、智能算法应用下腐败治理的变革
与传统腐败治理模式不同，智能算法以其特定的数理逻辑与运算法则提升了腐败治理过程中的资源整合效率，促进了腐败治理能力的提升，顺应了腐败治理改革科学化与智能化的发展趋势，推动了腐败治理阶段性转换与体系化反腐败进程，从而有效地完善了腐败治理机制。同时，由智能算法的应用引发的算法伦理问题，推动人类社会的伦理向算法领域的伦理拓展，从而拓展了腐败治理的伦理边界。整体而言，智能算法的发展和应用在腐败治理过程中引发了一系列变革。
（一）助推腐败治理资源整合，形成网络化监督合力
在腐败治理实践中，受国家监督体系科层化与监督主体空间分散化的影响，腐败治理信息的传递被限制在纵向树状科层体系与横向跨地域监督的框架内，从而使传统的腐败治理呈现跨层级、跨地区与跨部门等特征，从而限制了其信息共享和服务联动效应的发挥。在纵向树状科层体系影响下，腐败治理政策的传达、信息的传递与治理效力的发挥因受权力等级和科层体系的影响而逐步递减甚至发生异化，导致腐败治理的政策传达与信息传递出现数据流失与损耗，使治理主体无法获取全面准确的信息，加之治理效力的发挥也会随着多层权力主体的解读而逐步递减，从而不利于腐败治理效率的提升。而横向跨地域监督使腐败治理存在空间割裂，这一割裂包括两种情况：一是同一监督区划下不同监督主体之间信息沟通渠道不顺畅，导致监督力量分散难以形成合力；二是不同监督区划下同层级监督部门在腐败治理政策、治理情况、治理经验等方面难以进行及时有效地沟通，在行政壁垒的影响下形成“信息孤岛”，不利于腐败治理体系的建构，也难以有效地应对腐败治理的困境。
而智能算法遵循特定的数理逻辑与运算法则，其运行不受地域限制，也没有政治性质与隶属关系的特点，［７］智能算法的这一运行特点打破了腐败治理纵横框架的限制，助推腐败治理资源整合，从而使各监督主体形成网络化监督合力。与传统树状科层体系不同，智能算法运行模拟人脑神经元结构，以网络状发散运行，此种算法运行逻辑可帮助各级腐败治理机关迅速获取治理政策与关键信息并生成决策，以此提升信息传递的效率、节约政策传达的时间、最大程度发挥腐败治理效力，推动腐败治理机关决策的理性化与科学化。同时，智能算法运行打破地域界限，使空间内各监督主体形成网络化动态感知，打通同一监督区划下不同监督主体之间信息沟通渠道，聚合不同监督主体的治理力量；连接不同监督区划下同层级监督部门的治理政策落实情况，进而实现腐败治理进度的跟进与腐败治理经验的共享。整体而言，智能算法利用独特的数理逻辑与运算法则，依托信息、数据与计算助推腐败治理资源整合，从而突破体制与空间的制约，弥补人为因素导致的权力监督失灵，避免错失腐败治理的最佳时机。同时，智能算法在腐败治理领域建构算法权力监督体系，并逐步嵌入党和国家监督体系，作为一种新型权力监督模式发挥重要作用，促发传统监督模式与技术型监督模式相结合。
（二）促进腐败治理能力提升，促发监督信息强关联
传统腐败治理模式中，群众举报在腐败行为发现过程中发挥着重要作用，许多公职人员贪腐行为在社会民众监督之下暴露无遗。但不论是社会民众监督，还是其他形式的监督主体监督，都难以摆脱腐败治理过程中的滞后性缺陷，不能从源头遏制腐败行为的发生，难以有效对腐败行为与腐败过程的识别、腐败案情的分布、腐败程度的分类、腐败表象与内核的分析形成系统化认知，从而阻碍腐败治理能力提升。同时，腐败行为是社会关系网以及与此网络相伴而生的互惠利益关系的产物，熟人关系网络培育利益群体、形成腐败集团，为追求更大的利益继续扩张权力，从而形成闭合利益链条，使腐败行为具有隐秘性特征且难以根除。因此，对公职人员价值倾向与行为特征的把控，以及对公职人员所处社会关系网络、利益链条的追溯是腐败治理能力提升的强大支撑。传统腐败治理受行政壁垒、部门边界与技术手段等限制，信息获取不够及时，对获取的信息分析整合预判能力有限，从而对腐败治理能力的提升形成阻滞。
智能算法具有自主性，可根据自身数理逻辑配合以运算法则对获取到的信息和数据进行分析与整合，促使信息的来源可追溯与去向可追踪，实现信息生成的智能化。同时，智能算法能够突破限制信息流动的行政壁垒、部门边界和空间限制，增强信息流动速度，提升信息流动效率，促发监督主体之间的信息交互，形成强关联。在腐败治理过程中，算法利用监督对象的互联网浏览记录、政治生活轨迹、资产申报情况、生活消费情况等数据留痕分析腐败高发点与风险值，并对监督对象进行精准“画像”，依靠智能化生成的信息对腐败行为与腐败过程进行识别，使腐败分析过程打破主观认知束缚，不再受个体价值倾向与一般逻辑推演的限制，而更多地遵循庞大的数据流、计算逻辑与精准算法规则的运行模式。由于立基庞大数据与精准运算法则，智能算法在对腐败案情分布、腐败程度的分类、腐败表象与内核的分析上更加精准、理性，也更能够反映腐败的真实情况，从而使腐败治理结果更加客观、中立。同时，智能算法以数据为依托，模拟监督对象社会关系网络，将监督链条铺张成网，避免线性线索追踪弊端。由此形成算法逻辑下多元多向监督网络，实现事先预判腐败行为的发生、阻断腐败利益链条的形成，全面无死角对监督对象进行监督，避免因无法事前预测导致的腐败治理滞后、腐败信息收集困境以及腐败利益链条扩张等问题，从而有利于腐败治理资源的培育与腐败治理能力的提升。
（三）强化腐败治理体系建构，提升“三不”机制整体效能
新时代腐败治理的重要方略为一体推进“不敢腐”“不能腐”与“不想腐”，从腐败治理战略视角来看，以解决腐败问题、实现廉洁中国为战略目标，将建立惩治、预防与教育体系作为基本对策，推进廉政治理现代化，建设现代国家廉政体系。现代化国家廉政体系的建立需要腐败治理改革与“善治”理念的嵌入，包括腐败治理结构、治理过程、治理工具、治理方式、治理产品等多方面改革，而腐败治理现代化不仅代表着腐败治理的民主化与法治化，更意味着腐败治理的智能化与科学化。目前我国腐败治理成效显著，但腐败治理体系建构亟待完善，在腐败治理过程中仍存在决策者独断专行任性而为、决策过程封闭神秘、资源配置高度垄断缺乏竞争、街头官僚利用自由裁量权敲诈勒索等“恶治”问题。因此，完善腐败治理体系，形成以“不敢腐”为目标的惩治机制、以“不能腐”为目标的预防机制、以“不想腐”为目标的教育机制，能够有效推动腐败治理的现代化。
智能算法凭借技术反腐优势助推腐败治理登上智能化与科学化的新台阶，利用智慧纪检监察、智慧审计等大数据监督方式，将腐败治理工作流程标准化、案件指标量化、资源配置合理化，实现腐败治理的阶段性转换与体系化反腐败的统一。智能算法在一体推进“三不”机制建立过程中能够将惩治、预防、教育有效连接起来，形成现代化腐败治理体系，开拓制度反腐、系统防腐、反腐免疫的腐败治理新模式。智能算法在腐败惩治方面对监督对象的消费记录、出行轨迹、生活习惯等相关行为信息进行整合分析，将这些信息与监督对象收入水平、消费能力、权力行使范围进行比较，以显示结果分析监督对象有无权力行使越位或缺位。智能算法在腐败预防方面通过对整个系统或国家的腐败治理信息进行收集、整理、分析，生成关于腐败发生的频率、规模、程度的框架性系统性的信息，并由此预判腐败行为发生的重点时间段、重点领域、重点人员以及导致腐败的相关因素，这种事前监督可以精准地对腐败行为进行预防，从而对廉情进行整体把控。在反腐败教育方面，智能算法可根据生成的框架性、系统性的腐败信息制定相关的腐败教育措施、政策，并有针对性地向重点人群、重点领域进行腐败教育信息精准推送，实现腐败治理教育资源与腐败治理教育对象的精准匹配，从而提升反腐败教育的效能。因此，以一体推进“三不”为目标，将智能算法嵌入惩、防、育机制，可以有效推动腐败治理体系的完善和优化。
（四）扩展腐败治理伦理边界，破解腐败治理辖区化难题
腐败治理本质上是对公共权力的约束，无论是制度治腐、法律治腐，还是道德防腐、监督抑腐，无不立基于公共行政伦理与人类道德伦理。公共行政伦理是公共领域中的行政主体在行使公共权力时所遵循的伦理准则和规范，它以确保公共行政的公共性和民主性为目标，强调对个体合法权益的维护和对政府权力行使的伦理约束，［８］通过约束权力来维护权利是公共行政伦理的重要内容。传统的腐败治理主要立基于对公共权力的约束，认为绝对的权力导致绝对的腐败，主张建构制度化的权力约束机制。如基于契约理论的政府权力伦理认为，是公民权利的让渡催生了公共权力，而不是公共权力的形成赋予了公民政治权利，因此，政府存在的目的在于对公民合法权益的维护，而不是维护其本身的权力行使；孟德斯鸠也主张通过制度化的权力分配机制，即三权分立原则，约束公共权力的行使，防止专制权力的形成。而从道德层面而言，人类的道德伦理无疑也是推动腐败治理的重要伦理观念，它从思想层面推动政府工作人员的权力行使理念，使其树立起服务意识、为民意识，并与外在的制度化约束一道推动腐败治理的发展。无论是公共行政伦理，还是人类道德伦理，它都是人类社会的伦理道德，是现实政治世界中的一种价值准则和行为规范。
智能算法根据特定的计算逻辑与算法规则形成了算法伦理，依托算法权力，执行算法逻辑，遵循算法伦理，形成了算法监督。算法伦理与传统的公共行政伦理和人类道德伦理不同，它的运行立基于特定的计算逻辑和算法规则，并受接收到的大量的外部数据的影响，逻辑和规则是算法伦理形成的基础，但逻辑和规则一旦被研发出来就是相对固定的，除非更改算法源代码，否则它们的运行就不再受人类的控制。因此，算法伦理是受其自身逻辑和规则主导的技术伦理，而非是受社会关系和社会现象所影响的人类伦理，从这个角度而言，算法伦理的出现拓宽了伦理的边界，对于传统腐败治理的辖区化的困境进行了有效突破，基于智能算法的技术伦理成为影响现实政治社会运行的一种价值准则和行为规范。在腐败治理过程中，算法伦理的出现改变了传统公共行政伦理和人类道德伦理对腐败治理的影响，丰富了腐败治理过程中的伦理内涵，算法伦理作为一种新的伦理形式影响着腐败治理的展开和结果的形成，推动着腐败治理的运行规则和公共政策变迁。
整体而言，智能算法在腐败治理过程中引发了一系列变革，有效地提升了腐败治理的效能（见表１）。
三、智能算法应用下腐败治理的价值隐忧
智能算法在腐败治理中的应用助推了腐败治理资源整合和治理能力提升，强化了腐败治理体系建构，扩展了腐败治理伦理的边界，从而推动了传统腐败治理的变革。但智能算法的运行受其运行逻辑和算法规则的影响，其逻辑和规则一经研发，除非对其源代码进行修改，否则就较少受到人类的控制，加之算法越来越嵌入人类政治生活之中，甚至在一些领域成为了规则的制定者。受智能算法这一运行特征的影响，智能算法的应用给腐败治理带来技术变革的同时，还引发了诸如技术权力专制化、运行规则功利化、责任界定模糊化以及个体隐私透明化等价值隐忧。
（一）加剧治理技术割裂，导致技术权力专制化风险
智能算法凭借算法权力嵌入腐败治理过程中，算法权力本质上是技术权力，它遵循技术控制逻辑，将原有的资本逻辑向资本与数理逻辑方向延伸，推动公共权力资本特征与技术特征相结合。与传统公共权力不同，技术权力倚仗排列组合的代码运行编码程序，权力所有者不再仅限于政治精英，而是逐渐向社会扩展，权力走向逐步向技术行业靠拢，从而使公共权力向社会扩散。但向社会扩散的公共权力并不是被整个社会所共享，而是逐渐向掌握了算法及算法研发技术的科技精英和科技巨头公司集中，从而又导致技术权力的相对集中，技术精英和科技巨头公司成为新的权力所有者。由此可见，智能算法在腐败治理中的应用，拓宽了算法技术行业的权力行使方向，赋予他们通过技术手段参与到腐败治理过程中的权利，从而形成新的权力监督主体，以技术权力监督公共权力是腐败治理主体的革新，也是腐败治理智能化的表现。技术权力对腐败治理主体结构的嵌入整合了腐败治理资源的配置，压缩了纵向层级治理结构，拓宽了横向治理主体范围，拉近了专责监督机关与普通监督主体之间的距离，打破了制度化局限，实现了监督资源共享。
但算法权力的建构带来了技术权力专制化的风险。智能算法利用对数据流、时间流和信息流的强大控制能力与分析能力，在对腐败治理进行权力嵌入过程中，将所有信息纳入数字化程序，遵循基于算法的数理逻辑运行，使人类社会的伦理向算法领域的伦理拓展，建构算法权力监督体系，并逐步嵌入党和国家监督体系，作为一种新型权力监督模式在腐败治理过程中发挥重要作用，促使传统监督模式与技术型监督模式相结合。然而，由于智能算法在腐败治理中的应用范围不断拓展，算法权力在治理决策生成与治理资源配置过程中占据主导力量，由此将技术权力的决定性作用不断放大，极易形成“技术利维坦”。智能算法利用其技术功能和信息优势解构既有监督体系，而权力的新兴主体借助算法的应用和技术权力的支撑，获取了腐败治理的部分权力，改变了传统治理模式与不同监督主体在腐败治理中所占比重，新兴监督权力所有者参与腐败治理并在一定程度上影响治理决策的生成，技术权力得不到有效规制，易引发专制化风险。
（二）催生技术优先主义，造成运行规则功利陷阱
智能算法的运行遵循特定的数理逻辑与运算法则，“符合逻辑即正义，是正义就必须执行”是其最大的运行逻辑，在这一逻辑主导下，智能算法以最为便捷的运算路径为最优选择，即哪种路径能够在既定程序下迅速接受指令、解决问题、取得最大收益，哪种路径就是智能算法运行规则中的最优选择。因此，智能算法的运行规则始终追随着最优路径与最大收益，在此种逻辑体系中，最优路径与最大收益是既定程序下智能算法遵循的正义逻辑，也是智能算法选择的正义路径，其他路径均不在考虑范围之内，以至于算法的运行规则是机械且功利的，忽视少数人的需求来满足绝大多数人的利益在智能算法看来是正当的，并基于此形成算法正义伦理，算法正义伦理是算法运行规则功利化的根本原因，算法运行规则并不以公共行政伦理与人类道德伦理为准绳，而是始终遵循算法运行的逻辑自洽与效果最佳，从而引发算法运行规则的功利化危机。
在腐败治理过程中，智能算法的运用使算法伦理入侵人类社会传统的道德伦理，算法运行规则呈现功利化特征，但由于智能算法运行特征不显，算法伦理入侵问题易被忽视。但是毫无疑问，智能算法在腐败治理领域贡献巨大，借助智能算法，可以实现腐败关键信息的及时获取、腐败治理决策的自主生成以及腐败治理资源的有效整合，从而大大地提高了腐败案件处理的效率。但在算法功利主义影响下，智能算法片面追求腐败治理的最优路径选择和腐败治理的最大收益实现，即腐败治理的效率问题，而忽视了可能带来的政治公平正义问题，从而引发了腐败治理过程中的功利主义危机。算法运行规则的功利化会导致算法在进行腐败信息获取、腐败决策生成过程中忽视不能带来较大效益的经济发展落后地区、智能算法未覆盖地区，造成算法层面的不平等，从而引发算法腐败。因此，智能算法的机械化与算法运行规则的功利化是算法伦理解构人类社会传统道德伦理的结果，拉大了不同地区腐败治理的差距，形成新的不平等，并在资源配置问题上易滋生新的算法腐败，不利于社会公平正义的实现。
（三）遭遇技术失灵困境，导致责任界定的模糊化
智能算法基于获取的庞大原始数据量，利用强大的信息分析能力，依据算法规则和运算逻辑，整合腐败治理资源，对目标群体精准推送决策与信息，提高腐败治理运行效率。同时，智能算法运行需要大量数据支撑，需要依照特定的算法运行逻辑进行信息分析，需要对分析结果进行决策选择，整体过程联系紧密环环相扣，任何一个环节出现偏差都易导致“算法失灵”。在数据获取与存储方面，少数监督对象为了个人利益，漏报、瞒报财产，篡改个人诚信档案，个别部门、企业伪造财务记录，甚至对拥有数据使用权限的部门进行贿赂，由此必然导致数据失真与数据腐败。在算法运行逻辑方面，智能算法的代码程序与运算法则的制定也是依靠人力完成的，即使在算法运行过程中并不受人的主观意志的影响，但在最初算法的逻辑设计与系统研发过程中一定会存在个人的基本认知与价值偏见，由此形成算法偏见导致运行结果出现偏差。在决策选择方面，即便数据本身与运行逻辑都不存在问题，但决策选择仍是智能算法运用过程中的最大变数，根据数据与运行逻辑可以精准预判腐败的结果，但多种结果同时存在，优先解决哪个问题才可实现效益最大化与结果处置公平化始终是最大难题。
算法失灵的出现给腐败治理带来了一定的难题，造成了一定的损失，面对算法失灵造成的诸多后果，如何对其责任进行界定是腐败治理过程中面临的重要问题。由于因算法失灵导致的后果涉及算法研发者和算法使用者两个主体，那么因算法失灵造成的运算结果失误责任由谁来承担成为智能算法应用中腐败治理责任界定的潜在问题。在数据获取与存储方面，数据失真与数据腐败责任在于算法系统漏洞还是监督对象本身，如何利用算法的数据分析与鉴别能力对监督对象数据进行筛选与析取，都是解决问题的关键。在算法运行逻辑方面，如何最大程度地降低算法偏见，避免算法设计者的偏见植入，优化算法运行规则，使人为因素与机械运算实现平衡等，都是值得探讨的问题。在决策选择方面，当由于算法最优选择与人为决策选择发生冲突而导致了一定的责任后果时，如何评判决策选择结果处置标准，如何进行决策选择后果的责任界定，最终责任后果由谁来承担，都是值得进一步厘清的问题，而因此类问题引发的责任界定的模糊化，阻碍了腐败治理实现效益最大化与结果处置公平化。
（四）引发技术伦理入侵，酿成个体隐私透明危机
智能算法在腐败治理过程中效果的发挥得益于强大的数据收集能力与数据分析能力，并在此基础上依靠智能化生成的信息对腐败行为与腐败过程进行识别。还可以根据生成的框架性、系统性的腐败信息制定相关的反腐败教育措施、政策，有针对性地向重点人群、重点领域进行反腐败教育信息精准推送，实现腐败治理教育资源与腐败治理教育对象的精准匹配，从而提升反腐败教育的效能。但随着智能算法对腐败治理过程嵌入的不断深入，为了持续保证腐败治理资源的培育与腐败治理能力的提升，智能算法平台需要不间断地获取监督对象的个人隐私与个人偏好，建立个人信息数据库与案件指标数据库，这就导致个人隐私的逐步透明、个人隐私空间的持续坍塌，从而导致监督对象个体隐私的丧失。此外，智能算法运行监管也有待于进一步完善，公众对算法运行模式知之甚少，从而引发了个人隐私权维护的价值隐忧。
同时，监督机关通过研发特定的智能算法及其运行系统，设定特定的腐败治理规则或腐败触发机制，将所有公职人员纳入算法的监控之下，搜集他们的日常行为数据，监督他们的权力行使过程，对其日常行为轨迹、生活消费记录以及财产收入状况进行分析，建构其“数据特征”，一旦监督对象的日常行为触及一定的腐败治理规则或腐败促发机制，则自主精准地向国家纪检监察机关推送该公职人员的腐败信息，从而实现了腐败治理信息推送的精准化。这一举措虽然有效地增强了腐败信息资源的搜集和分析能力，提高了腐败治理的效率，但其效率的提升立基于对监督对象大量隐私数据的搜集和分析，因此，无疑会在一定程度上侵犯监督对象的个体隐私，导致个体隐私的透明化。同时，根据“数据特征”的算法精准推送会影响监督机关对其他渠道腐败信息的获取，甚至形成算法依赖，而针对重点人群、重点领域进行反腐败教育信息的精准推送，则会限制公众对信息的选择权与接收权。［９］
四、智能算法应用下腐败治理的效果提升路径
智能算法以自身独有的信息收集、传递生成优势推动了腐败治理的一系列变革，但也因此带来了诸如技术权力的专制化、运行规则的功利化、责任界定的模糊化、个体隐私的透明化等价值隐忧，影响腐败治理效果的提升。因此，在智能算法嵌入腐败治理的背景下，为有效提升腐败治理水平，需要规制因算法引发的价值隐忧，寻求腐败治理的效果提升路径。
（一）规制算法权力运行，优化腐败治理权力结构
智能算法的应用强化了腐败治理的技术特征，算法权力作为一种技术权力凭借特定的数理逻辑与运算法则拓宽了算法技术行业在腐败治理中的权力行使范围，形成新的权力监督主体，助推腐败治理智能化。但随着智能算法应用范围不断扩大，算法权力在权力监督中占据着越来越重要的地位，甚至在一些领域成为主导力量，技术权力在腐败治理中决定性作用的不断放大最终会导致“技术利维坦”的形成，即上文所说的技术权力专制化。技术权力专制化的出现会导致算法权力对腐败治理的垄断，传统的公共权力成为算法权力的附属，腐败治理的过程和结果取决于算法权力的完备性和科学性，而算法权力对腐败治理权力结构的嵌入使得腐败治理越来越受到技术因素的影响。但算法权力的运行存在唯逻辑性倾向，算法逻辑成为算法权力运行的基础，从而容易导致权力运行的机械倾向，使算法权力的运行缺乏人类道德伦理的约束。加之，算法权力的建构推动了公共权力向社会扩散，同时又向技术精英和科技巨头公司集中，科技精英以及科技巨头公司成为公共权力新的掌控者，如果他们的公共性缺失，就会使算法权力成为他们谋取私利的工具，从而影响腐败治理效能的提升。
因此，需要有效规制算法权力运行，将算法权力放在制度框架内，以制度结构驱动技术执行，同时合理利用算法权力，以技术执行强化制度约束，优化腐败治理权力结构。虽然算法权力融入腐败治理体系的过程实现了腐败治理的结构性转型，丰富了腐败治理惩、防、育机制，推动了腐败治理体系的完善和优化，但其权力运行所存在的问题则促使我们还需要规制算法的基本配置，将算法权力的所有权与使用权掌控在监督者手中，防止因算法权力嵌入导致算法技术行业垄断算法资本，从而导致技术权力专制化影响腐败治理效果。同时，智能算法提供的算法权力加快了既有制度的改革速度，加大技术结构与既有结构之间的张力，从而使我们可以通过借助算法权力的嵌入，助推腐败治理资源的整合，堵塞腐败治理监督漏洞，规范治理机关的行为，提高腐败治理水平，优化腐败治理权力结构。
（二）强化算法德性伦理，化约算法功利伦理缺陷
智能算法运行规则的功利化引发了腐败治理的伦理危机，寻求腐败治理的最优路径与最大收益是既定程序下智能算法遵循的逻辑正义，即算法正义。在智能算法逻辑体系内，算法伦理正义认为忽视少数人的需求来满足绝大多数人的利益是正当的，这一正义伦理并不以公共行政伦理与人类道德伦理为准绳，而是以实现算法运行结果的效益最大化和路径最优化为价值追求，这一价值目标的实现与人类社会的公共行政伦理和人类道德伦理无关，而是受算法运行过程中的逻辑规则和信息数据的影响，其结果就是导致算法运行的功利化。因此，欲有效提升智能算法应用下的腐败治理效能，使其运行过程更为合理科学，运行结果更具人类社会的公平正义伦理，就需要赋予算法人类道德伦理基石，对算法的运行予以人类社会道德价值框架约束。
规范因算法运行规则功利化导致的绝对算法正义，需要化约算法功利伦理缺陷，将人类道德伦理注入算法世界，以人类道德伦理规范与社会公平正义为价值框架，有效规制算法运行过程中的工具理性，增强价值理性对算法运行结果的影响，引导算法正义伦理向算法德性伦理转变。算法德性伦理的规范也是对算法运行规则的约束，在运行规则中加入党纪法规、行政伦理、清廉中国等腐败治理依据与实现目标，可以有效克服算法运行过度机械化，防止在腐败治理过程中算法伦理的入侵。智能算法德性伦理的强化，使腐败治理在制度框架下进行，有效规避算法功利的风险，使算法运行不仅仅追求效率的提升，更重要的是方向的正确，算法正义也不单是算法运行需要遵从的首要法则，社会公平正义依然是腐败治理要达到的最终目标。
（三）规范算法权责分配，明晰算法责任界定规则
智能算法在运行过程中容易发生“算法失灵”的现象，引发“算法失灵”的原因主要存在于算法运行的三个阶段中：一是在数据获取与存储方面，监督对象为逃避责任进行数据伪造导致数据失真与数据腐败；二是在算法运行逻辑方面，人为主观因素的影响形成算法偏见导致运行结果出现偏差；三是在决策选择方面，对算法预判出的腐败结果的处理需要监督机关进行抉择，而决策后果的责任承担问题亟待解决。因此，对于算法研发者和算法使用者来说，解决因算法失灵造成的运算结果失误责任由谁来承担的问题是腐败治理过程中的难题。
要解决腐败治理过程中的算法应用责任界定问题，就需要规范算法权责分配，明晰算法责任界定规则，有序开展智能算法应用下的腐败治理行为。对算法权责的分配，需要规范算法的研发行为，使算法研发者在算法设计过程中保持公平公正的价值观，利用制度框架规范算法研发行为，使算法源代码可追踪、可回溯，标定算法研发者的身份特征和行为研发过程，避免因研发者认知倾向导致的算法偏见问题，消解因算法偏见风险导致的腐败治理风险，明晰在算法研发阶段的责任认定。同时，还需要修补算法系统在数据采集阶段的漏洞，对采集到的数据进行一定的技术编码和来源标识，利用算法的数据分析与鉴别能力对监督对象的数据进行筛选与析取，剔除不实数据与造假数据，避免因数据失真导致腐败治理过程中的算法失灵问题，从而有效防范监督机关腐败，严肃数据收集匿名化与透明化，实现“阳光采集”，并基于此厘清因数据失真导致的责任认定问题。此外，还需要确立决策选择评判标准，对决策选择后果进行清晰的责任界定，平衡算法推荐与人为选择之间的关系，实现算法权责分配规范化，责任界定清晰化。
（四）消解个体隐私透明风险，防范隐私空间坍塌
智能算法精准性和科学性的实现赖于庞大的数据支撑，数据的完备性越大、准确性越高，智能算法运行效能就越好。在腐败治理过程中，智能算法借助数据收集与数据分析能力对腐败行为进行精准判定、分析归类、生成决策，并向监督机关与监督对象双向推送信息，以确保监督机关科学治理腐败，监督对象精准接收反腐败教育。但这一结果的实现是建立在对监督对象的个人隐私与个人偏好的全面获取基础之上，智能反腐的效能提升立基于智能算法对监督对象日常生活的嵌入和行为数据的获取，智能反腐的结果越精准，对监督对象日常生活嵌入的程度越深，越需要监督对象向智能算法交付越多的隐私信息，从而导致了智能算法应用下的一系列问题，如个人隐私空间坍塌、公民权利的侵犯、资产信息的泄露、人身安全的保障等，算法对隐私空间的侵犯也是智能化腐败治理中的争议点之一。
因此，消解智能算法应用下个体隐私透明的风险，需要在保证算法运行能力的基础上，强化个人隐私风险防控机制，确保算法运行过程与运行结果的透明化，削弱算法黑箱的不利影响，对数据收集与数据分析过程进行监督，对算法权力监督体系中的算法自查进行强化，保证算法结果的公正与可信。同时，在强化机制保障的基础上，还应增强公众对智能算法在腐败治理领域中运用的信任感，搜集算法信息在公众调查中的反馈情况，对突出问题集中整治，防止算法推送无效信息，保障公民信息选择的权利，增强公民对智能算法的接受度与认可度，切实维护公民权利不被侵犯。
五、结 论
传统腐败治理模式受人为因素影响较大，其治理信息的传递受物理空间、科层等级等的影响存在信息流动壁垒限制，从而造成腐败行为发现滞后性、腐败关系网阻断不及时等问题，影响腐败治理效果。而伴随着智能算法在各个领域的不断应用，算法反腐成为新时代依靠技术手段助推腐败治理进程的新趋势，智能算法的应用促进了腐败治理资源的整合与能力的提升，同时也强化了腐败治理体系建构，扩展了腐败治理伦理的边界，推动了传统腐败治理的变革。
与此同时，智能算法的应用也导致了技术权力的专制化、运行规则的功利化、责任界定的模糊化、个体隐私的透明化等价值隐忧，影响腐败治理效果的提升。因此，需要我们加强对智能算法在腐败治理应用中的监管力度，通过规制算法权力运行、强化算法德性伦理、规范算法权责分配、防范隐私空间坍塌等措施，优化腐败治理权力结构，丰富腐败治理惩、防、育机制，化约算法功利伦理缺陷，引导算法正义伦理向算法德性伦理转变，明晰算法责任界定规则，平衡算法推荐与人为选择之间的关系，消解个体隐私透明风险，切实维护公民权利不被侵犯，从而提升智能算法应用下腐败治理的效果。
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