夜雨聆风
顶刊选译第161期|人工智能体研究(AI Agent)专题
编者按：人工智能体是当下热门的政治学与公共管理学研究议题。AI智能体（Agent）凭借强大的自适应环境感知、独立循证决策以及自主工具调用并闭环处理任务的类人智慧能力而备受瞩目，其正有望超越既有AI大模型局限于“辅助工具”的尴尬功能定位，继而真正成为能够嵌入政府治理流程、降低行政成本的“数智生产力”。特别值得注意的是，最近被业界称为革命性创新的龙虾（Open Claw）智能体正是此类AI智能体架构的典型代表，一些地方政府也已经开始探索部署“政务龙虾”。但在同时，AI智能体机遇背后也掩藏着不容忽视的风险问题。实际上，与个人“养龙虾”的溢出风险类似，政务龙虾等AI智能体的规模化应用同样存在着复杂的隐私与安全风险。如果不能处理好人工智能体应用的技术行政难题，那么隐蔽的技术溢出风险就可能在民生、救助等重要领域被算法所放大，继而可能不利于经济社会的长远发展。为此，本期聚焦人工智能体研究专题，从PA、PMR等英文期刊中精选7篇文章进行摘要翻译，以飨读者。不足之处，敬请方家指正。
Intelligent agents: theory and practice
智能体：理论与实践
【摘要翻译】智能体（ Agent）的概念在人工智能（AT）和主流计算机科学领域都变得至关重要。本文旨在引导读者关注我们认为与智能体设计和构建相关的最重要的理论和实践问题。为方便起见，我们将这些问题分为三个领域（但读者会发现，这种划分有时略显武断）。智能体理论关注智能体的本质，以及如何运用数学形式来表示和推理智能体的属性。智能体架构可以被视为智能体的软件工程模型；该领域的研究人员主要关注如何设计满足智能体理论家所指定属性的软件或硬件系统。最后，智能体语言是用于对智能体进行编程和实验的软件系统；这些语言可能体现了理论家提出的原则。本文并非旨在对所有提及的问题进行全面的介绍；我们希望仅指出最重要的问题，并指出对此进行详细阐述的文献。文章还简要回顾了智能体技术的当前应用和潜在应用。
【作者】Michael Wooldridge and Nicholas R. Jennings
【译文来源】The Knowledge Engineering Review
Regulating Autonomous AI Agents: Prospects, Hazards, and Policy Structures
自主人工智能体的监管：前景、风险和政策结构
【摘要翻译】自主人工智能体的出现——这些系统能够熟练地运用数字工具进行推理、规划和执行复杂任务——标志着自动化领域的一次重大变革。与传统的生成式人工智能不同，这些智能体具有相当高的自主性，有望在医疗保健、金融和教育等领域显著提升生产力。然而，它们的自主性也带来了新的治理难题，包括责任认定、监管以及系统性风险。本研究阐述了人工智能体的能力，评估了其社会影响，并提出了一种动态的、基于证据的治理体系。政策制定者应充分利用人工智能代理的优势，并通过监管沙盒、透明度标准和国际协调来降低风险。我们的方案优先考虑政府、产业界和民间社会之间的合作，以确保人工智能体的安全、公平和创新部署。
【作者】Sanjay Nakharu Prasad Kumar
【译文来源】Journal of Computer Science and Technology Studies
Agentic AI, Street-Level Bureaucracy, and the Recomposition of Discretion in Public Administration: From Human Judgment to human–Machine Co-Discretion
人工智能体、基层官僚机构与公共行政自由裁量权的重构：从人类判断到人机协同裁量
【摘要翻译】人工智能体的出现恰逢政府被期待以更少资源实现更多成效的关键时期。更快的处理速度、更少的积压事务以及更高的服务一致性，都带来了诱人的承诺。然而，效率提升的吸引力仍无法掩盖公共行政的核心问题：决策权归属谁、依据何项标准作出决策、以及应承担何种问责责任。这篇评论指出，自主型人工智能体并不会终结裁量权；相反，它会重新分配并重塑裁量权。过去主要由一线官员在思维和实践中做出的基层判断，如今正由人类与自主系统共同完成。这种协同裁量机制可根据其设计与治理方式的不同，使决策过程更加透明且基于证据，或变得不透明且更具技术官僚色彩。自主决策的未来不会仅由代码决定，而是取决于管理者、一线员工、监管机构及公民在日常工作中如何选择——包括如何使用人工智能体、在何种条件下使用，以及采取何种保障措施。
【作者】Mohammed Salah , Alhamzah Malik Alnoor
【译文来源】International Journal of Public Administration
Re-Imagining the Epistemic Possibilities of GPT for Public Administration Research in Competitive Settings
在竞争环境下重新构想GPT在公共管理研究中的认知可能性
【摘要翻译】创新对公共部门而言至关重要。然而，要理解某些创新项目如何在竞争激烈的环境中生存和发展——尤其是公共部门创新——往往充满挑战。这些挑战不仅在于创新特征难以被人眼察觉，还在于难以对其进行分析。本研究展示了一种方法论框架，该框架利用生成式预训练Transformer（GPT）进行规模化开发和合成数据生成，从而利用真实世界数据和合成数据，以及人机协同过程，来衡量、预测、回溯和校准创新成果。本研究证明了该框架在预测和操纵竞争文本以模拟过去、现在乃至未来方面的认知优势。该方法为未来利用大规模文本分析在社会科学领域开展广泛的竞争现象研究提供了新的途径。
【作者】Yanto Chandra, Jianxiang Tan
【译文来源】Public Administration Review
Navigating the Algorithmic State: Public Values and Citizens’ Preferences of AI-Driven Public Service Delivery
驾驭算法国家：公共价值观与公民对人工智能驱动型公共服务提供的偏好
【摘要翻译】随着公共部门越来越多地采用人工智能驱动的自动化决策系统（ADS），了解公民如何体验和评价公共决策中ADS的使用具有重要的规范性和实践意义。因此，我们研究并比较了七项公共价值观属性对公民在两个现实政策领域（医疗保健和刑事司法）支持采用ADS的影响。一项针对约1500名美国成年人的在线联合分析实验结果表明，有效性、透明度和问责制是影响公民接受政府部署ADS的最显著价值观。亚组分析表明，在以执法为导向的犯罪风险评分预测场景中，算法公平性和数据保护的重要性显著高于以服务为导向的医疗保健补贴领域。这些发现为如何在政府ADS的设计中融入公共价值观，从而反映公民的意见和偏好提供了新的见解。
【作者】Guimin Zheng, Heewon Lee, Wenhui Li, Yixin Liu, Tian Tang
【译文来源】Public Administration
Framing AI in public innovation: the engagement-manipulation nexus
在公共创新中构建人工智能框架：参与-操纵关系
【摘要翻译】将人工智能融入公共服务创新会产生一个悖论：一方面有望提升公众参与度，另一方面又存在被操纵的风险。本文构建了“参与-操纵关系”这一概念框架，并运用框架理论分析了这一矛盾。我们将框架理论应用于算法时代，论证人工智能既是需要被构建的对象，也是传播框架的主体。人工智能的创新轨迹是由运用不同框架的行动者之间展开的沟通博弈所塑造的。本文提出了一种新的理论框架，将公共创新理论化为一种沟通建构的过程，并为实践者提供了一种诊断工具。批判性的框架意识对于引导人工智能走向公共价值和民主治理至关重要。
【作者】Adebajo, Adedapo, Ngozi Okpara, and Aisha Kolawole
【译文来源】Public Management Review
Smiley bots, satisfied citizens? The impact of AI humanization on citizen experience in public services
笑脸机器人，满意的市民？人工智能人性化对公共服务中市民体验的影响
【摘要翻译】本研究通过整合刻板印象内容模型（SCM）和情感社会信息理论（EASI），探讨人工智能人性化如何影响公民在公共服务中的体验。研究以人工智能聊天机器人为研究对象，通过一项包含四个情景案例的调查实验，探索人性化响应如何塑造公民对服务热情和能力的感知，以及这种影响在程序化服务和非程序化服务之间是否存在差异。研究结果强调了情境敏感且精心校准的人工智能设计和功能选择的重要性。通过将SCM的内容维度与EASI的情感和推理机制相结合，本研究提供了一个社会心理学视角，用于理解人工智能驱动的公共管理中公民与政府的互动，并为设计既能保持公民友好性又能维护核心公共价值的人工智能服务提供了实践指导。
【作者】Wu, Jinjin, and Yifan Chen
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治国者，圆不失规，方不失矩，本不失末。