1980 年,迈克尔·利普斯基 (Michael Lipsky) 将个人决策者的角色,即“街头”官僚 (Lipsky, 1980) 进行了规范。此类官僚包括教师、医生、个案工作者、警察、消防员、垃圾收集员和信息服务工作者,他们直接向公众(通常,确切地说,是在街头)提供政府服务、福利和惩罚。正如利普斯基所指出的,这些街头官僚利用他们的自由裁量权(他们在复杂和不确定的问题空间中实施政府政策的决策自由度)为公众服务并解决问题。利普斯基的工作激发了公共管理 (PA) 领域学者的好奇心,他们想知道这些街头官僚(及其经理)实施政策的动机。由于官僚在完成工作任务时会行使自由裁量权,因此了解这些决策过程的运作方式将大有裨益。学者们研究了政府官僚和私营部门员工在动机和态度方面的差异,例如公共服务动机(Perry,1996;Perry & Wise,1990)、外在动机(Bullock、Hansen 和 Houston,2018)和组织承诺(Bullock、Stritch 和 Rainey,2015)。除了这项工作之外,PA 还催生了公共管理领域,其中强调了管理决策对绩效的影响
Mikhail Buhtoyarov,西伯利亚联邦大学副教授,Krasnoyarsk Orcid:0000-000-0002-0627-3048,电子邮件:Mikebukhtoyarov@gmail@gmail@gmail.com annabukhtoyarova@gmail.com
政府可以治理人工智能 (AI) 吗?人工智能治理的核心问题之一是政府能力,即政府是否有能力实现其政策目标。我们通过评估美国联邦政府如何实施围绕人工智能治理的三项具有约束力的法律来研究这个问题:两项行政命令——关于公共部门的可信赖人工智能 (E.O.13,960) 和人工智能领导力 (E.O.13,859)——以及政府法案中的人工智能。我们对这三项法律的实施状况进行了首次系统的实证评估,这三项法律都被描述为美国人工智能创新的核心。首先,我们通过广泛的研究跟踪每项强制性行动的基层采用情况。根据公开信息,我们发现 45 项法律要求中只有不到 40% 可以证实已经实施。其次,我们研究了多达 220 个联邦机构透明度要求的具体实施情况。我们发现近一半的机构未能公开发布 AI 用例清单——即使这些机构有可证明的机器学习用例。即使机构遵守了这些要求,努力也不一致。我们的工作凸显了美国各州执行 AI 治理任务的能力薄弱,并讨论了如何应对官僚能力挑战的影响。
我们从日常工作中非常清楚地知道,采用“自上而下”和“由外而内”的教育改革方法会产生一些工具性的结构、政策选择和工作方式,并使绩效倒退到平均水平。它们产生的官僚组织形式虽然高效且可能必不可少,但在系统发展的早期阶段肯定如此,但也存在阴暗面。马克斯·韦伯对官僚主义的经典研究至今仍富有洞察力,他警告说,这些形式对个人自由构成威胁,持续的官僚主义化会导致“极夜的冰冷黑暗”,人类生活的日益合理化将个人困在官僚主义、基于规则的理性控制的“铁笼”中。官僚主义形式的管理在我们的公共服务领域,尤其是在教育领域占据主导地位,以至于它们现在似乎已成为常态,结果,它们限制了系统从优秀走向卓越。正如迈克尔·巴伯(Michael Barber)曾经指出的那样,人们可以要求从糟糕到尚可、从公平到良好,但随着进步,人们需要“释放伟大的力量”。
行动计划概述了斯洛伐克政府将在2020年底实施的35项措施。旨在为实施数字化,创新解决方案和提高本地公司在全球市场上的竞争力创造更好的条件。它提出了措施,这些措施涉及减轻官僚主义的负担,修改立法,定义标准,改变教育计划以及劳动力市场或共同研究的条件。
现代国家通过官僚机构履行其职能。但是,今天以令人眼花speed乱的速度开发技术会改变官僚主义并改变一切。机械学习和人工智能实践与技术与逻辑发展并行导致越来越多的算法在公共管理中占主导地位。因此,据称官僚机构已转变为算法,并将继续转变。Algocraine是一个新概念,以通过算法使用官僚机构的算法来表达,以通过办公室使用权力的方式。然而,是否有争议是一个与官僚主义完全不同的概念,这是有争议的。因此,在研究中,首先,澄清了其步的概念。尽管有许多关于文学领域王权提供的机会的研究,但委托书引起的研究和对公民受到威胁的问题却非常有限。以这种方式,该研究的主要目的是考虑算法造成的威胁。在这项研究中,歧视(剥夺算法),侵犯个人隐私,管理,更多集中化,算法,尤其是算法,受到算法的威胁。众所周知,应对这些威胁并不容易。
自 2022 年以来,太阳能电力的增长得益于装机容量的快速增长。此前,政府采取了加速太阳能推广的措施,例如提高小型光伏系统的报酬和简化电网连接、提高太阳能招标的最高出价、减少官僚主义的改革以及使在阳台上安装太阳能变得更容易的措施。
提高敏捷性,响应能力和灵活性。目的是打破组织瓶颈并削减官僚主义,加速摄入量和传入客户需求的吞吐量,并使雄心勃勃能够以大规模和节奏提高采购。操作模型2030预测涉及建立新功能,加强或扩展组织内现有功能的针对适应性,并更好地整合或利用已建立的元素。