生成式人工智能在政府采購中的應(yīng)用前景、法律風(fēng)險及對策研究
生成式人工智能在政府采購領(lǐng)域擁有廣泛發(fā)展前景，其在文件編制、招標(biāo)評審、智慧監(jiān)管等方面發(fā)揮積極價值。不過，由于該技術(shù)具有強數(shù)據(jù)聚合性、創(chuàng)造性和人機互動性，將增加數(shù)據(jù)合規(guī)難度，并對政府采購公開透明原則和現(xiàn)有問責(zé)機制造成挑戰(zhàn)。對此，應(yīng)當(dāng)明確數(shù)據(jù)分類，確保數(shù)據(jù)收集合規(guī)；建立規(guī)范法律語言庫，重視算法和結(jié)果解釋；構(gòu)建以人為本的責(zé)任矩陣，強化多元主體責(zé)任，從而促進生成式人工智能和政府采購的深度融合與創(chuàng)新應(yīng)用。
一、引言
生成式人工智能是指具有文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容生成能力的模型及相關(guān)技術(shù)，其在大模型、大算力、強算法等技術(shù)方面實現(xiàn)了對決策式人工智能的突破，并以更卓越的效率、創(chuàng)造力和生產(chǎn)力成為新一輪數(shù)字經(jīng)濟變革的重要驅(qū)動力量。當(dāng)前，以美國ChatGPT為代表的生成式人工智能正呈飛速發(fā)展態(tài)勢，我國生成式人工智能研發(fā)與應(yīng)用方興未艾，并助力教育、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)逐步實現(xiàn)智能化產(chǎn)業(yè)升級。
政府采購是指國家機關(guān)及其所屬單位使用財政資金依法進行的采購行為，旨在為社會提供公共服務(wù)，促進經(jīng)濟發(fā)展和社會福利提升。隨著我國“互聯(lián)網(wǎng)+政府采購”的推進及政府采購全流程電子化的施行，當(dāng)前全國多地公共資源交易中心正積極向交易數(shù)智化轉(zhuǎn)型，基于生成式語言大模型的智能問答系統(tǒng)也在穩(wěn)步研發(fā)中，運用于相關(guān)領(lǐng)域僅為時間問題?？梢灶A(yù)見，生成式人工智能應(yīng)用于政府采購乃大勢所趨。
然而，隨著生成式人工智能的暴發(fā)應(yīng)用，其潛在法律風(fēng)險引人擔(dān)憂。雖然我國已于2022年11月和2023年7月分別出臺了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》和《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，但其僅為生成式人工智能的一般規(guī)則，無法回應(yīng)政府采購領(lǐng)域的特殊要求，提供適用于該行業(yè)的具體解決方案?；诖?，本文通過分析生成式人工智能在政府采購中的應(yīng)用前景，從法律層面探討其可能存在的風(fēng)險并提出對策，以探索生成式人工智能與政府采購深度融合、創(chuàng)新應(yīng)用的可能路徑。
二、生成式人工智能在政府采購中的應(yīng)用前景
生成式人工智能具有兩大特征：一是自我生成能力和系統(tǒng)的創(chuàng)造性。作為認識論模型中的高階版本，生成式人工智能能夠在分析、歸納已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對輸出內(nèi)容演繹創(chuàng)新，生成不同于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的新內(nèi)容。二是強人機交互性。以ChatGPT為例，其能在與用戶的多輪對話中不斷識別用戶需求，理解用戶意圖，并遵循用戶邏輯生成所需內(nèi)容。憑借上述優(yōu)勢，生成式人工智能在政府采購領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。
（一）生成式人工智能應(yīng)用于文件編制
1.機器輔助需求編制
當(dāng)前政府采購需求編制多依賴于人工市場調(diào)研，易滋生如下問題：一方面，不充分不精準(zhǔn)的市場調(diào)研易導(dǎo)致需求編制不當(dāng)，引發(fā)質(zhì)疑投訴，拖延采購進程；另一方面，由于人員干預(yù)程度高，利益輸送問題屢禁不止，對采購結(jié)果產(chǎn)生不利影響。生成式人工智能依靠強大的自我學(xué)習(xí)和拓展學(xué)習(xí)能力，能夠通過對市場同類供應(yīng)商經(jīng)營數(shù)據(jù)、歷史投標(biāo)情況、履約情況等采購活動前中后期數(shù)據(jù)的廣泛收集與比較，精準(zhǔn)描繪市場主體畫像。在數(shù)據(jù)脫敏基礎(chǔ)上，利用概率大模型學(xué)習(xí)潛在分布規(guī)律，從而高質(zhì)量生成與采購要求匹配的需求文件，且可規(guī)避人為干擾因素。
2.自動生成招標(biāo)文件
政府采購招標(biāo)文件規(guī)范嚴，禁設(shè)項多，違規(guī)事項相對分散。其在規(guī)范層面僅做原則性規(guī)定，具體問題解決則主要依賴財政部國庫司答復(fù)留言和質(zhì)疑投訴案例，整理起來既繁瑣又易疏漏，難以實現(xiàn)動態(tài)更新。生成式人工智能可在海量的法律、規(guī)定、案例、答復(fù)等數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上，利用自然語言處理技術(shù)動態(tài)抓取和整理相關(guān)語料，識別其中風(fēng)險點，理解個案需求，自動生成既合乎規(guī)范又合乎需求的招標(biāo)文件。
（二）生成式人工智能推動評審轉(zhuǎn)型
當(dāng)前以專家為中心的評審模式存在兩方面問題。從主觀層面看，評審結(jié)果高度依賴專家的專業(yè)程度與自身素質(zhì)，標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一，結(jié)果不確定性大；從客觀層面看，部分采購項目評分項設(shè)置復(fù)雜，技術(shù)參數(shù)多，人工評審效率低且易生誤差。生成式人工智能可助力政府采購從人工評審向智能評審轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)評審模式的再造。一是識別虛假響應(yīng)。其可借助大型語言模型迅速準(zhǔn)確識別大量數(shù)據(jù)間交集，通過數(shù)據(jù)分析形成完整證據(jù)鏈，對供應(yīng)商投標(biāo)文件響應(yīng)情況作出科學(xué)判斷，對虛假響應(yīng)提供預(yù)警。二是統(tǒng)一評審標(biāo)準(zhǔn)。其可在對既有同類項目數(shù)據(jù)比較學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，分析評審邏輯，生成評審報告，增強評審結(jié)果穩(wěn)定性。三是優(yōu)化評審結(jié)果。因其具備自我診斷和批判分析能力，可超越傳統(tǒng)智慧，避免供應(yīng)商歧視和偏見，使得評審結(jié)果更為科學(xué)公正。
（三）生成式人工智能賦能智慧監(jiān)管
政府采購作為財政制度的重要組成部分，是市場經(jīng)濟條件下政府履行職能的重要宏觀調(diào)控工具。借助生成式人工智能技術(shù)及工具，政府采購可以更好地發(fā)揮其調(diào)控監(jiān)管作用。
1.輔助政府預(yù)算編制
預(yù)算與需求不匹配是引發(fā)供應(yīng)商“價格戰(zhàn)”的重要原因，其后果是產(chǎn)品技術(shù)配置和服務(wù)質(zhì)量受輕視，導(dǎo)致資源配置不當(dāng)。生成式人工智能利用大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等技術(shù),有能力對具體項目的市場價格進行預(yù)測建模，提高財政預(yù)算決策的科學(xué)性和編制的精確性，有效緩解政府采購中競爭不充分和虛假競爭現(xiàn)象。
2.推動政策規(guī)范制定
一方面，生成式人工智能將顯著提升各類數(shù)據(jù)互聯(lián)互通能力，有助于形成“預(yù)算—需求—采購—履約—綜合評價”的閉環(huán)，加深政府采購多主體間的交流協(xié)作和實時監(jiān)督，優(yōu)化資源配置。另一方面，通過對海量歷史交易數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與研判，準(zhǔn)確識別實踐中的疑難問題，為打造粒度更細的規(guī)范文件提供依據(jù)，促進政府采購管理迭代更新。
三、生成式人工智能應(yīng)用于政府采購的法律風(fēng)險
如上文所述，生成式人工智能以海量數(shù)據(jù)大模型為技術(shù)底座，通過龐大的算力和精妙的算法，實現(xiàn)“類人化”智能生產(chǎn)方式，助推政府采購效率提升和技術(shù)創(chuàng)新。不過，與該技術(shù)伴生的潛在法律風(fēng)險也不容小覷。
（一）數(shù)據(jù)權(quán)屬不明引發(fā)數(shù)據(jù)合規(guī)問題
如上文所述，生成式人工智能技術(shù)依賴于對龐大既有數(shù)據(jù)的分析與學(xué)習(xí)。當(dāng)前，雖然國務(wù)院辦公廳已在《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》和《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》（下文簡稱《數(shù)據(jù)二十條》）中對數(shù)據(jù)確權(quán)授權(quán)方式作出框架性規(guī)定，初步確立了數(shù)據(jù)要素市場流通規(guī)則，但該規(guī)則并不能有效回應(yīng)政府采購領(lǐng)域的具體問題。
1.公域與私域數(shù)據(jù)界限不明晰
《數(shù)據(jù)二十條》以行為論而非主體論對公共數(shù)據(jù)作出規(guī)定，將“依法履職或提供公共服務(wù)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)”視為公共數(shù)據(jù)。政府采購雖屬公共服務(wù)范疇，但其所涉數(shù)據(jù)類型多元，除了政府采購活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還包括外部市場供需數(shù)據(jù)，前者由政府采購的參與主體供給，后者則從同行業(yè)其他市場主體收集。因此，政府采購數(shù)據(jù)同時涉及公共數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)，非為現(xiàn)有規(guī)范所囊括。數(shù)據(jù)權(quán)屬分配不明將引發(fā)侵犯企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)、商業(yè)秘密等一系列問題。
2.公共數(shù)據(jù)使用方式不明確
依據(jù)《數(shù)據(jù)二十條》，推動用于公共治理、公益事業(yè)的公共數(shù)據(jù)有條件無償使用，探索用于產(chǎn)業(yè)發(fā)展、行業(yè)發(fā)展的公共數(shù)據(jù)有條件有償使用。因政府采購是一項兼具公益性與市場性的行為，即便將部分數(shù)據(jù)納入公共數(shù)據(jù)范疇，也難以據(jù)此概括出普遍原則。
（二）算法黑箱問題挑戰(zhàn)公開透明原則
公開透明是政府采購首要原則，要求采購全流程從預(yù)算編制、需求公開、結(jié)果公告直至履約驗收，均應(yīng)面向社會公開。這一方面為公眾監(jiān)督提供渠道，防范腐敗事件發(fā)生；另一方面有利于營造充分競爭的市場環(huán)境，促進公共資源合理配置。
然而，該原則將受到生成式人工智能“算法黑箱”的高度挑戰(zhàn)。算法黑箱是人工智能時代的新問題，用于描述供求雙方基于技術(shù)壁壘產(chǎn)生的信息鴻溝。由于深度依賴算法，由機器抓取、處理并輸出數(shù)據(jù)，人工智能的輸出內(nèi)容受制于編程者主觀偏差、技術(shù)偏差等因素，其演算邏輯難以為普通用戶所理解。生成式人工智能因具有更強的自我創(chuàng)造力和學(xué)習(xí)衍生力，其生成的內(nèi)容將遠超編程者控制，這進一步激化了算法黑箱矛盾，使得“少部分人算法黑箱”成為“人類共同的算法黑箱”。在此情形下，政府采購參與主體將難以在過程端發(fā)現(xiàn)問題并及時修正結(jié)果，公開透明的政府采購環(huán)境受到挑戰(zhàn)，既有行業(yè)秩序受到?jīng)_擊。
（三）多元責(zé)任主體突破現(xiàn)有問責(zé)機制
依據(jù)《政府采購法》第十四條，政府采購當(dāng)事人在政府采購中享有權(quán)利和承擔(dān)義務(wù)，對政府采購負有法律責(zé)任。其中，采購人和集采機構(gòu)（招標(biāo)代理機構(gòu)）作為質(zhì)疑與投訴的相對方，對政府采購各階段的實質(zhì)性和程序性事項的合法合規(guī)均負保證義務(wù)，是政府采購法律責(zé)任的主要承擔(dān)主體。而生成式人工智能的應(yīng)用將引發(fā)權(quán)利義務(wù)的重新分配，打破以采購人和集采機構(gòu)為中心的問責(zé)機制。
一方面，技術(shù)平臺的介入將突破當(dāng)前責(zé)任范式。機器可替代采購人和集中采購機構(gòu)部分工作，如需求擬定與文件編寫等，完成質(zhì)量則有賴于數(shù)字產(chǎn)品的穩(wěn)定性與安全性。作為生成式人工智能研發(fā)主體，技術(shù)平臺對此負有保證義務(wù)，成為政府采購法律責(zé)任承擔(dān)的新興主體。
另一方面，有觀點認為生成式人工智能應(yīng)當(dāng)作為獨立主體承擔(dān)法律責(zé)任。理由是，決策式人工智能是以算法“可解釋”作為確定責(zé)任主體的基本邏輯，其實質(zhì)是由算法研發(fā)者和提供者承擔(dān)人工智能法律責(zé)任，而生成式人工智能因其已具備“類人”思維和一定行為能力，其生成內(nèi)容有可能超出研發(fā)者預(yù)期。如在人機互動中，盡管算法已回避隱私數(shù)據(jù)，但機器仍能憑借龐大數(shù)據(jù)集和強大算力抓取用戶隱私數(shù)據(jù)，導(dǎo)致侵權(quán)責(zé)任。此責(zé)任若依然由研發(fā)者承擔(dān)確實有失公允。如此一來，責(zé)任監(jiān)管難度加大，問責(zé)機制將陷入困頓。
四、生成式人工智能應(yīng)用于政府采購的規(guī)制對策
面對生成式人工智能帶來的上述風(fēng)險，應(yīng)堅持發(fā)展與安全并重、鼓勵創(chuàng)新與依法治理相結(jié)合的原則，從以下三個層面予以規(guī)制。
（一）細化數(shù)據(jù)分類，確立使用規(guī)則
1.細化數(shù)據(jù)分類，厘清數(shù)據(jù)權(quán)屬
因政府采購?fù)瑫r涉及公域與私域數(shù)據(jù)，須嚴守公共數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)的界限。公共數(shù)據(jù)的本質(zhì)是“由提供公共服務(wù)產(chǎn)生”且具有“公共價值”。企業(yè)數(shù)據(jù)則往往面向特定主體，體現(xiàn)顯著的商業(yè)性。如上文所述，政府采購數(shù)據(jù)包括政府采購活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和外部市場的供需數(shù)據(jù)。前者又可細分為從業(yè)人員行使職權(quán)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和投標(biāo)供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)。因政府采購屬于公共服務(wù)，從業(yè)人員行使職權(quán)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)應(yīng)屬公共數(shù)據(jù)；外部市場供需數(shù)據(jù)因具有鮮明的商業(yè)性，應(yīng)作為企業(yè)數(shù)據(jù)。爭議主要集中于投標(biāo)供應(yīng)商提供的“非公開”數(shù)據(jù)應(yīng)如何歸類，雖然該數(shù)據(jù)屬于政府采購必要組成部分，但供應(yīng)商并不承擔(dān)公共服務(wù)職能。從勞動價值論出發(fā)，考慮到該數(shù)據(jù)通常包括項目實施方案等內(nèi)容，與供應(yīng)商投標(biāo)策略和商業(yè)機密息息相關(guān)，應(yīng)將其歸為企業(yè)數(shù)據(jù)。
2.制定差異化規(guī)則，規(guī)范數(shù)據(jù)收集與使用
對于公共數(shù)據(jù)，應(yīng)在以“國家所有、授權(quán)運營”為原則的基礎(chǔ)上，建立補償機制。該原則下，政府在公共數(shù)據(jù)支配中占主導(dǎo)地位，有利于統(tǒng)籌數(shù)據(jù)管理，達成數(shù)據(jù)開放共享和安全合規(guī)之間的平衡。鑒于當(dāng)前全國多地公共資源交易中心已完成“事改企”改革，改制后企業(yè)以公共資源交易為主營業(yè)務(wù)，兼具公益性、功能性和市場性，政府采購數(shù)據(jù)是其市場競爭力重要體現(xiàn)，故應(yīng)對從此類非行政事業(yè)單位所收集的公共數(shù)據(jù)給予相應(yīng)補償。對于企業(yè)數(shù)據(jù)，應(yīng)在明確其數(shù)據(jù)用益權(quán)的基礎(chǔ)上推行數(shù)據(jù)利他主義。一是確立企業(yè)數(shù)據(jù)用益權(quán)，將企業(yè)授權(quán)作為數(shù)據(jù)收集的前提。從本質(zhì)上看，《數(shù)據(jù)二十條》提出的數(shù)據(jù)三權(quán)分置理念是數(shù)據(jù)用益權(quán)在數(shù)據(jù)生成和利用不同階段的具體實現(xiàn)形式，故可將數(shù)據(jù)用益權(quán)視為數(shù)據(jù)三權(quán)分置理念在法律層面的規(guī)范表達。數(shù)據(jù)用益權(quán)將所有權(quán)與實際控制權(quán)分離，為企業(yè)行使積極權(quán)能提供依據(jù)。二是推行數(shù)據(jù)利他主義。該概念最早由歐盟提出，本文語境下是指企業(yè)自愿以無償?shù)姆绞交谝话憷?，如改善公共服?wù)，向政府共享其數(shù)據(jù)。為激勵更多企業(yè)參與政府采購數(shù)據(jù)共享，可參考歐盟做法，采取稅收獎勵、建庫資源共享等方式提升企業(yè)積極性。
（二）加強流程治理，破解黑箱困境
1.在事前環(huán)節(jié)，建立規(guī)范法律語言庫
生成式人工智能算法黑箱難點在于人機交互的不確定性，易引發(fā)合規(guī)問題。為此，應(yīng)聯(lián)合政府采購及其關(guān)聯(lián)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士編寫、建立統(tǒng)一的規(guī)范法律語言庫，從源頭控制輸入內(nèi)容的合規(guī)性。同時加強采購單位及相關(guān)從業(yè)人員的培訓(xùn)與治理，確保輸入內(nèi)容合法、合規(guī)、可控。
2.在事后環(huán)節(jié)，重視算法和結(jié)果解釋
針對上述算法黑箱導(dǎo)致公開透明原則受限問題，算法研發(fā)者應(yīng)在技術(shù)可行且不違規(guī)前提下，構(gòu)建以用戶為中心的數(shù)據(jù)透明義務(wù)體系，提供政府采購相對人參與監(jiān)督的機會，并通過對數(shù)據(jù)處理過程的解釋，增強算法的透明度和可視化；政府采購從業(yè)人員應(yīng)配合結(jié)果解釋，對生成式人工智能輸出內(nèi)容進行把關(guān)，對其中存有爭議和違規(guī)的內(nèi)容及時修正糾偏，提高政府采購結(jié)果的公信力，維護過程的公開透明。
（三）明確責(zé)任主體，重塑責(zé)任矩陣
首先，需明確生成式人工智能的法律主體定位。當(dāng)前學(xué)界就此問題存在分歧。肯定觀點認為，人工智能未來將成為“類人”智能，應(yīng)賦予其權(quán)利能力和行為能力；否定觀點從工具論出發(fā)，認為人工智能僅為人類達成某種目的的手段，不具備獨立作出認識、判斷、選擇之能力。本文認為，不應(yīng)賦予生成式人工智能法律主體地位。一方面，從法律擬制角度看，法律主體是法律權(quán)利與義務(wù)的人格化。生成式人工智能的自判力和創(chuàng)造力以人工搭建的算法模型為基礎(chǔ)，無法自主決定開展某項工作，在內(nèi)容生成方面擁有的所謂“權(quán)利”與“義務(wù)”均建立在人的選擇之下。另一方面，作為法律主體意味著要承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任，生成式人工智能顯然無法獨立對自己的行為作出應(yīng)答，將其視為責(zé)任主體將致使既有問責(zé)秩序愈發(fā)失控。
為進一步規(guī)制生成式人工智能在政府采購中的應(yīng)用，應(yīng)構(gòu)建以人為本的多元主體責(zé)任矩陣。具體言之，生成式人工智能服務(wù)提供者可比照生產(chǎn)者產(chǎn)品責(zé)任，對生成式人工智能的系統(tǒng)風(fēng)險承擔(dān)無過錯責(zé)任，其應(yīng)保證技術(shù)產(chǎn)品具有安全性、穩(wěn)定性和可解釋性，并持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性風(fēng)險。生成式人工智能服務(wù)使用者應(yīng)對輸入內(nèi)容承擔(dān)過錯責(zé)任。其中，政府采購從業(yè)人員對人工智能輸出內(nèi)容負有評估核查義務(wù)，并協(xié)助服務(wù)提供者對其進行解釋。采購人則應(yīng)嚴格依照規(guī)范法律語言庫的要求確保輸入內(nèi)容合規(guī)有效。
五、結(jié)語
隨著ChatGPT等技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用、人工智能技術(shù)的迭代升級及政府采購產(chǎn)業(yè)智能化升級的需要，生成式人工智能運用于政府采購領(lǐng)域指日可待。誠然，該技術(shù)能夠助力政府采購從電子化向數(shù)智化發(fā)展，提升決策的標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)性和前瞻性，為政府采購帶來新的機遇，但同時也將引發(fā)規(guī)范層面新的難題。生成式人工智能高度的數(shù)據(jù)聚合性、創(chuàng)造性和人機互動性將增加數(shù)據(jù)合規(guī)難度，且對政府采購公開透明原則和現(xiàn)有問責(zé)機制造成挑戰(zhàn)。鑒于此，應(yīng)在明確公共數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上，制定差異化規(guī)制規(guī)范數(shù)據(jù)收集與使用；加強政府采購全流程監(jiān)管，建立規(guī)范法律語言庫并重視算法和結(jié)果解釋；構(gòu)建以人為本的多元主體責(zé)任矩陣，對生成式人工智能服務(wù)提供者和多方使用者分別附加不同的責(zé)任與義務(wù)。
本文首發(fā)于《招標(biāo)采購管理》2023年第2期
作者：朱明珂 贠疆鵬
單位：深圳交易集團有限公司（深圳公共資源交易中心）
