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用大數據打造小而美政府

2016-05-30 01:42台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋

台灣政府的稅收約占GDP的12%,美國稅收約占GDP的24%,許多重視社會福利的國家,例如德國、挪威、瑞典等,稅收占GDP的40% 以上。以此稅收水平來看,台灣政府並沒有足夠的財力來作為一個大政府,什麼都管,什麼都做。

但在心態上,台灣一直採用大政府策略。政府對於科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導等,都視為當然任務。從保險、年金制度以及各項大型公共工程,大到高鐵的建設,小到某產業的振興,似乎都是政府的責任。可能是為此原因,台灣近十年國債增加五成,總額5兆多元,平均每位國民負債約23.8萬元。除非我們大幅更改賦稅結構,否則轉變為小而美的政府架構可能是我們唯一的路。但是,精簡政府談何容易。我們已習慣政府無所不包,無所不做,要精簡任何事務,一定會有反對意見,要怎麼開始?

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要做任何決策,政府的慣性作法會是找尋有經驗的專家來帶領及指導。但我們要瞭解國家是人類歷史上最複雜的群體單位,牽涉的面向從民生、經濟、外交到環保,並沒有統一的最佳化目標;因此,治理國家最佳的作法永遠因人事地物及時空背景而定。但專家是人,其經驗大幅受限於個人特定的經歷及連結,經驗再怎麼豐富,通常也就侷限於幾十年、幾個國家、幾個政府組織及幾十個工作崗位上的歷練;同時,一個人再怎麼睿智,資訊的輸入及保存皆受價值觀、社交圈及文化所影響,沒有絕對客觀及全面性的解讀及判斷。

因此,我們要認清人的極限:要有小而美的政府,人才很重要,但大數據的思維更重要,能善用資料收集、分析、解讀,才能讓政府最有效率地使用有限的資源。

治理資料的基本使用是現況分析,在國家這個尺度,只要能帶頭收集各式的重要資訊,以開放資料或其它形式提供,讓大眾對於國家情勢有清楚的認知,以及輔助政府及民間的決策,就已是很大的貢獻。

進一步來說,小而美的政府要清楚判斷哪些事務是政府該把跑道建好,讓民間自由發揮及競爭;哪些是政府該當裁判,而哪些是該遞水、遞毛巾,甚至自己下場當個球員,皆需要有深入及客觀的評估分析。舉觀光為例,應該推廣台灣哪些地方、哪種文化、行銷至哪些國家、如何包裝,甚至廣告資源如何投入、看板如何設計等,資料分析皆可以幫大忙。目前看到的多數決策非常人治,隨著政府官員更替,政策也有所不同。

換句話說,小而美的政府需要有依資料不依人的決策,大數據分析是最重要的工具。但該收集哪些資料、該如何進行資料分析以評估政府涉入事務的成本及效益,以進行有效的資源分配,若沒有專業的資料科學團隊是做不來的;如同並不是會開瓦斯爐會切菜就是好廚師。

資料分析跟作菜一樣,視野、經驗及功力有決定性的影響。因此,我們需要打開眼界,聽取更多紮實的案例,領會資料分析究竟能怎麼運用,如何幫助我們解決問題。

GDP 高鐵 統一

陳昇瑋

作者為台灣人工智慧學校執行長、人工智慧科技基金執行長及中央研究院資訊科學研究所研究員。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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