治理中的计算与计算式治理
——国家治理现代化的治理技术和艺术

阙天舒 方 彪

一、 引言

治理技术从来都是学者探究国家统治和国家治理的重要议题。福柯(Michel Foucault)在法兰西学院的演讲中指出，随着16—18世纪统计学的兴起和主权理论的发展，西方逐渐从传统的君主制国家向现代民族国家变迁，国家权力和治理技术也相应发生变化。在传统社会，君主具有“使人死”和“让人活”的权力，但“君主的权力只能从君主可以杀人开始才有效果”[1]，即君主的地位或生命受到侵犯，这种权力才会发挥作用。所以从这个意义上来说，传统社会普通人的日常生活并没有被君主的权力所干预和管辖。进入到现代社会，统计技术的进步使民族国家治理的范围覆盖人们日常生活的方方面面。这样，民族国家围绕“使人死”和“让人活”对个体生命进行从生到死的管理，譬如婴幼儿死亡率、公共卫生防控以及福利国家制度等，形成了一套完全不同的治理技术和规制。

在这些深刻的政治社会变化当中，值得我们注意的是“一个‘生命权力’的时代开始”[2]，国家权力的合法性由主权转移到治理上，国家治理的对象也聚焦到人口(population)要素上来。在这里，“人口”不再是个体意义上的人，而是统计学上的各种数据和指标，它变成了现代政治经济学中“经济人”假设的分析对象，也变成了现代民族国家发展的重要考量因素。因而，有学者指出：“统计治国的逻辑不在于迫使个体服从某种秩序，而在于定位平均数，找出偏离值。”[3]简而言之，国家在统计人口的基础上用监狱等监禁场所将不正常的生命个体排除在正常的社会范围之外，同时将其他个体规训成为符合标准的治理主体，进而维持着国家与社会的稳定。可以说，基于规训的治理术日益成为传统国家统治和维护社会安全的有效补充，其在现代技术的支撑下不断建构着一个类似“全景式监狱”的规训社会，将所有的生命个体都纳入统治权力的作用范围。

然而，随着科技革命的发展和信息技术的进步，一个从规范治理向精准治理转变的算法社会已呼啸而来。从某种程度上来看，算法社会迥异于规训社会，大数据和计算的发展改变了权力作用领域和治理方式，个体信息取代统计人口被嵌入到计算程序的运行当中。在算法社会，治理主体既能够通过技术和权力手段追踪具体人群的行为轨迹，也能通过算法模型进行更有效的社会筛查和监控，这一切都是建立在数据和计算技术的基础之上。在今天，我们也必须意识到，数据和计算正如同人口统计一样，成为我们日常社会生活中的重要组成部分，权力和技术对社会的渗透情况丝毫没有改变。面对与算法如影随形的社会风险问题，如何规训算法使其“向善”，又如何驾驭算法使其“为善”，日益成为政府、社会和学术界所关注的重要议题。[4]

二、 技术加速：计算社会科学的缘起与拓展

在传统社会，被长期跟踪观察和详细书写一直是一种特权，普通民众的日常是被排斥在外的，很难进入描述的领域。[5]然而，新兴技术的出现颠倒了这种特权，并将其变为一种新的权力运行方式，个体成为权力的对象和后果。随着大数据时代的到来，互联网、元宇宙、新媒体、人工智能以及生物技术不断获得颠覆式的创新突破，我们进入到技术加速的社会。在这样的社会中，新兴的技术使我们的一言一行都被细致地观察和记录，成为可追踪、可描述的数据。由此，一种基于计算的权力正悄然出现。

(一) 计算社会科学的兴起

计算社会科学以数据为基础，运用计算的方式方法分析充满不确定性和流动性的社会系统，从而更好地帮助我们理解、预测和应对各种社会难题。早在2007年，著名的计算社会科学家邓肯·瓦茨(Duncan Watts)就在Nature期刊上发表文章，开宗明义地提出了计算社会科学。[6]计算社会科学开始出现在人们的视野当中，并为大数据计算在社会科学领域的研究提供了巨大的潜力。与此同时，大数据技术的广泛应用和量化研究方法的繁荣发展，也进一步推动了计算社会科学的普及程度和影响力。计算社会科学发展到今天，已经超越了具体学科和领域的限制，成为一种重要的学科交叉研究议题。尽管当下关于计算社会科学是否是一种范式还存在争议，但并不妨碍它成为时下最热门的研究理论。例如，大数据计算可能会帮助研究者发现一些以往未被认识或未能深入了解的社会规律。[7]

通过梳理相关文献我们发现，计算社会科学从不同层面为社会科学的创新发展作出了贡献。就理论和实践价值而言，计算社会科学既可以通过大规模的互联网数据验证已有的社会科学理论,又可以通过因果推断，建构更加强大和有用的好理论[8]，并运用新模型来开拓原有的理论。此外，计算社会科学提供了一种特殊的解释路径——生成解释，为社会科学提供了一种“实验+推演”的实践解释观。[9]就研究内容和主题而言，计算社会科学普遍关注国家、市场和社会中的各种现象、问题以及技术发展新趋势。譬如，有研究表明数字政府建设有利于推动政民互动模式转型，进而促进社会关系重塑。[10]从宏观的国家政策到微观的个体行为，无一不在其计算研究视野当中。从某种程度上来说，计算社会科学的兴起和发展能够为我们理解当前政府数字化转型、算法社会以及社会计算的逻辑演变提供独特的思维视角。

当然，计算社会科学的发展也为中国正在进行的新文科建设提供了理想的模板。[11]大数据时代的到来，既向传统的学科分野及其方法论范式提出了挑战，又为新学科发展及范式突破准备了基础条件。一方面，学者们纷纷从哲学意义和理论范式上来深入探究计算社会科学的出现给传统学科带来的本体论和方法论上的变革。另一方面，不同专业的学者将计算作为一种研究方法融入自己研究的领域当中，其范畴涉及经济学、政治学、法学、社会学、传播学和体育学等多元学科，进而为学科发展发掘新的理论资源和交叉研究领域。总而言之，计算社会科学的兴起让我们重新思考计算范式和学科交叉之间的关系演进，同时也促使我们更进一步地认识“社会计算”和“计算社会”。

(二) 作为治理技术的计算

1.计算范式的出现

回顾人类社会自启蒙运动和工业革命以来的演化过程，技术本身可谓形塑了社会结构的重组，并印刻在现代社会日常生活的各个层面。[12]一方面，计算机网络、摄像头、手机终端以及各种各样的传感器等先进技术和采集设备每时每刻都在生产大量的数据，这些数据共同构成了流动的社会景观和现实，从而使得人类社会被信息和大数据包裹而成为一个可记录可计算的算法社会。难怪有学者指出，公共问题的复杂性及普遍存在的“治理失灵”表明公共管理研究需要从工业社会思维转向信息社会思维。[13]另一方面，相关主体可以通过“逆操作化”，将复杂社会系统中的社会行为、公共事件和潮流现象乃至个体情况，借助算法等技术进行抽象化或符号化处理，变为具体可观察的数据。由此，数据和计算既能够渗透至日常社会生活当中，成为社会现实的重要景观，又能够不断简化现实世界，把一切结构、过程和行动者以数据的方式铭刻下来。在新的历史条件下，所有关系的总和都为数据所描绘和记录，万物皆可“计算”。可以说，大数据和计算的交互演进，促成了“计算范式”的出现。

“计算范式”是基于一种社会的信息加工范式，信息加工对于解释和理解社会复杂性方面具有重要作用。[14]从方法层面来看，我们如果掌握了计算方法，就掌握了实证科学研究的重要工具。计算社会科学家的观点与“唯数据论”者不同， 既不认为理论将被终结，也不认为传统研究方法已经失去价值。[15]他们坚持理论研究和数据分析并重，运用计算的方法来进行社会建模、社会实验和人工智能[16]，进而拓展原有的理论或者反驳伪命题，揭示人们社会行为和现象背后的规律。如通过深度的计算机学习，观察到更复杂的网络，发现创造性(抑或是颠覆性)的科学内容，探索未知领域的“邻近可能性”(Adjacent Possible)。[17]从知识层面来看，计算可以为研究者打开一幅描绘现实世界的地图，它是用数据、线条和图形记载的日常生活叙事，也是社会知识和人文知识生产与应用的过程。例如，我们日常生活中常见的地图导航、算法推荐乃至智慧城市大脑的云图，都是相关主体运用计算对社会现实的绘图和指引。从认知层面来看，计算通过化繁为简的技术应用和“奥卡姆剃刀”的简约思维，正日益变革人们认知世界和理解世界的思维与模式。计算之所以可能，是因为关于人类行为的大规模数据集在一定程度上能够对人类行为和社会现象进行有效表征。[18]譬如，可以运用计算思维来研判社会风险、预测公众需要或意愿、模拟社会场景，从而更好地进行国家治理和提供公共服务。

2.治理中的计算和计算式治理

近年来，“治理”逐渐成为中西方学术界研究的热点问题和主流话语，以至于有学者发文指出，“治理，到处是治理”。[19]有关治理的研究也已经从“依赖政府的治理”(governance by government) 逐渐转向“没有政府的治理”( governance without government) 和“与政府共同治理”(governance with government) 并存的态势。[20]如果将计算嵌入到治理当中，它将对国家治理、政府治理以及社会治理产生深刻的影响。因为计算作为一种范式和技术手段，对现实社会的影响是双向的，它一方面运用各种各样的数据进行公共决策和资源分配，从而达到纳什均衡状态，实现资源分配和社会“公益”的最大化；另一方面又不自觉地被日常政治生活中的权力所操控和侵入，形塑着社会结构和社会治理，对算法社会中的每一个个体进行“监管”和“纠偏”。

相关性分析结果显示，创业培训课程与少数民族大学生创业力之间呈正相关关系，相关系数为0.39，但经访谈发现，参加过创业课程培训的少数民族大学生和没经过创业培训的少数民族大学生相比，创业能力差异不大，虽然目前各高校都开展创业培训课程，但仍高达78.9%的少数民族大学生依然对创业知识“了解不多”，且有意向创业的学生不到40%。由此可见，创业培训课程对少数民族大学生创业兴趣的激发，创业知识的增加，创业力的提升上没有显著影响。

同样，基于计算而形成的计算式治理在演化过程中也在不断进行着双重的“嵌入与互构”。为了帮助读者更好地理解计算式治理，我们从以下三个方面进行分析。计算式治理首先是对客体的计算式治理，这些客体既指代一切有形的装置和器物，以实体的形式存在，又涵盖虚拟空间的一切关系和事务。它在本质上是把计算技术或者算法嵌入到治理的整个过程当中，推进治理体系和治理能力的优化。譬如，以大数据、人工智能和区块链为标志的智能革命正重塑政府治理，促使计算式治理范式的生成。[21]其次是对自身算法的治理，建立在算法和软件程序基础上的技术治理也强调对计算的应用，但更多是强调对计算自身程序代码的革新与规制。因为，基于算法的机器学习在社会应用过程中引发了算法歧视、算法黑箱和个人权利受损等实践难题。[22]为了应对算法带来的权利异化和不确定性风险，我们有必要反思算法技术的两面性，对计算相关的技术程序进行监管和规制，促使其有序发展。最后是基于计算思维的治理，它是一种将计算思维运用到现实治理过程的抽象建构。所谓计算思维，是数学思维和工程思维等多种思维方法的融合,其核心特征是“抽象”和“自动有效执行”。[23]这种思维方式是对“数目字管理”的继承和发展，能够为我们提供新的视角和方法来解决治理难题，提升治理水平。今天，人们面临的不确定性现象和事务日益增加，我们必须学会以计算的思维去理解和把握日常社会生活中的不确定性，学会在不确定性中适应复杂多变的现实。

三、 面向日常：计算式治理的装置

福柯在提出治理术之后，又引入“装置”的概念(Appareils)。在他看来，“装置总是牵涉权力的运作，但是它也被连接到知识的定位”[24]。由此我们可以得出，装置是一种关系性的、策略性的权力布置和运作的技术，它与特定知识相互关联、相互支持。如果说计算式治理是技术、知识和关系网络对权力进行动态布置，进而被整合到国家治理体系当中，那么计算作为一种知识性装置，则是大数据时代兴起的一整套治理术，这套治理术贯穿于政治社会当中并为日常生活所承载。

(一) 绘图: 知识—权力的具象呈现

绘图是计算式治理的第一重面向，它通过数据采集、编码和转换等过程把错综复杂的社会现实简化为可观察和分析的图表。这些图表和符号并不仅仅是现实的镜像，它还蕴含着治理主体的知识和主观意图。譬如国家对土地资源进行认证、推动土地计量符号标准化等，最终发展基础性权力的治理目标。[25]国家对土地资源进行测绘是国家行使基础性权力的一种典型方式，治理主体通过“一网通办”或“城市大脑”进行社会治理则是数字绘图和基础性权力建设的重要内容。所以，不论是从技术型治理的角度还是从基础性权力的角度，计算式治理下的绘图都与国家权力紧密地关联在一起，成为知识与权力在治理领域交织演进的一个强象征。

从某种程度上来说，知识和权力的联系可溯及古希腊柏拉图的哲学王思想：国王需要哲学家来担任，如果国王不是哲学家，就需要通过教育来培养他使其掌握治国知识。文艺复兴时期，为唤醒人文主义精神，追求“地上之城”的幸福生活，英国思想家培根高呼“知识就是力量”，认为“人类知识和人类权力归于一”。[26]到了近代，马克斯·韦伯的层级官僚制理论强调法理权威，崇尚科学，国家治理倾向于“可计算的法治系统”和“基于规则的行政管理”。[27]进而言之，借助知识的优势，治理主体能够更好地实现其政治、经济乃至社会目标。特别是在信息社会，数据在计算式治理过程中的作用尤为重要。它一方面与权力勾连，因为在当今时代数据资源像石油一样珍贵和稀缺，谁拥有的数据越多，谁就能在数据中获取更多的资源和权力。相关主体通过数据和技术，又可以将权力的触手伸向信息社会中的个体。另一方面，从数据采集到算法运行再到绘图的过程，是一系列知识运用和技术赋能的过程，进而为治理提供有效的知识支撑。从这个意义上来看，新的历史阶段数据在计算的加持下，用绘图的方式将知识和权力面向公众进行视觉呈现。

信息和数据本身没有立场和观点，技术的立场和叙事方式背后所体现出来的是权力的意志。[28]计算式治理作为一种治理技术或工具，同样会被权力侵入和操控。譬如日常生活中的各种健康码、行程码乃至疫苗接种记录等，都从某种程度上体现了治理主体的认证和要求，进而对普通民众进行精准的规制；部分外卖平台或者打车平台等平台资本在获取垄断地位后进一步剥削劳动者和消费者，进行大数据杀熟；互联网空间的算法歧视事件时有发生。诸如此类现象既妨碍了治理现代化的进程，也透露出某些统治权力和资本权力的傲慢。有部分学者就认为这种数字集权将进一步滋生数字专制主义，通过数字技术所形成的政治监控程序可以时刻追踪我们的网络踪迹。[29]数字社会进入了持续性的“数据+算法”阶段，数字权力的约束成为必需。[30]那么，在大数据时代，如何破解知识与权力之间的非对称性关系，让计算式治理成为协调权力主体和治理客体之间关系、挖掘技术治理的良善价值，构建权力和权利平衡的日常社会生活图景，这就需要治理主体进一步去探索。

(二) 渗透: 国家—社会的双向建构

渗透是计算式治理的第二重面向。国家在计算的包裹和支持下，凭借“一网统管”、GIS系统以及“智慧城市”等技术应用系统，将治理触角延伸到社会生活的各个层面，实现国家影响的数字在场；社会公众和组织在算法的帮助下，降低信息获取成本、增强社交网络联系、拓宽政治参与渠道，进一步拉近了与权力的距离。如前所述，计算及其算法在为民众提供精准服务的同时也极大地提升了社会动员和组织的效率，促进了良善之治。所以，我们将计算放置于国家治理场域和日常生活当中，能够清晰看到计算作为一种治理的范式、知识和思维，给国家与社会之间的关系带来了新的可预见性。

传统的西方政治社会学理论认为，国家与社会是二元对立的，国家与社会处于竞争状态，双方都在争夺社会控制权，从而造成“强国家、弱社会”，或“弱国家、强社会”的局面。如乔尔·米格代尔(Joel Migdal)倾向于从国家与社会对立的维度来解释两者关系，他认为国家与社会之间存在着博弈。马克思主义则认为，“社会把国家政权重新收回，把它从统治社会、压制社会的力量变成社会本身的生命力”。[31]从更深层次来说，只有使人民群众真正享有当家作主的权利，权力的行使切实做到为人民利益服务，才能破除国家与社会的阶段性矛盾，调适“国家—社会”关系。国家需要加强社会整合功能，并在一系列公共事务中扩大与社会不同阶级阶层、群体的合作，各种社会组织平衡权益的作用也必然不断提高。[32]综上所述，本文认为计算式治理对于“国家—社会”关系的探讨体现出国家赋能和社会赋权的双重进路。在实现国家治理现代化进程中，社会整合能力是国家治理水平的集中体现，社会上多元的主体又为国家治理贡献了相当大的智慧和力量。与此同时，我们加强国家能力建设，实现治理现代化，更不能忽视社会活力的提升，社会治理同样内嵌在国家治理当中。以计算为代表的新兴科技既是国家能力的基础，也是激发社会创新活力的关键要素，从技术层面协调国家与社会的关系建构。

计算式治理的根本是在一个更广阔的治理场域，将一切数字、关系和要素等都纳入算法网络当中，进而通过因果机制来解决现实社会问题。例如，在某些地区的“十四五”经济和社会发展规划当中，某地修几条路、盖几座学校或医院、引进多少企业等，都精确到具体的数字，其背后实际上都与计算式治理相联系，因为编制规划的主体首先需要根据当地的人口、经济发展规模以及土地面积等信息进行分析和建模，并根据一定的指标和标准进行布局规划，而这些未来的发展规划在纲要中就被简化成一串串的数字和指标，它们同样也是下一个五年规划评估和制定的基础。在此过程中，计算式治理巧妙地将国家和社会联系在一起。一方面，以计算为代表的新兴技术为国家和社会提供了一个互相靠近的关系交流平台，国家可以凭借强大的权力和技术资源穿透社会，社会上不同的行动者也能够在技术的支持下拉近与国家权力的距离，参与到公共决策和国家治理的实践当中。譬如前面提到政府根据社会人口、经济等数据编制发展规划，同时也会开放互联网等平台吸纳民众对规划的意见和建议，这些实践在上海、重庆等地区都较为普遍。另一方面，国家通过算法采集和分析散布于日常社会的各类数据，将这些数据简化为社会地图，可以随时抽取相关数据给出解决问题和提供精准服务的计算公式；社会利用技术反过来适配治理模式，对政府进行云监督和问责。进而言之，国家赋能与社会赋权两种机制的互相嵌入，既推进治理现代化也满足人们的政治参与需求。

(三)洞察: 当下—未来的行动框架

洞察是计算式治理的第三重面向，它是由数据、预测、行动三者结合构成的一个完整闭环。洞察第一阶段的关注点在于收集和储存数据。数据是计算式治理的核心，也是一切治理策略和行动的基础。习近平强调：“数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要加快构建数据基础制度体系。”[33]第二阶段是对大数据进行分析和研判，从而预测当下—未来的发展趋势和规律。这种预测可以是一种概率意义上而不是决定意义上的预测，进而为决策提供科学意义上的参考和借鉴。譬如通过大数据和小数据的统计分析，在计算和算法模型的基础上对某种行为和社会现象进行趋势预测，典型的例子有天气预报和百度地图的道路导航。第三阶段是通过分析和预测来驱动行动。这种治理行动不再像规训社会那样通过各种精于计算的惩罚方式和规训手段来使个体符合社会规范，而是运用更加灵活智能的方式洞察人们的习惯和偏好，进而采取行动满足人们的美好生活需求，实现技术善治。在洞察的框架下，算法程序将一切因素和可能出现的情况都计算在内，即使有所偏移或异常都在其考量当中，极力做到算无遗策。当然，我们并不一定要遵循计算的固定框架和模式，但是通过算法将可预测的风险控制到最低水平，从而最大程度地应对日常生活中的不确定性和化解社会时间对于我们身体的控制。

任何模式的治理，都需要学会以当前的确定性手段应对未来维度的不确定性。传统治理主体虽然缺乏必要的科学技术和信息来进行有效预测，但依然会积极通过法律、制度和其他的方式来未雨绸缪，尽量控制将来的危机和风险。他们进行有效统治的前提就是要深谙具有可计算性与可预测性的辩证法。可计算性主要表现在对制图技术的执着和追求，对外有“数学般精确”的边界，对内有“普遍理性化”的统一秩序。[34]预测的职能不是在多大程度上消除或削弱统治过程中所涌现的危机，而是要在遭遇突发事件时平稳过渡。为了更好地应对国家治理中的复杂性和不确定性，治理主体将视野转向新兴技术。在实践中，计算和大数据为应对未来维度的不确定性提供了良好契机。治理主体借助海量的数据和计算机仿真技术，能够发掘超越常识和日常经验的规律和特征，增强预测的准确性和科学性，形成公共治理和公共决策的优化方案。

现代社会中，时间要素是计算式治理应当考虑的维度，它不仅是治理的重要变量，也是洞察日常社会生活的关键视角。从某种程度上来说，时间可以划分为自然时间和社会时间，自然时间并无意志，只是在转变为社会时间时，才有了时间意志。由此，人们的经济社会生活被置于精于计算的社会时间当中，“在时间运转中产生摩擦或矛盾”[35]，被困于时间和效率的牢笼不得自由。社会时间是可测量、可计算并且也是可以协调的，在设计规划和统筹安排当下—未来治理行动中具有无可比拟的优势。可以说，时间的累积和规划不仅能够掌控计算式治理的节奏和进程，还能够在更高层次决定治理的向度和温度。国家治理现代化既需要我们在时间上争分夺秒，加快政策创新的进程，[36]又需要我们在时间的谱系中保持平衡，避免被时间控制。然而在当代社会，人们的日常生活方式和社交方式中嵌入时间加速的因素，一切活动都似乎处在一种加速状态。如果说我们在宏观层面的国家治理中已经建构并运用了制度、法律、技术等措施，那么在微观的社会治理和民众的日常生活层面，我们也应努力去探索时间的测量、干预和规划等手段，即通过计算时间从而把日常生活调整到时间资源相对均衡的状态，让民众享受美好生活而不是被时间所束缚。

四、余论：计算式治理与国家治理艺术

当今，我们正处在一个新型技术飞速发展的智能时代，我们的日常生活已然被数据与科技包裹和渗透。面对由众多智能技术叠加在一起形成的复杂社会，我们必须意识到数字和计算本身已成为现实生活中必不可少的一部分。尽管计算首先显现出一种范式和计算层面的权力隐喻，但其在发展演变过程中愈加表现出日常生活的属性，大到国家战略、小到购物消费，计算的身影无处不在。因此，我们也要认识到，计算在塑造着我们生活方式和治理方式的同时，也促使我们以一种新的思维视角去理解和分析周围的世界。

计算式治理不可避免会给国家带来技术治理隐忧和新的挑战。其一，计算的理论、技术和方法模式还有待进一步完善，即使在人工智能和大数据技术加持下治理也不能做到算计一切。我们要辨析技术的工具属性，避免形成拉泽尔所说的“大数据狂妄”(Big Data Hubris)。[37]并且，国家治理过程中遇到的问题难题千差万别，治理所依赖的技术和手段更是形态各异，计算式治理在其发展的过程当中还会面临诸多挑战和治理限度。其二，计算式治理热衷于简化现实，存在“对称性破缺”问题。虽然现实当中的数字化转型逐渐发展到各个领域，国务院也印发了《关于加强数字政府建设的指导意见》，但社会数据不可能完全等同于社会现实，在某种程度上还可能会忽视那些治理过程中无法被数字化的复杂实践。人们可以借助各种各样的仪器设备、信息技术来观察社会，分析公共问题，但也要避免过度依赖数据来计算现实，从而陷入信息化迷思。因为数字鸿沟的存在使我们很难获取全样本数据，其所生产出的数据信息也无法涵盖群体内的所有变异性特征[38]，并且还存在过滤和失真情况，社会现实与数据之间不是一一对应的映射。其三，技术与法律制度之间还有一定程度的裂隙，亟需磨合完善。从当前情况来看，计算式治理归根结底还只是一项治理技术的应用，要真正发挥它的实效，还需要与相应的体制机制以及法律规范之间形成配套，共同构建一个体系完备的治理生态。将计算应用于社会治理当中或多或少都存在算法偏见与歧视、公共问题优先选择性、决策者知识经验的欠缺及资本权力渗透控制等局限，这些难题就需要通过一系列的法律和机制来约束和规范。

最后，我们要反思国家治理技术，将计算式治理上升到国家治理艺术的高度，追求技术善治。有学者指出，统合人的发展和国的强大才是国家治理艺术的真谛所在。[39]计算式治理作为一种新发展阶段的治理术，要突破传统生命政治和技术依赖的瓶颈，着眼于对具体情境和日常民众生活需求的关注。与传统治理中片面追求秩序的稳定性和规范性不同，计算式治理强调不同客体之间数据关系创造和算法系统平衡，在一定程度上激励多元行动者参与到良好数字生态建设和治理中来，进而在更大的治理生态系统中塑造有别于现实空间的人的角色和他们彼此间的联系。因为普通民众在算法时代不仅仅是被计算和被治理的客体，个体作为治理过程中最为关键的角色还能够根据具体情境和需求反向适配治理网络，塑造治理范式。当然，对于传统统计学和计算式治理的比较研究，其意义不是一种范式来取代另一种范式，而是要看到统计学和计算治理的特殊关联，即将计算式治理与人民群众的利益和美好生活需求紧密结合，才是我们理解生命政治和治理术关系的正确道路。就本文的研究视角而言，我们应当借助科技革命蓬勃发展的契机，破解技术座架和标准化的困局，开启我们对于算法社会和计算式治理的思辨性研究。