When AI Classifies: What Counts as Public Administration?
本研究表明，包括人工智能辅助方法在内的不同学术表征系统，产生了公共行政与人工智能相关研究中本质上截然不同且互不重叠的分类，这揭示了算法知识组织是一种非中立的、解释性的力量，它塑造了学科边界，并强调了人类判断的持久必要性。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，你正试图找寻所有关于“公共行政学”（即政府和公共服务如何运作）以及特别讨论了“人工智能”（AI）的书籍。
这篇论文提出了一个简单但棘手的问题：寻找这些书籍的方式是否重要？
作者 Shaoming Cheng 和 Laurie Schintler 通过使用两个不同的“图书馆”（数据库）来寻找同一个主题，以此进行了测试。他们想看看我们组织知识的工具是否真的会改变我们所发现的知识。
以下是他们发现的过程，通过一些日常类比进行了解释。
两位图书管理员：人类 vs. 机器人
为了理解这项研究，请想象两位不同的图书管理员正在为你编写一份阅读清单。
- 图书管理员 A（Web of Science）： 这位是传统主义者。他们依赖严格的人为制定的分类系统。如果一本书发表在名为《公共行政》的期刊上，它就会被放入这个箱子；如果它在《计算机科学》期刊上，则会被放入另一个箱子。他们信任作者和出版商贴在书上的标签。
- 图书管理员 B（OpenAlex）： 这是一位高科技机器人。机器人不看书的标签，而是阅读数百万本书的全文，观察谁引用了谁，并利用人工智能来推测这本书的主题。它根据自己在文本中发现的模式来创建自己的类别。
实验：寻找“公共行政中的人工智能”
研究人员要求两位图书管理员寻找所有关于公共行政中的人工智能的著作。他们预期机器人图书管理员（OpenAlex）会找到更多的书籍，因为机器人扫描的是一个规模更大的开放式图书馆，其中包含了草稿、学生论文和会议笔记，而这些都是传统图书管理员会遗漏的内容。
令人惊讶的结果：
传统的图书管理员（Web of Science）实际上比机器人图书管理员找到了更多关于公共行政中人工智能的相关书籍。
为什么会这样？因为机器人图书管理员被该主题的“跨学科”性质搞糊涂了。
- 人类图书管理员查看期刊名称。如果上面写着“公共行政”，他们就将其计入。
- 机器人图书管理员查看内容。它看到一篇关于政府中使用人工智能的论文，但由于该论文使用了大量的计算机科学术语，机器人便判定：“啊，这显然是一篇计算机科学论文，”并将其归类到了那里。它完全没有将其计入“公共行政”。
“空城计”式的重叠
这项研究中最令人震惊的部分是两者之间缺乏重叠。
- 假设人类图书管理员给了你 100 本书的清单。
- 机器人图书管理员给了你 50 本书的清单。
- 只有 2 本书同时出现在两份清单上。
这就像是他们正在寻找同一份宝藏，但一个人发现的是一箱金币，另一个人发现的是一箱银币，而且他们是在完全不同的房间里。他们不仅仅是找到了不同数量的相同事物，他们找到的是完全不同的东西。
“时空旅行”效应
两位图书管理员讲述的关于这项研究何时开始的故事也各不相同：
- 机器人的故事： 它找到了可以追溯到 1980 年的论文。它表明人工智能在政府领域的应用在过去几十年里一直在缓慢增长。
- 人类的故事： 它发现几乎所有相关的论文都是最近写的（自 2023 年以来）。它表明人工智能在政府领域是一个非常新鲜、爆发式的趋势。
机器人看到了思想在许多领域中的“缓慢扩散”，而人类则看到了公共行政界终于开始公开讨论这一话题时的“爆发时刻”。
“服装”类比
想象一位正在撰写关于政府中使用人工智能的学者的情景。
- 如果他们在公共行政期刊上发表，人类图书管理员会将他们视为“公共行政学者”。
- 如果他们在社会工作期刊上发表（因为他们正在帮助社工使用人工智能），机器人图书管理员会将他们视为“社会工作者”。
- 如果他们在计算机科学会议上发表，机器人图书管理员会将他们视为“程序员”。
论文指出，你是谁（作为一个研究领域）完全取决于谁在观察你以及他们使用什么工具来观察你。
核心启示
本文的核心观点是：人工智能并非中立的工具。
当我们使用人工智能来组织我们的知识（例如对书籍或论文进行分类）时，我们不仅是在寻找事实，我们还在创造现实。
- 如果一个人工智能系统判定“政府中的人工智能”属于“计算机科学”这一类，那么“公共行政”学者可能永远看不到它。
- 如果他们看不到它，他们就不会引用它、教授它或为其提供资金。
- 最终，公共行政领域可能会在这一领域停止增长，并不是因为不存在相关研究，而是因为机器人图书管理员把它隐藏了起来。
简而言之： 论文警告我们，我们不能仅仅让机器人来决定什么才算是一个特定的研究领域。我们需要人类专家在机器人身后进行监督，并说：“等等，那篇关于社会工作中人工智能的论文其实也是公共行政的一部分。”如果没有这种人类的判断力，我们可能会失去那些让我们的知识变得丰富且相互关联的纽带。
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