与普遍认知相反，数字化增加了官僚体系
尽管数字工具和人工智能（AI）被承诺能够提高效率并简化官僚流程，但现实实际上正相反。AI的整合并没有减少官僚体制，而是导致监控活动加剧，进而使官僚增长更为严重。
传统向掌控型官僚体制的转变
上世纪80年代，新公共管理（NPM）的推动触发了传统官僚体系向掌控型的转变。这一转变是通过持续的绩效监控来提高效率和质量的。这种转变对公共和私营部门都施加了无情的优化要求，增加了行政工作的复杂性，讽刺的是，创造了新的低效率。
数据驱动优化的幻象
数字化和AI的普及加速了这一掌控型官僚体制。实时数据和AI算法提供了前所未有的过程和人员监督机会。永久优化的概念居于支配地位，支持着一个幼稚的信念，即更多数字化意味着政府和经济体系的更好绩效。然而，数据的增长超过了AI的处理能力，显示出更多数据并不一定意味着更好的控制。
随着数据和监管的增加，官僚体系不断膨胀
随着先进的数据收集和分析能力，诱发了在专业与个人领域中记录和惩罚甚至最小错误的诱想，导致了新规章的蔓延。预防任何可能的错误的驱动力推动了详细程序的扩展，引入了额外的官僚要求，最终产生了更多的工作，而不是减少工作。
技术驱动进步的幻觉
人工智能技术的进步速度始终超过了官僚措施应对带来的变化的能力。关于由自治系统做出的决策的责任和责任的问题突显出传统法律框架无法解决AI复杂性的不足，这促使持续的立法和监管调整，进一步加大了官僚体系。因此，尽管技术的进步，现代公司并不少员工，而是越来越多的控制官僚，反映出对围绕数据保护、IT安全、数字管理和合规中心角色的需求增加。
文章讨论了数字化对官僚体系的逆向影响，指出与减少行政流程不同，它实际上导致了增加。以下是一些额外相关事实、关键问题、答案、挑战、争议、优势、劣势以及相关有效链接。
额外事实：
– 由于需要管理数据使用和保护隐私，数字化可以产生新的合规和监管层级。
– 欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）是为保护个人数据而引入的复杂数字法规的一个例子，这为许多组织增加了官僚负担。
– 人工智能和自动化的进步往往会转移而非消除官僚工作负担，需要新的角色和部门来进行监督。
关键问题和答案：
Q：为什么增加AI和数字工具的使用无法减少官僚体系？
A：虽然AI和数字工具可以自动化任务，但它们也会产生大量数据，并产生监控和法规的需求，导致管理和控制这些过程变得更加复杂和多层化。
Q：数字化对现有法律和监管框架施加了什么挑战？
A：主要挑战之一是许多现行法规无法适应人工智能和数字技术的快速发展和能力，导致当局不断调整和引入新法规。
主要挑战：
– 克服“更多技术，更多控制”的谬误，认为增加数字监控将本质上优化运营而无需额外开支。
– 确保数字转型符合法规要求，而不扼杀创新。
– 在数字化提高效率的潜力与人工监督和问责需求之间取得平衡。
争议：
– 关于数字化的益处，如提高效率和决策能力是否值得承担增加的官僚和监控所带来的潜在折衷，仍然存在持续争议。
– 围绕人工智能和自动化最终是否会导致工作消失或工作转型的争议仍在继续。
数字化的优势：
– 增强透明度和实时跟踪和分析运营的能力。
– 提升数据分析能力，潜在导致更好的决策。
– 自动化重复任务可以使人类工作者集中于更为复杂和有意义的工作。
数字化的劣势：
– 数据和指标的蔓延可能导致分析瘫痪，通过过多信息减缓决策速度。
– 需要在网络安全和数据保护措施方面进行实质性投资。
– 可能导致隐私丧失和工作场所及社会监控增加。
如需进一步了解数字化和官僚体系的信息和见解，您可以参考以下主体的权威内容：
请注意以上是一些常被认为理解和管理数字化和官僚影响的有声望机构的主要域，假设URL保持不变。这些参考资料可以提供关于所讨论主题的更大背景和额外与政策相关的信息。