文/劉聞博　包蘇日古格

　　近年來，作為前沿技術(shù)的人工智能（Artificial Intelligence，AI）持續(xù)向公共資源交易領(lǐng)域滲透，在招標(biāo)、投標(biāo)、開標(biāo)、評標(biāo)、定標(biāo)各個階段均發(fā)揮著作用。越來越多的地區(qū)正在試點機器人評標(biāo)。機器人評標(biāo)在為公共資源交易領(lǐng)域引入智能新活力的同時，也挑戰(zhàn)了招采人的傳統(tǒng)思維，并引發(fā)了諸多爭議。有觀點認為，機器人評標(biāo)能夠破解招投標(biāo)中的腐敗難題，并增強評標(biāo)的公平性；也有觀點認為，機器人評標(biāo)誘發(fā)了數(shù)據(jù)安全、倫理風(fēng)險等一系列問題。機器人評標(biāo)能完全取代專家嗎？未來的機器人評標(biāo)可能會走向何方？

　　機器人評標(biāo)的前沿發(fā)展：從人形到人腦

　　早期的評標(biāo)機器人僅能起到駐守現(xiàn)場、視頻監(jiān)控、錄音留痕等輔助作用，彼時的評標(biāo)機器人只具有人的外形，卻不具備人的智慧，無法獨立完成評標(biāo)工作。隨著AI技術(shù)的不斷進步，評標(biāo)機器人的技術(shù)重心開始從外形轉(zhuǎn)移到思維上。然而，讓機器人充當(dāng)評標(biāo)專家，面臨著理解、知識、規(guī)則、算力、運維、安全等重重挑戰(zhàn)。第一，機器人需要能夠閱讀復(fù)雜的招標(biāo)文件和投標(biāo)文件，并能夠充分理解其內(nèi)容；第二，機器人需要掌握能夠打出技術(shù)分、商務(wù)分的行業(yè)知識；第三，我國各個地區(qū)的招投標(biāo)規(guī)則之間存在一定差異，機器人需要同時了解不同地區(qū)的規(guī)則；第四，機器人學(xué)習(xí)招標(biāo)文件、閱讀投標(biāo)文件、進行綜合評標(biāo)，需要大量算力支持；第五，由于技術(shù)、行業(yè)知識和法律法規(guī)的不斷更新，需要有技術(shù)人員對評標(biāo)機器人進行定期維護和更新，而智能評標(biāo)機器人的運維成本遠遠超過普通的電子招投標(biāo)系統(tǒng)；第六，技術(shù)人員需要使用歷史投標(biāo)文件對評標(biāo)機器人的算法進行訓(xùn)練，而投標(biāo)文件又屬于商業(yè)機密，這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)安全問題的出現(xiàn)。

　　綜上所述，許多地方公共資源交易中心對機器人評標(biāo)技術(shù)望而卻步。自然語言處理技術(shù)的爆發(fā)為解決以上問題提供了契機。大模型的興起和大規(guī)模應(yīng)用，大幅提升了機器人的閱讀理解能力，通過在評標(biāo)機器人中植入大模型，機器人可以充分理解招標(biāo)文件和投標(biāo)文件內(nèi)容，進而為獨立完成評標(biāo)任務(wù)打下了堅實的基礎(chǔ)，這是機器人評標(biāo)發(fā)展過程中最關(guān)鍵的一環(huán)，這一過程又被稱為“評標(biāo)機器人基座模型植入”。隨后，技術(shù)人員使用行業(yè)知識、法律法規(guī)等文本數(shù)據(jù)對“評標(biāo)機器人基座模型”進行調(diào)參。調(diào)參前的評標(biāo)機器人像一個小學(xué)生，雖然能夠看懂招標(biāo)文件和投標(biāo)文件，卻難以進行分析；調(diào)參后的評標(biāo)機器人則具備了專業(yè)技能，既能夠理解招投標(biāo)文件，又能夠分析招投標(biāo)文件并作出決策。

　　基座模型的植入和調(diào)參，需要大量的算力成本。為評標(biāo)機器人植入基座模型，需要得到大模型開發(fā)公司的商用授權(quán)許可；基座模型的調(diào)參成本，則隨著行業(yè)、法律知識的增加而不斷上升。一方面，蒸餾算法的不斷進步為評標(biāo)機器人的算力問題提供了可能的解決方案——這種在DeepSeek（杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司推出的AI模型）中得到充分應(yīng)用的新興技術(shù)，已經(jīng)在最新的評標(biāo)機器人開發(fā)中得到了應(yīng)用，并大幅降低了評標(biāo)算力成本。另一方面，在公共資源交易中心的地區(qū)聯(lián)盟化趨勢中，評標(biāo)機器人的運維成本也得以不斷降低——聯(lián)盟中的交易中心可以共享評標(biāo)機器人中的核心算法，并形成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。此外，通過在評標(biāo)機器人訓(xùn)練過程中引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，數(shù)據(jù)得以實現(xiàn)“可用不可見、可進不可出”，這使得評標(biāo)機器人可以在保障數(shù)據(jù)安全的前提下運行。

　　從技術(shù)層面來看，可以說機器人評標(biāo)的前景一片光明。2024年以來，我國許多龍頭企業(yè)都已經(jīng)上架了機器人評標(biāo)產(chǎn)品。與此同時，國外機器人評標(biāo)技術(shù)的發(fā)展也如火如荼，以RUDY、Bidhive、Arphie為代表的機器人評標(biāo)產(chǎn)品，已經(jīng)得到了廣泛商用。

　　機器人評標(biāo)的優(yōu)勢與劣勢

　　機器人評標(biāo)的優(yōu)勢

　　從近期的地方實踐來看，與專家評標(biāo)相比，機器人評標(biāo)在評標(biāo)公平性、評標(biāo)效率、評標(biāo)成本等方面具有一定優(yōu)勢。

　　由于機器人評標(biāo)的結(jié)果是由算法而不是人的主觀意志驅(qū)動，因此，使用機器人代替專家評標(biāo)能在一定程度上增強評標(biāo)的公平性，并降低公共資源交易過程中的廉政風(fēng)險。評標(biāo)是一個典型的委托代理過程，業(yè)主單位與評標(biāo)專家之間具有典型的委托－代理關(guān)系。由于利益沖突和信息不對稱的存在，凡委托代理關(guān)系就一定會存在違約風(fēng)險，評標(biāo)領(lǐng)域也因此成為腐敗的重災(zāi)區(qū)。不少意志力薄弱的評標(biāo)專家與“黃牛”相互勾結(jié)，在評標(biāo)過程中給出偏向性分數(shù)，以此謀取私利。諸多重大案件中都暴露出評標(biāo)專家違規(guī)違法問題。以2024年初的“科學(xué)城案”為例，用于拉攏評標(biāo)專家的賄金竟高達3000余萬元。如果使用機器人評標(biāo)代替專家評標(biāo)，則可以規(guī)避評標(biāo)過程中由專家引起的廉政風(fēng)險。

　　機器人評標(biāo)的另一項優(yōu)勢是遠超人力的評審效率。近年來，許多地方出現(xiàn)了“爆炸式投標(biāo)”現(xiàn)象，實踐中甚至有項目出現(xiàn)投標(biāo)供應(yīng)商超過10 000家的情形。冗長的投標(biāo)文件使得評標(biāo)專家十分頭疼，評標(biāo)時難免會“囫圇吞棗”，機器人評標(biāo)則有利于解決這種困境。在大模型的加持下，具有智能大腦的評標(biāo)機器人閱讀投標(biāo)文件的速度遠超人眼、人腦，可以在短時間內(nèi)迅速讀取和理解海量投標(biāo)文件內(nèi)包含的全部內(nèi)容，并分析出其中的關(guān)鍵信息。隨后，評標(biāo)機器人既可以將這些關(guān)鍵信息整理后反饋給評標(biāo)委員會，也可以根據(jù)算法內(nèi)的行業(yè)知識自主給出推薦供應(yīng)商名單。

　　使用機器人代替專家評標(biāo)還可以起到降低評標(biāo)成本的作用。盡管評標(biāo)機器人在建設(shè)初期需要一定的啟動成本，但由于算法水平的不斷進步，特別是蒸餾算法的進一步推廣，評標(biāo)所需的算力需求正在不斷降低。使用機器人評標(biāo)代替專家評標(biāo)，業(yè)主單位不再需要支付專家評標(biāo)費，由此節(jié)省的成本遠遠超過評標(biāo)機器人后期運行維護的費用。展望未來，如果有一天評標(biāo)機器人能夠完全代替評標(biāo)專家，行業(yè)部門甚至不需要再投入資源維護專家?guī)欤瑢⑦M一步減少運營管理成本。

　　機器人評標(biāo)的劣勢

　　雖然機器人評標(biāo)具有諸多優(yōu)勢，但也應(yīng)該看到，機器人評標(biāo)存在問責(zé)不清晰、信任水平低、算法“戰(zhàn)爭”等問題。由于這些問題的存在，現(xiàn)階段全面推廣機器人評標(biāo)仍然存在一定難度。

　　從問責(zé)的視角來看，短期內(nèi)人工評標(biāo)仍然具有不可替代性。盡管評標(biāo)機器人的技術(shù)性困境正在得到逐步緩解，但其問責(zé)性困境始終難以緩解。根據(jù)AI的相關(guān)理論，在復(fù)雜的現(xiàn)實模型中，任何算法都會存在經(jīng)驗風(fēng)險和置信風(fēng)險。換言之，不存在一個永遠不會出錯的評標(biāo)機器人，技術(shù)的不斷進步只能不斷地降低評標(biāo)機器人的錯誤風(fēng)險，卻不能完全消除這一風(fēng)險。從目前的實踐來看，當(dāng)評標(biāo)機器人出錯時，往往由評標(biāo)機器人的開發(fā)者來承擔(dān)責(zé)任，但這種被動擔(dān)責(zé)實際上缺乏合理性。專家評標(biāo)則不會出現(xiàn)這種問題。當(dāng)下的電子招投標(biāo)系統(tǒng)具有全過程留痕的特性，由專家引發(fā)的錯誤完全可以追溯。此外，目前許多供應(yīng)商對機器人評標(biāo)的結(jié)果仍然抱有懷疑態(tài)度，對評標(biāo)專家則更為信賴。評標(biāo)專家的篩選經(jīng)歷了職稱關(guān)、考試關(guān)、考核關(guān)，只有能夠充分履行評標(biāo)職責(zé)的人才能成為評標(biāo)專家，大多數(shù)招采人已經(jīng)習(xí)慣了專家評標(biāo)模式，而對機器人評標(biāo)則既不習(xí)慣也不信賴。在最近的調(diào)研中，筆者了解到，大多數(shù)供應(yīng)商并不相信評標(biāo)機器人能夠完全取代專家獨立評標(biāo)。其中部分人士認為，機器人評標(biāo)的結(jié)果可能會被其操作者隨意更改。

　　目前，AI在投標(biāo)階段的應(yīng)用遠遠超過評標(biāo)階段，AI投標(biāo)助手已經(jīng)可以對標(biāo)書進行不斷優(yōu)化，從而提升中標(biāo)概率。由于投標(biāo)助手和評標(biāo)機器人所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)類似，因此，投標(biāo)助手很容易就可以分析出評標(biāo)機器人所青睞的投標(biāo)文件類型。隨后，根據(jù)針對評標(biāo)機器人的算法分析結(jié)果，投標(biāo)助手可以為供應(yīng)商的投標(biāo)文件進行定制化修改。這可能引發(fā)的后果是，只有投標(biāo)助手美化過的投標(biāo)文件才能中標(biāo)，且供應(yīng)商使用的投標(biāo)AI系統(tǒng)越高級，對評標(biāo)機器人的分析就越精準(zhǔn)，供應(yīng)商中標(biāo)的可能性就越高。如果評標(biāo)機器人在大范圍內(nèi)得到推廣使用，這種現(xiàn)象可能會進一步發(fā)展為一場評標(biāo)機器人與AI投標(biāo)助手之間的AI“戰(zhàn)爭”，即評標(biāo)機器人不斷分析投標(biāo)文件中的AI痕跡，而投標(biāo)助手不斷分析評標(biāo)機器人中的評分算法。近來，這種AI“戰(zhàn)爭”已經(jīng)在評標(biāo)機器人開發(fā)者與投標(biāo)助手開發(fā)者之間初現(xiàn)端倪，雙方企業(yè)在算法、數(shù)據(jù)、人才等方面頻頻“交火”。如果AI投標(biāo)助手成為勝者，那么，難以承擔(dān)高額算力和AI技術(shù)需求的中小企業(yè)將更難以成為供應(yīng)商。此外，評標(biāo)機器人和AI投標(biāo)助手之間的“戰(zhàn)爭”，還會導(dǎo)致大量算力的浪費。

　　機器人評標(biāo)的趨勢展望

　　目前，評標(biāo)機器人全面代替評標(biāo)專家還不太現(xiàn)實。筆者認為，未來的評標(biāo)機器人可能會經(jīng)歷3個時期的發(fā)展，分別承擔(dān)評標(biāo)助手、評標(biāo)專家和評標(biāo)委員會的角色。

　　評標(biāo)機器人可以作為評標(biāo)助手，在評標(biāo)中充當(dāng)輔助性角色。在該階段，評標(biāo)工作實際上仍然由評標(biāo)專家完成，評標(biāo)機器人則負責(zé)幫助評標(biāo)專家快速定位投標(biāo)文件中的關(guān)鍵文本信息。評標(biāo)機器人可以對繁雜的投標(biāo)文件進行精簡，以圖表的形式快速呈現(xiàn)給評標(biāo)專家，同時為評標(biāo)專家提供信息查詢、知識咨詢、分數(shù)檢查等服務(wù)。同時，評標(biāo)機器人也可以對評標(biāo)專家的異常行為進行監(jiān)控，在擔(dān)任評標(biāo)助手的同時，起到“評標(biāo)警察”的作用。在該階段，作為評標(biāo)助手的評標(biāo)機器人僅起到輔助決策作用，真正的評標(biāo)結(jié)果還是由評標(biāo)專家獨立給出。評標(biāo)機器人一邊充當(dāng)助手，一邊積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，從而實現(xiàn)算法的不斷迭代。

　　經(jīng)過一段時間的發(fā)展后，評標(biāo)機器人可以在一定程度上取代評標(biāo)專家的角色。此時，評標(biāo)助手經(jīng)歷中所積累的數(shù)據(jù)，使得其算法得到了進一步優(yōu)化，算法出錯的可能性進一步降低。在該階段，評標(biāo)專家的職責(zé)變?yōu)槌闄z評標(biāo)機器人的評標(biāo)結(jié)果，同時對具有爭議性的或是受到質(zhì)疑的評標(biāo)結(jié)果進行裁決。同一個評標(biāo)機器人可以同時引入多個不同來源的評標(biāo)算法，當(dāng)不同的算法評分結(jié)果之間存在較大差異時，則由評標(biāo)專家代為決斷。在該階段，評標(biāo)專家的數(shù)量可以大幅度縮減，絕大多數(shù)的項目也可以由評標(biāo)機器人進行獨立評審。

　　在遙遠的未來，AI技術(shù)高度發(fā)達，評標(biāo)機器人的“獨立人格”進一步成型，可以完全取代評標(biāo)專家，屆時傳統(tǒng)的真人評標(biāo)可能也不復(fù)存在。此時，評標(biāo)委員會由多個具有不同“人格”的評標(biāo)機器人組成，這些評標(biāo)機器人具備經(jīng)濟、工程、法律等不同方面的行業(yè)知識。在該階段，評標(biāo)委員會負責(zé)人由一個具有高度智能的高級評標(biāo)機器人擔(dān)任，這個高級評標(biāo)機器人負責(zé)匯總其他評標(biāo)機器人的評分結(jié)果，不同評標(biāo)機器人之間的算法人格完全獨立，整個評標(biāo)過程全部由AI系統(tǒng)自動完成。那時，評標(biāo)專家可能像如今的打字員、電話接線員一樣，成為歷史發(fā)展進程中的過往角色。

　?。ㄗ髡邌挝唬簞⒙劜?，中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院；包蘇日古格，鄂爾多斯市公共資源交易中心）

　　責(zé)編：辛美玉

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