可控核聚变骗局【镶嵌理论与政府信息公开:不可控与可控之争】
时间：2019-05-20 03:20:43 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
镶嵌理论指出，看似无害的依法应公开信息会镶嵌出有害的信息。正是这种若有若无的因果联系论，导致政府信息公开之核心思想“不公开为例外”的不可控，并且由于该理论的不可证伪性，使得政府机构无法识别、预测和监控信息镶嵌的行为。
“9.11事件”以后，布什政府利用《信息自由法》中含有的涉及国防和外
交利益的信息可豁免公开的规定，执行了一些违背政府信息公开精神的政策。这些损害政府信息公开的行为背后，是一种名为镶嵌(the Mosaic Theory)的理论在发挥作用。镶嵌理论认为,无害、琐碎的信息经过组合后能够揭示和获取涉密、有价值的信息，该理论的本质在于宣称非涉密应公开的信息亦具有不可控性，这无疑直接冲击信息公开本身。
镶嵌理论对政府信息公开的影响
美国《信息自由法》共列举了9种可豁免公开的信息，这些信息豁免公开法律条款的模糊及含义广泛，使得掌握定密权和司法解释权的政府可做出对于自身有利的法律阐释，并且滥用信息镶嵌理论这一学术界尚未充分了解的理论工具对自己的行为辩护，并将会导致如下不利影响：
其一，“不公开为例外”可控性受到挑战。现代信息公开制度的核心思想是“公开为原则，不公开为例外”。这一理念的落实，必须解决好“不公开为例外”。如果作为例外的豁免公开信息的范围“模糊不清”，则“公开为原则”无法具有操作性和实效性。然而，对于一些并非属于豁免公开信息范畴内的信息，镶嵌理论却认定其可能被组合或“镶嵌”而使国家安全或公共安全受威胁。于是，原本并不属于“例外”的应公开信息此刻被镶嵌理论裹挟演变为“例外”。
其二，保密现象大量涌现。布什政府以国家安全为名，滥用镶嵌理论宣称政府持有的非涉密信息因存在潜在危险性而不公开。美国情报安全监控办公室(ISOO)数据指出，2003年联邦政府将超过1422万份文件定为秘密文件，几乎是在2001年基础上增长了65%，这也是十年来最大比例的一次增长。
其三，政府机构间信息共享阻力增加。在镶嵌理论认定的非涉密信息具有潜在危险性背景下，包括其他可能需要信息的政府机构，只要依申请应公开或共享提供利用的信息具有潜在威胁，则大部分明智的选择是拒绝公开相关信息。
信息镶嵌风险管理
镶嵌理论指出，别有用心的个人或机构能够利用看似无害的信息镶嵌出有害的信息。然而，该理论并没有指出信息镶嵌的机制，因此便无法预测和控制信息镶嵌的行为，政府机构也无法有效评估所公布信息潜在的威胁。如果不能有效解决这些问题，政府信息公开的顺利推进将面临阻碍。
而解决问题的关键，是“识别、关注具体的威胁，判定清楚具体的威胁与被请求公开的信息之间存在的因果联系”。
笔者认为，应当引入风险管理思想，定性（信息风险定性评估）和定量手段（基于SWRL规则的本体推理手段）相结合，系统分析政府机构持有的信息所面临的威胁和存在的弱点，为针对性提出应对措施提供参考和帮助。
(1)信息风险定性评估
借鉴网络信息风险评估的定性方法，主要包括小组讨论、人员访谈、问卷调查和检查列表(check list)。首先，定性分析的参加对象应该包括：政府机构人员、情报人员、国家安全工作人员、信息安全或保密局人员、法律人士和档案人员等；其次，在这些人员内进行小组讨论、人员访谈或问卷调查，对政府机构所持有信息其面临的威胁和脆弱性进行系统分析；最后得出检查列表，列出哪些无害、琐碎信息将会被镶嵌并导致泄密，这部分特殊的原无害信息将被定义为“危机信息”。定性分析操作简便，缺陷为主观倾向性较强而且对结果难以有统一解释，因此在信息镶嵌风险管理中，必须适当引入定量手段以提高风险分析结果的客观性和准确性。
(2)信息风险定量处理
信息镶嵌导致泄密的机制，其本质就是“许多情报问题都存在数据、事实以及推理关系”。因此“推理”便是定量手段的切入点。这时候可以引入语义推理的思想，即基于SWRL规则的本体推理。
“一个本体定义了组成主题领域的词汇的基本术语和关系，以及用于组合术语和关系以定义词汇的外延的规则。”本体的思想和方法已经被广泛运用到知识的描述和组织中去，但是目前主要都是将其作为建模的工具，而忽视了其推理功能。简单来说，本体描述了特定领域中资源间的关系，在此基础上通过在本体中加入一定的规则，就可以实现基于规则的推理，最终就能发现“存在数据、事实以及推理关系的各种情报”——即信息镶嵌导致泄密的过程。
明确了信息风险定量处理的思路之后，我们得出信息风险定量处理的实施路线图（如图2），主要步骤如下：
第一，构建“危机信息”本体。这一步的必要性在于，SWRL规则推理的操作对象是本体，因此，首先对“危机信息”进行形式化描述形成本体，使得计算机能够理解本体所描述的知识，才能实现推理。首先，通过前文定性分析的“检查列表”基础工作，我们获得了“危机信息”——即那些将会被镶嵌并导致泄密的无害、琐碎的信息；其次，对这些“危机信息”实施词汇和术语抽取，以及用于组合术语间的关系；然后，对得到的概念术语和关系进行分类，并划分各自的层级结构，概念术语应该定义为本体中的“类”，各种关系根据不同情况定义为各种“属性”：OWL本体中，属性用来描述类和实例的特性，包括两种类别：对象属性（Object property）和数据类型（Datatype property）属性，对象属性是将两个类关联起来的属性，数据属性是用来定义一个类自身固有特征的属性，可以是“名称”、“机构名”、“创始时间”等。
第二，根据“危机信息”本体设计SWRL规则。SWRL规则是斯坦福大学开发的一种规则描述语言，它本身并没有推理能力，用户可以借助其语言抽象的语法编辑各种规则并存储于本体中。SWRL规则由推理前提和推理结果构成。一规则若其前提被满足，则其结论必真，例如采用这样的方式定义一个简单的推理规则：
规则：有父母(?x, ?y)∧有兄弟(?y, ?z)→有叔叔(?x, ?z)
解读：“∧”表示“并且”的意思，上文规则表示“x的父母是y，并且y的兄弟是z，由这个前提可推出结论——x的叔叔是z”。需要说明的是，这只是最简单的规则例子， SWRL规则另提供更加丰富和强大的语法。
很明显，这样的推理过程都有其一定的思维理解模式，而根据“危机信息”本体设计SWRL规则，其实就是将如同这样的思维理解模式简化成计算机可理解和大量处理的推理规则。
第三，将“危机信息”本体和SWRL规则一起导入推理引擎中去，为推理准备事实和规则基础。如前所述，SWRL仅方便用户编辑和存储规则，其自身不能推理。这时候需要一个完成推理功能的模块，即推理引擎。Jess（Java Expert System Shell）就是一种推理引擎，主要由事实库、规则库和推理模块三部分组成。“危机信息”本体和SWRL规则，导入推理引擎，经过解析后转换成推理引擎能处理的知识和规则。
第四，运行推理引擎，得到推理结果。在规则库和事实库基础上，程序开始推理，得出各种“危机信息”本体中概念、数据和事实之间的隐含关系和知识，即推理结果，并且据此完善原始的“危机信息”本体。
第五，判断推理结果是否符合信息公开标准，由此判定“危机信息”即原本琐碎、无害的应公开信息是否确实导致信息镶嵌，根据判断结果决定是否公开相关信息。
最后，需要指出的是，基于SWRL规则的本体推理的推理效果，与本体库和规则库的完善性和有效性息息相关，因此在今后的研究和实际工作中，应努力完善国内中文本体的建设。
(作者刘家真系武汉大学电子政务研究所所长，博士生导师)
