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对治理的影响
治理是指政府和民间社会如何做出满足民众需求的决定。它是运用宪法中规定的一套原则来管理政府的机制。政治涉及治理的艺术，但往往被认为超越了治理；它也是个人或组织建立和实施治理的手段。
这一章涉及治理和政治在最近时期如何寻求利用新兴技术来提供公共部门服务。
根据当地的优先事项，世界各地的政府都致力于多项任务。发展中国家的政府关注司法效率、消除贫困、医疗保健和人民的基本需求。在世界上较发达的地区，政府的诚信、财政自由和商业自由都是重要的方面。在拥有公共医疗和福利的州，失业和医疗福利是公民期待的重要方面。
尽管世界各国政府的优先事项有所不同，但有一个方面是各国政府普遍认同的；与私营部门的同行相比，它们在数字化和拥抱创新方面进展缓慢。这样做的动机很少。对于金融服务或医疗保健领域的企业来说，采用创新具有竞争优势。如果没有技术优势，它们通常会很快变得无关紧要。但是，由于缺乏竞争，政府没有这种压力。
这并不是说政府没有将其职能数字化的动力。在发达国家，随着互联网和手机的高度普及，一些公共机构已经实现了数字化。税务局、驾照管理部门，更重要的是，签证和移民服务都已经数字化。然而，在这方面可以做得更多。
似乎有更多的新兴技术被用于个人或政党的竞选活动中。在他们赢得选举后，这种对技术的推动可能会消失。竞争组建政府的个人和政党已经采用了使用社交媒体数据的行为和预测分析。人们了解社交媒体的趋势和模式，并利用它们来利用选民的情绪倾向，赢得选民的支持。
结果，社交媒体成了顶级政党和领导人推行其议程的工具。无论是 2016 年的美国大选，还是 2014 年的英国退出欧盟公投或印度大选，社交媒体都发挥了巨大作用。随着人工智能(AI)的应用，利用社交媒体进行选举宣传的努力现在已经进入了一个新的层面。这项技术已经被用于情绪分析和理解可能引发特定选民反应的敏感词。
**使用人工智能来理解选民可以通过量子计算扩展到一个全新的水平。人工智能目前可以进行情绪分析，但当它用于模拟选民在选举中的行为时，它就不够了。为了模拟选举结果，必须模拟一个国家不同地区之间的相互关系。这将提供信息，说明一个国家某一地区选民观点的某些转变将如何影响该国其他地区的选民。
在这一章中，我讨论了量子机器学习在选举建模中的应用。总部位于华盛顿州 DC 的 QxBranch 公司由首席执行官 Michael Brett 和首席数据科学家 Max Henderson 领导，使用量子机器学习对 2016 年美国大选进行了建模。
除了人工智能和量子机器学习的应用，区块链在公共部门也有几个用例。我们也看到了政府尝试区块链等新兴技术的例子。瑞士、爱沙尼亚和迪拜一直在跨治理的几个方面测试区块链。央行数字货币是区块链的一个关键金融服务用例，有助于为纳税人带来透明度并遏制腐败。本章将触及区块链技术在这些环境中的应用。让我们先来看看过去几年世界各地的政治和社会组织对社交媒体的使用情况。
政治中的社交媒体
随着社交媒体成为主流，组织已经开始依靠它来了解客户的情绪。人工智能算法通过查看 Twitter 数据来了解任何负面趋势或声誉问题，这在感知管理方面非常有用。使用这些工具的组织已经设法更加积极主动地与他们的客户进行互动。
"好名声需要多年来建立，一秒钟就可以毁掉。"
–沃伦·巴菲特
打算主动接触客户的组织需要掌握社交媒体对其品牌的看法。在千禧一代和 Z 世代客户快速变化的世界中，开展引人入胜的对话至关重要。
2016 年美国大选见证了数据分析在竞选活动中的应用。它的使用程度是有争议的，并在最高层引起了争议。然而，使用人工智能和行为科学来吸引选民已经被证明是有效的。Twitter 和脸书等渠道让政客们可以直接与选民互动。
“我喜欢它，因为我也可以在那里得到我的观点，我的观点对许多看着我的人来说非常重要。”
–唐纳德·特朗普
在印度，总理纳伦德拉·莫迪(Narendra Modi)在 2014 年大选期间及其后的社交媒体活动中相当成功。到 2019 年 Q2，他在世界各地拥有超过 4500 万推特粉丝。在拥有 6500 万粉丝的唐纳德·特朗普(Donald Trump)之后，莫迪是在社交媒体上召集粉丝最成功的人。
同样值得注意的是，在 2014 年至 2019 年任职期间，莫迪从未面对过媒体。尽管如此，他还是相当成功地建立了一个与追随者对话的渠道。作为竞选活动的一部分，他建立了营销能力，这帮助他的政党以明显的多数赢得了选举。这是自 1984 年以来，第一次有印度政党赢得多数席位的选举。
随着政治家们寻求以自上而下的方式使用技术，希望在政策制定中拥有发言权的公民也巧妙利用了社交媒体。公民使用社交媒体来获得对关键活动的支持。2019 年 4 月，数千名活动人士走上伦敦街头，敦促英国政界人士采取更多措施遏制伦敦的气候变化。
2017 年，钦奈约有 200 万人聚集在码头海滩，抗议禁止他们斗牛的传统。政府最初禁止斗牛，因为它受到动物福利组织的压力。然而，当地人认为他们的斗牛形式不会伤害动物，不像在世界其他地方。斗牛被用来作为一种手段来寻找社区中最强壮的公牛，这对于该品种的牛茁壮成长是必不可少的。
这些抗议是通过社交媒体策划的。他们是和平的，主要由千禧一代和 Z 世代公民领导。这种情况持续了一个星期，结果印度政府撤销了禁令。抗议者还同意在斗牛进行时进行监管，以确保动物不受伤害。
社交媒体已经成为公民、活动家和游说者通过竞选推动政治决策的主要工具。这也有助于政治家和政府中的利益相关者创造一种感觉，即他们是可以接近的，只是一个远离选民的信息。
从这种行为趋同中产生的对话提供了丰富的数据，可用于了解该国不同地区公民的优先事项。政治家可以利用它们来进一步定制他们给听众的信息。消息可以针对特定年龄、性别、社区、区域或这些的组合的受众。这有望为下一节奠定基础，下一节是关于人工智能如何帮助选举建模。
选举建模
由于大数据的蓬勃发展，使用人工智能算法对问题的解决方案进行建模现在已经成为可能。预测分析公司一直在努力的一个关键领域是模拟选举结果。
历史上，选举结果使用两种关键方法建模。选民在选举前被问及他们会投谁的票，这种方法被称为民意测验。另一种方法是当投票者离开投票站时被问及他们投了谁的票。这种方法被称为出口轮询。出口民调通常比民意调查更能准确预测选举结果。
出口民调的准确性最近受到了质疑。在过去的三次印度选举和最近的 2018 年澳大利亚选举中，出口民调一直不准确。
随着预测分析和统计建模变得更加主流，一些经济指标及其与选举结果的相关性已经被建模。结果令人惊讶，因为关键经济指标似乎对选举影响甚微。例如，美国的国内生产总值 ( GDP )只能解释二战后 33%的选举。在第二次世界大战之前，这个数字下降到 23%。来源:https://fivethirtyeight . blogs . nytimes . com/2011/11/18/which-economic-indicators-best-predict-president-elections/
失业率在预测选举结果方面表现不佳。我希望一个国家的公民投票给降低失业率的政府，反之亦然。例如，在英国，2019 年失业率处于 44 年来的最低水平。然而，2019 年在任者保守党的选民情绪普遍负面——可能是因为他们对英国退出欧盟的处理。
在许多发达国家，失业和选举结果之间的相关性很少引人注目。在新兴市场，失业一直是家庭面临的主要问题。例如，拉丁美洲的选举结果和失业之间的相关性就不容忽视。
回到美国的选举，他们都没有任何支持信息表明失业是选举结果的一个好指标。我们可能还需要考虑这样一个事实，即这项分析仅仅是用 16 次美国选举的数据进行的。这个样本空间可能太小，无法提供与选举结果有意义的关联。
社会福利是我们可以用来解释选举结果的另一个维度。事实上，确定选举结果与社会福祉和幸福因素之间相关性的研究已经产生了有益的结果。
研究人员将所有这些因素整合成一种叫做“国民幸福”的东西，作为现任政府获得连任的关键绩效指标。2019 年 5 月，新西兰政府透露，在民粹主义政策时期，他们正在为公民制定“福祉”预算。总理杰辛达·阿德恩预计将宣布一项解决精神健康、儿童贫困和社会不平等问题的预算。
新西兰的这个政权已经引入了禁止塑料制品和应对气候变化的政策。然而，在这样做的时候，杰辛达·阿德恩也被批评没有关注解决底线的政策，尤其是在国家面临经济放缓的时候。
过去，经济和社会指标都被用来预测选举。另一个重要的模式在选举前后的世界某些地方很明显，这就是所谓的“政治商业周期”。这是一种趋势，执政党在选举前几个月开始制定有利于选民的经济政策。
政治商业周期被认为是新兴经济体的常见现象，那里的选民不太了解政党的这些明目张胆的伎俩。在世界上更发达的地区，政治商业周期要微妙得多。
尽管这些政治、经济和社会工具可能会影响选举结果，但高科技新人，也可以说是政治家武器库中最强大的技术是社交媒体。这个想法是使用社交媒体来模拟选民的行为，创建对话来解决选民的敏感性，并通过这些微妙的技术煽动某些有利的行为。
2016 年美国大选的另一个观察结果是，大多数预测模型都未能预测最终结果。这些预测的失败归因于它们无法模拟状态之间的相关性。这正是量子退火所能解决的限制。在下一节中，我们将详细介绍量子机器学习和量子退火技术是如何结合在一起模拟美国大选的。
量子机器学习
总部位于华盛顿州 DC 的量子计算公司 QxBranch 提出了一种量子机器学习方法来模拟美国选举。他们利用 2016 年美国大选创造了他们的机器学习模型。全连接图形模型被确定为最适合美国各州之间的相关性。下图显示了一个图形模型的示例。
在对变量间的相关性进行建模时，与关联图形模型相关联的关键挑战之一是使用经典计算来实现它们。这些模型很强大；然而，它们不能使用现有的计算基础设施来生成。量子计算的最新发展已经解决了训练这些模型的计算能力需求。在处理相关变量时，图形网络现在是一个现实的选择。
图 1:图解网络来源:https://medium . com/@ neerajsharma _ 28983/intuitive-guide-to-probability-graphical-models-be 81150 da 7 a
现在让我们看看 BMs，一种已经用于选举建模的深度学习技术。
玻尔兹曼机
量子机器学习领域中一个有趣的研究领域是深度量子学习。这涉及到研究量子器件和算法对经典深度学习模型如图形模型和深度神经网络 ( DNNs )的影响。
1985 年，Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski 发明了一种无监督的深度学习模型，称为玻尔兹曼机器 ( BM )。在这样做的过程中，他们引发了几个被称为深度模型的神经网络的发展。BM 基于波尔兹曼分布，这是统计力学的一部分。
BM 的应用之一是模拟熵和温度等参数对量子态的影响。Hinton 著名地将核电厂的例证称为理解 BMs 的应用。BM 是一个强大的图形模型，可以归类为 DNN。
传统的神经网络模型没有连接它们的输入节点。BM 的根本不同之处在于，输入是相连的。当这些节点相互连接时，它们交换信息(在我们的选举示例中是相互关联的)并自行生成后续数据。因此，它们被称为生成式深度模型。图 2 表示其节点相连接的 BM。
图 2:玻尔兹曼机器中隐藏和可见的节点
图 2 中灰色节点代表隐藏节点，白色为可见节点。可见节点是我们度量的变量，隐藏节点是我们不度量的变量。机器首先需要输入数据。一旦数据被输入，节点就学习它们的参数、数据中的模式以及这些变量之间的相关性，并形成一个有效的系统。因此，BM 被归类为无监督的深度学习模型。
尽管提供了一个强大的模型，BMs 可能很难训练。他们使用传统计算基础设施的培训成本可能令人望而却步，从而限制了他们的主流工业应用。然而，有了量子计算基础设施，训练这样的网络似乎更加可行。
QxBranch 使用 D-Wave systems 生产的量子退火设备来实现选举建模的 BMs。这些设备可以比经典计算机更好地处理算法的计算要求。由于叠加和隧穿特性，使用量子计算可以更有效地探索退火过程中的某些类型的能量景观。因此，我们可以训练 BMs 解决选举建模的复杂性。
在退火过程中，系统被设置在基态，然后绝热演化过程开始。如果该过程足够慢，系统应该在结束状态提供最佳结果，该结束状态也将是基态。然而，有一种可能性是，系统最终可能不会处于基态。因此，通过使用 BMs 来模拟关联和量子退火来识别低能态，可以实现诸如选举模拟的优化问题的解决方案。
以下部分描述了 QxBranch 使用 D-Wave 量子退火机器对 2016 年美国大选进行的实验。
QxBranch 选举模式
在 BM 的美国总统选举建模中，美国的一个州用二进制单位表示。在模拟中赢得最多选举人票的总统候选人被归类为选举的获胜者。
投票结果的状态被映射到候选人。例如，民主党是 1，共和党是 0。模型中的每个状态都有不同的权重。各州的权重是根据它们对全国投票的影响决定的。
一阶矩项的建模包括识别一个州投票给候选人的概率。对此建模的数据来自 FiveThirtyEight。这些数据包括各州的时间平均投票结果。因此，如果民主党候选人赢得纽约的机会被认为是 70%，那么被分配来代表纽约的变量的一阶矩将是 0.7。
两名候选人在每个州的预计投票份额是在选举前 6 个月内获得的。这些预测的投票份额用于计算每个州的一阶矩项。这是模型中最简单的部分。计算二阶项更加困难。二阶项涉及状态间相关性的建模。这可以解释为两个州在一次选举中以相同的投票结果结束的可能性。
在确定相关性时，确定了投票给同一个政党的州高度相关，反之亦然。在该模型中，高相关性用高二阶矩表示，低相关性用低二阶矩表示。相关性受人口统计学、地理因素的影响，在某些情况下还受经济因素的影响。
过去 11 次美国总统选举的数据被用来确定各州之间的相关性。当两个州一直投票给同一个政党时，相关性更高，而当两个州在历史上投票给不同的政党时，相关性更低。
在从以前的总统选举数据得出的相关性中，较新的选举数据被赋予较高的权重。例如，在过去的五次选举中两个州之间的相关性将被分配比在那之前的选举中识别的相关性更高的权重。
由于量子计算基础设施的硬件限制，该模型必须使用一些基本假设进行简化。D-Wave 2X 系统无法嵌入美国 50 个州的模型和华盛顿 DC 省。因此，华盛顿州、DC 和马里兰州被忽略了，因为它们转向民主党胜利区的可能性接近 100%。一旦模型基本就绪，就必须定期使用数据对其进行训练。
下一节将详细介绍该模型所取得的成果，以及该结果与用于预测和模拟选举结果的现有方法相比有何不同。
初级实验
本节描述了 QxBranch 使用 DWave quantum annealers 进行的实验。对算法的训练过程和取得的结果也进行了评估。
一旦确定了变量和数据需求，就开始用选举数据对 BM 进行培训。DWave 量子退火装置用于训练多个全连接的 BM，数据为 2016 年 6 月至 11 月。然而，由于受到限制，培训必须每两周进行一次，而不是每天。训练网络涉及 150 次具有随机化系数的迭代。
在第一组训练后，两周一次的过程集中在一阶矩上。进行这些测试是为了将结果收敛到一个稳定的总误差。这一阶段的训练包括 25 次迭代，对一阶矩的改变很小。
每个量子位的结果被映射到一个状态。这是为了找出哪个候选人“赢得”了一个样本。候选人赢得的选举人票数被添加到模型中。这样，每一个样本都会导致一个候选人获胜或失败。
克林顿获得的样本数量已经确定。然后除以样本总数，得出克林顿获胜的概率。
需要时间加权算术平均值的函数来获得选举结果的平均预测。
通过实验，观察了几个知名投票者的行为模式。倾向于民主党或共和党的州相关系数非常低。伊利诺伊州和内布拉斯加州分别被认为是民主党和共和党候选人的坚定支持者。相关系数最高的州是竞争激烈的州。
现在让我们看看 QxBranch 的工作与现有的选举投票方法相比如何。FiveThirtyEight 是一个提供选举民调结果的网站。他们从 2008 年就开始这样做了，并在 2010 年成为《纽约时报》杂志的特许专题。有必要将 QxBranch 的方法与 FiveThirtyEight 进行比较，以了解 QxBranch 算法的有效性。
像 QxBranch 的模型一样，他们确定了左右选举结果的州，FiveThirtyEight 的预测有一个称为“临界点机会”的指标。他们将这一指标定义为“一个州在选举团中提供决定性投票的概率”。在选举日，他们列为最高临界点概率州的 10 个州中的 7 个州同样在 QxBranch 模型中的 10 个最相关州的列表中。
总之，QxBranch 使用的方法包括建模一阶项和二阶项。一阶项涉及识别一个州的获胜者，二阶项识别州之间的相关性。尽管算法很复杂，但通过很少的简化，量子基础设施能够产生良好的结果。
对该算法的真正考验是美国在 2020 年进行投票的时候。这种模式有助于预先确定获胜者吗？如果能看到这种模式在世界其他民主国家使用时需要如何调整，那将是一件好事。无论如何，毫无疑问，技术将在未来几年影响全世界的民主进程。
现在，让我们看看区块链在全球公共部门活动中的应用。
区块链、治理和选举
治理是区块链的关键设计原则之一。这使得该技术非常适合政府和一些公共部门的使用案例。身份管理、电子政务、选举和土地登记管理都已经使用区块链进行了测试。
了解区块链内用于治理的不同策略将是有益的。一旦我们从治理的角度理解了这个框架，我们就可以讨论它在世界上几个国家是如何使用的。
治理模式
本次讨论的重点是区块链在组织和民族国家治理中的应用。然而，理解区块链使用的治理模型是必不可少的。这将有助于我们了解它如何被用作治理一个国家的模式。
几个区块链治理策略已经被关键的区块链网络用作其平台/协议的构建模块。众所周知的治理策略如下:
- 链上治理
- 仁慈的终身独裁者
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核心开发团队
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开放式治理
链上治理
在这个模型中，治理规则存储在智能契约的链上。智能合同提供了区块链所需的治理，改变它们的程序是预定义的。当需要修改区块链的规则时，用户可以依靠内置的方法。
仁慈的终身独裁者
这种方法可能是管理区块链最简单的方法。在这种模式下，区块链的创造者是所有关于区块链决策的最终权威。尽管简单，这种模式导致高度集中的决策。在危机时刻，这有助于快速行动；然而，集中决策也有其自身的风险，因为它可能导致滥用权力。
以太坊采用区块链治理的“仁慈的独裁者终身”模式。尽管用户和开发人员为以太坊区块链的路线图提供了他们的意见，但 Vitalik Buterin 是以太坊路线图关键决策的最终权威。
核心开发团队
运营区块链协议业务的公司面临着一个不值得羡慕的挑战，即在进入市场赢得客户使用他们的区块链之前，首先建立一个开发者社区。继 B2C ( 商家对顾客)和 B2B ( 商家对商家)模式之后，区块链又推出了 D2D ( 开发者对开发者)模式。这凸显了开发者在商业模式中的重要性。发展贡献者社区对于区块链业务来说，已经变得与获得客户一样重要。
由于这种快速变化的格局，让开发者成为区块链中治理模式的一部分才是公平的。最活跃的开发者的子集决定区块链中应该包含的功能。区块链开发和发布路线图的控制权在核心开发团队。
这种策略已经在开源编程项目中使用，在这些项目中，开发人员对项目的首次展示有最终决定权。
开放治理
“仁慈的终身独裁者”模式也许是最集中的治理形式。随着治理模式的发展，区块链使用了开放式治理模式。在这里，为区块链做决策的团队是由区块链的用户自己选择的。
Hyperledger 使用开放治理模型来制定他们的技术路线图。他们的技术指导委员会 ( TSC )由用户和开发者组成，是技术决策的最终权威。
每年，TSC 都是从 Hyperledger 社区中的一组专门用户和开发人员中选出的。这也允许活跃的开发者和用户在关键决策上有发言权。区块链生态系统内的社区发展至关重要，因此参与治理已成为参与的关键动机。
这也有助于确保网络中的任何关键决策都考虑到大多数用户和开发人员。由于区块链的治理在很大程度上取决于网络选择的一个小团队，这或许反映了世界各地的民主结构。这也可以是高度集中和分散治理理念之间的正确平衡。
既然我们已经回顾了区块链中的治理模型，让我们看看区块链在治理中的应用。全球多个国家开始在其公共部门职能范围内进行区块链实验。智能迪拜是领先的“政府区块链”计划之一。
智能迪拜
2017 年 1 月，迪拜启动了一项计划，要求其所有政府交易数字化。它将由区块链技术提供动力，计划到 2020 年推出，目标是每年减少 1 亿笔纸质交易。由于 Smart Dubai，与政府和私营部门实体合作的 130 多个项目已经启动。
智能迪拜的一些关键举措包括迪拜数据倡议、迪拜区块链战略、幸福议程、迪拜人工智能路线图和迪拜无纸化战略。
2017 年 2 月，启动了一项公共和私营部门倡议。在与阿联酋 NBD 银行、桑坦德银行和 Aramex 等主要金融服务公司的合作下，启动了使用 IBM Cloud 和 Hyperledger 进行贸易融资和物流的试点项目。
在 2017 年 Q2 奥运会上，迪拜移民和签证部门启动了数字护照的工作。该系统将生物识别验证和身份信任框架结合在一起。它由区块链技术与英国公司 Object Tech 合作提供支持。
随后，政府和私营部门组织发起了另一项倡议。ConsenSys 被任命为迪拜区块链计划的城市顾问。IBM 和 ConsenSys 领导了涵盖警务、电力、人类发展和水等公共部门办公室的区块链应用的构建。
迪拜土地部门启动了土地登记区块链计划。他们还扩展了区块链，让租户可以在无需提供任何文件的情况下进行数字支付。
2017 年底，迪拜宣布了一种名为 EmCash 的主权加密货币。这将在全国各地的零售店使用。一家名为 Pundi X 的区块链公司创造了一种销售点 ( POS )设备，这种设备将接受 EmCash。该计划是在未来几年内创建超过 100，000 个接受 EmCash 的网点。
智能迪拜倡议致力于四个关键目标:
- 综合日常生活服务
- 城市资源的优化利用
- 预见风险并保护人们
- 丰富的生活和商业经历
他们计划在 2021 年前实现这一目标，并且正按照自己设定的速度稳步前进。智能迪拜倡议已经成功地创造了关于使用或测试新兴技术以提高公共部门流程效率的定期头条新闻。在需要公私部门合作的地方，执行倡议总是相当困难。然而，这并没有挫伤智能迪拜倡议的精神。
将公共部门和政府流程数字化是所有希望将其能力数字化的关键国家关注的焦点。这无疑更像是一场马拉松，而不是短跑，而且往往比私人部门的项目耗时更长。然而，随着智能迪拜倡议的成熟和成形，它们可以成为全世界学习的案例。当我们向迪拜在这一领域的工作方向投去钦佩的目光时，又有一个国家向世界各地的公民展示了区块链用例。现在让我们看看爱沙尼亚，看看它是如何利用区块链实现电子政务的。
电子爱沙尼亚
当讨论的主题是电子政务和公共部门流程数字化时，很难忽视爱沙尼亚。这是一个国家如何拥抱新兴技术的例子，使公共部门的服务即时，无缝和成本效益。
爱沙尼亚在 57 年后于 1991 年 9 月脱离苏联获得独立。2000 年实现了一个重要的里程碑，当时数字签名被赋予了与湿手写签名相同的法律价值。因此，由短代码支持的数字身份证成为可能。
这一突破促成了公共部门数字计划的大量涌现。税收和海关局成为美国第一个提供电子服务的公共部门办公室。他们允许个人和企业在线提交纳税申报表。这也成为数字社会门户“电子爱沙尼亚”的组成部分，这是一个让世界上更发达地区相形见绌的数字平台。
X-Road 的推出为电子爱沙尼亚提供了支持，这是一个数字交换系统，各组织可以在其中安全地交换信息。银行、电信公司、土地注册处和税务服务成为这个平台的一部分，和谐运作。关于 X-Road 增长的统计数据令人振奋。作为 X-Road 以及更广泛的数字化爱沙尼亚倡议的一部分，关键指标如下:
- 超过 1000 个组织注册了这个平台，包括 99%的国家服务。
- 全世界有 52，000 个组织间接参与了这项倡议。
- 该系统每年处理 5 亿次查询，节省了 1400 年的工作时间。
- 超过 98%的爱沙尼亚人拥有身份证，其中包括一个芯片，使个人能够获得在线服务。
- 每年 5000 万个数字签名，每年节省 5 个工作日。
- 数字化带来的经济影响相当于该国 GDP 的 2%。
- 爱沙尼亚现在大约 98%的纳税申报都是电子申报，整个过程通常需要 3-5 分钟。
- 一键式报税系统被誉为电子爱沙尼亚的主要优势之一。
2005 年，爱沙尼亚成为世界上第一个通过网上投票进行全国选举的国家，并在 2007 年的议会选举中第一个这样做。凭借所有这些数字化举措，他们成为首批采用区块链技术的国家之一就不足为奇了。
尽管进行了数字化努力，但电子爱沙尼亚计划仍面临挑战；一是大量公共部门数据容易受到网络攻击。如果系统的安全性受到损害，通过所有数字化努力实现的效率将毫无用处。
作为对所确定风险的缓解，区块链技术得到了测试，并有助于该倡议的措辞，即“没有人——无论是黑客、系统管理员，甚至是政府本身——可以操纵数据并逃脱惩罚。”开发区块链的爱沙尼亚密码学家发表了这一声明，以描述他们的意图，即所有生态系统利益相关者都将保持诚实。
2019 年 3 月，随着美国选举下届政府，44%的选民使用了名为 i-voting 的数字投票平台。之前的选举有 31%的选民使用该系统。
使用手机投票的人数从上次选举的 12%增加到 30%。这有助于选举投票率稳步上升，从 2005 年的 47%上升到 2019 年的 64%。来源:https://e-estonia.com/solutions/e-governance/i-voting/
i-voting 系统使用区块链来增加过程的透明度。投票结束后立即宣布了选举结果。有人可能会说，在一个人口很少的小国，实现实时选举结果在操作上可能不那么具有挑战性。然而，这是世界其他地区的前进方向。
爱沙尼亚的土地登记和医疗保健系统也在使用区块链来创造透明度。患者的病历存储在区块链中，医生可以在紧急情况下使用这些病历进行评估。患者还可以在线访问他们的电子病历。如果病人想知道哪些医生访问了他们的文件，它也允许完全透明。
系统每年方便 50 万次医生查询和 30 万次患者查询。该系统生成的数据对于社会事务部的决策至关重要，因此可以相应地使用和分配资源。
电子爱沙尼亚及其平台，如 i-Voting 和 X-Road 的成功得到了全球的认可。X-Road 系统正在冰岛、芬兰、吉尔吉斯斯坦、阿塞拜疆、巴勒斯坦、越南、萨尔瓦多和阿根廷等国家铺开。现在让我们看看爱沙尼亚是如何让非爱沙尼亚人通过电子居留获得公共部门服务的。
爱沙尼亚和 e-Residency
2014 年 12 月，爱沙尼亚推出了一项电子居留计划，允许非爱沙尼亚人访问其数字服务，包括公司成立、银行业务、支付和税收。该计划取得了巨大成功，吸引了世界各地的顶尖人才。
- 迄今为止，150 个国家的 40，000 多人获得了电子居住权。
- 已经建立了 6 000 多家企业，通过税收贡献了约 1 000 万欧元(860 万英镑)。
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The country aims to have 10 million e-estonians by 2025 and create a "single market" of e-services between countries.
"Although we only have more than one million people, due to Estonia's ability, we can make 10 million payments, execute 10 million requests and sign 10 million contracts in just 10 minutes. Even a country ten times our size can't defeat us. But the good news is that it is possible to join our exclusive club for digitally authorized citizens. "
–爱沙尼亚总统克尔斯季·卡柳莱德
爱沙尼亚是利用区块链和人工智能等技术实现政府服务数字化转型的地方。因此，其他国家正在从他们的平台中汲取灵感。电子居留更进一步，吸引了世界各地的人在爱沙尼亚创业。
由于数字化的努力，爱沙尼亚的创业社区一直在蓬勃发展。创业和经营企业的难易程度对早期风险投资至关重要。如果经营企业的运营痛点得到解决，企业就可以专注于其核心价值主张。无论是电信、金融科技还是清洁科技，爱沙尼亚都拥有欧洲最高的初创企业集中度。关于爱沙尼亚初创企业生态系统的一些有趣统计数据如下:
- 超过 550 家初创企业位于这个人口刚刚超过 100 万的国家之外。
- 2018 年，超过 3，763 人受雇于初创企业。
- 这些初创企业筹集了 3.2 亿欧元(2.75 亿英镑)。
爱沙尼亚可能无法声称具有跨越式影响，正如非洲的 m-Pesa 成功或中国的阿里巴巴和腾讯浪潮所见证的那样。然而，随着区块链和前沿数据智能的使用，他们向世界展示了数字治理的可能性。
欧洲公共部门组织对区块链的使用并不仅限于爱沙尼亚。奥地利已经通过他们的倡议成为头条新闻，在下一节中会有更多的介绍。
维也纳令牌
区块链技术有趣的一面是，该技术的一些领先生态系统存在于硅谷之外。传统上，大多数新兴技术的诞生和大公司都位于湾区之外；这是因为硅谷的资本流动和投资者的风险偏好。无论是经典计算公司、社交媒体、人工智能公司，还是许多量子计算公司，它们都与硅谷有着紧密的联系。
然而，区块链的情况并非如此。这项技术最初的繁荣集中在亚洲。欧洲紧随其后接受并采用了这项技术。包括 Crypto Valley 在内的几个欧洲中心的出现，使该地区处于领先地位。家族理财室和机构投资者以一种过去只有硅谷才会夸耀的方式支持了这项技术的崛起(和炒作)。
维也纳一直是最近区块链行业发展的核心。其中一个关键举措就是政务公开数据 ( OGD )的公证。这是为了方便当地政府雇员使用食品券。维也纳还建立了一个基于区块链的令牌，以激励公民的良好行为。
这个系统给我的第一个想法是它与中国的社会信用体系相似。中国一直在试验人工智能驱动的社会信用系统，以加强良好的公民行为。然而，这是一个有争议的计划(根据西方),回避消费者数据隐私。像阿里巴巴这样的私营企业也参与了提供实现这一计划所需的数据。该系统的一个例子是，公民可以根据他们支付信用费的情况来使用日常设施，如交通工具。
然而，维也纳的“文化令牌”是作为对公民任何良好行为的奖励而计划的。市民可以使用这种代币来欣赏维也纳的艺术和文化。奖励的范围计划扩大到其他几个公民服务部门。
该计划通过奖励市民在市中心步行而不是开车来帮助维也纳当局减少碳排放。从长远来看，该文化标志可用于其他几个关键举措，并过渡到维也纳标志。
现在让我们看看联合国是如何在其全球倡议中使用区块链技术的。
联合国与难民
联合国一直站在使用区块链的公共部门创新的最前沿。在过去几年中，联合国发起了几项倡议，在跟踪援助、遏制腐败以及最重要的确保价值链中的问责制方面取得了实实在在的好处。
像联合国这样的组织在与金融和政府组织打交道时面临着一些运营挑战。这些组织中的许多都位于世界上政权敌对和腐败程度高的地区。确保通过透明的平台有效分发人道主义援助是一个具有挑战性的过程。
因此，受益人数据面临风险，如果财政援助没有追踪到最后一英里，可能会成为财务管理不善和腐败的根源。为了应对这些挑战，联合国的世界粮食计划署发起了一项名为“积木”的计划。支持"积木"核心论点的研究表明，直接向受益人转移援助资金是最有效的，有利于当地经济。
然而，实现非中介化并让慈善/援助行业的资金流动完全透明绝非易事。2018 年，联合国 WFP 分配了创纪录的 16 亿美元现金转移。他们需要一个技术平台来更有效地完成这项工作。
积木计划于 2017 年启动，正是为了实现这一目标。2017 年，WFP 开始在巴基斯坦信德省进行概念验证，使用区块链的功能来认证和注册受益交易。这项技术消除了中间人，允许 WFP 和受益人之间进行安全、快速的交易。到 2018 年，该平台已有超过 10 万名难民。他们可以扫描他们的虹膜来证明他们的身份，并支付他们的食品杂货。
积木平台使用了以太坊区块链的许可版本。一年后，该平台推广到约旦的两个难民营。在此之前一直使用的食品券系统很快被食品杂货和食品的虹膜扫描收银台所取代。随着难民信息与联合国难民署(UNHCR)整合，生物认证被用于记录每一笔交易及其背后的受益人。
这为难民营节省了 98%的交易费用。积木现在该升级了。他们现在正在探索在约旦的难民营中使用移动货币。在为经常在不同国家生活和工作的难民提供经济身份方面，这也将迅速扩大规模。由于难民的身份是在区块链上管理的，他们的交易是注册的，因此希望了解他们财务背景的当局可以很容易地获得这些信息。
在接受 Coindesk 采访时，WFP 创新与变革总监 Robert Opp 对该计划的主要成就进行了评论。
“Azraq 和 Zaatari 难民营的所有 106 000 名叙利亚难民都在区块链的系统上兑现他们的现金转账。迄今为止，已通过 110 万笔交易向难民转移了价值超过 2，350 万美元的应享权利。到 2019 年 3 月，Opp 预计将有另外 40 万难民通过区块链获得援助。”
这些国家的贫困家庭不必等待数周才能收到现金。过去，他们不得不依靠中介组织的腐败官员来获得资金。出于业务和腐败的原因，很大一部分钱往往支付给分发现金的中间人。然而，所有这些方面都可以通过这种技术去中介化。
在过去的两年里，我有幸与三家不同的区块链初创公司讨论了这个用例。Disberse、AidTech 和 Agriledger 都致力于为慈善机构和联合国领导的倡议带来责任。Disberse 和 AidTech 使用区块链将慈善/援助交易中的关键利益相关者带入他们的网络。交易被实时跟踪，并提供即时报告和透明度。
另一方面，Agriledger 正在与联合国合作，为农民生产的食品提供端到端的可追溯性。他们正与联合国合作在海地开发一个原型，并已开始在中国和非洲开展项目。另一家初创企业 Banqu 由一名非洲难民领导，也致力于为非洲妇女提供经济身份。
Agriledger 试图在联合国的帮助下提高食品供应链的效率，因此他们面临艰巨的任务。农民可以拥有自己的食品生产和物流，中间的其他中间商可以提供服务并从收入中提成。这为食品供应链带来了透明度，并允许农民在掌握更多信息的情况下为产品定价。购买食品的顾客也可以清楚地追溯到商品的来源。
结论
在 2018 年 11 月的新加坡金融科技节上，印度总理纳伦德拉·莫迪发表了主题演讲。他提到，初创企业使用区块链等行话来提高与投资者的估值。在过去的三十年里，我从未见过一位印度政治领导人关注创新趋势。这或许表明了印度初创企业生态系统的成熟，但也是因为政府对技术的重视
几个世纪以来，政府和治理一直是一个实体故事。对大多数国家来说，政府办公室和流程的数字化并不重要。然而，在过去的十年里，这种情况发生了变化。随着爱沙尼亚、迪拜、格鲁吉亚、印度和新加坡等国家探索多项数字计划，我们肯定会看到一些可以在其他地方复制的飞跃时刻和案例研究。
选民行为从来没有像今天这样被很好地理解或暴露。社交媒体和选民在选举期间产生的数据是一个至关重要的工具，有时可能对他们不利。得益于深度学习算法和量子计算，政治家可以模拟一个国家的选民行为，并据此规划他们的竞选活动。这种情报还可以帮助他们做出政策决定，并有望实施更好的治理。
所有这些都指向一个可喜的趋势，即政府越来越认识到这些技术可以给它们带来的信息竞争优势。这是一个民族国家不使用核武器，而是通过数据和信息发动战争的时代。装备自己的一个方法是将国防预算转向发展尖端技术。
随着对公民行为的更好治理、经济中现金的可追溯性以及对选民情绪的更好理解，政府将拥有做出明智决策所需的工具。过去，大多数策略都是通过不具备当今所提供的数据管理功能的模型和框架制定的。
另一个关键点是，这些技术中有一些是非常廉价和民主的，而且不仅仅是大型经济体有能力以有意义的方式使用它们。相反，爱沙尼亚等较小的经济体已经成为区块链和数据分析的快速采纳者。
同样重要的是，像联合国这样的组织应该采用区块链和人工智能等技术来产生大规模影响。由于地方当局和中介机构的存在，慈善/援助价值链效率低下且容易滋生腐败，这一问题可以得到解决。随着这些技术被用于为难民带来经济身份，国界变得无关紧要。治理可以是真正全球性的。**
