卡斯滕·马施迈尔的天真幻想？人工智能在德国行政管理领域的革命：核心组织问题

够了，别再搞官僚主义了！德国核心组织问题的真相是什么？

人工智能真的能拯救我们的政府机构吗？

因电视节目《狮穴》（Die Höhle der Löwen）而为人熟知的投资人卡斯滕·马施迈尔（Carsten Maschmeyer）在2026年1月接受《新奥斯纳布吕克报》（Neue Osnabrücker Zeitung）采访时提出了一个影响深远的要求：德国公共行政部门必须几乎完全被人工智能取代。他的论点遵循着一种旨在最大化效率的技术官僚逻辑。马施迈尔承诺，通过全面实施人工智能，决策可以在几秒钟内完成。在他看来，这将最终使德国重回全球创新行政结构的前沿。.

这位投资者以德国政府目前的状况为由，为其提案辩护。他认为德国政府效率低下、成本高昂且效率低下。他尤其批评了许多行政工作缺乏创造性：例如，核对新身份证申请表上的所有选项是否都已正确勾选，他认为这根本不需要任何人工创造力。在他看来，许可证、拨款申请和行政手续完全可以由计算机处理，只有极少数特殊情况才应该继续由人工办理。.

这一设想的经济影响巨大。马施迈尔认为，政府机构大幅裁员从长远来看也将显著降低养老金负债。他声称，他的首要目标并非裁员，而是提高速度和效率。他举例说，德国某大城市虽然建筑许可申请数量减少了30%，但审批时间却翻了一番。他表示，这种低效是所有人都无法理解的。.

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德国行政官僚机构背后存在什么根本问题？

德国行政管理问题的根源并非在于个别公务员的恶意行为，而在于体制本身的逻辑。任何机构都会形成阻碍简化和精简的结构性自身利益。行政学对此现象已有充分论证，它描述了组织为自我保护和发展而采取的倾向。.

机构的自身利益体现在多个​​层面。首先，行政部门整体上希望维持或扩大自身的影响力和资源。其次，各个部门和员工受益于复杂的组织结构，这些结构使得他们的专业技能不可或缺。第三，法律要求和程序造成了难以打破的路径依赖。由于受到法律的约束，行政部门主要只能被动应对，而无法主动采取行动。.

在这个体系中，外部顾问的角色常常被忽视。咨询公司已经发展出一种商业模式，这种模式从官僚机构的复杂性中获利，并且长期来看也以这种复杂性为导向。行政结构越复杂，对咨询的需求就越大。因此，这些顾问对彻底简化体系毫无兴趣，而是通过优化现有的复杂系统来谋生。这就造成了一种扭曲的激励机制：那些本应提供解决方案的人，反而从问题的存在中获利。.

缺乏纠正措施进一步加剧了这种情况。政治领导人往往无力或不愿推行结构性改革，因为这些改革会遇到相当大的阻力。几乎每一项行政结构和法律法规背后都隐藏着从现状中获益的特殊利益集团。这导致公共话语中出现一种双重标准：人人都呼吁放松管制、精简官僚机构，但当涉及到具体问题时，受影响者却会捍卫现有的规章制度。.

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德国官僚机构的实际成本是多少？

德国的官僚机构规模庞大。根据联邦统计局2026年1月的最新数据，仅因申报义务而产生的官僚成本就高达每年625亿欧元。虽然这一数字较上年略有下降，但仍然居高不下。申报义务的数量从2025年1月的12390项减少到12364项，但改善幅度微乎其微。.

伊福经济研究所的一项更全面的研究得出了更为惊人的结论。研究人员计算了官僚主义的直接和间接成本，并得出结论：由于繁文缛节过多，德国每年损失高达1460亿欧元的经济产出。这一估算不仅考虑了合规的直接成本，还包括项目延误、资金占用和法律不确定性造成的间接成本和机会成本。.

中小企业面临的负担尤为沉重。德国工商总会（DIHK）一项针对酒店餐饮业的研究表明，该行业的企业面临125项法律义务，其中43%是行业特有的。更令人担忧的是，这些义务中有40%到70%与实际业务流程无关，仅仅是为了满足官僚主义的要求。酒店餐饮业的中小企业平均每年要花费其年收入的2.5%来应对繁琐的行政手续，相当于每年1.2万至6万欧元。许多企业主平均每周要加班14个小时，仅仅是为了遵守政府的各项规定。.

在国际比较中，德国的表现尤为糟糕。根据经合组织的数据，德国在审批和规划程序耗时方面，尤其是在建筑和基础设施项目方面，经常位列发达国家的前三分之一。德国人每年在纳税申报合规方面花费的时间高达218小时，几乎是瑞典（122小时）的两倍。.

为什么马施迈尔的要求被认为是过于简单化的？

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马施迈尔的言论乍看之下似乎简单明了，但仔细审视便会发现它们既不切实际，又过于简单化，存在危险。他要求用人工智能几乎完全取代公共行政，这种做法忽略了基本的法律、技术和社会现实。这并非深思熟虑的改革策略，而是一种未能把握现代政府复杂性的空想。.

马施迈尔的论述完全忽略了技术上的局限性。人工智能系统虽然能够高效处理规则清晰的结构化任务，但一旦面对复杂的个案决策、自由裁量权以及利益冲突的权衡，就会迅速达到其极限。公共行政的特点恰恰在于此类复杂的权衡决策，而这些决策无法简单地转化为算法。人工智能在特定情况下可以对文本进行分类、审查文件、预先筛选案件并指出不一致之处，但具有法律约束力的决策责任绝不能简单地委托给机器。.

法律障碍相当显著。公共行政部门须遵守严格的数据保护和监管要求。《通用数据保护条例》（GDPR）对自动化决策设定了高标准，尤其是在这些决策具有法律效力或对数据主体产生重大影响的情况下。根据GDPR第22条，数据主体通常有权不接受仅基于自动化处理的决策。这尤其适用于具有重大意义的决策。.

许多人工智能系统缺乏透明度，这与法治原则相悖。行政决策必须清晰易懂且合情合理。然而，人工智能系统通常像“黑箱”一样运行，其决策过程并不透明。这导致法律监督和基本权利保护方面存在重大问题。人工智能的错误结果、所谓的“幻觉”以及由于训练数据偏差而导致的潜在结果偏差，都构成额外的风险。.

阻碍人工智能在公共管理领域广泛应用的具体挑战有哪些？

人工智能在公共管理领域广泛应用面临的障碍众多且根深蒂固。其中最主要的问题是监管不明朗。许多人工智能项目在规划阶段就因法律要求不明而夭折。围绕《通用数据保护条例》（GDPR）和其他法规的不确定性，常常导致公共机构在实施人工智能解决方案时犹豫不决。标准化的指导方针和处理敏感数据的经验也常常匮乏。公共机构对数据泄露事件的担忧不无道理，因为此类事件可能导致高达3000万欧元或全球年营业额6%的巨额罚款。.

数据质量是另一项关键挑战。人工智能系统的性能取决于其训练所用数据的质量。在公共管理领域，数据往往分散、缺乏标准化，且分布于不同的系统中。德国的联邦制结构，以及联邦、州和地方各级职责的分散，显著加剧了这一问题。不同层级间法规的不一致，也进一步增加了人工智能项目实施的难度。.

公共机构内部技术工人短缺和技术专长不足，严重阻碍了人工智能项目的实施。许多市政当局既缺乏财政资源，也缺乏实施人工智能项目的人员能力。根据联邦统计局的数据，到2035年，三分之一的公共部门员工将退休。这将导致知识的大量流失，并加剧人员短缺。与此同时，年轻人才，尤其是具备数字和人工智能技能的人才，也十分匮乏。.

政治和组织惯性也不容低估。在德国，行政改革历来难以推行。国家架构碎片化和联邦职责高度分散，不利于目标导向的行政改革。德国缺乏统一的行政政策，无法将各级政府融为一体。议会对行政政策的关注度也一直不足。.

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仓促实现行政自动化会带来哪些风险？

自动化速度过快、覆盖面过广的风险是多方面的，而且可能非常严重。其中最主要的是系统性歧视的风险。人工智能系统可能会从训练数据中吸收偏见和扭曲，并将其大规模复制。例如，如果使用包含歧视性模式的历史行政决策作为训练数据，人工智能就会延续这种歧视。尤其令人担忧的是，此类系统性错误往往难以检测，并且可能在结构上使某些群体处于不利地位。.

个人公正的缺失是另一个关键问题。行政决策往往需要考虑个人的具体情况、特殊困境和特殊情形。标准化的算法处理无法充分体现这些特殊性。将复杂的社会现实简化为非此即彼的选择会导致不公正和社会困境。这与个人公正原则相悖，而个人公正原则是法治的核心原则。.

自动化决策缺乏透明度会削弱公众对国家机构的信任。当公民不理解政府机构做出特定决策的原因，且没有真人可以沟通时，就会产生沮丧和疏离感。这种受制于不透明机器的感觉会对民主构成威胁。公共行政失去了人性化，沦为冷冰冰的技术官僚机构。.

对技术提供商的依赖会带来新的风险。当关键的行政职能依赖于专有的人工智能系统时，国家就依赖于私营公司。这既影响技术依赖，也影响数据主权。系统故障、安全漏洞或提供商的财务问题都可能直接削弱国家的行动能力。人工智能日益融入日常生活，导致依赖性不断增强，而人们往往对人工智能的局限性缺乏了解。.

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以往在公共管理领域开展人工智能项目的经验表明了什么？

人工智能在公共管理领域的实际应用令人担忧。尽管许多私营企业已开始利用人工智能优化流程，但其在公共管理领域的应用仍处于起步阶段。大多数机构仍处于实验或探索阶段，关于技术、数据保护和应用前景等根本性问题仍需解答。.

许多行政流程高度标准化，几乎没有创新空间。企业可以灵活应对新技术，而公共机构往往受到更为严格的法律框架约束，从而减缓了变革的步伐。尽管研究表明，理论上，人工智能技术可以取代高达82%的行政人员，但公共行政领域成功的AI项目却寥寥无几。理论潜力与实际应用之间存在巨大差距。.

现有的少数试点项目往往是孤立的解决方案，难以推广。它们受到数据保护法规、缺乏IT标准以及政治谨慎等因素的制约。奥地利的KärntenGPT项目就是一个雄心勃勃的例子，该项目旨在通过技术替代，验证在大幅裁员的情况下，行政部门能否维持正常运转。该项目被视为一次初步的压力测试，表明即使长期影响尚不明朗，高度自动化的行政管理愿景至少在技术上是可行的。.

以往数字化工作的不足之处在于其结构性缺陷。许多项目表明，问题不在于具体的工具和措施，而在于整体架构存在缺陷。缺乏全面的流程分析、清晰的数据标准和透明的论证机制，就会出现新的矛盾、法律纠纷和控制循环，从而抵消预期的加速发展。人工智能因此反而成为成本的驱动因素，而非缓解成本的良方。.

人工智能在公共管理领域有哪些实际应用案例？

尽管面临诸多挑战，人工智能在公共管理领域确实存在一些合理且实用的应用，远非马施迈尔所设想的“最大极限”应用。最有前景的方法遵循分阶段实施的原则：首先是辅助系统和自动化初步审查；其次是半自动化决策，辅以人工监督；最后才在明确界定的领域实现进一步的自动化。.

标准化的聊天机器人和数字助理是支持市民服务的良好起点。它们可以解答有关垃圾收集、表格填写或开放时间等常见问题。此外，开源解决方案或与市政IT服务提供商的合作，能够以经济高效的方式实现文档分类、预约管理或简单的自动化流程，例如申请处理。这些应用在不涉及法律或道德风险的前提下，真正创造了附加值。.

提取文件、验证信息的合理性、分配责任以及根据风险对案件进行优先级排序，这些都是更合理的应用。如果人工智能被设计成一个辅助系统，能够帮助用户准备决策并标记偏差，而不是自己做出最终决定，那么它就能真正发挥作用。最终的责任和决策权必须保留在人类手中，人类可以批判性地审查人工智能的建议，并在必要时予以否决。.

在某些领域，人工智能还可以帮助识别模式和异常情况，例如欺诈检测或识别需要特别关注的案例。重要的是，人工智能不应被视为人类专业知识的替代品，而应被视为一种辅助工具。系统必须透明、可追溯，并定期接受偏见检查。对机遇和风险的系统性评估强调，影响评估、治理和风险管理往往决定着成败。.

要真正实现精简官僚机构，需要采取哪些措施？

真正实现行政改革的关键不在于彻底的技术革新，而在于对任务和流程进行根本性的批判性思考和优化。在部署人工智能之前，必须审视哪些法规、验证流程和文件要求仍然有效且必要。许多法规历经数十年积累，却从未经过系统的必要性审查。对任务进行彻底的批判性思考，探究哪些政府服务必须真正提供，以及如何才能最高效地组织这些服务，是根本的前提条件。.

简化和标准化流程必须优先于自动化。简单地将低效的模拟流程数字化毫无意义。相反，必须从根本上重新思考和设计流程，从用户的角度出发。“一次传输”原则——数据只需传输给政府一次，之后即可在内部共享——在此至关重要。然而，这需要克服各自为政的思维模式和联邦政府内部的权力斗争。.

落实各项措施的政治意愿至关重要。精简官僚机构的失败并非源于对问题缺乏了解，而是因为缺乏克服体制阻力的政治意愿。我们需要具有约束力的机制，例如自动减少监管，即每出台一项新规，就必须废除一项旧规。为监管规定设定有效期，若未主动续期则自动失效，有助于遏制监管密度持续增长的趋势。.

通过信息传播营造社会压力至关重要。公民必须了解官僚主义如何扼杀创新、摧毁就业、侵蚀繁荣。只有当公众普遍意识到真正改革的紧迫性时，政客们才会被迫采取行动。监管的实际成本和影响必须透明化。我们不能指望技术奇迹来解决问题，而必须觉醒，并通过持续的信息传播，对现有体制施加社会压力。.

负责任的数字化战略应该是什么样的？

公共行政现代化的合理战略必须遵循若干原则。首先，必须以人为本，而非以技术为中心。人工智能的应用不应成为最终目的，而必须与明确的目标、法律要求和伦理原则相一致。只有将技术创新、法律框架和组织责任巧妙结合，人工智能才能真正有助于加强公共行政。.

其次，需要对人工智能的能力和局限性进行务实的评估。人工智能是一种工具，而非万能灵药。系统设计必须具备足够的运行透明度，以便用户能够正确解读和利用结果。这一点尤为重要，因为人工智能在公共管理领域的应用被视为高风险应用，并受到严格监管。相关员工必须接受培训，了解人工智能系统的局限性和功能，以便能够定期审查支出情况。.

第三，必须采取循序渐进、迭代式的方法。不应直接开展大规模转型项目，而应首先在明确界定的领域开展试点项目，进行评估，如果成功则扩大规模。这些项目从一开始就必须设计得合法、透明，并让所有利益相关者参与其中。衡量成功的标准不仅要包括效率提升，还要包括决策质量、公民满意度和法律确定性。.

第四，必须维护数字主权。国家绝不能完全依赖私营技术供应商。这就要求国家投资于自身专业技术，尽可能使用开源解决方案，并就数据保护和关键系统的控制签订明确的合同协议。即使没有人工智能，政府也必须保持履行其核心职能的能力，以确保其韧性。.