是时候选择加入基于软件的政府或国籍即服务

政府的职能是服务和代表其公民，但在世界范围内，公民所体验的公共服务不合标准且透明度最低。但政府往往无法有效地支持个人和社区。他们在许多方面提供的服务，从教育到健康，都被破坏了。

读到这里，有些人可能会提倡将公共服务私有化的想法。 Yash Mehta 说，公共服务的私有化可能会减轻人们必须经历的身体上的麻烦，但控制权在于少数人们无法信任的人 ，物联网和大数据科学专家。

因此，目前，这两个系统都未能为人民服务和代表人民。 Then, what changes/measures can make citizens trust their elected government and offer services?答案或许在于每天塑造和发展人类生活的东西，它可以作为其所有者的好助手——软件。

为了提供更好的公共服务体验，许多国家的政府已经开始外包软件解决方案。因此，政府或领导层依赖第三方技术或供应商（Microsoft , 谷歌 ) 以帮助或赋予其公民权力。

这些第三方技术或供应商为采用通用方法设计的公民提供打包程序。这种方法对有权获得适合其特定需求的服务的公民来说是不公平的。领导层需要将内部软件开发视为了解公民不断变化的需求的核心能力。是时候将软件权力的颠覆引入公共服务了。

当下的需求是通过选择加入开源软件社会来转移对软件开发的关注。开源软件社会是民主的技术表达，它在满足需求的定制解决方案上蓬勃发展。它允许人们通过根据需要对软件进行更改来行使他们的知情权和贡献权。

公民可以通过选择基于软件的社会的愿景来行使他们的权利。通过这种方式，公民可以成为为他们工作的政府的一部分，并在该系统中建立信任。非人类党的创始人欧文米勒将选择加入基于软件的社会的愿景称为国籍即服务 (Naas)。

来自软件世界的他认为，一个开源的、基于软件的社会是应对未来不确定性和建立人们信任的最实用方式。开源软件允许社会控制并构建它认为对其日常运作必不可少的服务，可以是社交图谱、工作网络或搜索引擎。因此，这样的社会可以为其公民提供高质量的服务。

此外，一个基于软件的国家确实可以利用诸如数据隐私问题、语言障碍、言论自由、可疑或误导性信息等问题，这些问题由于传统的治理结构而仍未得到解决。几年前，一些国家开始以这个想法为基础，例如爱沙尼亚。爱沙尼亚政府在 1990 年代进行了改革，将其转变为数字社会，这一运动现在被称为“电子爱沙尼亚”。这一转变包括 99% 的公共服务在线、96% 的税收在线申报以及 99.6% 的银行交易也在网上进行。

非人类党对糟糕的软件技能说“不”，对更智能的文明说“是”，他们认为向值得智能代理服务社会的公民提供过时和有偏见的面向公众的系统是不公平的。这些智能代理可以称为软件代理、机器人或机器人（非人类）。他们可以作为公民的公正代表。由于公民对代理的编码做出了贡献，因此他们可以更受信任。基于软件的政府理念相信建立一个社会，通过利用软件的力量提供服务，并为公民提供选择加入该社会的机会。 NaaS 致力于推动开源软件服务的发展，公民为此类软件贡献代码。

通过软件解决方案，该党打算构建符合人体工程学的架构，为公民创造更好的职业机会。软件进步有助于为社会引入和制定增长驱动型战略。因此，将重点转移到基于实时数据的正确问题和有效想法上。一个软件驱动的社会有潜力转变为一个独特的行业，由其资源塑造，并可以利用当前的全球机遇。例如，一个国家构建的任何国内软件解决方案都可以出口并在全球范围内货币化。

不幸的是，直到今天，软件的力量对许多公众代表来说还是陌生的。软件世界的陌生感呼唤了 NaaS 的想法。它为公民提供了一种积极主动的领导，他们将金钱和精力投入到建设一个对冲未来不确定性的国家上。 NaaS 的想法有望提供一个强大的框架，以扩展对政策选择的循证（基于数据）理解，并直接改善服务交付。

全球公民应该拥有一个专注于数字能力的政府，其中包括在治理中采用尖端技术和投资于研发以构建开源软件。党将社会重新想象为一个更聪明、更有能力的社会，智能代理人根据人民的需要提供服务。这些代理商可以帮助该国在全球软件市场上进行出色的竞争。

世界不能忽视软件解决方案的存在和力量，但澳大利亚政府对这种力量的潜力视而不见。在一份报告中，澳大利亚科学院 和澳大利亚技术与工程学院 联合发出紧急行动呼吁，要求政府承认新兴数字技术的重要性。治理的诸多方面也明显缺乏技术进步。

公共政策/法律是基于孤立的传统方法制定的。例如，澳大利亚政府在定义国防军事招募的身高阈值时，忽略了人体测量数据与许多其他人为因素的相关性。这些参数导致对属于不同文化背景的人产生不可避免的偏见。

因此，澳大利亚需要旨在以整体观点看待社会的领导。有了 NaaS 这样的概念，澳大利亚可以选择一个基于软件的社会，以提高透明度、响应能力和问责制。

作者是物联网和大数据科学专家 Yash Mehta。