原標(biāo)題：“AI+政務(wù)”駛?cè)肟燔嚨溃绾螒?yīng)對風(fēng)險挑戰(zhàn)

今年以來，深圳、杭州、蘇州等多地政府單位宣布接入DeepSeek（深度求索）大模型，推動AI在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，“AI+政務(wù)”引發(fā)關(guān)注。

“AI逐漸嵌入政務(wù)辦公、城市治理、民生服務(wù)及輔助決策等場景。”快思慢想研究院院長田豐表示，“AI+政務(wù)”可以提升決策效率。例如，湖北利川通過DeepSeek大模型與OA（辦公自動化）系統(tǒng)的深度融合，實現(xiàn)了政策文件秒級檢索、公文格式自動修正等功能，大幅提升機(jī)關(guān)辦文效率。

“AI+政務(wù)”還可以助力精準(zhǔn)環(huán)境管控，借助多模態(tài)大模型，結(jié)合衛(wèi)星遙感、無人機(jī)監(jiān)控和公共車輛攝像頭等，實現(xiàn)對城市空間的感知分析，用于環(huán)保衛(wèi)生、垃圾監(jiān)管、用地沖突處理等。

不過，“AI+政務(wù)”領(lǐng)域也存在一些問題。聯(lián)通數(shù)字科技有限公司首席技術(shù)官楊海明坦言，目前，“一窩蜂”應(yīng)用AI的問題較嚴(yán)重，“為了用AI而用AI”的現(xiàn)象較普遍。例如有些部門僅接入滿血版DeepSeek大模型后就宣布完成智能化工作，而對大模型后續(xù)能力提升、應(yīng)用場景深入等都未作認(rèn)真考量。田豐也直言，由于缺乏長期戰(zhàn)略規(guī)劃，“運(yùn)動式”推進(jìn)AI的現(xiàn)象也存在。一些部門缺乏持續(xù)運(yùn)營“AI+政務(wù)”產(chǎn)品的能力。

一些政府部門采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、更新不夠及時。還有些采集的數(shù)據(jù)多以自身為中心，未從市場需求出發(fā)，也沒有根據(jù)市場需求挖掘數(shù)據(jù)價值，導(dǎo)致不少數(shù)據(jù)閑置、浪費(fèi)。田豐舉例說，交通事故現(xiàn)場數(shù)據(jù)對智能駕駛企業(yè)很有價值，但這類數(shù)據(jù)通常僅掌握在政府部門手中，較少反哺相關(guān)企業(yè)。與此同時，這些數(shù)據(jù)會被定期清理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)未能發(fā)揮高價值。

田豐建議，政府單位制定涵蓋“AI+政務(wù)”應(yīng)用的長期戰(zhàn)略，明確具體行動計劃，確保政策有效落實。同時，設(shè)立類似首席AI官的職位，發(fā)揮青年創(chuàng)新人才作用，提升公務(wù)員AI素養(yǎng)。楊海明建議堅持問題導(dǎo)向和需求導(dǎo)向。一方面，聚焦實際問題，形成“AI+政務(wù)”應(yīng)用的有效閉環(huán)；另一方面，聚焦實際需求，對政府側(cè)效率和百姓側(cè)需求進(jìn)行深入研究，找到下一步發(fā)展方向。

針對數(shù)據(jù)難題，楊海明建議，由國家或開源社區(qū)建設(shè)一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)，從技術(shù)層面對意識形態(tài)進(jìn)行把關(guān)，“要像給學(xué)生提供規(guī)范教材一樣，給AI提供規(guī)范的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。”

提及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，田豐建議整合算力、網(wǎng)絡(luò)和能源等基礎(chǔ)設(shè)施資源，以市或多城市為單位構(gòu)建AI算力中心和數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施資源的共享與高效利用。

“推動AI應(yīng)用于政務(wù)時，可以先從高頻、低風(fēng)險系統(tǒng)試點(diǎn)，再向中低頻、高風(fēng)險系統(tǒng)迭代，建立賽馬機(jī)制，并推動經(jīng)驗分享與復(fù)制。”田豐強(qiáng)調(diào)，“要鼓勵創(chuàng)新、包容試錯。”

楊海明強(qiáng)調(diào)，從隱私安全到倫理風(fēng)險，從敏感數(shù)據(jù)泄露再到大模型幻覺導(dǎo)致錯誤判斷等，這些潛在風(fēng)險也是AI用于政務(wù)時必須考量的問題。