一、引言

2022年OpenAI發(fā)布了ChatGPT-3，使得機器學習在復雜文本理解和推理能力等方面產(chǎn)生了突破性進展，對AI技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠影響，也引發(fā)了全球人工智能領(lǐng)域的發(fā)展熱潮。在此背景之下，中國的大模型產(chǎn)業(yè)也卷入了一場“百模大戰(zhàn)”，騰訊、百度、阿里、華為、科大訊飛、三六零、大漢軟件、昆侖萬維、瀾舟科技等紛紛推出相關(guān)產(chǎn)品，截至2024年2月，國內(nèi)已有超過140個大模型公開發(fā)布，與此同時大模型領(lǐng)域的研究和行業(yè)應(yīng)用均取得了重要突破。2023年7月，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合六部委發(fā)文發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，在數(shù)字政府領(lǐng)域，大模型人工智能與行業(yè)的結(jié)合備受關(guān)注，在優(yōu)化公共服務(wù)，提升政務(wù)效能，輔助數(shù)據(jù)決策以及推動現(xiàn)代治理體系等方面發(fā)揮了重要作用。它不僅是技術(shù)層面的革新，更是對傳統(tǒng)政府管理理念的深刻變革。

二、人工智能大模型將給數(shù)字政府未來發(fā)展帶來的改變

人工智能大模型作為當前科技領(lǐng)域的前沿技術(shù)，正以其強大的數(shù)據(jù)處理能力、邏輯推理能力和精準的分析預(yù)測能力，將對數(shù)字政府未來發(fā)展產(chǎn)生深遠影響，深刻改變政府的運作方式和服務(wù)模式，為公眾提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷的政務(wù)服務(wù)，推動數(shù)字政府向更高水平發(fā)展。人工智能大模型給數(shù)字政府未來發(fā)展帶來眾多改變：

決策支持模式的改變。人工智能大模型可以通過對海量數(shù)據(jù)的深度學習和分析，為政府決策提供更加精準的數(shù)據(jù)支持和預(yù)測。這意味著政府決策將更加科學、合理，減少人為因素和主觀判斷的影響。同時，大模型還可以實現(xiàn)決策的自動化，提高決策效率，使政府能夠迅速應(yīng)對各種復雜情況。

公共服務(wù)的智能化。在數(shù)字政府建設(shè)中，人工智能大模型將推動公共服務(wù)的智能化升級。通過大模型的分析預(yù)測，政府可以更加準確地了解公眾需求，提供更加個性化、精準化的公共服務(wù)。例如，通過大模型對交通數(shù)據(jù)的分析，政府可以優(yōu)化交通布局，緩解交通擁堵問題；通過對醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析，政府可以提高醫(yī)療資源配置效率，改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

政策制定更加精準。人工智能大模型的應(yīng)用將使政策制定更加精準。政府可以通過大模型對經(jīng)濟社會發(fā)展的深度分析，預(yù)測未來趨勢，為政策制定提供科學依據(jù)。這將有助于政府制定更加符合實際、具有前瞻性的政策，提高政策的有效性和可執(zhí)行性。

提升政府透明度與公信力。大模型的決策透明性將提高政府的透明度，使公眾更加了解政府決策的依據(jù)和過程。這有助于增強公眾對政府的信任和支持，提升政府的公信力。同時，大模型的應(yīng)用還可以促進政府與公眾之間的互動和溝通，使政府更加貼近民眾需求，提高政府的治理能力和水平。

推動數(shù)字政府創(chuàng)新發(fā)展。人工智能大模型的應(yīng)用將推動數(shù)字政府創(chuàng)新發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，大模型將在數(shù)字政府領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。政府可以通過大模型的應(yīng)用，探索新的治理模式和服務(wù)方式，推動數(shù)字政府向更高水平發(fā)展。

應(yīng)對復雜挑戰(zhàn)的能力增強。面對復雜多變的社會環(huán)境和經(jīng)濟形勢，人工智能大模型為數(shù)字政府提供了強大的應(yīng)對能力。大模型可以通過對海量數(shù)據(jù)的實時分析和預(yù)測，幫助政府及時發(fā)現(xiàn)問題、預(yù)測風險，為政府應(yīng)對突發(fā)事件和復雜挑戰(zhàn)提供有力支持。

三、人工智能大模型賦能數(shù)字政府的具體場景

大模型作為一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和語言預(yù)訓練技術(shù)為支撐的人工智能，與政府數(shù)據(jù)和行業(yè)的深度結(jié)合后，將大大提升政府決策的科學性、助力服務(wù)效能的優(yōu)化、智能化進行數(shù)據(jù)治理，它將滲透到政府管理的方方面面，可以說未來政府工作中基于大模型的人工智能技術(shù)無處不在。

在政務(wù)服務(wù)方面，大模型將幫助政務(wù)服務(wù)提升事務(wù)處理、決策服務(wù)的智能化，同時可以通過對服務(wù)流程的智能分析，提升辦事效率、優(yōu)化流程，實現(xiàn)智能化辦事，提升服務(wù)品質(zhì)和用戶體驗。另外大模型可以通過對公民和企業(yè)的個性化需求進行分析和預(yù)測，提供更加個性化的政務(wù)服務(wù)。通過對政務(wù)服務(wù)的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，輔助對政務(wù)服務(wù)的監(jiān)管和評估，發(fā)現(xiàn)和處理政務(wù)服務(wù)中的問題和不足，提高政務(wù)服務(wù)的質(zhì)量和水平。如，江西省贛服通“小贛事”的智能幫辦、邊問邊辦，12345服務(wù)熱線的智能問答機器人等，都是通過大模型的自然語言、邏輯推理和多輪對話能力，與公眾進行交互、傳遞服務(wù)價值，提升服務(wù)的體驗與溫度。

政府網(wǎng)站與信息公開方面，政府官方網(wǎng)站作為信息公開的重要渠道，隨著大模型的應(yīng)用將帶來全面性升級。信息公開在內(nèi)容的撰寫發(fā)布、合規(guī)檢查、勘誤校正、規(guī)范審核等方面依托大模型技術(shù)將得到顯著提升。另外在依申請公開方面，依申請的內(nèi)容可以通過大模型進行自動分類、自動分發(fā)和自動審核處理，降低大量的人工工作。大模型有很好的推理能力、理解能力，能幫助傳統(tǒng)的政務(wù)網(wǎng)站在搜索功能、智能問答、服務(wù)推薦等方面提升用戶交互感受。同時大模型能力將通過交流對話、智能分析和智能推薦改變政府網(wǎng)站與信息公開的觸達方式使得信息的獲取更加扁平化。

在智慧辦公方面，大模型將在內(nèi)部文件的處理、數(shù)據(jù)收集和報告生成等方面提升政府內(nèi)部工作效率，減緩日益增長的工作壓力，不僅可以減少內(nèi)部的人力成本，同時可以創(chuàng)新工作方式和提升決策效率。另外政府有大量的內(nèi)部跨部門的數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)反饋的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)維度多且比較分散，大模型可以幫助政府更好地挖掘利用這些數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)中潛在的動向和趨勢進行分析，洞察和發(fā)現(xiàn)問題的本質(zhì)，協(xié)助進行更精準、更科學的決策。

在政府決策方面，過去的數(shù)據(jù)輔助政府決策主要通過一些固化的數(shù)據(jù)算法和統(tǒng)計學模型，大模型可以用類似人的研判分析能力進行政策模擬和預(yù)測，輔助進行政策制定與優(yōu)化；通過推演能力分析公共服務(wù)的堵點與卡點，協(xié)助進行效率提升和流程改進；通過邏輯推理和數(shù)據(jù)比對能力分析判斷公共安全與應(yīng)急響應(yīng)事件，在公共安全預(yù)警和應(yīng)急決策中發(fā)揮作用；再如通過對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的學習分析，大模型可以挖掘和梳理更有價值的數(shù)據(jù)和建議，為評估政策效果、輔助決策提供建議和幫助。

四、大模型時代數(shù)字政府發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

大模型作為一種新技術(shù)、新事物還有待于逐步完善和發(fā)展，特別是在數(shù)字政府領(lǐng)域的應(yīng)用。由于行業(yè)的特殊性，大模型技術(shù)在數(shù)據(jù)“幻覺”、數(shù)據(jù)隱私保護、數(shù)據(jù)安全、以及社會公共價值認知等方面還存在諸多缺陷。

（一）大模型應(yīng)用的“數(shù)據(jù)幻覺”問題

在數(shù)字政府領(lǐng)域的應(yīng)用中，首先需要關(guān)注和解決好“數(shù)據(jù)幻覺”這一挑戰(zhàn)。這是因為，第一，大模型在訓練過程中，會受到所使用的數(shù)據(jù)的影響。如果這些數(shù)據(jù)存在偏見或誤導，那么模型在預(yù)測和分析時也可能產(chǎn)生偏差。例如，如果訓練數(shù)據(jù)主要來源于某一特定群體或地區(qū)，那么模型可能無法準確代表其他群體或地區(qū)的情況，從而導致決策的不公平或錯誤。第二，大模型的訓練需要大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性往往難以保證。如果數(shù)據(jù)存在錯誤、缺失或不一致的情況，那么模型的預(yù)測和分析結(jié)果也可能受到影響。如果數(shù)據(jù)被篡改或操縱，那么模型可能會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果，導致決策的失誤。第三，大模型通常具有復雜的結(jié)構(gòu)和大量的參數(shù)，這使得對模型結(jié)果的解釋變得困難。在數(shù)字政府領(lǐng)域，決策者需要理解模型結(jié)果的依據(jù)和邏輯，以便做出合理的決策。然而，由于大模型的復雜性，決策者可能難以控制模型的結(jié)果，從而無法充分依賴大模型進行可靠性決策。

（二） 大模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)隱私保護問題

數(shù)字政府領(lǐng)域使用大模型時常常要面對數(shù)據(jù)隱私保護問題，主要是因為大模型需要處理大量的個人隱私數(shù)據(jù)，跨部門協(xié)作數(shù)據(jù)調(diào)用帶來的隱私數(shù)據(jù)管理和監(jiān)督挑戰(zhàn)。

首先，大模型本身需要大量的數(shù)據(jù)來進行訓練和優(yōu)化，這意味著政府需要收集和使用大量的政府內(nèi)部數(shù)據(jù)和公眾數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能包含個人隱私信息，如身份信息、健康狀況、消費習慣等，如果處理不當，就可能導致數(shù)據(jù)泄露或被濫用。其次，大模型的訓練過程通常需要借助云計算等分布式計算資源，這增加了數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的風險。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，如果加密措施不到位，數(shù)據(jù)就可能被截獲；在數(shù)據(jù)存儲過程中，如果安全措施不嚴密，數(shù)據(jù)就可能被非法訪問。此外，數(shù)字政府領(lǐng)域使用大模型時，往往涉及到多個部門和機構(gòu)的協(xié)作，這增加了數(shù)據(jù)管理和監(jiān)督的難度。如果沒有建立有效的數(shù)據(jù)共享和管理機制，就可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)混亂、重復或矛盾的情況，進而影響數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護。

當然，我們面對問題的同時也應(yīng)該看到，大模型也將幫助政府在安全和隱私保護方面做更多工作。因為大模型有比較強的理解能力，可以在個人隱私和數(shù)據(jù)不濫用方面發(fā)揮作用。只要在推進過程中，加強數(shù)據(jù)治理、控制算法偏見、提升大模型本身的透明度等，在政府側(cè)加強監(jiān)管，并制定相應(yīng)的法律法規(guī)和管理規(guī)范，一定能更好發(fā)揮大模型對公民的信息安全和隱私權(quán)益的保護作用。

（三）大模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)安全問題

在數(shù)字政府領(lǐng)域使用大模型時，要注意數(shù)據(jù)涉密和安全問題，如果數(shù)據(jù)保護措施不到位，就可能導致數(shù)據(jù)被非法獲取、篡改或濫用，進而對國家安全、社會穩(wěn)定造成嚴重威脅。

大模型的訓練和優(yōu)化可能涉及國家機密或敏感信息，如政府決策、軍事部署、社會統(tǒng)計等。這些數(shù)據(jù)的泄露將直接威脅到國家的安全和穩(wěn)定。因此在數(shù)據(jù)存儲、共享傳輸?shù)倪^程中，要有嚴格的措施防止黑客或惡意用戶針對和利用大模型的漏洞或弱點，進行攻擊和竊取數(shù)據(jù)。此外，數(shù)字政府領(lǐng)域使用大模型時，要建立嚴格的數(shù)據(jù)訪問和授權(quán)機制，防范數(shù)據(jù)非法訪問或濫用的情況發(fā)生。

在政府建立大模型應(yīng)用體系時，應(yīng)當倡導和鼓勵政府自建算力和政務(wù)專有模型，要重點解決“數(shù)據(jù)不出域”的問題，即在政府內(nèi)部建立私有大模型算法平臺。當前很多政府機構(gòu)忽略了這一問題，在將大模型能力引進到政務(wù)應(yīng)用時，很多是通過互聯(lián)網(wǎng)云端提供大模型服務(wù)，這將面臨極大的數(shù)據(jù)隱私泄露的風險。

另外，在互聯(lián)網(wǎng)上進行咨詢問答的開放式服務(wù)，往往會消耗非常高的算力，這將會造成政府在購買GPU算力上的開支不堪重負，由于算力有限，如何盡可能降低對GPU的依賴，這在未來大模型領(lǐng)域是必須要攻克的一個難點。

（四）大模型應(yīng)用的倫理安全、算法偏見和公共價值觀問題

在數(shù)字政府領(lǐng)域應(yīng)用大模型時，倫理安全、算法偏見和價值觀校準的問題不容忽視。政府需要建立嚴格的倫理審查和監(jiān)管機制，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)使用，防止算法偏見，并通過技術(shù)手段定期對模型進行價值觀校準，確保大模型的應(yīng)用與社會倫理和價值觀保持一致。

倫理安全方面，大模型訓練時無意中可能涉及個人隱私數(shù)據(jù)的收集和使用，有時會直接觸及到倫理道德的底線。如果數(shù)據(jù)未經(jīng)用戶同意就被濫用，或者用于不正當目的，將嚴重侵犯個人權(quán)益，違背倫理原則。此外，大模型決策的不透明性也可能導致公眾對其公正性和合理性的質(zhì)疑，從而引發(fā)信任危機。

算法偏見方面，由于訓練數(shù)據(jù)可能存在偏見或不均衡，大模型在決策時可能無意識地放大這些偏見，導致不公平的結(jié)果。例如，如果招聘模型基于歷史數(shù)據(jù)進行訓練，可能會歧視某些群體，造成就業(yè)機會的不平等。另外，大模型的決策過程往往是一個“黑箱”，其內(nèi)部邏輯和依據(jù)往往不公開。造成的偏見可能導致公眾對模型決策的質(zhì)疑，還可能滋生不信任和恐慌情緒。

價值觀校準方面，大模型的應(yīng)用需與社會的核心價值觀保持一致。然而，由于算法的固有觀點或數(shù)據(jù)的不均衡，大模型的決策可能偏離公平、正義等核心價值。例如，如果模型在訓練過程中過度依賴歷史數(shù)據(jù)，可能導致歧視性決策，與社會的平等、公正價值觀相悖。

五、數(shù)字政府領(lǐng)域大模型技術(shù)應(yīng)用的建議與思考

隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用需求的日益增長，大模型技術(shù)在數(shù)字政府領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。隨著技術(shù)的完善和發(fā)展，要逐步健全和配套相關(guān)法規(guī)和政策來規(guī)范大模型在數(shù)字政府領(lǐng)域的應(yīng)用，也需要政府、企業(yè)和社會的共同努力，如何有效應(yīng)用大模型技術(shù)，推動大模型技術(shù)的健康發(fā)展，是一個值得深入探討的問題。以下是對數(shù)字政府領(lǐng)域大模型技術(shù)應(yīng)用的一些建議與思考：

（一）建立大模型數(shù)據(jù)規(guī)范、管理監(jiān)管和評估機制

制定政務(wù)大模型的數(shù)據(jù)利用與訓練的標準規(guī)范，并注重數(shù)據(jù)管理的隱私保護和安全，對數(shù)據(jù)共享、開發(fā)過程和應(yīng)用管理進行監(jiān)管。建立和完善對政務(wù)大模型的研發(fā)備案機制，同時建立評估機制，加強對大模型的數(shù)據(jù)、算法和應(yīng)用的監(jiān)督和審查。

（二）加強數(shù)據(jù)治理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

大模型技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)，因此，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。政府應(yīng)持續(xù)推動數(shù)據(jù)治理的法治化、規(guī)范化和標準化，完善數(shù)據(jù)治理政策和法規(guī)，制定完善的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和使用規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時效性。為政務(wù)大模型的構(gòu)建提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，還應(yīng)加強對數(shù)據(jù)安全的保護，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

（三）加強政務(wù)數(shù)據(jù)和特定場景的訓練

政務(wù)大模型對政府領(lǐng)域數(shù)據(jù)的權(quán)威性、場景的針對性和領(lǐng)域知識的專業(yè)性要求更高，要貼近政府特定需求進行模型訓練和數(shù)據(jù)優(yōu)化，避免產(chǎn)生偏差或歧義。同時模型訓練還要引入對抗性樣本或?qū)剐杂柧毜姆椒ǎ屇Ｐ驮谟柧氝^程中面對具有挑戰(zhàn)性的樣本，以提高模型的魯棒性和泛化能力，對模型的過度擬合和幻覺進行控制。

（四）推動與業(yè)務(wù)深度融合并構(gòu)建開放技術(shù)生態(tài)

大模型技術(shù)的應(yīng)用需要與政府的業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合，才能真正發(fā)揮其價值。政府應(yīng)積極推動大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合，將大模型技術(shù)應(yīng)用于政策制定、公共服務(wù)、城市管理等領(lǐng)域，提升政府行政效能和服務(wù)水平。

大模型技術(shù)的推廣應(yīng)用需要依托開放共享的技術(shù)生態(tài)，政府應(yīng)積極推動構(gòu)建開放共享的技術(shù)生態(tài)。通過與眾多企業(yè)和科研機構(gòu)的合作，共同研發(fā)和推廣大模型技術(shù)，形成技術(shù)合力，推動數(shù)字政府領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

（五）關(guān)注倫理安全與隱私保護

要建立比較完善的數(shù)據(jù)管理機制，堅持數(shù)據(jù)不出域，確保對含有隱私或者涉及用戶安全的數(shù)據(jù)不被濫用。同時政府還應(yīng)當加強對模型開發(fā)利用和訓練過程當中的審查監(jiān)督報備機制，強調(diào)模型生成的可追溯和可解釋性，同時，應(yīng)高度關(guān)注倫理安全與隱私保護問題。政府應(yīng)制定完善的倫理規(guī)范和隱私保護政策，確保大模型技術(shù)的應(yīng)用符合倫理原則，保護個人隱私不被侵犯。

六、結(jié)語

綜上所述，數(shù)字政府領(lǐng)域大模型技術(shù)的應(yīng)用需要政府和應(yīng)用開發(fā)商從多個方面入手，推進規(guī)范建設(shè)、加強數(shù)據(jù)治理、推動技術(shù)與業(yè)務(wù)融合、加強技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新、構(gòu)建開放共享的技術(shù)生態(tài)以及關(guān)注倫理安全與隱私保護等。只有這樣，才能充分發(fā)揮大模型技術(shù)在數(shù)字政府領(lǐng)域的優(yōu)勢，推動數(shù)字政府的高效運作與持續(xù)創(chuàng)新。

作者單位：大漢軟件股份有限公司