【人工智能】学习时报 - 如何规避人工智能带来的政务服务风险

　　大模型在政务服务领域的应用已成为政府提高服务水平的重要抓手。尤其是随着“DeepSeek”的横空出世，一批“数智员工”也应用到政务场景。作为一款开源大模型，DeepSeek凭借其在成本和性能上的优势，在政务服务、公共管理和城市治理等多个领域展现出巨大的应用潜力。从智能应答到自动化审批， 人工智能 通过快速处理 海量数据 和实时优化服务流程，明显提升了政务办理效率。可是，我们应该看到 人工智能 技术下的政务应用在提升效能的同时，其所造成的政务员工失业风险、政务算法黑箱、政务 数据安全 泄露风险等也亟待防范。怎样在拥抱技术红利的同时规避潜在政务服务风险，是数字政府建设面临的关键课题。

　　破解技术风险、构建良性的数字政府治理生态要求突破传统治理范式的单向度改革思维，需要形成“技术向善、制度护航、生态共建”的治理格局。

　　公务员数字能力是关键。“人是生产力中最活跃的因素”。公务员是政务服务中的关键要素。推动数字政府建设、施展好 人工智能 政务服务价值功能关键就在于人，即有数字能力的公务员。因此，推动公务员数字能力发展，加速培育既能驾驭技术逻辑又深谙治理规律的人员队伍，成为破解公务员结构性职业危机、建设有人文关怀数字政府的关键路径。地方政府可通过开展数字技能培训，将基层人员转型为系统运维专员和服务流程设计师，既保存人力资源价值，又提升政务服务体系的整体效能。同时，重视加强构建人机协作服务模式，让 人工智能 承担标准化工作，使政务人员更专注于政策解读、复杂案例处置等需人性化判断的领域。另外，重塑公务员数字能力，还要重点培养其监督算法的能力，探索建立责任追溯机制等。

　　算法规范化是制度框架。算法治理规范是数字政府的运行轨道，为数字政府建设提供刚性框架。建立算法备案追溯制度和伦理审查强制标准，遏制技术权力异化，在提升行政效率的同时守护程序正义底线。建立政务数据沙箱机制，实行数据的分级分类动态授权。探索 人工智能 行政行为备案追溯制度，与第叁方算法审计机制相配套，理清技术开发商、运营方、政府部门的责任归属问题。在治理架构上形成政府主导的跨部门审查委员会、企业设立的算法伦理官、公众参与的全国投诉平台三方协同机制，将伦理审查嵌入算法研发应用全流程。同时完善数字权利渠道，开通个人算法异议通道及公益诉讼机制，避免算法不公现象的发生。

　　 数据安全 防护体系建设是基石。政务 数据安全 是智能治理的生命线，是系统稳定的技术基石。减少信息泄露风险，强化 数据安全 防护体系建设，要从事前、事中、事后进行多维度管理。第壹要加强事前防范，制定各行业数据分类分级指南，明确不同敏感级别数据的存储使用规则，搭建实时追踪数据流动的智能监测平台。其次要从事中控制，在政务服务平台开设 数据安全 专栏，通过典型案例动画演示常见泄露途径。联合学校、社区等人群密集地区开设数字安全课程，培养公民基础防护意识。最后要进行事后修复，对违规企业实施罚款、行业限制、信用降级等分级责罚标准，增加企业非法成本。同时，设立专项基金重点扶持 数据安全 技术创新，构建起“政府定规则、全民共防护、企业担主责”的数字安全防护网络。

　　全民参与实现数据监管是保障。开展全民监督是持续优化数字政务全面的制衡保障。一是建立双向透明的信息交互通道，确保公众可实时获取政务数据流转路径；二是构建低门槛的反馈响应体系，通过问题自动分类和系统自动响应，降低公众参与成本；三是形成政策改进的闭环回路，使公众建议能直接触发系统更新并使改进成效可视化。全民参与实质上将以往的外部监督转化为系统内生的纠错力量，通过持续输入用户真实体验数据，从单项服务转向价值共创，推动政务系统优化升级。

　　数字政府建设需在技术创新与风险防范间寻求动态平衡，唯有在技术创新与制度规范之间找到平衡点，才能让智能政务服务既跑出“加速度”，又始终行驶在“惠民生、守底线”的正确轨道上。技术治理与社会治理的有机融合，既保持创新活力，又守住风险底线，形成更具韧性的 人工智能 政务服务生态。