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最近(jin)，关于国产大模型DeepSeek在政务领域投入应用的新(xin)闻不少：深圳市福田(tian)区一(yi)次(ci)性上岗70名基于DeepSeek开发的“AI数智员工”，公文审(shen)核时间缩(suo)短(duan)90%，执法文书初稿秒级(ji)生成；江苏镇江宣布，完成DeepSeek的本(ben)地化部署并上线运行，“单日数据处理量相当于全(quan)市公务员10年工作量总和”……据不完全(quan)统计(ji)，今年以(yi)来，已有(you)超(chao)过(guo)12个省区市政府部门(men)宣布开展DeepSeek大模型的相关应用。
近(jin)日，上海召开的一(yi)场关于提升政务服务质效的内部会议上，政府相关部门(men)、业务处室(shi)和专家学(xue)者们也围绕这个话(hua)题(ti)展开了讨论。
上海近(jin)年来在这一(yi)领域进行了一(yi)些(xie)探索。市数据局介(jie)绍，上海政务领域主动拥抱人工智能、大模型等新(xin)技术，依托“一(yi)网通办”“一(yi)网统管”“一(yi)网协同(tong)”等平台，积极探索人工智能应用场景推进，聚焦模型部署、算力统筹、语料治理、应用部署和管理架构等环节，有(you)序推进政务垂类模型研发，稳妥推动应用场景试点落地。
“毫无(wu)疑问，如果运用得当，会明显提升工作效率。”一(yi)名长期从事(shi)政务服务、审(shen)批改革等方面工作的公务员坦言，“现在科技发展迭代很快，在安全(quan)的前提下(xia)，我们需要紧跟步伐。”
市数据局相关负责人表示，下(xia)一(yi)步将通过(guo)持续开放政务场景，助力政务大模型训练落地。
“各地政府的探索现在应该(gai)真正启动了。”复旦大学(xue)国际关系与公共事(shi)务学(xue)院教授(shou)、数字与移动治理实(shi)验室(shi)主任郑磊认为，以(yi)DeepSeek为例，其技术特(te)性与我国数字政府建设的需求在一(yi)些(xie)方面较为契合。首(shou)先，相比此前问世的ChatGPT，DeepSeek的成本(ben)显著降低。同(tong)时DeepSeek模型在中文场景有(you)较好的理解和推理能力，在进一(yi)步训练后可以(yi)更准确地理解各类行政术语、政策文件(jian)和民众诉求中蕴含的语义差异，让数字政府更有(you)温度、更接地气。更重要的是，在涉及敏感政务数据时，传统的云端部署模式往往面临安全(quan)风险，而DeepSeek模型能支持完全(quan)的本(ben)地化部署，构建起物理隔(ge)离的安全(quan)屏障，消(xiao)除数据外泄(xie)的隐患。
DeepSeek等大模型的应用，还有(you)望改变公众与政府部门(men)间的交互方式。“我们网购时，常感到智能客服一(yi)点也不智能，还是要想尽办法去找人工客服解决(jue)问题(ti)。在办理政务服务时也一(yi)样。”郑磊回忆(yi)，ChatGPT面世之初，自己参加联合国举办的电子政务会议，有(you)专家就提出，未(wei)来人机交互的界(jie)面将不再是网站，而是对话(hua)。“网页菜单再优化也不是寻找信息的最优方式，最好的方式就是提问、回答。”在他看来，大模型可以(yi)更准确地把握用户的实(shi)际需求，有(you)助于将群(qun)众的口语化表达更准确地匹配到相应的政策与服务事(shi)项，提供更精准的服务指引，解决(jue)“群(qun)众问不到位、部门(men)答非所(suo)问”的痛点。
也有(you)不少业内人士与专家学(xue)者提醒，尽管近(jin)年来人工智能技术发展迅猛，但其在知识精确性、逻辑(ji)推理严谨性等方面仍存在技术局限，人工智能“幻觉”时有(you)发生，“一(yi)旦在政务领域出现政策内容的编造，后果可能比较严重”。同(tong)时，在高质量公共数据集和语料库的建设与供给上，也还存在不少体制机制方面的障碍(ai)。
“炫(xuan)酷的‘技术玩具’并不必(bi)然能成为有(you)效的治理工具，在积极拥抱的同(tong)时，也要时刻保持审(shen)慎态(tai)度。不能手里(li)拿着锤子，看什么都是钉子。”郑磊认为，技术归根到底仍是“赋能者”而非“决(jue)定(ding)者”，关键还要坚持管用为王，技术上可能的不一(yi)定(ding)是组织上可行的、社(she)会上可接受(shou)的。要避免一(yi)味(wei)追求技术领先或概念创新(xin)，不顾实(shi)际需求盲(mang)目跟风，最终沦为“数字炫(xuan)技”，带来新(xin)一(yi)波“大模型上的形式主义”，要做好技术判断(duan)与价值判断(duan)，在数字政府建设中让大模型从趁热(re)“接入”走向深度“嵌入”。