談大模型時(shí)代數(shù)字政府的發(fā)展與未來

一、引言

2022年OpenAI發(fā)布了ChatGPT-3，使得機(jī)器學(xué)習(xí)在復(fù)雜文本理解和推理能力等方面產(chǎn)生了突破性進(jìn)展，對AI技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)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(shí)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(dāng)前科技領(lǐng)域的前沿技術(shù)，正以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、邏輯推理能力和精準(zhǔn)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(yuǎn)影響，深刻改變政府的運(yùn)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(xué)習(xí)和分析，為政府決策提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持和預(yù)測。這意味著政府決策將更加科學(xué)、合理，減少人為因素和主觀判斷的影響。同時(shí)，大模型還可以實(shí)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(fù)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(zhǔn)確地了解公眾需求，提供更加個性化、精準(zhǔn)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(zhǔn)。人工智能大模型的應(yīng)用將使政策制定更加精準(zhǔn)。政府可以通過大模型對經(jīng)濟(jì)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(xué)依據(jù)。這將有助于政府制定更加符合實(shí)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(qiáng)公眾對政府的信任和支持，提升政府的公信力。同時(shí)，大模型的應(yīng)用還可以促進(jìn)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(jìn)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(fù)雜挑戰(zhàn)的能力增強(qiáng)。面對復(fù)雜多變的社會環(huán)境和經(jīng)濟(jì)形勢，人工智能大模型為數(shù)字政府提供了強(qiáng)大的應(yīng)對能力。大模型可以通過對海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和預(yù)測，幫助政府及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題、預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，為政府應(yīng)對突發(fā)事件和復(fù)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(xùn)練技術(shù)為支撐的人工智能，與政府?dāng)?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(xué)性、助力服務(wù)效能的優(yōu)化、智能化進(jìn)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(shí)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(shí)現(xiàn)智能化辦事，提升服務(wù)品質(zhì)和用戶體驗(yàn)。另外大模型可以通過對公民和企業(yè)的個性化需求進(jìn)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(jìn)行實(shí)時(shí)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(jī)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(jìn)行交互、傳遞服務(wù)價(jià)值，提升服務(wù)的體驗(yàn)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(jìn)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(shí)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(dá)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(bào)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(shí)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(jìn)行分析，洞察和發(fā)現(xiàn)問題的本質(zhì)，協(xié)助進(jìn)行更精準(zhǔn)、更科學(xué)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(jì)學(xué)模型，大模型可以用類似人的研判分析能力進(jìn)行政策模擬和預(yù)測，輔助進(jìn)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(diǎn)與卡點(diǎn)，協(xié)助進(jìn)行效率提升和流程改進(jìn)；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(xué)習(xí)分析，大模型可以挖掘和梳理更有價(jià)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(shí)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(hù)、數(shù)據(jù)安全、以及社會公共價(jià)值認(rèn)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?yàn)?，第一，大模型在?xùn)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(dǎo)，那么模型在預(yù)測和分析時(shí)也可能產(chǎn)生偏差。例如，如果訓(xùn)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(zhǔn)確代表其他群體或地區(qū)的情況，從而導(dǎo)致決策的不公平或錯誤。第二，大模型的訓(xùn)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(dǎo)致決策的失誤。第三，大模型通常具有復(fù)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(fù)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(jìn)行可靠性決策。

（二） 大模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題

數(shù)字政府領(lǐng)域使用大模型時(shí)常常要面對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題，主要是因?yàn)榇竽Ｐ托枰幚泶罅康膫€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(jìn)行訓(xùn)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(fèi)習(xí)慣等，如果處理不當(dāng)，就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或被濫用。其次，大模型的訓(xùn)練過程通常需要借助云計(jì)算等分布式計(jì)算資源，這增加了數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的風(fēng)險(xiǎn)。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(yán)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(shí)，往往涉及到多個部門和機(jī)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(jī)制，就可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)混亂、重復(fù)或矛盾的情況，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。

當(dāng)然，我們面對問題的同時(shí)也應(yīng)該看到，大模型也將幫助政府在安全和隱私保護(hù)方面做更多工作。因?yàn)榇竽Ｐ陀斜容^強(qiáng)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(jìn)過程中，加強(qiáng)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(qiáng)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(hù)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(shí)，要注意數(shù)據(jù)涉密和安全問題，如果數(shù)據(jù)保護(hù)措施不到位，就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被非法獲取、篡改或?yàn)E用，進(jìn)而對國家安全、社會穩(wěn)定造成嚴(yán)重威脅。

大模型的訓(xùn)練和優(yōu)化可能涉及國家機(jī)密或敏感信息，如政府決策、軍事部署、社會統(tǒng)計(jì)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(yán)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(diǎn)，進(jìn)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(shí)，要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問和授權(quán)機(jī)制，防范數(shù)據(jù)非法訪問或?yàn)E用的情況發(fā)生。

在政府建立大模型應(yīng)用體系時(shí)，應(yīng)當(dāng)倡導(dǎo)和鼓勵政府自建算力和政務(wù)專有模型，要重點(diǎn)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(dāng)前很多政府機(jī)構(gòu)忽略了這一問題，在將大模型能力引進(jìn)到政務(wù)應(yīng)用時(shí)，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(fēng)險(xiǎn)。

另外，在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)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(fù)，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(diǎn)。

（四）大模型應(yīng)用的倫理安全、算法偏見和公共價(jià)值觀問題

在數(shù)字政府領(lǐng)域應(yīng)用大模型時(shí)，倫理安全、算法偏見和價(jià)值觀校準(zhǔn)的問題不容忽視。政府需要建立嚴(yán)格的倫理審查和監(jiān)管機(jī)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(jìn)行價(jià)值觀校準(zhǔn)，確保大模型的應(yīng)用與社會倫理和價(jià)值觀保持一致。

倫理安全方面，大模型訓(xùn)練時(shí)無意中可能涉及個人隱私數(shù)據(jù)的收集和使用，有時(shí)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(dāng)目的，將嚴(yán)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(dǎo)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(jī)。

算法偏見方面，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在偏見或不均衡，大模型在決策時(shí)可能無意識地放大這些偏見，導(dǎo)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(jìn)行訓(xùn)練，可能會歧視某些群體，造成就業(yè)機(jī)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(dǎo)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(jià)值觀校準(zhǔn)方面，大模型的應(yīng)用需與社會的核心價(jià)值觀保持一致。然而，由于算法的固有觀點(diǎn)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(jià)值。例如，如果模型在訓(xùn)練過程中過度依賴歷史數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致歧視性決策，與社會的平等、公正價(jià)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(jìn)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(jī)制

制定政務(wù)大模型的數(shù)據(jù)利用與訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，并注重?cái)?shù)據(jù)管理的隱私保護(hù)和安全，對數(shù)據(jù)共享、開發(fā)過程和應(yīng)用管理進(jìn)行監(jiān)管。建立和完善對政務(wù)大模型的研發(fā)備案機(jī)制，同時(shí)建立評估機(jī)制，加強(qiáng)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(qiáng)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(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性。為政務(wù)大模型的構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)，還應(yīng)加強(qiáng)對數(shù)據(jù)安全的保護(hù)，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

（三）加強(qiáng)政務(wù)數(shù)據(jù)和特定場景的訓(xùn)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(jìn)行模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)優(yōu)化，避免產(chǎn)生偏差或歧義。同時(shí)模型訓(xùn)練還要引入對抗性樣本或?qū)剐杂?xùn)練的方法，讓模型在訓(xùn)練過程中面對具有挑戰(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(jìn)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(jià)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(jī)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(hù)

要建立比較完善的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，堅(jiān)持?jǐn)?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(shí)政府還應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對模型開發(fā)利用和訓(xùn)練過程當(dāng)中的審查監(jiān)督報(bào)備機(jī)制，強(qiáng)調(diào)模型生成的可追溯和可解釋性，同時(shí)，應(yīng)高度關(guān)注倫理安全與隱私保護(hù)問題。政府應(yīng)制定完善的倫理規(guī)范和隱私保護(hù)政策，確保大模型技術(shù)的應(yīng)用符合倫理原則，保護(hù)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(jìn)規(guī)范建設(shè)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、推動技術(shù)與業(yè)務(wù)融合、加強(qiáng)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(hù)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(yùn)作與持續(xù)創(chuàng)新。

作者單位：大漢軟件股份有限公司