生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的界面風(fēng)險及防范路徑

中圖分類號：D63 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-410X（2025）04-0046-13

一、問題提出

在數(shù)字技術(shù)革命的浪潮中，生成式人工智能與政務(wù)服務(wù)的深度交織成為政府治理現(xiàn)代化的重要特征。隨著政府各部門數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，生成式人工智能技術(shù)向全社會展示了技術(shù)溢出帶動性強(qiáng)的“頭雁效應(yīng)”，“AI十\"也被視為解決政務(wù)服務(wù)低效、低質(zhì)、單一化等問題的“萬能靈藥”。生成式人工智能的身份認(rèn)證、在線客服、信息搜索等功能均在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景[1]，在生成式人工智能的加持下，政務(wù)服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)\"身臨其境\"式的溝通升級[2]，并可以進(jìn)一步提升政務(wù)服務(wù)的速度、效率、個性化、多元性和創(chuàng)造性[3]。數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型成為各級政府的共識，更有甚者將“AI滲透率”算法替代率\"作為衡量政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型的重要指標(biāo)。

當(dāng)生成式人工智能技術(shù)從邊緣化的輔助工具逐漸向決策中心靠攏，政務(wù)服務(wù)也面臨從“人的治理\"向“算法治理\"過渡的危機(jī)。學(xué)界關(guān)注到生成式人工智能向各行業(yè)，尤其是政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的介入可能引發(fā)的諸多風(fēng)險。早期的風(fēng)險研究聚焦于技術(shù)本身，認(rèn)為生成式人工智能技術(shù)與政務(wù)服務(wù)體系并未達(dá)到理想的適配。盡管生成式人工智能能夠替代人類完成繁重的重復(fù)性任務(wù)[4]，將公務(wù)員的各類任務(wù)自動化[5]，但人工智能決策的可解釋性問題依然嚴(yán)峻[6]。同時，在保證行政裁量標(biāo)準(zhǔn)化的同時，很難兼顧特定個案的處置，人機(jī)之間的裁量自由難以平衡[7]。固有技術(shù)與政務(wù)服務(wù)難以適配的問題，需要持續(xù)的模型優(yōu)化予以解決。

隨著研究的逐漸深人，研究者發(fā)現(xiàn)單純的技術(shù)優(yōu)化難以突破科層制固有的數(shù)據(jù)壁壘、規(guī)則剛性與部門割裂，視野逐漸轉(zhuǎn)向塑造技術(shù)應(yīng)用環(huán)境的制度結(jié)構(gòu)。有學(xué)者認(rèn)為，在公共部門部署自動化決策系統(tǒng)的壓力日益普遍的環(huán)境下，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)治理制度和國家監(jiān)管會加劇權(quán)力不對稱現(xiàn)象[8]。僵化的傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)在面對生成式人工智能所帶來的開放性與不確定性時，依然局限于“創(chuàng)新”與“安全”二維選擇[9]，制度設(shè)計在\"求新\"和\"求穩(wěn)\"中躊躇。想要釋放人工智能的技術(shù)紅利，避免\"數(shù)字民主”滑向“技術(shù)利維坦”，需圍繞數(shù)據(jù)共享與算法優(yōu)化建立健全開放的治理體系和治理機(jī)制，完善社會保障與權(quán)責(zé)體系，重塑社會治理格局[10]。

隨著行為公共管理研究的興起，以及實際應(yīng)用中生成式人工智能所引發(fā)的隱私泄露、歧視偏見等倫理爭議的集中爆發(fā)，研究視角進(jìn)一步下沉至多元主體的互動實踐，探討技術(shù)嵌人過程中多元行動者的角色沖突與價值博弈。有學(xué)者指出，人工智能在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用不僅涉及技術(shù)與制度的互動，更關(guān)乎公務(wù)員、公眾、技術(shù)開發(fā)者等主體重構(gòu)權(quán)力關(guān)系的實踐過程。利用高科技工具和系統(tǒng)來收集和管理公共信息及服務(wù)的過程可能會淪為少數(shù)人的“利維坦治理\"[11]，造成嚴(yán)重的權(quán)力失衡[12]。算法下的政務(wù)服務(wù)可能會被數(shù)據(jù)、智能和技術(shù)精英所主導(dǎo)，而妨礙公務(wù)員的自主性、積極性，并使政務(wù)服務(wù)偏離為人民服務(wù)的本質(zhì)[13]。因此，生成式人工智能在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用需要平衡多元主體的多元利益，對于政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的評判不應(yīng)僅停留在“經(jīng)濟(jì)、效率、效益\"等功利性指標(biāo)，而更應(yīng)充分回應(yīng)公平正義、權(quán)利保護(hù)及責(zé)任控制等價值目標(biāo)[14]。

既有研究盡管從不同維度拓展了生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)風(fēng)險的知識譜系，但其內(nèi)在的割裂化與靜態(tài)化形成了一定的理論盲區(qū)。一是對技術(shù)、制度、關(guān)系三者動態(tài)互構(gòu)過程中涌現(xiàn)的系統(tǒng)性風(fēng)險缺乏解釋力。將技術(shù)、制度、主體預(yù)設(shè)為邊界清晰、彼此孤立的分析單元，剝離了它們在真實治理場域中固有的交織滲透與持續(xù)互動關(guān)系，忽視了技術(shù)系統(tǒng)與政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)相互結(jié)合所形成的“界面\"問題。二是研究視角靜態(tài)化，多將風(fēng)險視為既定技術(shù)缺陷、制度僵化或主體沖突的必然、靜態(tài)結(jié)果，而非在新舊系統(tǒng)動態(tài)磨合、相互調(diào)適與意外沖突過程中涌現(xiàn)并演化的生成性現(xiàn)象。靜態(tài)視角遮蔽了風(fēng)險的演化軌跡，無力回答為何成熟的技術(shù)體系會在特定的制度環(huán)境下失效？為何旨在化解矛盾的政策調(diào)整有時反而激化沖突？現(xiàn)有理論未能將風(fēng)險置于技術(shù)、制度、關(guān)系持續(xù)互構(gòu)的復(fù)雜社會過程與時間流變中加以審視，從而低估了生成式人工智能應(yīng)用于政務(wù)服務(wù)中風(fēng)險的系統(tǒng)性、復(fù)雜性與動態(tài)演化本質(zhì)。因此，為了識別生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)過程中的風(fēng)險類型，進(jìn)而有效防范風(fēng)險，本研究構(gòu)建了基于“技術(shù)一制度—關(guān)系\"的三維分析框架，剖析技術(shù)、制度與關(guān)系三者如何在動態(tài)互構(gòu)中形成特定的交互“界面”，并由此引發(fā)、傳導(dǎo)和演化出系統(tǒng)性風(fēng)險的深層機(jī)理。

二、“技術(shù)一制度一關(guān)系”：生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的分析框架

在生成式人工智能深度重塑政務(wù)服務(wù)模式的當(dāng)下，技術(shù)革新、制度適配與主體行動的交互作用呈現(xiàn)高度復(fù)雜的嵌套關(guān)系，單從技術(shù)效能、制度規(guī)則或主體行為的維度切人，難以完整闡釋三者動態(tài)耦合的互構(gòu)邏輯。界面理論以“交互場域\"為核心分析單元，天然適配多要素互嵌的復(fù)雜場景，為破解技術(shù)、制度、主體間的互動邏輯提供了整合性視角。

（一）技術(shù)的多維互動：界面的視角

“界面\"的原意是指兩個獨(dú)立系統(tǒng)或部件之間進(jìn)行信息、能量或物質(zhì)交換的連接點或接觸面，界面的設(shè)計質(zhì)量直接影響整體系統(tǒng)的性能和效率。美國學(xué)者西蒙把“界面\"當(dāng)作區(qū)分人工物與自然物的核心標(biāo)準(zhǔn)。在他看來，人工物可被視作一個界面，它存在于內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境之間，內(nèi)部環(huán)境是指人工物的實質(zhì)及其組織構(gòu)造，外部環(huán)境則是人工物運(yùn)行時所處的周遭環(huán)境[15]（P6）。與此同時，界面本身具有可變性，人類能夠依據(jù)不同的功能和目標(biāo)來構(gòu)建治理界面。“界面”一詞所具有的“動態(tài)”“聯(lián)結(jié)\"\"整合\"“一體化\"等內(nèi)涵[16]，使其適合于多要素交互適配場景的分析。在管理學(xué)語境下，界面管理可理解為交互作用的管理，其實質(zhì)是對相關(guān)主體實行聯(lián)結(jié)，并將聯(lián)結(jié)所形成的界面關(guān)系納入管理狀態(tài)，以實現(xiàn)控制、協(xié)調(diào)和溝通，提高管理活動的績效[17]。有學(xué)者提出界面治理理論，將“界面\"視為理解治理過程的關(guān)鍵樞紐。該理論認(rèn)為，成功的治理依賴在動態(tài)環(huán)境中精心構(gòu)建并持續(xù)調(diào)適“界面”，使“界面\"有效聯(lián)結(jié)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、外部環(huán)境與治理目標(biāo)三個核心要素[18]，進(jìn)而實現(xiàn)資源整合、差異彌合與沖突化解，最終達(dá)成治理目標(biāo)[19]。在此框架下，“界面\"并非靜態(tài)的邊界，而是內(nèi)部結(jié)構(gòu)、外部環(huán)境與治理目標(biāo)之間進(jìn)行信息、能量交換和規(guī)則互構(gòu)的動態(tài)場域，界面作為系統(tǒng)的邊界[20]與系統(tǒng)之間的結(jié)合面，是對相對獨(dú)立的系統(tǒng)之間為實現(xiàn)更大系統(tǒng)目標(biāo)而進(jìn)行相互作用、尋求合作的接觸點[21」。因此，界面治理理論提供了一種整合性的視角，通過分析界面的形成、狀態(tài)與調(diào)適來理解治理的效能與風(fēng)險。

聚焦政務(wù)服務(wù)的具體場景，生成式人工智能對政務(wù)服務(wù)和公共治理的嵌入并非單一向度的靜態(tài)結(jié)果，而是信息技術(shù)與政府組織互嵌的過程[22]。無論是\"技術(shù)執(zhí)行\(zhòng)"抑或被執(zhí)行的技術(shù)，它們的結(jié)果都受社會文化、制度等多種結(jié)構(gòu)性因素的制約，并非技術(shù)本身所能決定[23]（P104）。一方面，技術(shù)是否被采用取決于現(xiàn)行制度中利益相關(guān)者的需要，制度決定技術(shù)是否被采用及如何被采用;另一方面，任何制度都基于特定的技術(shù)而運(yùn)行，技術(shù)的革新會改變制度運(yùn)行的基礎(chǔ)，技術(shù)限制著制度的形式[24]。同時，微觀執(zhí)行層面的復(fù)雜機(jī)理，如公務(wù)員、公眾、技術(shù)開發(fā)者等的日常實踐也在實時塑造著技術(shù)執(zhí)行體系。與界面治理理論相呼應(yīng)，“內(nèi)部結(jié)構(gòu)\"對應(yīng)政務(wù)系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)與科層制度，“外部環(huán)境\"涵蓋公眾需求與技術(shù)生態(tài)，“目標(biāo)\"指向公共服務(wù)的效率與公平價值，而“界面\"則成為技術(shù)邏輯、制度規(guī)則與多元主體行為的交互場域。在界面治理理論基礎(chǔ)上，本文強(qiáng)調(diào)技術(shù)、制度、關(guān)系三重界面并非孤立存在，而是在持續(xù)的動態(tài)互構(gòu)過程中形成、演化并相互影響。技術(shù)變革驅(qū)動制度調(diào)適，制度框架塑造技術(shù)應(yīng)用邊界，而主體的認(rèn)知、實踐與博弈則實時作用于技術(shù)與制度的互動，共同構(gòu)成一個動態(tài)演化的復(fù)雜系統(tǒng)。風(fēng)險正是在這種多重界面互構(gòu)的失調(diào)中涌現(xiàn)和傳導(dǎo)產(chǎn)生的。

（二）技術(shù)、制度和關(guān)系：一個分析框架

為破解技術(shù)、制度、關(guān)系間互動的內(nèi)在邏輯，本文引人“界面\"的思想，從技術(shù)驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的實踐脈絡(luò)中提煉技術(shù)界面、制度界面、關(guān)系界面三種核心界面形態(tài)，以剖析生成式人工智能與政務(wù)系統(tǒng)交互作用的多維層次（見圖1）。

第一，技術(shù)界面脫胎于技術(shù)系統(tǒng)對傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)流程、裁量、執(zhí)行等操作的嵌入過程之中。技術(shù)構(gòu)成生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的物質(zhì)性基礎(chǔ)與核心驅(qū)動力，它不僅是工具性的應(yīng)用，更內(nèi)嵌著特定的設(shè)計理念、運(yùn)行邏輯和價值取向。技術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計與部署，是一系列技術(shù)選擇和價值判斷的結(jié)果。它追求效率、精準(zhǔn)和自動化，具備突破傳統(tǒng)服務(wù)能力上限的

潛力，但也天然地攜帶著工具理性的要素，可能與公共服務(wù)的多元價值目標(biāo)產(chǎn)生沖突。技術(shù)界面的核心在于理解生成式人工智能技術(shù)作為“引擎”是如何驅(qū)動流程變革和服務(wù)升級的，以及技術(shù)運(yùn)行的內(nèi)在邏輯如何作為初始變量，既引發(fā)制度結(jié)構(gòu)的響應(yīng)與調(diào)整，又框定和形塑主體間互動的行為模式，由此觸發(fā)技術(shù)、制度與主體間的動態(tài)互構(gòu)進(jìn)程。

第二，制度界面在技術(shù)系統(tǒng)同科層規(guī)則間的摩擦中產(chǎn)生。制度是技術(shù)嵌入的結(jié)構(gòu)性環(huán)境與規(guī)則性約束，它涵蓋了既有的法律法規(guī)、政策體系、組織結(jié)構(gòu)、權(quán)責(zé)分配、業(yè)務(wù)流程規(guī)范、績效評估機(jī)制及數(shù)據(jù)治理規(guī)則等。制度代表著相對穩(wěn)定的秩序和規(guī)則，具有路徑依賴性和慣性。當(dāng)生成式人工智能嵌人既有科層制時，必然與制度框架發(fā)生碰撞、摩擦和調(diào)適。制度界面關(guān)注的核心在于既有制度體系如何通過規(guī)則、結(jié)構(gòu)和慣性，對技術(shù)進(jìn)行吸納、規(guī)訓(xùn)、抵抗或重塑;同時，技術(shù)沖擊又如何倒逼制度進(jìn)行適應(yīng)性進(jìn)化，引發(fā)權(quán)責(zé)重構(gòu)、流程再造或規(guī)則更新。制度既是技術(shù)應(yīng)用的“容器”和“過濾器”，也是被技術(shù)不斷塑造和重構(gòu)的對象。一方面，制度承接技術(shù)驅(qū)動的變革壓力，通過規(guī)則調(diào)整回應(yīng)主體的實踐訴求;另一方面，制度界定的權(quán)責(zé)框架規(guī)范著主體間的協(xié)作模式，而主體在技術(shù)場景中的行動反饋會進(jìn)一步暴露制度漏洞，從而推動規(guī)則的校準(zhǔn)。制度界面構(gòu)成了技術(shù)邏輯落地和社會關(guān)系互動的中觀場域，是風(fēng)險傳導(dǎo)和效能釋放的關(guān)鍵中介機(jī)制。

第三，關(guān)系界面聚焦技術(shù)驅(qū)動過程中的人機(jī)關(guān)系互動及受技術(shù)環(huán)境影響下多元主體之間的行動交互與權(quán)責(zé)關(guān)系，主要包括作為技術(shù)使用者的公務(wù)員、作為技術(shù)服務(wù)對象的公眾、作為技術(shù)提供者的技術(shù)開發(fā)商及他們之間形成的協(xié)作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。技術(shù)并非在真空中運(yùn)行，技術(shù)的效能與風(fēng)險最終通過具體的人的認(rèn)知、接受、使用、適應(yīng)和互動來體現(xiàn)和放大。關(guān)系界面的核心在于分析生成式人工智能的引人如何重構(gòu)不同主體的角色定位、權(quán)力格局、能力要求及互動模式。不同主體基于知識背景、利益訴求、能力結(jié)構(gòu)和價值觀對技術(shù)的理解和應(yīng)用存在差異，這些差異在互動中會產(chǎn)生學(xué)習(xí)、適應(yīng)，也可能導(dǎo)致焦慮、沖突或異化。主體間的認(rèn)知協(xié)調(diào)、能力匹配和利益平衡，是人機(jī)協(xié)同得以實現(xiàn)或關(guān)系張力得以爆發(fā)的微觀基礎(chǔ)。關(guān)系界面是技術(shù)邏輯與制度規(guī)則在實踐層面交匯、碰撞并最終落地的載體，主體在實踐中積累的認(rèn)知差異與協(xié)作經(jīng)驗?zāi)軌騼?yōu)化推進(jìn)技術(shù)設(shè)計與制度安排，讓技術(shù)創(chuàng)新、制度調(diào)適與關(guān)系磨合形成持續(xù)互動的閉環(huán)，重構(gòu)政務(wù)服務(wù)的運(yùn)行生態(tài)。

三、生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的界面生成邏輯

生成式人工智能對政務(wù)服務(wù)的強(qiáng)力驅(qū)動，來源于數(shù)字時代治理轉(zhuǎn)型需求與技術(shù)能力特性的耦合。一方面，技術(shù)系統(tǒng)依據(jù)政務(wù)服務(wù)場景的運(yùn)行邏輯進(jìn)行適應(yīng)性改造，主動融人服務(wù)生態(tài);另一方面，制度結(jié)構(gòu)與多元主體關(guān)系會對技術(shù)嵌人進(jìn)行響應(yīng)與調(diào)適，從而形成驅(qū)動技術(shù)系統(tǒng)、制度結(jié)構(gòu)、主體關(guān)系三者之間互構(gòu)的原初動力，并在它們相互作用中動態(tài)生成并不斷重構(gòu)特定的交互界面。

（一）技術(shù)界面：破解傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)“能力上限”

數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展使傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)模式的能力瓶頸愈發(fā)凸顯。面對風(fēng)險社會的復(fù)雜挑戰(zhàn)與公眾對精細(xì)化服務(wù)的迫切期待，以經(jīng)驗驅(qū)動、線性運(yùn)行為特征的傳統(tǒng)治理體系難以滿足動態(tài)化、精準(zhǔn)化的現(xiàn)代治理需求。在此背景下，生成式人工智能憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與智能決策能力，成為突破傳統(tǒng)治理能力上限、重塑政務(wù)服務(wù)效能的核心驅(qū)動力。

第一，回應(yīng)風(fēng)險社會下的敏捷治理需求?，F(xiàn)代社會治理面臨風(fēng)險跨界性、突發(fā)性、復(fù)合性等特征，傳統(tǒng)治理模式依賴人工經(jīng)驗與線性流程，難以應(yīng)對風(fēng)險擴(kuò)散的即時性和復(fù)雜性。敏捷治理強(qiáng)調(diào)以用戶為目標(biāo)中心，借助敏捷軟件等數(shù)字信息工具，通過柔性的方式主動感知與回應(yīng)組織外部環(huán)境的激烈變化，精準(zhǔn)獲取、整合組織資源，最終使組織能夠持續(xù)獲得高治理能力[25]。生成式人工智能通過技術(shù)賦能重構(gòu)治理流程的敏捷性，主要體現(xiàn)在兩個方面的轉(zhuǎn)變。一是實現(xiàn)風(fēng)險感知從“被動響應(yīng)\"到“主動預(yù)警”。傳統(tǒng)治理依賴人工篩查來自信訪、熱線等渠道的民生訴求，存在信息滯后、覆蓋盲區(qū)等問題，而生成式人工智能通過自然語言處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，實時解析海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、語音、視頻等，識別潛在風(fēng)險信號。二是決策指揮從“經(jīng)驗依賴\"到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。傳統(tǒng)應(yīng)急決策依賴固定預(yù)案與人工協(xié)商，難以快速適配動態(tài)場景，而生成式人工智能通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建虛擬城市模型，模擬災(zāi)害擴(kuò)散路徑、資源調(diào)度方案，支持多情景推演與實時決策優(yōu)化。如在重慶市，“山城夜警”預(yù)警系統(tǒng)能夠憑借AI技術(shù)算法，秒級捕捉肢體沖突行為，自動發(fā)出預(yù)警，配套設(shè)備發(fā)出警示聲音，同時將現(xiàn)場畫面實時傳送到指揮中心和巡邏民警的手持終端設(shè)備。

第二，貫徹精細(xì)化治理、精準(zhǔn)化服務(wù)理念。公共服務(wù)精準(zhǔn)化本質(zhì)上是以公眾需求為中心的整體性運(yùn)作過程[26]。生成式人工智能技術(shù)的融人，為政務(wù)服務(wù)帶來了全新的思路與工具，有力推動其向精細(xì)化、精準(zhǔn)化方向邁進(jìn)。在數(shù)據(jù)收集階段，生成式人工智能憑借先進(jìn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)，廣泛且細(xì)致地收集各類政務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋社會生活的方方面面，從居民的日常消費(fèi)行為、出行軌跡到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況、創(chuàng)新投入等。通過對這些海量微觀數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，生成式人工智能運(yùn)用復(fù)雜的算法模型，為治理對象構(gòu)建獨(dú)一無二的“個體畫像”。在政策執(zhí)行與優(yōu)化過程中，生成式人工智能亦發(fā)揮著關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)靜態(tài)的服務(wù)方案難以適應(yīng)不斷變化的社會環(huán)境與公眾需求，而人工智能通過實時監(jiān)測數(shù)據(jù)變化，能夠敏銳捕捉社會運(yùn)行的動態(tài)趨勢與新出現(xiàn)的問題?；诔掷m(xù)更新的數(shù)據(jù)反饋，生成式人工智能驅(qū)動的決策系統(tǒng)可對政策執(zhí)行效果進(jìn)行即時評估，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不斷調(diào)整優(yōu)化政策細(xì)節(jié)。動態(tài)優(yōu)化使政務(wù)服務(wù)能夠緊密貼合實際情況的變化，持續(xù)提升服務(wù)的精準(zhǔn)度與效能，真正實現(xiàn)從“一刀切\(zhòng)"式的粗放管理向精準(zhǔn)、細(xì)致、個性化的現(xiàn)代治理模式轉(zhuǎn)變，切實滿足社會精細(xì)化發(fā)展的需求。例如，深圳市龍華區(qū)將大語言模型與多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合，打造貼合實際需求的應(yīng)用場景，集成了多領(lǐng)域政務(wù)數(shù)據(jù)，提供包括政務(wù)服務(wù)與市場服務(wù)在內(nèi)的多方服務(wù)，上線以來平臺訪問量持續(xù)攀升，智能回復(fù)精度不斷迭代升級，大大縮短了中小微企業(yè)獲取政策紅利的平均周期，實現(xiàn)了政務(wù)服務(wù)的精準(zhǔn)化和高效化[27]。

（二）制度界面：驅(qū)動服務(wù)體系的“適應(yīng)性進(jìn)化”

制度的適應(yīng)性進(jìn)化，本質(zhì)上是技術(shù)與制度動態(tài)互構(gòu)的過程。作為傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)體系的核心架構(gòu)，科層制的層級剛性與部門壁壘長期制約著服務(wù)效能提升，而生成式人工智能的滲透能夠從底層邏輯推動制度系統(tǒng)突破既有窠白。

第一，破解科層制痼疾。生成式人工智能在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用會改變政務(wù)服務(wù)機(jī)構(gòu)的工作方式與服務(wù)流程，對傳統(tǒng)的制度系統(tǒng)形成沖擊。一是在傳統(tǒng)科層制架構(gòu)下，政務(wù)流程剛性較強(qiáng)，層級審批體系復(fù)雜，政策或事務(wù)從提出到執(zhí)行需經(jīng)多層審核傳遞。各層級按既定規(guī)則程序處理事務(wù)，雖保障了決策規(guī)范性，但嚴(yán)重影響效率。冗長的流程致使政策執(zhí)行滯后，難以應(yīng)對快速變化的社會環(huán)境，而借助生成式人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)對審批流程進(jìn)行革新，能使原本需人工層層審核的復(fù)雜流程轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)自動化操作，極大壓縮中間環(huán)節(jié)，推動政務(wù)制度從傳統(tǒng)科層控制模式向能根據(jù)實際快速作出反應(yīng)的敏捷響應(yīng)模式轉(zhuǎn)型，提升政府治理效能。二是科層制下部門相對獨(dú)立，信息不對稱嚴(yán)重，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象普遍。不同部門數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)及管理方式差異較大，為滿足自身業(yè)務(wù)需求獨(dú)立收集、存儲和管理數(shù)據(jù)，因缺乏有效數(shù)據(jù)共享機(jī)制，部門間難以全面獲取利用彼此的數(shù)據(jù)，阻礙協(xié)同治理推進(jìn)，而生成式人工智能技術(shù)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合與分析能力，能有效打破\"數(shù)據(jù)孤島”。以杭州市“城市大腦”為代表的智能平臺運(yùn)用大數(shù)據(jù)采集、清洗、融合等技術(shù)，匯聚整合分散在不同部門和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對多領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，為城市治理提供全面準(zhǔn)確信息支持。新型技術(shù)應(yīng)用促使制度層面建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，政府通過制定政策法規(guī)，明確部門權(quán)力義務(wù)，規(guī)范信息共享流程標(biāo)準(zhǔn)，推動政務(wù)制度在數(shù)據(jù)治理方面創(chuàng)新完善，實現(xiàn)跨部門協(xié)同治理。

第二，重構(gòu)信任基礎(chǔ)。在數(shù)字化時代，公眾信息獲取渠道多元，不再滿足于傳統(tǒng)封閉決策與權(quán)威管理模式，強(qiáng)烈追求政務(wù)信息透明并渴望更高的參與度。以往政務(wù)決策封閉，公眾難知決策依據(jù)與邏輯，參與政務(wù)服務(wù)建設(shè)途徑有限，政府與公眾間存在信息鴻溝，削弱了公眾對政府決策的認(rèn)同度與信任度，對政府治理的社會接受度形成挑戰(zhàn)，而生成式人工智能的驅(qū)動為扭轉(zhuǎn)這一局面提供了有力支撐。一是政府利用人工智能構(gòu)建智能政務(wù)平臺，整合政務(wù)數(shù)據(jù)并公開展示，公眾借此可便捷獲取政策文件、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等信息，清晰洞察政府工作及決策依據(jù)。二是智能平臺設(shè)置互動板塊，公眾能在線反饋意見、參與政策討論。部分城市運(yùn)用生成式人工智能打造民意收集分析系統(tǒng)，實時抓取、分類公眾反饋，精準(zhǔn)傳遞公眾訴求，為政府決策提供參考。生成式人工智能的引入實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的封閉權(quán)威式治理向技術(shù)共治模式的轉(zhuǎn)變，政府能夠更好地回應(yīng)公眾訴求，增強(qiáng)制度公信力，重構(gòu)數(shù)字時代政府與公眾的信任紐帶，提升政務(wù)服務(wù)的社會認(rèn)可度與治理效能。

（三）關(guān)系界面：實現(xiàn)多方主體的角色轉(zhuǎn)換

技術(shù)驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的過程同樣是治理權(quán)責(zé)在公務(wù)員與公眾間重新分配的動態(tài)博弈，催生多元主體在互動模式、能力邊界、價值訴求上的調(diào)整，推動政務(wù)生態(tài)中主體關(guān)系向更開放、協(xié)同的方向演進(jìn)。智能系統(tǒng)成為鏈接政府、公務(wù)員與公眾的紐帶，傳統(tǒng)科層制下的單向權(quán)力流動逐漸轉(zhuǎn)化為多方參與的治理網(wǎng)絡(luò)，提升各主體參與能力，促進(jìn)主體間角色關(guān)系轉(zhuǎn)換。

第一，公務(wù)員的能力提升與角色重構(gòu)。生成式人工智能技術(shù)通過自動化處理重復(fù)性行政事務(wù)，將公務(wù)員從文件歸檔、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入等機(jī)械性工作中解放出來，使其專注于政策創(chuàng)新、風(fēng)險研判等需要人類判斷力的核心職能。例如，智能審批系統(tǒng)自動完成材料核驗后，公務(wù)員可將精力轉(zhuǎn)向特殊案例的人性化審查；大數(shù)據(jù)分析平臺生成的政策模擬報告為公務(wù)員提供決策支持的同時，也倒逼其提升數(shù)據(jù)解讀與民情研判能力。生成式人工智能技術(shù)能夠推動公務(wù)員向“智能系統(tǒng)監(jiān)管者 + 復(fù)雜問題協(xié)調(diào)者+ 公共價值創(chuàng)造者\(yùn)"的復(fù)合角色轉(zhuǎn)型，在確保算法決策合規(guī)性的同時，強(qiáng)化對技術(shù)應(yīng)用的人文審視。如深圳市福田區(qū)所使用的AI數(shù)智員工在公文規(guī)范性修正準(zhǔn)確率、審核周期、差錯率等多方面都達(dá)到極高水準(zhǔn)[28]，使公務(wù)員的職業(yè)價值向政策設(shè)計、倫理判斷、情感溝通等維度遷移，推動其重新定位職業(yè)坐標(biāo)，從而提升綜合能力。

第二，推動公眾參與能力與意愿的躍升。生成式人工智能的普及降低了數(shù)字技術(shù)的使用門檻，有助于重塑公眾參與政務(wù)服務(wù)建設(shè)的權(quán)力格局，促進(jìn)公眾參與能力與意愿的躍升。以往老年人大多受限于數(shù)字素養(yǎng)鴻溝，在智能終端操作、線上流程理解等環(huán)節(jié)存在障礙，抑制其參與效能，而生成式人工智能可針對老年人進(jìn)行技術(shù)適老化改造，如語音交互系統(tǒng)支持方言識別與口語化問答，使政務(wù)咨詢無需依賴文字輸入，生物識別技術(shù)結(jié)合人工協(xié)助通道確保線下業(yè)務(wù)順暢辦理，都充分保障了不同年齡群體能夠同等地享有被服務(wù)的權(quán)利。而作為\"數(shù)字原住民”的青年人更能夠憑借技術(shù)稟賦優(yōu)勢，通過在線議政平臺、數(shù)據(jù)可視化工具等深度參與政策的制定與評估，推動政務(wù)參與從“被動響應(yīng)\"轉(zhuǎn)向“主動共創(chuàng)”，倒逼政務(wù)服務(wù)向需求導(dǎo)向型、透明交互式的治理范式演進(jìn)。

四、生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的界面風(fēng)險

技術(shù)的嵌入雖顯著優(yōu)化了政府治理流程、提升了政務(wù)服務(wù)效率、拓展了公眾參與渠道并增強(qiáng)了政務(wù)信息透明度，但這并不意味著技術(shù)邏輯在三種界面的碰撞與調(diào)適過程中能夠自動保障治理的公平性、合法性及公共價值的必然實現(xiàn)。相反，正是技術(shù)邏輯與政務(wù)價值目標(biāo)在技術(shù)界面的碰撞、新興技術(shù)沖擊與既有制度框架在制度界面的角力、多元主體角色與權(quán)責(zé)在關(guān)系界面的重構(gòu)，孕育并放大了系統(tǒng)性風(fēng)險。技術(shù)、制度、關(guān)系三種界面在相互適應(yīng)、動態(tài)互構(gòu)的復(fù)雜過程中形成了獨(dú)特的風(fēng)險形態(tài)與傳導(dǎo)機(jī)制。

（一）技術(shù)嵌入性風(fēng)險：算法服務(wù)的“三重異化”

生成式人工智能技術(shù)對政務(wù)服務(wù)的驅(qū)動，本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與算法優(yōu)化突破傳統(tǒng)治理的能力邊界。技術(shù)體系的內(nèi)在邏輯與政務(wù)場景的價值需求存在錯配，技術(shù)追求的標(biāo)準(zhǔn)化決策、效率優(yōu)先與政務(wù)服務(wù)的模糊性、價值多元性形成目標(biāo)錯位，算法的不可解釋性、流程的機(jī)械性與政務(wù)服務(wù)的透明性、人性化要求存在沖突，導(dǎo)致技術(shù)賦能路徑發(fā)生異變，催生決策過程“黑箱化”、服務(wù)界面“冷漠化”、治理理性“工具化”三重異化風(fēng)險。

第一，決策過程“黑箱化”。生成式人工智能驅(qū)動的政務(wù)決策形成了技術(shù)治理特有的認(rèn)知壁壘，“黑箱化\"困境源于算法的不可解釋性與決策過程的非可視化，使政務(wù)服務(wù)的不可控性愈發(fā)顯著。與公眾的“自然語言\"不同，政府的“行政語言\"往往具有凝練度高、專業(yè)性強(qiáng)、原則性強(qiáng)、書面化程度高等特點，兩者之間存在明顯的鴻溝[29]，而算法通過復(fù)雜的非線性運(yùn)算生成結(jié)果，其內(nèi)部決策邏輯無法用人類語言完整還原，使智能決策與公眾認(rèn)知之間的鴻溝難以彌合。生成式人工智能大模型為了保證輸出結(jié)果的穩(wěn)定性與一致性可能編造虛假信息，如政策文件、出處、頁碼、名詞概念等信息，但由于輸出內(nèi)容用語專業(yè)、邏輯緊密且細(xì)節(jié)完善，公眾往往難以識別錯誤信息而在無形中被誤導(dǎo)。公務(wù)員在使用智能系統(tǒng)時，從傳統(tǒng)的行政裁量者變?yōu)閈"技術(shù)操作員”，決策權(quán)的行使不再基于價值判斷與公共協(xié)商，而是依賴技術(shù)系統(tǒng)的輸出指令。這種技術(shù)依賴導(dǎo)致了“算法霸權(quán)”對行政裁量權(quán)的侵蝕，極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)失控、泄露，造成難以挽回的損失。同時，智能系統(tǒng)的決策依據(jù)往往隱含開發(fā)者的價值偏好與數(shù)據(jù)偏見，這些潛在預(yù)設(shè)會通過算法轉(zhuǎn)化為治理規(guī)則，可能扭曲政府部門的公共服務(wù)初衷。

第二，服務(wù)界面“冷漠化”。生成式人工智能不僅是一個技術(shù)問題，還涉及社會文化與心理層面，加強(qiáng)服務(wù)過程中生成式人工智能的共情和情感能力，可以為用戶創(chuàng)造積極的情感體驗，從而增加用戶的喜愛、信任、尊重和整體幸福感[30]。生成式人工智能驅(qū)動的政務(wù)服務(wù)界面在創(chuàng)新重塑公共服務(wù)交互模式的同時，其中的情感交互也被逐漸抽離。這些界面通過標(biāo)準(zhǔn)化流程設(shè)計與機(jī)械性應(yīng)答機(jī)制，將復(fù)雜的治理關(guān)系簡化為數(shù)據(jù)的輸入與輸出，形成對人性化服務(wù)的功能性替代。這不僅消解了公務(wù)員的情感勞動價值，更在制度層面切斷了政府與公眾之間的情感聯(lián)結(jié)。同時，服務(wù)界面的設(shè)計可能忽視文化傳統(tǒng)與社會習(xí)俗的特殊性。比如，在多民族地區(qū)，界面語言文字的單一化設(shè)置可能導(dǎo)致政策理解偏差;在老齡化社會，缺乏適老化改造的交互設(shè)計可能會將老年人排斥在數(shù)字治理之外，此類老年數(shù)字鴻溝所導(dǎo)致的資源分配不均等問題可能消解政府公共服務(wù)供給的信任基礎(chǔ)，削弱政府治理與服務(wù)過程中的社會整合功能[31]。

第三，治理理性“工具化”。生成式人工智能驅(qū)動的政務(wù)服務(wù)存在治理理性的工具化傾向。生成式人工智能作為一種技術(shù)工具的引人，動搖了人們通過交往對話與溝通來達(dá)成共識的基礎(chǔ)?！爸黧w間性\"協(xié)商被智能系統(tǒng)的單向數(shù)據(jù)傳輸取代，公眾很容易從治理參與者變?yōu)閿?shù)據(jù)輸入終端。當(dāng)各類政務(wù)服務(wù)規(guī)則與執(zhí)行辦法都依賴生成式人工智能模型生成時，公務(wù)員與公眾之間的對話則會被技術(shù)系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果替代，民主協(xié)商的過程甚至被簡化為數(shù)據(jù)驗證程序，這也導(dǎo)致公共政策的正當(dāng)性不再源于公眾共識，而是依賴算法的預(yù)測準(zhǔn)確率。換言之，智能系統(tǒng)的算法邏輯將“公共利益導(dǎo)向\"的價值理性逐步置換為“效率優(yōu)先\"的工具理性，使治理過程從追求善治的價值實踐異化為技術(shù)系統(tǒng)的績效競賽。

（二）制度調(diào)適性風(fēng)險：科層系統(tǒng)的“免疫反應(yīng)”

科層制對生成式人工智能技術(shù)的接納本應(yīng)是動態(tài)調(diào)適的進(jìn)化過程，卻因制度規(guī)范對于技術(shù)變革的失配而陷入困境，傳統(tǒng)科層制的權(quán)責(zé)剛性、規(guī)則穩(wěn)定性與技術(shù)的跨域協(xié)同需求、指數(shù)級的迭代節(jié)奏形成張力，使原有的制度系統(tǒng)在技術(shù)沖擊下產(chǎn)生“免疫反應(yīng)”，主要體現(xiàn)為權(quán)責(zé)分配模糊、權(quán)力結(jié)構(gòu)重構(gòu)、制度迭代遲滯等風(fēng)險。

第一，權(quán)責(zé)分配的模糊性。生成式人工智能技術(shù)的嵌入解構(gòu)了科層制原有的權(quán)責(zé)體系，技術(shù)治理的跨域性特征與科層制層級分明的傳統(tǒng)邏輯之間形成結(jié)構(gòu)性張力，造成制度調(diào)適過程中特有的“治理模糊帶”。數(shù)據(jù)主權(quán)的歸屬爭議首當(dāng)其沖，生成式人工智能驅(qū)動下的政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)整合多部門數(shù)據(jù)形成“數(shù)據(jù)池”，但現(xiàn)行法律體系尚未明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)與管理權(quán)的邊界，導(dǎo)致部門間數(shù)據(jù)共享陷入“孤島\"困境，形成“數(shù)據(jù)割據(jù)—治理低效\"的惡性循環(huán)。監(jiān)管權(quán)限的碎片化特征加劇治理失序，按職能劃分的監(jiān)管體系難以覆蓋技術(shù)全生命周期，造成多頭管理卻無人擔(dān)責(zé)的窘境?？缬騾f(xié)作的制度性障礙尤為顯著，科層制的屬地管理原則與“條塊分割\"傳統(tǒng)使技術(shù)賦能的治理協(xié)同效應(yīng)逐漸在制度摩擦中消解。權(quán)責(zé)分配的模糊性困境本質(zhì)上是制度系統(tǒng)對技術(shù)變革的“免疫反應(yīng)”，科層制通過權(quán)力碎片化與責(zé)任分散化形成對技術(shù)治理的適應(yīng)性防御機(jī)制，在維持既有權(quán)力結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的同時，也抑制了技術(shù)效能的充分釋放，最終導(dǎo)致治理效能提升受限。

第二，權(quán)力結(jié)構(gòu)的隱性重構(gòu)。在生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的過程中，技術(shù)賦權(quán)會使技術(shù)開發(fā)者與數(shù)據(jù)標(biāo)注者獲得超越傳統(tǒng)科層權(quán)威的隱性支配力量，如“數(shù)據(jù)標(biāo)注權(quán)\"“模型訓(xùn)練權(quán)\"等新型權(quán)力形態(tài)正在引發(fā)科層制權(quán)力配置邏輯的結(jié)構(gòu)性調(diào)整，導(dǎo)致職責(zé)、權(quán)力與資源的關(guān)系失衡。例如，數(shù)據(jù)標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)成為新的權(quán)力樞紐，標(biāo)注者通過定義數(shù)據(jù)標(biāo)簽的語義邊界，實質(zhì)上掌握了部分政策執(zhí)行的解釋權(quán)。此類新型技術(shù)權(quán)力的隱蔽性在于，標(biāo)注過程看似為客觀中立的技術(shù)操作，卻隱含著標(biāo)注者的價值偏好與認(rèn)知局限。模型訓(xùn)練的算法設(shè)計權(quán)也是同理，技術(shù)開發(fā)者通過調(diào)整算法函數(shù)、優(yōu)化參數(shù)等技術(shù)手段，實質(zhì)上在制定政策執(zhí)行的規(guī)則體系。這種技術(shù)賦權(quán)可能會催生監(jiān)控真空，技術(shù)開發(fā)者權(quán)力行使既難以通過科層制層級約束，也缺乏民主監(jiān)督機(jī)制。

第三，制度迭代的速度遲滯。技術(shù)嵌入倒逼組織調(diào)適并實現(xiàn)制度重塑，而技術(shù)在嵌人系統(tǒng)后，若組織沒有提供相應(yīng)政策加以調(diào)適，則難以實現(xiàn)技術(shù)的持續(xù)更新迭代及其與制度在政府治理過程中的統(tǒng)一和融合發(fā)展[32]。當(dāng)前，生成式人工智能技術(shù)的指數(shù)級發(fā)展與制度系統(tǒng)的漸進(jìn)式演進(jìn)之間存在顯著的時間差。有關(guān)生成式人工智能法律體系尤其是監(jiān)管制度規(guī)則的修訂周期滯后于技術(shù)迭代速度，生成式人工智能在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)隱私、算法責(zé)任等新興法律問題，當(dāng)智能系統(tǒng)的決策結(jié)果引發(fā)社會爭議時，傳統(tǒng)法律體系缺乏針對算法責(zé)任的追溯機(jī)制；當(dāng)數(shù)據(jù)要素成為新的生產(chǎn)資料時，現(xiàn)行產(chǎn)權(quán)制度難以界定數(shù)據(jù)主權(quán)的歸屬邊界。政策執(zhí)行層面也存在制度空轉(zhuǎn)風(fēng)險，即使出臺了智能治理相關(guān)政策，若缺乏配套實施細(xì)則，仍可能導(dǎo)致執(zhí)行失效。宏觀政策目標(biāo)與微觀操作指南之間的脫節(jié)可能使技術(shù)應(yīng)用偏離制度設(shè)計初衷，政策評估機(jī)制的不完善可能使技術(shù)創(chuàng)新的實際效能難以被準(zhǔn)確識別。

（三）主體適應(yīng)性風(fēng)險：人機(jī)關(guān)系的“角色沖突”

生成式人工智能技術(shù)的嵌人重構(gòu)了公務(wù)員、公眾與技術(shù)開發(fā)者的權(quán)力關(guān)系，但先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)字政務(wù)服務(wù)與服務(wù)者之間未實現(xiàn)同步進(jìn)化[33]，導(dǎo)致技術(shù)在多元主體的互動中因目標(biāo)訴求與能力結(jié)構(gòu)的混配陷入“角色沖突\"的困境。公務(wù)員的傳統(tǒng)治理能力與技術(shù)操作需求存在斷層，公眾的參與模式與技術(shù)平權(quán)的目標(biāo)出現(xiàn)偏離，技術(shù)開發(fā)者的商業(yè)邏輯與公共價值導(dǎo)向產(chǎn)生沖突，從而打破了人機(jī)協(xié)同的理想狀態(tài)，使主體間的認(rèn)知差異、利益博弈與能力失衡不斷累積，催生公務(wù)員技能焦慮、公眾參與異化、技術(shù)開發(fā)者公共價值考量不足等風(fēng)險。

第一，公務(wù)員的技能焦慮與角色迷失。生成式人工智能帶來的技術(shù)變革不僅引發(fā)公務(wù)員能力結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型需求，更觸及科層體系的深層價值根基。公務(wù)員在人機(jī)協(xié)作過程中面臨的技能焦慮與角色迷失，本質(zhì)上是技術(shù)理性與政務(wù)服務(wù)倫理的價值沖突在個體層面的集中顯現(xiàn)。數(shù)字素養(yǎng)的結(jié)構(gòu)性斷層導(dǎo)致能力焦慮，智能政務(wù)系統(tǒng)要求公務(wù)員掌握數(shù)據(jù)解讀、算法評估等新型技能，但傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)的知識儲備與能力結(jié)構(gòu)難以適應(yīng)技術(shù)變革需求，缺乏數(shù)字素養(yǎng)的公務(wù)員可能既無法驗證算法邏輯的合理性，也難以將技術(shù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為符合公共倫理的政策方案。部分公務(wù)員難以應(yīng)付上級逐級加碼的“數(shù)字績效”，被迫形成“技術(shù)依賴一能力退化\"的惡性循環(huán)，并逐漸催生職業(yè)倦怠，基層“躺平\"現(xiàn)象加劇。生成式人工智能技術(shù)的引入重構(gòu)了公務(wù)員的普升邏輯，能否有效駕馭人工智能成為考核普升的隱性標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)導(dǎo)向的評價體系迫使公務(wù)員將大量精力投入數(shù)字技能提升，可能導(dǎo)致公共服務(wù)倫理的邊緣化。技術(shù)類公務(wù)人員的晉升優(yōu)勢逐漸擠壓傳統(tǒng)治理能力的價值空間，公務(wù)員可能陷人認(rèn)知困境，進(jìn)而影響科層體制的運(yùn)行。

第二，公眾參與異化與公共決策風(fēng)險。生成式人工智能驅(qū)動的政務(wù)服務(wù)通過智能客服、一鍵投票、自動問卷等工具，將公眾參與簡化為低成本的點擊行為。技術(shù)便利性雖擴(kuò)大了參與基數(shù)，卻也削弱了參與的嚴(yán)肅性與反思性——公眾無需理解政策背景、無需承擔(dān)決策責(zé)任，僅憑碎片化信息或情緒化傾向即可完成“參與”。這種“快餐式\"參與模式催生了大量非理性的輸入，使公共決策面臨干擾，規(guī)模龐大的參與數(shù)據(jù)中混雜著大量無效、重復(fù)甚至矛盾的訴求，增加了從“噪聲”中提取有效信號的難度。公眾參與的非理性特質(zhì)，如從眾心理、情緒化表達(dá)在技術(shù)環(huán)境中被系統(tǒng)性放大。進(jìn)一步，生成式人工智能的個性化推薦機(jī)制基于用戶歷史行為持續(xù)推送相似觀點，形成信息繭房，自然語言處理技術(shù)對極端情緒的識別與響應(yīng)優(yōu)先級（如優(yōu)先處理含“緊急\"\"投訴”關(guān)鍵詞的訴求）又無形中激勵了夸張化、對立性的表達(dá)方式。公眾的非理性表達(dá)與算法推薦所致的信息繭房相互疊加，將會導(dǎo)致公眾意見加速走向極端化與對立化，理性協(xié)商空間被壓縮。當(dāng)算法將極化后的偽民意作為決策依據(jù)時，公共政策可能偏離真實公共利益，淪為群體情緒的數(shù)字投影。

第三，技術(shù)開發(fā)者公共價值考量不足。生成式人工智能技術(shù)開發(fā)者在政務(wù)服務(wù)場景中逐漸轉(zhuǎn)化為“技術(shù)立法者\(yùn)"的角色，與政府間可能產(chǎn)生難以規(guī)避的委托代理風(fēng)險。開發(fā)者在商業(yè)利益驅(qū)動、技術(shù)中立與責(zé)任規(guī)避的復(fù)合作用下，可能將公共價值目標(biāo)置換為技術(shù)績效追求，導(dǎo)致政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)偏離公共服務(wù)的本質(zhì)屬性。一是開發(fā)者在技術(shù)設(shè)計中通常會考慮商業(yè)效益而非公共利益，為滿足政府快速部署模型的要求并加速企業(yè)資金周轉(zhuǎn)，開發(fā)者可能還未對模型進(jìn)行充分驗證并細(xì)致研讀人工智能風(fēng)險防控條例，就急于將半成品上線應(yīng)用，為后續(xù)政府相關(guān)部門的運(yùn)維留下隱患。二是智能方案搭建委托給外部企業(yè)可能出現(xiàn)貨不對版的現(xiàn)象。作為服務(wù)代理方，技術(shù)公司往往會以最低成本完成服務(wù)供給，傾向于基于現(xiàn)有產(chǎn)品組合而非公眾真實需求設(shè)計解決方案，通過話術(shù)包裝與產(chǎn)品功能美化，向政府采購人員傳遞經(jīng)過篩選的信息，誘導(dǎo)政府形成脫離實際的偽需求，導(dǎo)致政府投入大量資源搭建的智能平臺淪為精巧卻無用的“盆栽式\"升級。三是開發(fā)者通過技術(shù)外包與合同條款設(shè)計實現(xiàn)責(zé)任轉(zhuǎn)移。當(dāng)使用生成式人工智能出現(xiàn)決策失誤時，企業(yè)能夠以僅提供技術(shù)支持為由規(guī)避倫理責(zé)任。責(zé)任的分散使技術(shù)治理陷入有風(fēng)險后果卻無責(zé)任主體的困境，最終將倫理風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁給公眾與社會。

五、生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的界面風(fēng)險防范路徑

面對生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的界面風(fēng)險挑戰(zhàn)，需以技術(shù)可控化、制度彈性化、主體協(xié)同化為導(dǎo)向，積極防范相關(guān)潛在風(fēng)險，構(gòu)建人機(jī)共生的政務(wù)服務(wù)新范式。在技術(shù)界面，通過可解釋算法打破\"黑箱”，讓技術(shù)成為透明可追溯的治理工具;在制度界面，借助彈性政策響應(yīng)機(jī)制激發(fā)制度創(chuàng)新活力，使規(guī)則既能包容技術(shù)迭代又不失公共價值底線;在關(guān)系界面，依托能力生態(tài)培育實現(xiàn)“人盡其才、機(jī)盡其用”，讓公務(wù)員專注價值判斷、公眾參與算法共治、技術(shù)開發(fā)者堅守倫理底線。

（一）構(gòu)建“可控可信”的技術(shù)治理體系

第一，政務(wù)服務(wù)對于生成式人工智能的深度應(yīng)用應(yīng)以“可控性\"與“可信性\"為核心原則，通過技術(shù)設(shè)計的價值嵌入與機(jī)制約束，平衡效率追求與風(fēng)險防控，構(gòu)建“可控可信\"的技術(shù)治理體系。在技術(shù)層面，首要任務(wù)是打破算法“黑箱\"對公共權(quán)力的遮蔽，建立透明可追溯的決策邏輯。通過適度共享與披露政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能開發(fā)的算法框架，對諸如民生訴求分撥、執(zhí)法裁量權(quán)分配等關(guān)鍵決策節(jié)點提供可視化決策路徑回溯，確保技術(shù)輸出既符合數(shù)據(jù)規(guī)律，又可被公務(wù)員與公眾理解。例如，在自動審批系統(tǒng)中嵌入決策依據(jù)標(biāo)注功能，當(dāng)生成式人工智能拒絕某項申請時，需同步生成包含法律條款引用、數(shù)據(jù)支持及邏輯推演鏈條的說明報告，避免技術(shù)理性遮蔽程序正義。建立專門的算法注冊與審計制度，設(shè)立政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能算法庫，要求所有部署的算法進(jìn)行注冊備案，并說明算法設(shè)計的基本原理、數(shù)據(jù)源、預(yù)期用途和潛在偏差。引入獨(dú)立第三方算法審計機(jī)制，定期或按需對算法公平性、魯棒性、隱私保護(hù)性進(jìn)行審計并公布結(jié)果。

第二，技術(shù)系統(tǒng)具備實時自檢與靈活調(diào)適的能力。通過實時采集算法輸出的公平性指標(biāo)，如不同群體訴求響應(yīng)率、政策惠及覆蓋面等，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型，一旦檢測到系統(tǒng)性偏差，立即觸發(fā)人工介入流程，形成“算法自檢—風(fēng)險預(yù)警—人工校準(zhǔn)\"的閉環(huán)處理流程。針對技術(shù)應(yīng)用中不可避免的涉及服務(wù)均等化的場景，技術(shù)設(shè)計需預(yù)留彈性空間。在方言地區(qū)，智能政務(wù)客服系統(tǒng)不僅要能識別普通話，還應(yīng)支持方言語音輸人，當(dāng)老年人通過語音提出訴求時，系統(tǒng)先嘗試識別方言語義，若無法準(zhǔn)確理解，則轉(zhuǎn)為人工服務(wù)。通過“多渠道接入 + 人工兜底\"的設(shè)計，在數(shù)字服務(wù)大廳形成無障礙通道，確保不會使用智能設(shè)備的群體也能順利辦事。

第三，技術(shù)部署遵循人類最高控制權(quán)的原則。一是構(gòu)建生成式人工智能決策的分層管理機(jī)制，根據(jù)決策的風(fēng)險等級和不確定性程度，設(shè)計不同程度的人工介人。在涉及重大公共利益或自由裁量的高風(fēng)險決策場景，強(qiáng)制人工審批，生成式人工智能僅提供建議參考;對于中風(fēng)險決策，如一般審批、服務(wù)分撥，可以采用生成式人工智能初步?jīng)Q策，人工進(jìn)行抽查或設(shè)置特定閾值觸發(fā)復(fù)核;對于低風(fēng)險決策，如信息查詢、簡單咨詢，則可交由生成式人工智能處理，并進(jìn)行事后審計與反饋優(yōu)化。二是預(yù)設(shè)“安全閥\"與回滾機(jī)制，在關(guān)鍵決策環(huán)節(jié)保留人工否決權(quán)，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)重大偏差、安全漏洞或引發(fā)廣泛爭議時，須有快速熔斷機(jī)制強(qiáng)制暫停服務(wù)，并對版本進(jìn)行回滾，保障政務(wù)服務(wù)持續(xù)不斷供。此外，為生成式人工智能配備人類監(jiān)護(hù)人，智能生成的結(jié)果須監(jiān)護(hù)人確認(rèn)后方可生效。例如，生成式人工智能生成執(zhí)法文書初稿并提出處罰建議，但最終決定需由公務(wù)員結(jié)合個案情境簽署生效。“人在回路”的設(shè)計[34]，既保留了技術(shù)增效價值，又防止責(zé)任鏈條因技術(shù)自主性而斷裂。技術(shù)系統(tǒng)的可信性最終依賴與公共價值的深度耦合，需在算法訓(xùn)練階段進(jìn)行公平性的約束，使技術(shù)工具真正成為公共利益的“守門人”。

（二）完善“敏捷兼容\"的規(guī)則調(diào)適機(jī)制

第一，政務(wù)人工智能的制度設(shè)計以底線約束與動態(tài)適配為原則，通過剛性規(guī)則與彈性空間的協(xié)同構(gòu)建權(quán)責(zé)清晰、響應(yīng)迅速的制度框架。一是出臺政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)的相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，健全數(shù)字政務(wù)服務(wù)事項基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)清單，完善國家政務(wù)服務(wù)事項基本目錄，筑牢生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的基本制度框架。二是針對技術(shù)迭代速度與制度更新滯后的結(jié)構(gòu)性矛盾，設(shè)立“數(shù)字治理法規(guī)專班”，對生成式人工智能所引發(fā)的法律爭議建立快速響應(yīng)機(jī)制，通過臨時性司法解釋填補(bǔ)規(guī)則真空，并同步啟動政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能的立法或修法程序。同時，依托區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建政策全生命周期管理平臺，實現(xiàn)制度起草、執(zhí)行、反饋、修訂的全流程留痕與可追溯，確保規(guī)則調(diào)整與技術(shù)進(jìn)步同頻共振。

第二，制度效能能否落地的核心在于厘清人機(jī)協(xié)同中的權(quán)責(zé)關(guān)系，避免責(zé)任真空與推諉。出臺政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能的權(quán)責(zé)清單，明確技術(shù)開發(fā)者、使用部門與監(jiān)督主體的責(zé)任邊界：開發(fā)者對算法設(shè)計缺陷導(dǎo)致的結(jié)果偏差承擔(dān)技術(shù)責(zé)任，使用部門對人工智能決策的執(zhí)行后果承擔(dān)行政責(zé)任。針對人工智能可能導(dǎo)致的重大誤判及引發(fā)的相關(guān)次生事件，需開辟算法決策追溯與申訴的專門通道，設(shè)立不同于傳統(tǒng)行政申訴的、針對生成式人工智能決策的申訴流程，明確受理機(jī)構(gòu)、證據(jù)要求、處理時限和救濟(jì)措施，同時完善行政復(fù)議渠道，為爭議性判決保留公平透明審查的空間。重構(gòu)績效考核體系，在傳統(tǒng)效率指標(biāo)外增設(shè)公共性維度相關(guān)指標(biāo)，將算法可解釋性、弱勢群體服務(wù)覆蓋率、人工干預(yù)率等納入考核，遏制技術(shù)理性對治理目標(biāo)的異化。例如，對自動分撥系統(tǒng)的評價不僅關(guān)注分撥速度，還需審計其是否均衡響應(yīng)不同區(qū)域、群體的訴求，防止算法在效率驅(qū)動下選擇性“優(yōu)化”易處理的問題。

第三，通過制度創(chuàng)新化解部門協(xié)同壁壘，破解在政務(wù)服務(wù)中應(yīng)用生成式人工智能的“數(shù)據(jù)孤島\"痼疾。從中央一級加強(qiáng)對算法部署與數(shù)據(jù)庫建設(shè)的統(tǒng)管統(tǒng)建。一是建立跨部門數(shù)據(jù)共享的負(fù)面清單制度，制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)分級分類標(biāo)準(zhǔn)和共享授權(quán)流程，明確禁止共享的數(shù)據(jù)類型（如個人隱私、國家安全相關(guān)數(shù)據(jù)等），對非敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，在保障安全的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。二是配套打造政務(wù)數(shù)據(jù)空間或政務(wù)數(shù)據(jù)交換平臺，利用區(qū)塊鏈、隱私計算等技術(shù)，建立安全、可控、可追溯、可審計的跨部門數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)設(shè)施。針對生成式人工智能系統(tǒng)引發(fā)的跨部門權(quán)責(zé)爭議，可以在各級政府引入“首席數(shù)據(jù)官\"負(fù)責(zé)統(tǒng)籌優(yōu)化布局算力資源，推動數(shù)據(jù)共享與價值挖掘，賦予數(shù)據(jù)官跨系統(tǒng)權(quán)限配置、任務(wù)優(yōu)先級仲裁等職能，為推進(jìn)生成式人工智能在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用提供堅實組織保障，讓數(shù)據(jù)要素活起來、動起來、用起來。

（三）培育“人機(jī)協(xié)同\"的能力生態(tài)

生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)良性運(yùn)轉(zhuǎn)依賴人機(jī)關(guān)系的動態(tài)平衡，通過能力重塑與價值引領(lǐng)構(gòu)建\"技術(shù)為人所用，而非人被技術(shù)馴化\"的共生生態(tài)。公務(wù)員的技術(shù)監(jiān)督能力為公眾參與政務(wù)服務(wù)提供專業(yè)保障，公眾的算法共治能力倒逼開發(fā)者提升倫理水平，開發(fā)者的價值嵌入又為公務(wù)員的政務(wù)服務(wù)工作提供技術(shù)支撐。三者間的能力互動，共同編織起技術(shù)治理的安全網(wǎng)，形成圍繞生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)展開的能力生態(tài)，實現(xiàn)從人機(jī)對立到人機(jī)協(xié)同的政務(wù)服務(wù)生態(tài)轉(zhuǎn)型。

第一，技術(shù)驅(qū)動不應(yīng)止步于工具替代，需推動公務(wù)員角色從“操作執(zhí)行者\(yùn)"向“價值守門人\"轉(zhuǎn)型，構(gòu)建包含數(shù)字素養(yǎng)、公共倫理、領(lǐng)域知識的能力體系，設(shè)計系統(tǒng)化的培訓(xùn)課程體系，不僅教授技術(shù)操作，更要強(qiáng)化對算法的批判性思維、對公共價值的權(quán)衡能力及人機(jī)協(xié)作技巧。相應(yīng)的，在績效考核中納入價值指標(biāo)，增加“AI決策人工復(fù)核糾偏率”“特殊群體服務(wù)滿意度”“算法應(yīng)用倫理評估\"等指標(biāo)，引導(dǎo)公務(wù)員關(guān)注技術(shù)應(yīng)用的公共價值實現(xiàn)，強(qiáng)化技術(shù)監(jiān)督能力與公共倫理判斷力，使其既能駕馭技術(shù)增效，又能防范算法對自由裁量權(quán)的過度侵蝕。此外，政務(wù)部門也需積極引人懂行、資深的行業(yè)專家與技術(shù)專員，在技術(shù)招標(biāo)與采購中提供指導(dǎo)意見，按需配置產(chǎn)品，掌握政府購買委托代理關(guān)系中的主動性與主導(dǎo)權(quán)。

第二，突破公眾技術(shù)用戶的被服務(wù)身份，通過透明化參與機(jī)制實現(xiàn)算法共治。在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，向公眾開放展示政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)的解釋性接口，允許公眾對明顯偏離公共價值的算法輸出提出質(zhì)疑。對于具備技術(shù)稟賦與參與動能的群體，可積極成立科技協(xié)會、學(xué)會等形式的社會組織，吸納科技人才、法律專家、社區(qū)代表、弱勢群體代表等組成獨(dú)立委員會，參與生成式人工智能驅(qū)動政務(wù)服務(wù)的需求定義、算法設(shè)計評估、運(yùn)行效果評議和投訴處理監(jiān)督。對于有數(shù)字接入或能力障礙的群體，政務(wù)服務(wù)機(jī)構(gòu)需提供非技術(shù)性的\"算法說明書”，用通俗語言解釋生成式人工智能如何作出相關(guān)決策。同時，在政務(wù)服務(wù)中心、社區(qū)服務(wù)站部署“AI輔導(dǎo)員\"\"意見接受員\"等人工座席，輔助弱勢群體享受智能服務(wù)體驗的同時，引導(dǎo)他們有序、理性地參與到關(guān)于服務(wù)優(yōu)化的意見表達(dá)中，人工過濾偏激、無效、低質(zhì)的信息，保障社情民意的準(zhǔn)確高效接收。公眾參與不僅是權(quán)利保障，更是對技術(shù)系統(tǒng)的糾偏，公眾理解生成式人工智能的運(yùn)行邏輯，并監(jiān)督生成式人工智能的運(yùn)行過程，能夠有效阻止人工智能技術(shù)滑向“數(shù)字利維坦\"的深淵。

第三，技術(shù)開發(fā)者從承包商轉(zhuǎn)向公共價值合伙人，在技術(shù)交付中內(nèi)嵌公共服務(wù)倫理。在規(guī)制手段方面，加速出臺政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域生成式人工智能應(yīng)用倫理的相關(guān)規(guī)則，通過制度條款明確要求與規(guī)范算法設(shè)計，建立開發(fā)者終身責(zé)任追溯機(jī)制，在合同條款中明確規(guī)定開發(fā)者對其設(shè)計的算法在政務(wù)場景中長期運(yùn)行過程中暴露的系統(tǒng)性缺陷或設(shè)計漏洞導(dǎo)致的重大公共風(fēng)險，如對群體歧視、政策執(zhí)行偏差等不良后果，負(fù)有追溯性的修復(fù)、優(yōu)化乃至賠償責(zé)任。建立開發(fā)者信用檔案，系統(tǒng)性地追蹤并公開技術(shù)開發(fā)者在參與生成式人工智能項目全生命周期中的關(guān)鍵行為表現(xiàn)，并據(jù)此生成可量化的信用評級或評分供政務(wù)服務(wù)部門參考，強(qiáng)化對開發(fā)者的持續(xù)監(jiān)督與行為約束。在正向激勵方面，設(shè)立生成式人工智能應(yīng)用創(chuàng)新獎項，表彰在技術(shù)普惠、算法公平性、可解釋性、隱私保護(hù)、公共價值創(chuàng)造等方面表現(xiàn)突出的項目和開發(fā)者團(tuán)隊，樹立行業(yè)標(biāo)桿，促成行業(yè)自律。同時，通過采購標(biāo)準(zhǔn)引導(dǎo)開發(fā)者理解公共治理邏輯，如要求投標(biāo)企業(yè)具備政策分析能力、參與公共服務(wù)培訓(xùn)，打破技術(shù)思維與治理需求之間的認(rèn)知壁壘。當(dāng)開發(fā)者不再將公共服務(wù)視為標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，而是視之為承載多元價值的復(fù)雜系統(tǒng)時，技術(shù)工具才能真正適配治理現(xiàn)代化的深層訴求。

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責(zé)任編輯：陳麗

Interface Risks and Prevention Paths of Government Services Driven by Generative Artificial Intelligence Based on the Analytical Framework of “Technology-Institution—Relation”

Wu Lei，Liu Zirui

Abstract： Generative artificial inteligence driving government services has become an important trend of government digital transformation. The embedding of generative artificial intelligence technology forms a triple interface of technology， institution and relation with government process，bureaucratic rules and multi-subjects. The imbalance of the three in the process of mutual construction creates the risk of interweaving and reinforcing each other.At the technological interface，alienation risks emerge，such as algorithmic“black-boxing”，interface“indifference”，and instrumental “rationalization”. At the institutional interface，“immune responses”manifest as blurred responsibilities，power restructuring，and delayed iteration. At the relational interface，role conflicts arise， including civil servants’skill anxiety，the alienation of public participation，and insuficient consideration of public values by technology developers. To address these challenges，it is necessary to build a“controllable and trustworthy” technological governance system，refine an“agile and compatible”rule adaptation mechanism，and foster a“human-machine collaboration” capability ecosystem. This will advance government services from a technology-tool orientation to a new paradigm of synergistic evolution among technology， institutions， and actors， thereby solidifying the foundation of government digital transformation.

Key words： generative artificial intelligence， government service，interface risk，digital transformation