□ 慧眼觀察

□ 王春暉

2025年8月發(fā)布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》提出，安全穩(wěn)妥有序推進(jìn)人工智能在政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用，打造精準(zhǔn)識(shí)別需求、主動(dòng)規(guī)劃服務(wù)、全程智能辦理的政務(wù)服務(wù)新模式。近期，中央網(wǎng)信辦、國(guó)家發(fā)展改革委聯(lián)合印發(fā)《政務(wù)領(lǐng)域人工智能大模型部署應(yīng)用指引》（以下簡(jiǎn)稱《指引》），為規(guī)范和引導(dǎo)人工智能大模型在政務(wù)領(lǐng)域的部署應(yīng)用，提供了基本遵循。

一、政務(wù)大模型部署需打造可信知識(shí)庫(kù)

人工智能是一個(gè)極其寬泛的領(lǐng)域，主要指用計(jì)算機(jī)程序或機(jī)器模擬人類(lèi)思維和行為，來(lái)解決問(wèn)題和作出決策，其目標(biāo)是讓機(jī)器能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)的智能。大模型只是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，不能直接等同于人工智能。大模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但與一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不同，大模型的參數(shù)巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其參數(shù)量級(jí)通常從十億到萬(wàn)億級(jí)別，其中百億至千億級(jí)最為常見(jiàn)，這一規(guī)模使其能夠處理復(fù)雜任務(wù)并展現(xiàn)強(qiáng)大的泛化能力和應(yīng)用潛力，能夠理解和生成極其豐富的信息。

上述大模型主要指通用大模型，不僅應(yīng)用范圍廣泛，而且可以跨多個(gè)領(lǐng)域使用，使用多樣化的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。政務(wù)大模型屬于垂直類(lèi)大模型，主要專為政務(wù)服務(wù)這一特定領(lǐng)域進(jìn)行設(shè)計(jì)和部署，并使用政務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以滿足政務(wù)領(lǐng)域的特定需求?！吨敢贩謩e在社會(huì)治理類(lèi)、政策服務(wù)類(lèi)、政務(wù)辦公類(lèi)、輔助決策類(lèi)等四大領(lǐng)域，設(shè)定了十三個(gè)場(chǎng)景。

政務(wù)垂直類(lèi)大模型具有合法性、規(guī)范性、權(quán)威性和實(shí)效性等特征，在部署中需要針對(duì)上述場(chǎng)景打造標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化的可信政務(wù)知識(shí)庫(kù)，依靠專業(yè)的知識(shí)庫(kù)及業(yè)務(wù)平臺(tái)進(jìn)行管理。對(duì)此，《指引》明確要求，要探索基于大模型的政務(wù)知識(shí)治理路徑，打造可信知識(shí)庫(kù)，確保數(shù)據(jù)源的權(quán)威性、準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

二、政務(wù)大模型部署應(yīng)防止形成“模型孤島”

《指引》的核心思路是探索構(gòu)建“一地建設(shè)、多地多部門(mén)復(fù)用”的集約化部署模式。目前，有不少地區(qū)或部門(mén)只追求技術(shù)先進(jìn)性，忽視以應(yīng)用為導(dǎo)向，各自投入構(gòu)建自有政務(wù)大模型，容易形成互不連通、數(shù)據(jù)隔離的“模型孤島”，這不僅造成巨額算力、數(shù)據(jù)資源、模型投資的浪費(fèi)，也難以實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同與共享。根據(jù)《指引》的要求，政務(wù)大模型的部署，應(yīng)以?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）為主體，構(gòu)建省級(jí)政務(wù)領(lǐng)域人工智能大模型統(tǒng)一服務(wù)平臺(tái)，同時(shí)應(yīng)與政務(wù)云管理平臺(tái)、政務(wù)應(yīng)用和組件管理平臺(tái)等融合共建，將區(qū)域內(nèi)電子政務(wù)外網(wǎng)智能算力、政務(wù)大模型、政務(wù)數(shù)據(jù)集等資源納入統(tǒng)一管理，形成政務(wù)數(shù)據(jù)要素資源“一本賬”。

國(guó)家行業(yè)主管部門(mén)應(yīng)按照業(yè)務(wù)需求以及發(fā)展需要，構(gòu)建細(xì)分領(lǐng)域的政務(wù)垂直大模型，并利用專業(yè)知識(shí)庫(kù)統(tǒng)一訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并與?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同部署，實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨地域的縱橫一體化的行業(yè)智能化布局和應(yīng)用。

三、政務(wù)大模型應(yīng)用要嚴(yán)防模型“幻覺(jué)”風(fēng)險(xiǎn)

政務(wù)大模型的部署應(yīng)構(gòu)建全周期管理體系，明確應(yīng)用方式和邊界，落實(shí)人工智能大模型“輔助型”定位，防范模型“幻覺(jué)”等風(fēng)險(xiǎn)。《指引》強(qiáng)調(diào)，防范模型“幻覺(jué)”等風(fēng)險(xiǎn)，確保輸出內(nèi)容不超出業(yè)務(wù)范圍，保障內(nèi)容準(zhǔn)確性，維護(hù)政務(wù)部門(mén)公信力。大模型“幻覺(jué)”指大模型生成的內(nèi)容看似語(yǔ)法正確、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，但實(shí)際上存在著事實(shí)錯(cuò)誤或無(wú)法驗(yàn)證事實(shí)的現(xiàn)象。大模型“幻覺(jué)”包括事實(shí)性幻覺(jué)與忠實(shí)性幻覺(jué)兩種類(lèi)型，前者指的是與事實(shí)不一致或存在事實(shí)捏造，后者指的是生成內(nèi)容與用戶指令不一致、上下文不一致或邏輯不一致。

大模型“幻覺(jué)”具有一般性、偶然性、隨機(jī)性、難以避免或克服等特征。在生成機(jī)制上，大模型“幻覺(jué)”的核心成因來(lái)自概率驅(qū)動(dòng)的技術(shù)架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)局限性以及人機(jī)互動(dòng)生成邏輯的多重耦合。因此，需要使用經(jīng)過(guò)專業(yè)化數(shù)據(jù)標(biāo)注的政務(wù)數(shù)據(jù)集作為政務(wù)大模型訓(xùn)練的算料，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)政務(wù)大模型的性能和應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)產(chǎn)生重要影響。相關(guān)研究顯示，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中僅有0.01%的虛假文本時(shí)，模型輸出的有害內(nèi)容會(huì)增加11.2%。

需要強(qiáng)調(diào)，政務(wù)大模型的應(yīng)用，提示詞工程扮演著核心作用，精心設(shè)計(jì)和選擇合適的提示語(yǔ)，可以引導(dǎo)大模型生成更加準(zhǔn)確、專業(yè)和有價(jià)值的相關(guān)內(nèi)容。比如在輔助文書(shū)起草方面，運(yùn)用精心設(shè)計(jì)和適配的提示詞，不僅能自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)格式和符合政策的公文，而且可以預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)模板，引用最新法規(guī)和政策，極大地避免了政策性錯(cuò)誤和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

四、政務(wù)大模型部署應(yīng)防止出現(xiàn)“數(shù)字形式主義”

部署政務(wù)大模型的初衷在于借助人工智能大模型在復(fù)雜語(yǔ)義理解與推理、多模態(tài)內(nèi)容生成、知識(shí)整合與分析等方面的優(yōu)勢(shì)，為工作人員提供高效輔助，為公眾和企業(yè)提供便捷服務(wù)，推動(dòng)政務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，優(yōu)化政府政務(wù)流程和提升公共服務(wù)水平，以滿足公眾日益多樣化、多層次、高質(zhì)量的公共服務(wù)需求。

在政務(wù)大模型的部署中，一定要圍繞政務(wù)工作中的共性和高頻需求，結(jié)合本地實(shí)際，因地制宜地有選擇性地部署和應(yīng)用，切不可搞“一刀切”，避免出現(xiàn)政務(wù)大模型的“形象工程”，以至于異變成“數(shù)字形式主義”。對(duì)此，《指引》強(qiáng)調(diào)，避免盲目追求技術(shù)領(lǐng)先、概念創(chuàng)新，避免重復(fù)建設(shè)、無(wú)效建設(shè)，避免未審先建、建而不管，避免強(qiáng)制使用、無(wú)效使用，避免數(shù)據(jù)多頭采集、重復(fù)索要，切實(shí)防范“數(shù)字形式主義”。

（作者系浙江大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間國(guó)際治理研究基地首席專家、工業(yè)和信息化部信息通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)委員）