Expert Interpretation: Scenario-Driven, Results-Oriented Guidance for Coordinated Development of AI Large Models in Government Affairs

近日，中央网信办和国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），从应用场景、规范部署、运行管理和保障措施等方面，为各级政务部门部署应用人工智能大模型提供了工作导向和基本参照。在当前各地各部门积极开展政务领域人工智能大模型实践探索，但应用场景不清晰、建设路径不明确、制度机制不适配的情况下，《指引》的出台恰逢其时，既精准切中当前政务大模型应用的痛点难点，又前瞻谋划了未来发展的顶层设计，为解决“建什么、怎么建、怎么管”等关键问题，提供了清晰明确的行动指南。根据《指引》总体要求，政务领域人工智能大模型建设需坚持“场景牵引”“务求实效”，把满足应用需求作为出发点和落脚点，构建“场景-技术-制度”协同推进的发展路径。<br> 一、政务领域数字化、智能化转型加速推进<br> （一）部署应用大模型是政务智能化转型的必然要求<br> 人工智能大模型凭借其独特的技术优势，已成为政务智能化升级的必然选择。一方面，大模型具备对海量多模态数据进行深度分析和价值抽取的能力，能够实现跨领域信息的语义关联与逻辑推理，为政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策等提供有力支撑。另一方面，大模型具有高度的通用性与可迁移性，能够在不同政务场景间快速复用，有效降低研发与部署成本，并在应用中不断迭代升级。政务大模型部署应用的本质是将先进的人工智能技术体系深度嵌入政府治理体系，提升政务数字化、智能化水平，这既是网络强国战略落地转化的重要支点，也是顺应数智时代发展趋势，推进国家治理体系和治理能力现代化的题中之义。<br> （二）社会公众对政务智能化转型充满期待<br> 当前，各地各部门积极探索政务大模型应用并取得初步成效，社会公众对政务领域快速响应、精准匹配和个性化服务的需求也日益增长。基于政务大模型的智能问答、智能推荐、智能审批等，正打破时空界限，跨越语言障碍，精准匹配个性化需求，提供实时准确的在线咨询、解读、导引和办事等服务，推动“人找服务”向“服务找人”和“智能服务”转变。同时，政务大模型应用于市场监管、基层治理等多个治理领域，正有效提升风险智能感知、识别和预警预测能力，推动治理模式由“被动响应”向“主动感知”和“智能治理”转变。实践表明，更优质的服务体验、更高效的社会治理已得到社会公众的广泛认可，政务智能化转型已成为公众对政务发展的新期待。<br> （三）《指引》为政务领域人工智能大模型部署应用提供了规范<br> 当前，各地各部门围绕大模型赋能政务创新开展了一系列探索，在提高行政效率、提升服务体验和治理效能等方面取得初步实效，但同时也面临场景与实施路径选择、制度配套等困境。具体而言，对哪些政务场景适合率先引入大模型缺乏系统判断，如何在多种技术方案中进行选择缺乏成熟经验。同时，尚未形成与场景适配的制度体系，使得制度设计和风险防控上普遍存在观望与迟疑。这些问题在一定程度上制约了政务领域人工智能大模型应用发展。《指引》明确了政务领域人工智能大模型参考场景、技术路线选择思路和运行管理要求，为各级政务部门部署应用人工智能大模型提供了指南。<br> 二、场景牵引、注重成效是政务领域人工智能大模型应用的基本逻辑<br> （一）政务领域人工智能大模型应用需根据场景特点进行差异化设计<br> “场景”贯穿于政务大模型规划、设计、建设、部署、应用和管理的全流程，也贯穿于《指引》全文。由于不同场景的业务逻辑、特点和需求不同，其政务大模型对应的技术路线和建设部署模式也不同，对应的制度机制和组织保障也需差异化设计，不可“一刀切”。《指引》分别明确了政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策四类场景的应用要点，其中，政务服务类场景侧重于优化服务流程、改善用户体验；社会治理类场景侧重于识别潜在风险、提升治理效能；机关办公类场景侧重于提高办公效率、降低行政成本；辅助决策类场景侧重于支撑智能分析、提升精准施政能力。《指引》在建设部署、运行管理和组织保障中也多次强调要“结合场景”，需要根据不同应用场景的业务逻辑和需求特点，对其实施路径和制度机制等进行差异化设计。<br> （二）政务领域人工智能大模型部署水平必须以应用成效作为判断标准<br> 人工智能大模型在复杂语义理解与推理、多模态内容生成、知识整合与分析等方面有着巨大优势，在多个领域具有巨大的应用空间，引发社会各界的广泛关注和应用。《指引》强调，政务大模型建设要避免追求技术领先、概念创新的盲目跟风，避免重复建设、建而不用、建而不管，切实防范“数字形式主义”。具体来看，应坚持实用主义，统筹考虑政务大模型建设“有没有必要”“有没有用”“有多大用”，并将应用成效作为政务大模型建设水平的判断标准，真正在落地中实现价值闭环，推动政务智能化发展。根据《指引》要求，政务大模型的应用成效，主要在于其是否及多大程度上“为工作人员提供高效辅助”、是否及多大程度上“推动政务创新发展”、是否及多大程度上“提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策”。<br> （三）规范部署应用政务领域人工智能大模型是其发挥成效的重要保障<br> 政务大模型是人工智能大模型技术、产品和服务在政务领域的应用，具有较高的安全性、权威性和准确性要求，这就要求其必须规范部署和应用，否则可能影响政务部门的公信力、引发系统性风险、造成资源浪费和技术滥用。规范部署应用政务大模型，不仅可以规避各种潜在风险，更是政务大模型发挥应用成效的重要保障。《指引》多次强调政务大模型的规范部署应用，在“明确应用管理要求”部分，要求建立健全涵盖政务领域人工智能大模型部署应用全周期的管理体系。在“严格落实保密要求”部分，要求制定完善相关保密管理制度，规范人工智能大模型选型、部署、训练、使用、废止等全流程保密管理。在“加强组织实施”部分，要求加强推动人工智能大模型的规范应用，进一步明确应用效果评估、系统技术要求、智能技术应用等关键环节的工作规范，支撑部署应用取得实效。<br> 三、构建“场景-技术-制度”协同推进的应用路径<br> （一）优先选择适宜场景，逐步拓展深化应用范围<br> 《指引》列明了政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策四类13个场景的应用要点，也明确指出要“因地制宜、结合实际，选择典型场景进行人工智能大模型探索应用”。各级政务部门在部署应用政务大模型时，应立足实际情况，根据自身需求，选择适宜的场景作为切入点，避免“贪大求全”和盲目跟风。可优先选择需求度高、迫切性强、投入成本相对较低、建设部署难度相对较小的场景先行探索，注重成效，逐步推进，拓展深化应用场景。<br> （二）根据场景需求和特点，选择契合的实施路径<br> 不同场景的业务逻辑不同，技术特点也不同，需要基于场景特点选择契合的实施路径。《指引》明确指出，要“根据不同政务场景需求与现有技术基础，审慎选择人工智能大模型实施路径”。比如，对于智能问答、辅助文书起草等通用性较强、数据资源丰富的场景，需采用市场上成熟，并已完成网信部门备案的模型产品和服务；对于辅助执法监管等专业性较强、业务逻辑复杂的场景，可利用领域专家知识和专业数据进行针对性训练，打造垂直模型。<br> （三）建立适配的制度机制，实现长效可持续发展<br> 在“场景-技术”适配的基础上，还需要建立适配的制度机制，形成“场景-技术-制度”协同推进体系，实现长效可持续发展。这就要求在政务大模型运行管理中，结合实际需求和场景编制人工智能提示指南、应用规范和管理制度；结合场景特点合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉校验等措施。在监测评估中，基于场景特点建立针对性评估评价指标体系。此外，还应注重持续迭代，建立常态化更新机制，做好功能优化和场景拓展。（作者：闫强，北京邮电大学经济管理学院院长、教授）