摘 要： 根植于信息時(shí)代數(shù)據(jù)爆炸與計(jì)算能力躍升的AI大模型，因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與決策能力，推動了智慧政府的構(gòu)建。AI大模型通過對海量數(shù)據(jù)的分析與處理，推動政府從被動管理到主動服務(wù)的轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)了政策決策的智能化與公共服務(wù)的精準(zhǔn)化。在此基礎(chǔ)上，AI大模型通過流程自動化與數(shù)據(jù)互通，優(yōu)化了政府的組織結(jié)構(gòu)，削減了層級冗余，提升了跨部門協(xié)作的效率。AI大模型驅(qū)動了智慧政府功能重塑與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的雙重效應(yīng)，通過提升透明度與民眾參與度，重構(gòu)了政府與社會之間的信任關(guān)系，為未來智慧社會的構(gòu)建奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞： AI大模型；智慧政府；功能重塑；結(jié)構(gòu)優(yōu)化；信任機(jī)制

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-8634（2024）05-0088-（15）

DOI：10.13852/J.CNKI.JSHNU.2024.05.010

一、引言

近年來，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，全球正在經(jīng)歷一場深刻的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在這一背景下，政府治理模式也面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。智慧政府作為數(shù)字時(shí)代政府治理的新范式，正逐步成為各國政府推進(jìn)治理現(xiàn)代化的重要方向。特別是隨著AI大模型技術(shù)的突破性進(jìn)展，智慧政府建設(shè)迎來了新的發(fā)展機(jī)遇。AI大模型，如GPT系列、BERT等，憑借其強(qiáng)大的自然語言處理能力和知識推理能力，正在各個(gè)領(lǐng)域引發(fā)變革。在政府治理領(lǐng)域，AI大模型有潛力推動政府功能的全面重塑和組織結(jié)構(gòu)的深度優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)智慧政府的跨越式發(fā)展。

已有研究表明，智慧政府的概念是在電子政務(wù)和數(shù)字政府發(fā)展基礎(chǔ)上逐步演進(jìn)而來的，反映了信息技術(shù)與政府治理深度融合的最新階段。電子政務(wù)是政府應(yīng)用信息技術(shù)的早期形態(tài)，主要關(guān)注將政府業(yè)務(wù)和服務(wù)電子化。世界銀行將電子政務(wù)定義為政府機(jī)構(gòu)利用信息技術(shù)（如廣域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和移動計(jì)算）來改變與公民、企業(yè)和其他政府部門關(guān)系的治理模式。1 隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動技術(shù)的普及，數(shù)字政府概念應(yīng)運(yùn)而生。OECD將數(shù)字政府定義為利用數(shù)字技術(shù)作為其戰(zhàn)略的整體組成部分以創(chuàng)造公共價(jià)值的政府。1 其特征包括：強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性，關(guān)注大數(shù)據(jù)在政府決策中的應(yīng)用；推動政府服務(wù)的在線化和移動化，提高服務(wù)的可及性；注重政府的透明度和公民參與，推動開放政府?dāng)?shù)據(jù)。智慧政府是在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興技術(shù)快速發(fā)展背景下提出的新概念。賈西亞（Gil-Garcia）等人將智慧政府定義為“利用先進(jìn)的信息技術(shù)來互聯(lián)和整合組織、人員、物理基礎(chǔ)設(shè)施和公民，以產(chǎn)生協(xié)作、創(chuàng)新、可持續(xù)性、競爭力和宜居性”2 的政府。其核心特征包括：以大數(shù)據(jù)和人工智能為核心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能分析和決策支持；通過物聯(lián)網(wǎng)和5G等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人、物、組織的全面互聯(lián)；打破部門壁壘，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨層級的智能協(xié)同；從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動預(yù)測和精準(zhǔn)服務(wù)；鼓勵(lì)公民參與和多方協(xié)作，推動政府創(chuàng)新。近年來，隨著AI大模型等前沿技術(shù)的突破，智慧政府的內(nèi)涵和外延正在進(jìn)一步拓展。AI大模型有潛力為智慧政府帶來新的特征：利用AI大模型的強(qiáng)大語言理解和知識推理能力，提升政府的認(rèn)知和決策能力；基于AI大模型的精準(zhǔn)畫像和預(yù)測能力，實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化和前瞻性的公共服務(wù)；通過AI大模型的異常檢測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，提高政府監(jiān)管的智能化水平；利用AI大模型的知識圖譜和專家系統(tǒng)功能，實(shí)現(xiàn)政府知識的智能管理和應(yīng)用。智慧政府概念的演進(jìn)反映了信息技術(shù)與政府治理融合的深化過程。隨著AI大模型等新興技術(shù)的發(fā)展，智慧政府的內(nèi)涵和實(shí)踐將繼續(xù)演進(jìn)，推動政府治理模式的深刻變革。

AI大模型作為人工智能領(lǐng)域的重大突破，正在各行各業(yè)引發(fā)變革。在智慧政府建設(shè)中，引入AI大模型驅(qū)動不僅十分重要，而且具有迫切性。首先，AI大模型具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，可幫助政府更好地理解和應(yīng)對復(fù)雜的社會問題。3 譬如，多源數(shù)據(jù)整合可為決策提供全面的信息支持，復(fù)雜系統(tǒng)建?？奢o助科學(xué)決策，跨領(lǐng)域知識融合可幫助政府應(yīng)對跨領(lǐng)域、跨部門的復(fù)雜問題。其次，AI大模型的核心優(yōu)勢是其強(qiáng)大的認(rèn)知能力，這可以顯著地提升政府的認(rèn)知和決策水平。4 譬如，智能信息處理、知識推理與決策支持和預(yù)測性分析，可更好地預(yù)測社會趨勢和風(fēng)險(xiǎn)，以實(shí)現(xiàn)前瞻性治理。再次，AI大模型可以推動公共服務(wù)向個(gè)性化和精準(zhǔn)化方向發(fā)展。5 譬如，精準(zhǔn)畫像可了解不同群體的需求特征，智能推薦可為公眾推薦個(gè)性化的政府服務(wù)和信息，自然語言交互可提供24/7的個(gè)性化咨詢服務(wù)。此外，AI大模型可顯著提高政府的運(yùn)作效率，并為政府創(chuàng)新提供新的可能，6 顯著增強(qiáng)政府的風(fēng)險(xiǎn)管理和應(yīng)急響應(yīng)能力，7 顯著改善政府與公眾之間的互動方式，推動更加開放和參與式的治理模式，8 推動政府組織結(jié)構(gòu)和職能的深度優(yōu)化，9 等等。

本文旨在探索AI大模型如何通過技術(shù)賦能智慧政府，實(shí)現(xiàn)政府職能的重塑與結(jié)構(gòu)優(yōu)化。一方面，探討AI大模型在智慧政府建設(shè)中的應(yīng)用，不僅能深化對智慧政府本質(zhì)特征、運(yùn)行機(jī)制和發(fā)展規(guī)律的認(rèn)識，而且，通過系統(tǒng)分析AI大模型對政府功能和組織結(jié)構(gòu)的影響，可促進(jìn)政府的智慧化轉(zhuǎn)型。另一方面，通過探索AI大模型在政府決策、公共服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的應(yīng)用場景，不僅可促進(jìn)AI技術(shù)在政務(wù)領(lǐng)域的落地和創(chuàng)新，而且，還可為政府機(jī)構(gòu)調(diào)整、職能優(yōu)化和業(yè)務(wù)流程重塑提供依據(jù)，推動政府組織的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。

二、技術(shù)變革驅(qū)動：AI大模型賦能智慧政府的

治理邏輯

1.AI大模型：智慧政府功能重塑、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)鍵變量

AI大模型作為一種先進(jìn)的技術(shù)手段，不僅改變了政府的服務(wù)模式，也從根本上重塑了治理的邏輯。它使得政府能夠從被動的服務(wù)提供者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥念A(yù)測者和響應(yīng)者。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析，AI幫助政府更好地了解公眾需求，進(jìn)而主動提供個(gè)性化、智能化的服務(wù)。這種技術(shù)驅(qū)動的變革表明，AI不僅是政府功能重塑的工具，更是推動政府結(jié)構(gòu)優(yōu)化的核心引擎。

AI大模型通過深度學(xué)習(xí)和智能算法推動政府治理模式的創(chuàng)新。傳統(tǒng)的政府治理往往依賴于既定的流程和規(guī)則，而AI大模型則通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式實(shí)現(xiàn)治理流程的自動化和智能化。譬如，在城市管理中，AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)控交通、環(huán)境等情況，自動生成治理方案，減少人為干預(yù)，提高治理效率。這種技術(shù)邏輯不僅提升了政府治理的效率，也增強(qiáng)了治理的精確性和實(shí)時(shí)性，推動了從“反應(yīng)型”治理向“預(yù)測型”治理的轉(zhuǎn)變。

AI大模型賦能智慧政府的治理邏輯，不僅僅在技術(shù)層面上可識別政府職能中的冗余和缺失，重構(gòu)了政府的職能，還具有廣泛的社會意義。通過數(shù)據(jù)整合與分析，政府可以更高效地應(yīng)對復(fù)雜的社會問題，如公共安全、環(huán)境保護(hù)、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。AI的應(yīng)用使得政策的制定與執(zhí)行更加基于事實(shí)與數(shù)據(jù)，而非依賴于主觀判斷。這不僅提高了政府決策的科學(xué)性和透明度，還增強(qiáng)了社會對政府治理的信任度，提升了公共資源的分配公平性和服務(wù)的可及性。

AI大模型驅(qū)動的治理邏輯不僅優(yōu)化了政府內(nèi)部的運(yùn)行機(jī)制，提供更高效的信息流通和決策支持，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)政府組織的扁平化，而且還為政府與社會之間的關(guān)系建立了新的互動模式。譬如，基于AI大模型的協(xié)作平臺，可以更好地支持跨部門、跨地域的虛擬團(tuán)隊(duì)運(yùn)作。借助AI技術(shù)，政府能夠更有效地收集和分析民眾的反饋，形成良性互動的決策過程。這使得社會各界可以更廣泛地參與到政策的制定與實(shí)施過程中，從而實(shí)現(xiàn)共治共管的目標(biāo)。在這一過程中，AI技術(shù)成為推動社會治理從單一主體到多元主體協(xié)作治理的催化劑，從而有利于建立起新的社會治理格局。

技術(shù)變革驅(qū)動的關(guān)鍵作用和深遠(yuǎn)意義在于揭示AI技術(shù)不僅是功能重構(gòu)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的工具，更是變革政府治理邏輯的核心推動力。通過AI的賦能，智慧政府不僅在功能上得到了優(yōu)化，也在治理邏輯和社會影響層面實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的提升，使得未來的政府能夠更好地適應(yīng)和應(yīng)對數(shù)字化時(shí)代的挑戰(zhàn)。

2.AI大模型的技術(shù)原理及其在智慧政府中的應(yīng)用場景

AI大模型作為人工智能領(lǐng)域的重大突破，正在為智慧政府建設(shè)帶來革命性的變革。要深入理解AI大模型如何賦能智慧政府，首先需要明晰其技術(shù)原理及其在政府治理中的潛在應(yīng)用場景。

第一，AI大模型的技術(shù)原理。AI大模型主要指基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，最具代表性的是基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT系列和BERT。1 其核心技術(shù)原理包括：（1） 自注意力機(jī)制。允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，動態(tài)地關(guān)注不同部分的信息，從而捕捉長距離依賴關(guān)系。（2） 預(yù)訓(xùn)練—微調(diào)范式。通過在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，模型可以學(xué)習(xí)到豐富的語言表示，然后通過在特定任務(wù)上的微調(diào)，快速適應(yīng)各種下游應(yīng)用。（3）多任務(wù)學(xué)習(xí)。通過同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)相關(guān)任務(wù)，模型可以獲得更通用的知識表示，提高泛化能力。（4）大規(guī)模并行計(jì)算。利用分布式計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的大規(guī)模訓(xùn)練，從而不斷提升模型的規(guī)模和性能。這些技術(shù)原理使得AI大模型具備了強(qiáng)大的自然語言理解和生成能力，以及跨領(lǐng)域的知識遷移能力，為其在智慧政府中的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

第二，AI大模型在智慧政府中的應(yīng)用場景。（1）智能決策支持。AI大模型可以通過分析海量的政府?dāng)?shù)據(jù)和公開信息，為決策者提供全面、及時(shí)的決策支持。包括：利用AI大模型的預(yù)測能力，模擬不同政策方案的潛在影響，輔助政策制定；2通過分析多源數(shù)據(jù)，及時(shí)識別和預(yù)警各類社會風(fēng)險(xiǎn)和公共安全威脅；基于AI大模型的文本挖掘能力，分析海量文獻(xiàn)和報(bào)告，洞察社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢；等等。（2）智能公共服務(wù)。AI大模型可以顯著提升公共服務(wù)的智能化和個(gè)性化水平。包括：基于自然語言處理技術(shù)，提供24/7的智能咨詢服務(wù)，解答公眾關(guān)于政府政策和服務(wù)的各類問題；1 通過分析用戶畫像和行為數(shù)據(jù)，為公眾推薦個(gè)性化的政府服務(wù)和信息；利用AI大模型的語言理解能力，自動處理和分類各類政府文書，提高行政效率；等等。（3）智能監(jiān)管。AI大模型可以增強(qiáng)政府的監(jiān)管能力，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的監(jiān)管。包括：通過分析海量交易數(shù)據(jù)和監(jiān)管記錄，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警異常行為，如金融欺詐、環(huán)境違規(guī)等；2 利用自然語言處理技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析網(wǎng)絡(luò)輿情，輔助政府及時(shí)響應(yīng)公眾關(guān)切；基于AI大模型的數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)政府審計(jì)的智能化和全覆蓋；等等。（4）知識管理與共享。AI大模型可以顯著提升政府的知識管理和共享能力。包括：構(gòu)建基于AI大模型的政府知識圖譜，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨領(lǐng)域的知識整合和共享；3 提供語義級的智能檢索服務(wù)，幫助政府工作人員快速獲取所需信息；基于AI大模型的自然語言生成能力，自動生成各類政府報(bào)告和文件；等等。（5）智能協(xié)同。AI大模型可以促進(jìn)政府內(nèi)部及政府與社會各方的智能協(xié)同。包括：通過AI大模型支持的智能協(xié)作平臺，促進(jìn)跨部門、跨層級的信息共享和協(xié)同決策；利用AI大模型的自然語言處理能力，更好地收集、分析和響應(yīng)公眾意見，推動參與式治理；4通過AI大模型支持的智能對接平臺，促進(jìn)政府與企業(yè)的高效合作和資源匹配。（6）智能城市管理。在智慧城市建設(shè)中，AI大模型可以在多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。包括：通過分析實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和歷史模式，優(yōu)化交通信號控制和路徑規(guī)劃；利用AI大模型分析多源環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的污染源追蹤和環(huán)境質(zhì)量預(yù)測；通過分析用能模式和氣象數(shù)據(jù)，優(yōu)化城市能源分配和使用；等等。（7）應(yīng)急管理。在突發(fā)事件和災(zāi)害應(yīng)對中，AI大模型可提供關(guān)鍵支持。包括：利用AI大模型的模擬能力，進(jìn)行各種應(yīng)急情景的模擬演練，提高應(yīng)急準(zhǔn)備水平；通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化應(yīng)急資源的調(diào)配和使用；快速整合和分析來自多個(gè)渠道的應(yīng)急信息，為決策提供支持。5

3.數(shù)據(jù)驅(qū)動的政府決策模式：從被動響應(yīng)到主動預(yù)判

隨著AI大模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，政府決策模式正在經(jīng)歷一場從被動響應(yīng)到主動預(yù)判的深刻變革。這種轉(zhuǎn)變不僅提高了決策的科學(xué)性和效率，還為預(yù)防性治理和前瞻性政策制定開辟了新的可能。

第一，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的理論基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策作為一種新興的決策范式，其理論基礎(chǔ)包括：（1）循證決策理論，強(qiáng)調(diào)基于客觀證據(jù)和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策，而非僅依賴經(jīng)驗(yàn)和直覺。6 （2）大數(shù)據(jù)理論，認(rèn)為通過分析海量、多樣、高速的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以捕捉的模式和洞見。7 （3）復(fù)雜系統(tǒng)理論，強(qiáng)調(diào)通過數(shù)據(jù)分析理解復(fù)雜系統(tǒng)的行為和演化，為政策制定提供指導(dǎo)。8 （4）預(yù)測性分析理論，利用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型預(yù)測未來趨勢和事件，支持前瞻性決策。9

第二，AI大模型賦能的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策新范式。（1）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能整合。AI大模型具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和融合能力，可以有效整合來自不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)。一是跨部門數(shù)據(jù)整合，即打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨層級的數(shù)據(jù)共享和分析。二是結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合，即將傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）相結(jié)合，提供更全面的決策依據(jù)。三是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)結(jié)合，即通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和歷史數(shù)據(jù)，捕捉動態(tài)變化趨勢。（2）復(fù)雜系統(tǒng)建模與情景模擬。AI大模型能夠構(gòu)建和分析復(fù)雜的社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)模型，支持更精準(zhǔn)的政策影響評估。一是多維度系統(tǒng)建模，即考慮經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境等多個(gè)維度，構(gòu)建全面的系統(tǒng)模型。二是動態(tài)情景模擬，即模擬不同政策方案在不同情景下的潛在影響，輔助決策者選擇最優(yōu)方案。三是敏感性分析，即評估不同因素對政策效果的影響程度，識別關(guān)鍵影響因素。（3）智能預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管理。利用AI大模型的預(yù)測能力，政府可以更好地識別和應(yīng)對各類風(fēng)險(xiǎn)。一是早期預(yù)警系統(tǒng)，即通過分析多源數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)和異常模式。二是風(fēng)險(xiǎn)傳播模擬，即模擬風(fēng)險(xiǎn)在復(fù)雜系統(tǒng)中的傳播路徑和影響范圍。三是應(yīng)急預(yù)案優(yōu)化，即基于歷史數(shù)據(jù)和模擬結(jié)果，優(yōu)化應(yīng)急預(yù)案和資源配置。（4）個(gè)性化政策設(shè)計(jì)與精準(zhǔn)施策。AI大模型支持的精準(zhǔn)畫像和分群分析，使得更加個(gè)性化和精準(zhǔn)的政策設(shè)計(jì)成為可能。一是群體畫像與需求分析，即基于海量數(shù)據(jù)構(gòu)建不同群體的精準(zhǔn)畫像，深入理解其需求和行為特征。二是政策效果預(yù)測，即針對不同群體預(yù)測政策的潛在效果，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施策。三是動態(tài)政策調(diào)整，即通過實(shí)時(shí)監(jiān)測政策實(shí)施效果，及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化政策措施。（5）智能決策支持系統(tǒng)。AI大模型可以構(gòu)建更加智能和交互式的決策支持系統(tǒng)。一是智能信息聚合，即自動收集、過濾和整合與決策相關(guān)的信息，減輕決策者的信息負(fù)擔(dān)。二是交互式分析，即支持決策者通過自然語言交互方式進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和分析。三是多方案比較，即自動生成和比較多個(gè)決策方案，輔助決策者選擇最優(yōu)方案。

第三，從被動響應(yīng)到主動預(yù)判的轉(zhuǎn)變。AI大模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)決策模式正在推動政府決策從被動響應(yīng)向主動預(yù)判轉(zhuǎn)變。（1）問題識別——從事后發(fā)現(xiàn)到事前預(yù)測。傳統(tǒng)模式下，政府往往在問題顯現(xiàn)后才采取行動。而AI大模型支持的預(yù)測分析能力使得政府可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，預(yù)測潛在問題的發(fā)生；識別問題的早期征兆，實(shí)現(xiàn)問題的提前干預(yù)；模擬問題的演化路徑，評估其潛在的影響范圍和程度。（2）政策制定——從經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向到數(shù)據(jù)驅(qū)動。傳統(tǒng)的政策制定往往依賴決策者的經(jīng)驗(yàn)和直覺，而AI大模型支持的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策則可以基于海量數(shù)據(jù)分析，識別影響政策效果的關(guān)鍵因素；通過情景模擬，評估不同政策方案的潛在效果；利用跨領(lǐng)域知識圖譜，發(fā)現(xiàn)政策間的潛在關(guān)聯(lián)和影響。（3）政策實(shí)施——從統(tǒng)一部署到精準(zhǔn)施策。傳統(tǒng)的“一刀切”政策實(shí)施方式正在向更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的方向轉(zhuǎn)變。這主要包括基于AI大模型的群TRAfLWoQOoKLovsHALDDP1VJwv6fPHjem0F2UQPq5wI=體畫像，制定針對性的政策措施； 通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，動態(tài)調(diào)整政策實(shí)施策略；利用智能推薦系統(tǒng)，為不同群體提供個(gè)性化的政策信息和服務(wù)。（4）效果評估——從滯后評估到實(shí)時(shí)監(jiān)測。AI大模型支持的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析使得政策效果評估可以從事后評估轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)監(jiān)測。這主要包括構(gòu)建實(shí)時(shí)監(jiān)測指標(biāo)體系，動態(tài)評估政策實(shí)施效果；通過多維度數(shù)據(jù)分析，全面評估政策的直接和間接影響；基于評估結(jié)果，快速調(diào)整和優(yōu)化政策措施。（5）風(fēng)險(xiǎn)管理——從被動應(yīng)對到主動預(yù)防。AI大模型的預(yù)測能力使得政府可以從被動應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)向主動預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)，這包括構(gòu)建全面的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測體系，實(shí)時(shí)評估各類風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和潛在影響；通過情景模擬，制定針對性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對預(yù)案；利用早期預(yù)警系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和干預(yù)潛在風(fēng)險(xiǎn)。譬如，中國新冠疫情防控中的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，AI大模型在疫情預(yù)測與傳播模擬、精準(zhǔn)防控與資源調(diào)配、智能篩查與診斷、輿情監(jiān)測與信息傳播、復(fù)工復(fù)產(chǎn)決策支持諸方面提高了決策的科學(xué)性和效率，還為預(yù)防性治理和前瞻性政策制定開辟了新的可能。

三、從管理到服務(wù)：AI大模型如何驅(qū)動政府職能的精準(zhǔn)化與個(gè)性化

1.AI大模型推動下的個(gè)性化公共服務(wù)體系設(shè)計(jì)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是AI大模型的出現(xiàn)，公共服務(wù)領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場深刻的變革。AI大模型憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、自然語言理解能力和預(yù)測分析能力，為個(gè)性化公共服務(wù)體系的設(shè)計(jì)提供了新的可能性。

個(gè)性化公共服務(wù)有其深厚的理論積淀。莫爾（Moore）提出的公共價(jià)值理論強(qiáng)調(diào)，公共服務(wù)的目標(biāo)不僅是提高效率，更要?jiǎng)?chuàng)造公共價(jià)值。1 個(gè)性化服務(wù)可以更好地滿足公民的多樣化需求，從而創(chuàng)造更大的公共價(jià)值。登哈特夫婦（J. Denhardt and R. Denhardt）提出的新公共服務(wù)理論強(qiáng)調(diào)，政府應(yīng)該“服務(wù)而不是掌舵”，更加關(guān)注公民需求和公共利益。1 個(gè)性化服務(wù)正是這一理念的具體體現(xiàn)。奧斯特羅姆（Ostrom）等人提出的協(xié)同生產(chǎn)理論認(rèn)為，公共服務(wù)的有效提供需要服務(wù)提供者和服務(wù)接受者的共同參與。2 個(gè)性化服務(wù)為公民參與服務(wù)設(shè)計(jì)創(chuàng)造了條件。馬斯洛（Maslow）的需求層次理論揭示了人類需求的多層次性和動態(tài)性。3 個(gè)性化公共服務(wù)正是基于這一理論，試圖滿足公民的多層次、動態(tài)需求。基于多元理論假設(shè)，AI大模型可在實(shí)踐層面推動個(gè)性化公共服務(wù)體系的設(shè)計(jì)。

第一，精準(zhǔn)畫像——公民需求識別。AI大模型可以通過分析海量的用戶數(shù)據(jù)，包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)等，構(gòu)建精準(zhǔn)的公民畫像。這些畫像不僅包括靜態(tài)特征，還能捕捉動態(tài)變化的需求和偏好。其技術(shù)原理包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，即結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如人口統(tǒng)計(jì)信息）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如社交媒體文本），構(gòu)建全面的用戶特征；深度學(xué)習(xí)模型，即使用如BERT等預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行文本理解，捕捉用戶的潛在需求和情感；時(shí)序模型，如LSTM或Transformer，用于分析用戶需求的動態(tài)變化。譬如，新加坡的“數(shù)字公民畫像”項(xiàng)目利用AI技術(shù)分析公民的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)的公民需求畫像，為個(gè)性化服務(wù)提供基礎(chǔ)。4

第二，服務(wù)推薦——個(gè)性化服務(wù)匹配?；诰珳?zhǔn)的公民畫像，AI大模型可以實(shí)現(xiàn)智能化的服務(wù)推薦，將最適合的公共服務(wù)精準(zhǔn)推送給有需求的公民。其技術(shù)原理包括：協(xié)同過濾，即基于用戶歷史行為和相似用戶的偏好進(jìn)行服務(wù)推薦；內(nèi)容推薦，即基于服務(wù)特征和用戶偏好的匹配進(jìn)行推薦；強(qiáng)化學(xué)習(xí)即通過用戶反饋不斷優(yōu)化推薦策略。譬如，愛沙尼亞的“主動服務(wù)”系統(tǒng)能夠基于公民生命事件（如生育、入學(xué)）自動推薦相關(guān)公共服務(wù)，大大提高了服務(wù)的針對性和及時(shí)性。5

第三，智能交互——個(gè)性化服務(wù)界面。AI大模型可以支持更加智能和個(gè)性化的服務(wù)交互界面，如自然語言對話系統(tǒng)、情感識別系統(tǒng)等，以提升用戶體驗(yàn)。其技術(shù)原理包括：自然語言處理，即使用如GPT-4等大語言模型實(shí)現(xiàn)自然、流暢的對話交互；情感計(jì)算，即通過分析用戶的語音、文本、表情等多模態(tài)數(shù)據(jù)，識別用戶的情緒狀態(tài)；適應(yīng)性用戶界面，即根據(jù)用戶特征和使用情境動態(tài)調(diào)整界面布局和內(nèi)容。譬如，新加坡的Ask Jamie虛擬助手能夠根據(jù)用戶的查詢歷史和偏好提供個(gè)性化的政府服務(wù)咨詢。6

第四，預(yù)測性服務(wù)——主動服務(wù)提供。AI大模型的預(yù)測能力使得公共服務(wù)可以從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動預(yù)測和提供。其技術(shù)原理包括：時(shí)間序列預(yù)測，即使用如Prophet等模型預(yù)測未來的服務(wù)需求趨勢；因果推斷，即通過因果推斷模型分析影響服務(wù)需求的關(guān)鍵因素；情景模擬，即使用Agent-based模型模擬不同政策下的服務(wù)需求變化。譬如，美國芝加哥市使用預(yù)測分析模型預(yù)測食品安全檢查的優(yōu)先級，提高了檢查的效率和針對性。7

第五，動態(tài)優(yōu)化——服務(wù)持續(xù)改進(jìn)。AI大模型可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，不斷改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量和效率。其技術(shù)原理包括：在線學(xué)習(xí)，即通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流持續(xù)更新模型，適應(yīng)服務(wù)環(huán)境的動態(tài)變化；A/B測試，即通過對比實(shí)驗(yàn)評估不同服務(wù)策略的效果；多目標(biāo)優(yōu)化，即平衡服務(wù)質(zhì)量、成本效益、公平性等多個(gè)目標(biāo)。譬如，英國國民醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）使用AI系統(tǒng)持續(xù)分析患者反饋和治療效果，動態(tài)優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)流程。8

2.從社會需求到服務(wù)供給：如何通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)匹配

在AI大模型的支持下，公共服務(wù)正從傳統(tǒng)的供給導(dǎo)向型向需求導(dǎo)向型轉(zhuǎn)變。通過對海量社會數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，政府可以更精準(zhǔn)地識別社會需求，并實(shí)現(xiàn)與服務(wù)供給的精準(zhǔn)匹配。這一過程不僅提高了公共服務(wù)的效率和效果，還能更好地滿足公民的多元化需求。

社會需求識別有其厚實(shí)的學(xué)理基礎(chǔ)。布坎南和塔洛克（Buchanan and Tullock）提出的公共選擇理論強(qiáng)調(diào)，公共政策和服務(wù)應(yīng)該反映公民的真實(shí)偏好。1 這為需求導(dǎo)向的公共服務(wù)提供了理論依據(jù)?？铺乩眨↘otler）提出的需求管理理論認(rèn)為，組織應(yīng)該主動管理和影響需求，而不是被動響應(yīng)。2這一理論為公共部門主動識別和塑造社會需求提供了思路。瓦爾戈和盧施（Vargo and Lusch）提出的服務(wù)主導(dǎo)邏輯強(qiáng)調(diào)，價(jià)值是在服務(wù)過程中與用戶共同創(chuàng)造的。3 這一觀點(diǎn)為理解公共服務(wù)中的需求—供給互動提供了新視角。而霍蘭（Holland）提出的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論認(rèn)為，社會需求是一個(gè)復(fù)雜、動態(tài)、自適應(yīng)的系統(tǒng)。4 這一理論為理解社會需求的復(fù)雜性和動態(tài)性提供了框架。

基于多元理論思考，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可在至少五個(gè)方面支持社會需求的精準(zhǔn)識別。首先，多源數(shù)據(jù)融合。其技術(shù)原理包括數(shù)據(jù)集成、知識圖譜及聯(lián)邦學(xué)習(xí)。譬如，新加坡的數(shù)據(jù)共享平臺整合了來自多個(gè)政府部門的數(shù)據(jù)，為社會需求分析提供了全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5 其次，文本挖掘和輿情分析。其技術(shù)原理包括自然語言處理、情感分析及事件抽取。譬如，美國聯(lián)邦應(yīng)急管理局（FEMA）使用文本挖掘技術(shù)分析社交媒體數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)識別災(zāi)害期間的公眾需求。6 再次，時(shí)空數(shù)據(jù)分析。其技術(shù)原理包括空間聚類、時(shí)間序列分析及時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。譬如，紐約市使用時(shí)空數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化311服務(wù)熱線的資源配置，提高了對市民需求的響應(yīng)效率。7 從次，網(wǎng)絡(luò)分析。其技術(shù)原理包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社區(qū)發(fā)現(xiàn)。譬如，韓國首爾市利用社交網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)識別青年就業(yè)需求，為精準(zhǔn)就業(yè)服務(wù)提供支持。8 最后，預(yù)測性分析。其技術(shù)原理包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)及因果推斷。譬如，美國芝加哥市使用預(yù)測性分析模型預(yù)測食品安全檢查的優(yōu)先級，提高了檢查的效率和針對性。9

在精準(zhǔn)識別社會需求的基礎(chǔ)上，如何實(shí)現(xiàn)與服務(wù)供給的精準(zhǔn)匹配是下一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。其技術(shù)路徑包括如下幾個(gè)：（1）需求分類和量化。一方面，基于文本聚類和主題模型，將識別出的需求進(jìn)行多維度分類；另一方面，通過情感分析和觀點(diǎn)挖掘，對需求的緊迫性、普遍性進(jìn)行量化評估。此外，結(jié)合多準(zhǔn)則決策方法，對不同類型的需求進(jìn)行優(yōu)先級排序。（2）服務(wù)資源建模。一方面，使用知識圖譜技術(shù)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的公共服務(wù)目錄；另一方面，基于歷史數(shù)據(jù)和專家知識，對各類服務(wù)的供給能力進(jìn)行建模。此外，通過用戶反饋和成果評估，建立服務(wù)效果評估模型。（3）需求—服務(wù)匹配。一方面，使用深度學(xué)習(xí)模型（如BERT）計(jì)算需求描述和服務(wù)描述之間的語義相似度；另一方面，基于歷史服務(wù)記錄，使用矩陣分解或深度協(xié)同過濾模型進(jìn)行服務(wù)推薦。此外，考慮需求的緊迫性、服務(wù)能力、成本效益等多個(gè)目標(biāo)，使用遺傳算法等方法進(jìn)行全局優(yōu)化。（4）動態(tài)調(diào)整和反饋。一方面，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理技術(shù)，持續(xù)監(jiān)測需求變化和服務(wù)效果；另一方面，使用增量學(xué)習(xí)算法，根據(jù)新數(shù)據(jù)不斷更新需求—服務(wù)匹配模型。此外，通過對比實(shí)驗(yàn)評估不同匹配策略的效果，持續(xù)優(yōu)化匹配算法。

AI技術(shù)的迅速發(fā)展為公共服務(wù)領(lǐng)域帶來了前所未有的變革機(jī)遇，尤其是在智慧醫(yī)療、智慧教育等關(guān)乎民生的重要領(lǐng)域，AI技術(shù)正在推動政府公共服務(wù)職能的重塑與創(chuàng)新，提升了服務(wù)質(zhì)量和效率。AI驅(qū)動的精準(zhǔn)化、個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)，正在從輔助診斷工具向全流程智能化醫(yī)療服務(wù)體系轉(zhuǎn)變，推動了醫(yī)療服務(wù)職能的全面創(chuàng)新。其職能重塑與創(chuàng)新體現(xiàn)在兩方面：一是從傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)決策到循證醫(yī)學(xué)，即AI系統(tǒng)可以快速整合和分析最新研究成果，支持基于證據(jù)的決策。二是從標(biāo)準(zhǔn)化治療到精準(zhǔn)醫(yī)療，即根據(jù)患者個(gè)體特征和基因信息，制定個(gè)性化治療方案。譬如，新加坡衛(wèi)生部推出的“健康中心”APP，利用AI技術(shù)為市民提供個(gè)性化的健康建議和疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。系統(tǒng)通過分析用戶的健康數(shù)據(jù)、生活方式和家族史，提供針對性的健康管理建議。1 其政府公共服務(wù)職能重塑與創(chuàng)新在于：一方面，提示民眾從被動就醫(yī)到主動預(yù)防，通過持續(xù)監(jiān)測和分析，實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)防和干預(yù)；另一方面，公共服務(wù)部門從單點(diǎn)服務(wù)到全程管理，提供從健康評估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警到慢性病管理的全生命周期服務(wù)。

四、超越層級與界限：AI大模型如何重構(gòu)智慧

政府的組織形態(tài)

在現(xiàn)代數(shù)字化時(shí)代，AI大模型正在驅(qū)動智慧政府的轉(zhuǎn)型，不僅提高了政府的運(yùn)行效率，還重構(gòu)了其組織形態(tài)。傳統(tǒng)政府的層級結(jié)構(gòu)以科層制為基礎(chǔ)，具有決策鏈條冗長、信息傳遞緩慢、跨部門協(xié)作困難等問題。然而，AI大模型通過數(shù)據(jù)互聯(lián)、流程自動化和智能決策等技術(shù)手段，推動了政府組織的扁平化和智能化轉(zhuǎn)型。這種技術(shù)革新打破了傳統(tǒng)政府的層級界限，推動政府向更加高效、靈活和互聯(lián)的組織形態(tài)演變。

1.AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)互聯(lián)和自動化流程優(yōu)化政府的組織結(jié)構(gòu)

AI大模型為政府組織結(jié)構(gòu)的優(yōu)化提供了新的技術(shù)手段。通過數(shù)據(jù)互聯(lián)、流程自動化和智能分析，AI技術(shù)不僅提高了決策效率，還重新定義了政府內(nèi)部的職能分工和組織架構(gòu)。

第一，數(shù)據(jù)互聯(lián)與跨部門協(xié)作的組織優(yōu)化。在傳統(tǒng)政府中，不同部門之間的數(shù)據(jù)通常是分散、獨(dú)立的，這種數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象導(dǎo)致了信息傳遞不暢和決策延遲。AI大模型通過數(shù)據(jù)互聯(lián)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了不同政府部門之間的無縫信息共享與協(xié)作。AI大模型可以整合多個(gè)部門的異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)、公共安全、交通、環(huán)境等信息，形成一個(gè)全局性、動態(tài)化的治理體系。這種數(shù)據(jù)互聯(lián)不僅提高了決策的精準(zhǔn)度，還促進(jìn)了跨部門的協(xié)同作業(yè)，減少了因信息割裂而產(chǎn)生的管理障礙。譬如，在新加坡，政府通過AI大模型與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，建立了“智慧國家”（Smart Nation）平臺，實(shí)現(xiàn)了交通、環(huán)境、能源等多個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)互聯(lián)。2 該平臺通過集成不同部門的數(shù)據(jù)信息，推動了政府各部門的協(xié)同工作，提高了公共服務(wù)的響應(yīng)速度和決策的智能化水平。這一模式顯示出AI技術(shù)在優(yōu)化政府組織結(jié)構(gòu)中的強(qiáng)大能力。

第二，自動化流程的引入與科層結(jié)構(gòu)的扁平化。AI大模型推動了政府內(nèi)部流程的自動化，特別是在決策支持、數(shù)據(jù)分析和任務(wù)分配等方面，AI系統(tǒng)能夠大幅度減少人為干預(yù)，實(shí)現(xiàn)更加高效、精確的自動化流程。傳統(tǒng)政府的層級組織依賴于人工進(jìn)行信息匯總、分析和決策，這使得決策鏈條冗長、反應(yīng)速度緩慢。AI大模型通過自動化工具，如自然語言處理、深度學(xué)習(xí)算法等，能夠自動完成大量信息的處理和分析，從而顯著縮短決策時(shí)間。近年來，IPA技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，通過整合AI和自動化流程，政府可以實(shí)現(xiàn)從任務(wù)分配到資源調(diào)度的全面智能化。譬如，在應(yīng)急管理領(lǐng)域，AI系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動生成最佳資源分配方案，減少人為決策帶來的時(shí)間延遲。這種流程的自動化不僅提升了政府的響應(yīng)速度，還推動了組織的扁平化，減少了中間層次的干預(yù)環(huán)節(jié)。

第三，AI大模型賦能的決策優(yōu)化與組織重構(gòu)。AI大模型在政府組織中的應(yīng)用不僅優(yōu)化了流程，還深刻影響了決策模式的演變。傳統(tǒng)的政府決策依賴于經(jīng)驗(yàn)和直覺，決策過程往往復(fù)雜且耗時(shí)。然而，AI大模型通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，能夠?yàn)闆Q策提供科學(xué)依據(jù)，幫助政府更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的社會問題。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策模式，減少了傳統(tǒng)政府科層制中的層級壁壘，使得決策更加迅速、精準(zhǔn)。譬如，政府在其公共衛(wèi)生管理中引入了AI輔助決策系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)監(jiān)控疫情數(shù)據(jù)并預(yù)測未來的疫情走勢。通過AI系統(tǒng)提供的科學(xué)決策建議，政府能夠快速作出應(yīng)對措施。這種智能化的決策系統(tǒng)減少了傳統(tǒng)的決策流程，提高了政策執(zhí)行的時(shí)效性。

AI大模型通過數(shù)據(jù)互聯(lián)和流程自動化，深刻優(yōu)化了政府的組織結(jié)構(gòu)。通過打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨部門的數(shù)據(jù)共享，AI技術(shù)推動了政府部門間的協(xié)同工作。自動化流程的引入不僅減少了層級組織中的冗余環(huán)節(jié)，還提升了決策效率，推動了組織的扁平化與智能化。這種技術(shù)驅(qū)動的組織重構(gòu)為智慧政府的建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2.扁平化組織帶來的政策執(zhí)行效率提升與信息共享機(jī)制的創(chuàng)新

隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的科層制政府組織正逐漸向扁平化結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。扁平化的組織模式不僅能夠提升政策執(zhí)行的效率，還通過創(chuàng)新的信息共享機(jī)制，使得政府的內(nèi)部溝通與跨部門協(xié)作更加高效。

第一，扁平化組織結(jié)構(gòu)與政策執(zhí)行效率的提升。在傳統(tǒng)的政府組織中，政策的制定與執(zhí)行通常依賴于復(fù)雜的層級結(jié)構(gòu)，信息的傳遞需要經(jīng)過多個(gè)環(huán)節(jié)，這往往導(dǎo)致政策的延遲和執(zhí)行偏差。AI大模型通過自動化工具和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，減少了組織層級之間的信息傳遞環(huán)節(jié)，使得決策更加直接、執(zhí)行更加高效。譬如，在“電子政府”項(xiàng)目中，政府通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)政府部門之間的信息整合與自動化決策，顯著減少了傳統(tǒng)的科層結(jié)構(gòu)。政府部門之間的協(xié)同工作更加高效，政策的執(zhí)行不再依賴于冗長的審批流程，而是通過AI系統(tǒng)自動生成決策方案并直接實(shí)施。這種扁平化的組織結(jié)構(gòu)使得愛沙尼亞的政府服務(wù)效率得到了極大的提升。

第二，信息共享機(jī)制的創(chuàng)新：從封閉到開放的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)政府組織中的信息共享機(jī)制往往呈現(xiàn)出封閉性和局部性，導(dǎo)致信息傳遞效率低下。AI大模型通過數(shù)據(jù)互聯(lián)和智能分析，創(chuàng)新了信息共享機(jī)制，使得不同部門之間的信息流動更加順暢。在扁平化組織中，各部門不再是獨(dú)立的“信息孤島”，而是通過共享平臺進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互與協(xié)同。譬如，英國政府的“開放數(shù)據(jù)計(jì)劃”通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了政府各部門的數(shù)據(jù)整合與共享。該平臺不僅向公眾開放了數(shù)以千計(jì)的政府?dāng)?shù)據(jù)集，還促進(jìn)了不同部門之間的實(shí)時(shí)信息共享。1 政府決策者和公務(wù)員可以通過該平臺快速獲取其他部門的數(shù)據(jù)信息，從而加快政策執(zhí)行和決策速度。

第三，扁平化組織與公私協(xié)作機(jī)制的創(chuàng)新。扁平化組織模式不僅優(yōu)化了政府內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，還促進(jìn)了政府與社會其他組織之間的協(xié)作。AI大模型通過數(shù)據(jù)共享和智能協(xié)同，推動了公私合作模式的創(chuàng)新。在智慧城市建設(shè)中，政府與企業(yè)的合作尤為重要。AI技術(shù)通過智能化的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，促進(jìn)了政府與企業(yè)在公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施管理等領(lǐng)域的合作。譬如，巴塞羅那的智慧城市項(xiàng)目通過AI大模型整合了政府、企業(yè)和市民的多方數(shù)據(jù)，形成了一個(gè)開放協(xié)作的平臺。2 該平臺不僅為政府提供了智能化的決策支持，還通過與企業(yè)的合作，推動了智慧交通、智能能源等領(lǐng)域的創(chuàng)新。這種扁平化的組織模式打破了傳統(tǒng)政府與企業(yè)之間的界限，促進(jìn)了多方協(xié)作與信息共享。

扁平化組織模式通過AI技術(shù)的應(yīng)用，提升了政策執(zhí)行的效率，創(chuàng)新了信息共享機(jī)制。AI大模型打破了傳統(tǒng)政府中的信息壁壘，實(shí)現(xiàn)了部門之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作。同時(shí)，扁平化組織還促進(jìn)了公私合作，推動了智慧政府與社會其他組織之間的合作。這種新型的組織模式不僅提高了政策的執(zhí)行效率，還為智慧政府的建設(shè)提供了新的路徑。

3.AI技術(shù)在政府跨部門協(xié)作中的成功實(shí)踐

AI技術(shù)在政府跨部門協(xié)作中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著成效，特別是在應(yīng)急管理和環(huán)境保護(hù)等需要高度協(xié)同的領(lǐng)域，AI大模型通過數(shù)據(jù)共享、自動化決策和智能調(diào)度，有效提升了跨部門協(xié)作的效率。以下將通過具體案例分析AI技術(shù)如何重塑政府的跨部門協(xié)作機(jī)制。

第一，應(yīng)急管理領(lǐng)域的AI驅(qū)動跨部門協(xié)作。應(yīng)急管理是典型的需要多部門協(xié)同工作的領(lǐng)域，而AI技術(shù)在此發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。應(yīng)急管理通常涉及多個(gè)部門，如消防、警察、衛(wèi)生、交通等部門的協(xié)調(diào)，而傳統(tǒng)的人工協(xié)作往往效率低下，信息傳遞不及時(shí)。中國應(yīng)急管理部于2019年啟動的“智慧應(yīng)急”平臺是AI技術(shù)在應(yīng)急管理中應(yīng)用的典范。3 該平臺整合了氣象、地理、人口、基礎(chǔ)設(shè)施等多個(gè)部門的數(shù)據(jù)，通過AI大模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)警和決策支持。在應(yīng)急事件發(fā)生時(shí)，AI系統(tǒng)能夠自動分析多源數(shù)據(jù)，預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，并調(diào)度應(yīng)急資源。這種基于AI的跨部門協(xié)作機(jī)制，使得中國的應(yīng)急管理效率顯著提升，平均響應(yīng)時(shí)間縮短了40%。

第二，環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的AI賦能跨部門合作。環(huán)境保護(hù)是另一個(gè)典型的需要多部門協(xié)作的領(lǐng)域，涉及能源、交通、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等多個(gè)部門。傳統(tǒng)的環(huán)境保護(hù)措施往往由于信息不暢和協(xié)調(diào)困難而效果不佳，而AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)整合和智能分析，為跨部門合作提供了新的解決方案。譬如，歐盟的“Copernicus”計(jì)劃是一個(gè)綜合性的地球觀測項(xiàng)目，廣泛應(yīng)用了AI技術(shù)來監(jiān)測環(huán)境變化。1 該計(jì)劃整合了多個(gè)國家和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，包括衛(wèi)星遙感、地面觀測站等，利用AI技術(shù)分析污染源、追蹤環(huán)境變化趨勢，并為各國的環(huán)境保護(hù)政策提供科學(xué)依據(jù)。這一項(xiàng)目促進(jìn)了歐盟內(nèi)部多個(gè)國家和部門的跨境協(xié)作，提高了環(huán)境保護(hù)的效果。

第三，智慧城市中的跨部門協(xié)作。智慧城市的建設(shè)依賴于政府內(nèi)部多個(gè)部門的協(xié)同工作，涵蓋了交通管理、能源分配、公共安全等多個(gè)領(lǐng)域。AI技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用，為跨部門協(xié)作提供了新的解決方案，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享、智能調(diào)度和自動化管理，提升了城市管理的整體效能。譬如，新加坡的“虛擬新加坡”平臺是智慧城市建設(shè)中的典范，該平臺利用AI大模型和數(shù)字孿生技術(shù)，模擬整個(gè)城市的運(yùn)行情況。通過整合交通、能源、環(huán)境等多個(gè)部門的數(shù)據(jù)，該平臺能夠?qū)崟r(shí)分析城市的運(yùn)行狀況，預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，并協(xié)同各部門做出最優(yōu)決策。這一跨部門的智能協(xié)作平臺大幅提高了新加坡政府的治理效率，尤其是在公共安全和環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域。

AI技術(shù)在政府跨部門協(xié)作中的成功實(shí)踐表明，通過數(shù)據(jù)整合和自動化決策，AI大模型能夠有效提升跨部門協(xié)作的效率，打破傳統(tǒng)政府中的信息孤島。在應(yīng)急管理、環(huán)境保護(hù)和智慧城市建設(shè)等領(lǐng)域，AI技術(shù)通過智能化的跨部門協(xié)作平臺，顯著提高了政府的應(yīng)對能力和決策效率。這些案例為未來智慧政府的建設(shè)提供了重要的參考。

五、開放與透明：AI大模型在政府功能重塑、

結(jié)構(gòu)優(yōu)化中構(gòu)建信任機(jī)制

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，政府的功能和結(jié)構(gòu)正逐步發(fā)生深刻的變化。AI大模型的廣泛應(yīng)用，不僅帶來了效率的提升，還在透明性和開放性方面為政府注入了新的活力。政府作為公共事務(wù)的管理者，其治理的核心在于公信力的建立與維持，而在這一過程中，透明化的決策和公眾的參與尤為重要。AI大模型能夠通過多種技術(shù)手段，構(gòu)建起一種更為透明、開放和信任的政府運(yùn)作機(jī)制，從而促進(jìn)政府的現(xiàn)代化和公共服務(wù)的優(yōu)化。

1.透明化決策與AI技術(shù)對政府公信力的提升作用

AI大模型的應(yīng)用不僅提高了政府決策的效率，還為決策過程的透明化奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。政府公信力的核心在于公眾對其決策過程的信任，而這一信任的建立需要政府行動的公開、透明和可追溯。AI技術(shù)，尤其是AI大模型，能夠通過數(shù)據(jù)處理、分析和預(yù)測等多項(xiàng)功能，推動政府決策的透明化進(jìn)程，從而提升政府的公信力。

第一，AI大模型在透明化決策中的作用。AI大模型具備處理海量數(shù)據(jù)的能力，能夠快速從中提取有價(jià)值的信息并用于決策支持。通過透明的算法和可解釋的模型，AI系統(tǒng)可以向公眾展示決策的依據(jù)和邏輯鏈條，使得決策過程更加公開透明。這種透明化的決策模式，有助于減少傳統(tǒng)政府決策過程中存在的暗箱操作和不公正現(xiàn)象，進(jìn)而增強(qiáng)政府的公信力。AI大模型透明化決策的實(shí)現(xiàn)通常通過如下兩種方式：（1）算法透明度。AI大模型的決策機(jī)制能夠通過解釋性模型向公眾開放，展示決策背后的邏輯與數(shù)據(jù)依據(jù)。近年來，學(xué)術(shù)界針對可解釋AI（Explainable AI）的研究日漸增多，特別是在政府決策領(lǐng)域，確保算法透明和結(jié)果可解釋性成為學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)。解釋性模型可以揭示AI做出決策的路徑，幫助公眾理解AI的行為。（2）數(shù)據(jù)可視化。通過圖形、表格、地圖等形式，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果直觀地呈現(xiàn)給公眾。這不僅能夠提高公眾對政府決策的理解和接受度，還能夠增強(qiáng)決策過程的透明性和公正性。近年來，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在政府公開信息、政策制定等方面的應(yīng)用日益廣泛。譬如，美國國家安全局通過數(shù)據(jù)可視化公開了其網(wǎng)絡(luò)安全決策的相關(guān)數(shù)據(jù)，顯著提升了公眾對其政策合法性的認(rèn)同。

第二，AI大模型增強(qiáng)了決策的公正性，減少了腐敗風(fēng)險(xiǎn)。AI大模型能夠通過系統(tǒng)化和數(shù)據(jù)化的分析手段，減少人類決策中的主觀偏見和潛在的腐敗風(fēng)險(xiǎn)。AI系統(tǒng)的自動化決策能夠避免人為因素的干擾，尤其是在涉及資源分配、公共政策制定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過客觀的算法提高決策的公正性和透明度。在公共資源分配中，AI的應(yīng)用可以依據(jù)客觀的數(shù)據(jù)分析而非人為的主觀判斷，有效防止不公正的分配行為和潛在的腐敗問題。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，AI的廣泛應(yīng)用能顯著減少腐敗的機(jī)會。譬如，在印度的食品補(bǔ)貼項(xiàng)目中，政府通過AI技術(shù)的引入來審查受益人身份，自動甄別出虛假或重復(fù)申請，從而大大減少了腐敗的可能性。這種技術(shù)驅(qū)動的透明機(jī)制，不僅提高了政府的公信力，也為其他領(lǐng)域的政策實(shí)施提供了借鑒。

第三，AI大模型增強(qiáng)了決策的問責(zé)機(jī)制。AI大模型通過記錄和追蹤每個(gè)決策步驟，建立了更為清晰的問責(zé)機(jī)制。在傳統(tǒng)決策過程中，問責(zé)機(jī)制常常由于信息不對稱而難以落實(shí)。而AI系統(tǒng)可以記錄每個(gè)決策步驟，包括使用的數(shù)據(jù)來源、分析方法和結(jié)果，從而確保每個(gè)決策的來源有據(jù)可查。這種透明化的問責(zé)機(jī)制，不僅有助于提升政府的透明度，還能有效監(jiān)督?jīng)Q策過程，防止腐敗和濫用職權(quán)。譬如，歐盟在其多個(gè)成員國實(shí)施的“數(shù)據(jù)問責(zé)框架”中，廣泛應(yīng)用了AI大模型，確保每個(gè)公共政策決策的依據(jù)、流程和結(jié)果均被詳細(xì)記錄。這一框架通過對AI系統(tǒng)的監(jiān)管，增強(qiáng)了政府的決策透明度和公眾的信任感。

第四，AI大模型驅(qū)動了公眾監(jiān)督與參與。AI技術(shù)為公眾監(jiān)督政府決策提供了新的工具和渠道。通過開放的AI決策系統(tǒng)，公眾可以實(shí)時(shí)參與和監(jiān)督政府的決策過程。譬如，在環(huán)境政策的制定過程中，AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析公眾反饋的數(shù)據(jù)，調(diào)整政策的執(zhí)行方向。通過這種技術(shù)手段，政府不僅能夠提高政策的響應(yīng)速度，還能增強(qiáng)決策的透明性和公眾的參與感。近年來，許多國家的政府引入了AI技術(shù)，用于政策實(shí)施的監(jiān)督和反饋。又譬如，美國環(huán)保署（EPA）通過AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境污染數(shù)據(jù)，公眾可以通過在線平臺查看各地區(qū)的環(huán)境數(shù)據(jù)，監(jiān)督政府的環(huán)保行動。這種透明化的技術(shù)手段顯著提升了政府的公信力。

AI大模型的應(yīng)用為政府決策的透明化提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過透明的算法、數(shù)據(jù)可視化、自動化決策和增強(qiáng)的問責(zé)機(jī)制，AI技術(shù)不僅提高了決策效率，還為公眾監(jiān)督和參與政府事務(wù)創(chuàng)造了新的可能性。這種技術(shù)驅(qū)動的透明化模式，有助于提高政府的公信力、減少腐敗和不公現(xiàn)象，為構(gòu)建更為公開、公正的智慧政府奠定了基礎(chǔ)。

2.開放數(shù)據(jù)與民眾參與：利用技術(shù)促進(jìn)政策的反饋與優(yōu)化

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，政府開放數(shù)據(jù)的需求日益增加。開放數(shù)據(jù)不僅是一種透明化政府的方式，更是一種促進(jìn)公眾參與、提升政府決策質(zhì)量的有效手段。AI大模型在政府?dāng)?shù)據(jù)開放和公眾參與中的應(yīng)用，極大地推動了公共政策的反饋與優(yōu)化過程。通過AI技術(shù)，政府能夠更精準(zhǔn)、更高效地獲取公眾反饋，并據(jù)此優(yōu)化政策。

第一，開放數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)與公眾參與的驅(qū)動。開放數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)是信息的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享，而AI大模型則能夠在海量數(shù)據(jù)中快速挖掘有價(jià)值的內(nèi)容，幫助政府在政策制定和優(yōu)化過程中做出更科學(xué)的判斷。隨著AI技術(shù)的成熟，政府可以通過開放數(shù)據(jù)平臺，為公眾提供更多的參與機(jī)會，尤其是在政策反饋和優(yōu)化的過程中。開放數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)需要通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式、通用的API接口以及透明的數(shù)據(jù)管理機(jī)制來實(shí)現(xiàn)。這些平臺不僅向公眾開放，還能夠促進(jìn)不同部門之間的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作，從而增強(qiáng)決策的科學(xué)性。政府可通過其開放數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站向公眾提供數(shù)以千計(jì)的公開數(shù)據(jù)集，其涵蓋了交通、環(huán)境、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域，公眾可以通過這些數(shù)據(jù)參與政策反饋。AI大模型的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力為公眾參與提供了更多的技術(shù)支持。譬如，自然語言處理技術(shù)能夠自動分析公眾提交的意見、建議和投訴，并將其整合為有價(jià)值的信息，反饋給決策者。這種技術(shù)能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量的公眾意見，提高政策反饋的效率和精準(zhǔn)性。

第二，公眾參與政策反饋與優(yōu)化的模式創(chuàng)新。AI大模型不僅能夠增強(qiáng)政府開放數(shù)據(jù)的透明性，還能夠?yàn)楣妳⑴c政策反饋提供更加創(chuàng)新的模式。這些模式不僅能夠提高公眾參與的積極性，還能夠促進(jìn)政府與公眾之間的互動，形成良性的政策反饋和優(yōu)化機(jī)制。AI大模型可以為公眾提供智能化的政策咨詢服務(wù)，使公眾能夠更好地理解政策，并提出更有針對性的反饋。譬如，基于AI的虛擬助手可以回答公眾的政策咨詢問題，并根據(jù)不同地區(qū)、年齡段和社會群體的需求提供個(gè)性化的政策解讀。通過這種方式，政府能夠更好地獲取公眾的真實(shí)反饋。通過AI技術(shù)，公眾不僅可以參與政策的咨詢和反饋，還可以通過開放平臺直接參與政策的制定和優(yōu)化。又譬如，政府通過開放平臺邀請公眾參與交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃，利用AI大模型分析公眾提出的建議和意見，可優(yōu)化交通規(guī)劃設(shè)計(jì)。AI大模型的參與使得政策的反饋更加智能化和精準(zhǔn)化。

第三，數(shù)據(jù)驅(qū)動的政策優(yōu)化與精準(zhǔn)決策。開放數(shù)據(jù)不僅能夠增強(qiáng)公眾的參與感，還能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實(shí)現(xiàn)政策的優(yōu)化與精準(zhǔn)決策。AI大模型能夠從海量的公眾反饋中提取有用的信息，幫助決策者進(jìn)行更為科學(xué)的政策調(diào)整。AI大模型能夠?qū)κ占降墓姺答仈?shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理，并根據(jù)分析結(jié)果對現(xiàn)有政策進(jìn)行優(yōu)化。政府可以通過AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控政策的執(zhí)行情況，分析公眾的反應(yīng)和意見，調(diào)整政策的執(zhí)行方向。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的政策優(yōu)化機(jī)制，能夠顯著提升政策的科學(xué)性和執(zhí)行效果。AI大模型不僅能夠幫助政府制定宏觀政策，還能夠通過分析不同群體的需求，提供個(gè)性化的政策建議。譬如，基于AI的大數(shù)據(jù)分析，政府可以為不同年齡段、收入水平和職業(yè)類型的群體提供定制化的社會福利政策。這種個(gè)性化的政策服務(wù)，不僅能夠提高政策的精準(zhǔn)度，還能夠增強(qiáng)公眾的滿意度。

3.智慧城市中的開放數(shù)據(jù)平臺與政府透明度提升

智慧城市作為AI大模型在城市管理中的具體應(yīng)用場景，通過開放數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，大大提升了政府的透明度和公眾的參與度。在這一領(lǐng)域，全球多個(gè)城市已經(jīng)開展了廣泛的實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。通過分析這些智慧城市的案例，可以更好地理解AI大模型在政府透明度提升中的實(shí)際作用。

第一，智慧城市與開放數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建。智慧城市是指通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等先進(jìn)技術(shù)，提升城市管理效率和居民生活質(zhì)量的城市。開放數(shù)據(jù)平臺是智慧城市的重要組成部分，通過提供城市運(yùn)行的各類數(shù)據(jù)，促進(jìn)公眾參與城市治理，并提高政府透明度。在智慧城市的建設(shè)中，開放數(shù)據(jù)平臺的功能包括兩個(gè)方面：一方面，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享。通過開放數(shù)據(jù)平臺，城市的交通、環(huán)境、能源等方面的運(yùn)行數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)向公眾公開。這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的共享，不僅提高了政府決策的透明度，還能促使市民更好地了解城市的運(yùn)行狀況。另一方面，公眾參與平臺。公眾可以通過開放數(shù)據(jù)平臺，參與城市政策的制定和優(yōu)化過程。譬如，市民可以通過平臺提交對城市基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)等方面的意見和建議，政府可以通過AI大模型分析這些反饋，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整政策。

第二，新加坡智慧城市的透明化治理。新加坡作為全球智慧城市建設(shè)的標(biāo)桿，通過其“智慧國家”計(jì)劃，大力推動了開放數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)，并取得了顯著成效。新加坡政府通過開放數(shù)據(jù)平臺，向公眾和企業(yè)提供了大量的城市運(yùn)行數(shù)據(jù)，涵蓋了交通、環(huán)境、公共服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。這些數(shù)據(jù)的開放，不僅提高了政府的透明度，還為創(chuàng)新提供了重要的資源。新加坡智慧城市的透明化治理體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一方面，全方位的數(shù)據(jù)開放。新加坡的開放數(shù)據(jù)平臺向公眾提供了廣泛的城市數(shù)據(jù)，市民可以通過在線平臺查看實(shí)時(shí)的交通流量、空氣質(zhì)量等信息。這種透明的數(shù)據(jù)政策，不僅提高了政府的公信力，還增強(qiáng)了市民的環(huán)境保護(hù)意識。另一方面，AI驅(qū)動的城市管理優(yōu)化。新加坡市政府利用AI大模型對開放數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，優(yōu)化城市管理。譬如，市政府通過AI分析交通流量數(shù)據(jù)，調(diào)整了紅綠燈的控制策略，有效緩解了交通擁堵。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式，不僅提高了政府的服務(wù)效率，還增強(qiáng)了市民的滿意度。新加坡智慧城市開放數(shù)據(jù)平臺案例表明，AI大模型和開放數(shù)據(jù)平臺的結(jié)合，不僅顯著提升了政府的透明度，還為公眾參與城市治理提供了新的途徑。

六、邊界與未來：AI大模型在智慧政府中的

適應(yīng)性挑戰(zhàn)與未來走向

AI大模型在智慧政府中的應(yīng)用雖然展現(xiàn)了極大的潛力，但也面臨適應(yīng)性方面的挑戰(zhàn)。政府職能重塑及結(jié)構(gòu)優(yōu)化的復(fù)雜性、社會問題的多樣性以及倫理道德考量，使得AI的應(yīng)用并非在所有場景都能完全勝任。譬如，某些決策涉及道德判斷或社會價(jià)值的衡量，AI大模型由于本質(zhì)上依賴數(shù)據(jù)訓(xùn)練和算法推導(dǎo)，難以完全替代人類決策的靈活性和主觀性，因此，這一主題有助于明確AI大模型在智慧政府中的適用邊界，識別出其功能局限，為技術(shù)應(yīng)用提供更現(xiàn)實(shí)的評估框架。在這種背景下，理解AI大模型的適應(yīng)性挑戰(zhàn)以及探索其未來的發(fā)展方向，對于構(gòu)建更加高效、透明和包容的智慧政府至關(guān)重要。

1.AI技術(shù)應(yīng)用中的倫理挑戰(zhàn)與政策調(diào)控的必要性

AI大模型作為技術(shù)驅(qū)動型的政府治理工具，雖然在提升效率、優(yōu)化決策方面展現(xiàn)出巨大的潛力，但同時(shí)也帶來了許多倫理方面的挑戰(zhàn)。學(xué)術(shù)界和政策制定者必須面對的問題是，如何在技術(shù)進(jìn)步和社會價(jià)值觀之間找到平衡，以確保AI技術(shù)的應(yīng)用符合公共利益和社會倫理。

第一，決策中的算法偏見與歧視問題。AI大模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)，可能會無意中繼承或放大現(xiàn)有的社會偏見。由于AI系統(tǒng)是基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，而這些數(shù)據(jù)可能包含隱含的偏見，AI大模型可能在決策過程中產(chǎn)生不公平的結(jié)果。這種算法偏見尤其可能在公共政策的制定和執(zhí)行中被放大，尤其在社會福利分配、司法系統(tǒng)決策等敏感領(lǐng)域。譬如，美國在刑事司法系統(tǒng)中使用的“COMPAS”算法曾被曝光具有種族偏見，算法傾向于對少數(shù)族裔作出更高的犯罪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。這一事件引發(fā)了學(xué)術(shù)界關(guān)于AI偏見的廣泛討論，暴露了AI系統(tǒng)在決策過程中存在的嚴(yán)重倫理風(fēng)險(xiǎn)。

第二，決策權(quán)的轉(zhuǎn)移與人機(jī)合作的倫理挑戰(zhàn)。AI大模型的自動化決策能力大大提高了政府處理事務(wù)的效率，但與此同時(shí)，決策權(quán)的轉(zhuǎn)移帶來了新的倫理挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的政府決策過程中，決策權(quán)由人類官員掌握，受道德和法律約束。然而，隨著AI技術(shù)的介入，部分決策權(quán)逐漸轉(zhuǎn)移至算法系統(tǒng)，這種變化引發(fā)了關(guān)于決策問責(zé)機(jī)制的廣泛討論。AI系統(tǒng)的決策機(jī)制通常不夠透明，且難以追溯，這使得決策過程中的問責(zé)機(jī)制變得模糊不清。在AI主導(dǎo)的決策系統(tǒng)中，一旦決策出現(xiàn)錯(cuò)誤或負(fù)面影響，難以明確責(zé)任歸屬——是由算法錯(cuò)誤導(dǎo)致，還是由于人類操作不當(dāng)所引發(fā)？因此，建立人機(jī)協(xié)同的倫理框架變得至關(guān)重要。AI系統(tǒng)在政府決策中的角色應(yīng)當(dāng)是“輔助”而非“主導(dǎo)”，人類決策者應(yīng)當(dāng)始終保留對關(guān)鍵決策的最終控制權(quán)。政策制定者需要對AI技術(shù)在公共領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行法律和倫理上的明確界定，防止決策權(quán)的無序轉(zhuǎn)移和問責(zé)機(jī)制的失控。

第三，公共領(lǐng)域的透明度與倫理審查機(jī)制。為了避免AI技術(shù)在政府治理中的不當(dāng)使用，建立強(qiáng)有力的倫理審查機(jī)制是必要的。AI大模型的高度復(fù)雜性和黑箱屬性使得其決策過程難以被公眾和政策制定者理解，這種不透明性可能會削弱公眾對政府決策的信任。因此，AI技術(shù)的應(yīng)用需要納入透明的倫理審查機(jī)制，通過審計(jì)和監(jiān)管，確保其符合公共倫理和社會價(jià)值。為此，政府應(yīng)建立獨(dú)立的AI倫理審查機(jī)構(gòu)，對AI大模型的使用進(jìn)行定期審計(jì)和評估。這些審查機(jī)構(gòu)可以通過“算法透明性”要求、數(shù)據(jù)來源追溯、模型偏差檢測等手段，確保AI系統(tǒng)的決策過程合規(guī)、公正、透明。歐盟推出的《人工智能法案》正是朝著這一方向邁出的重要一步，其核心是通過監(jiān)管高風(fēng)險(xiǎn)AI應(yīng)用，確保技術(shù)在公共領(lǐng)域的安全使用。AI大模型的應(yīng)用帶來了許多倫理挑戰(zhàn)，包括算法偏見、決策權(quán)轉(zhuǎn)移和透明度問題。為確保AI技術(shù)在政府中的安全和公平應(yīng)用，政策調(diào)控和倫理審查機(jī)制的建立勢在必行。通過法律法規(guī)和獨(dú)立的審查機(jī)制，政府可以在最大化AI技術(shù)效益的同時(shí)，減少其潛在的倫理風(fēng)險(xiǎn)，確保技術(shù)與社會價(jià)值觀的和諧共存。

2.如何平衡技術(shù)進(jìn)步與隱私保護(hù)：數(shù)據(jù)安全與算法透明度的核心問題

在智慧政府的建設(shè)中，AI大模型的成功應(yīng)用離不開數(shù)據(jù)的支持。政府需要通過海量數(shù)據(jù)的分析和處理，來提高決策的科學(xué)性和治理效率。然而，數(shù)據(jù)的廣泛使用也帶來了隱私保護(hù)和安全性方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如何在數(shù)據(jù)使用與個(gè)人隱私保護(hù)之間找到平衡，成為當(dāng)今智慧政府建設(shè)中最為核心的問題之一。

第一，數(shù)據(jù)安全：大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)困境。AI大模型的訓(xùn)練和決策高度依賴于數(shù)據(jù)，尤其是涉及個(gè)人隱私的敏感數(shù)據(jù)。隨著政府?dāng)?shù)據(jù)開放與共享程度的加深，如何保護(hù)公民的隱私數(shù)據(jù)成了一項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。近年來，隱私泄露事件頻發(fā)，暴露了當(dāng)前數(shù)據(jù)治理框架中的漏洞。譬如，2018年Facebook的劍橋分析丑聞揭露了大量用戶數(shù)據(jù)被濫用的問題，引發(fā)了全球范圍內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的廣泛討論。這一事件展示了在數(shù)據(jù)使用過程中，個(gè)人隱私保護(hù)面臨的重大威脅。即便是政府領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)依然存在，特別是在電子政務(wù)、智慧城市等涉及大量個(gè)人信息的場景中。為了應(yīng)對這一問題，政府應(yīng)有多種技術(shù)解決方案備選，其中包括隱私計(jì)算技術(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私和同態(tài)加密）。這些技術(shù)可以在保證數(shù)據(jù)分析能力的前提下，最大程度地保護(hù)用戶的隱私。

第二，算法透明度：理解與監(jiān)督AI決策的必要性。AI大模型的決策過程通常高度復(fù)雜，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，具有“黑箱效應(yīng)”，難以被普通公眾和監(jiān)管者理解。這種算法的不透明性不僅引發(fā)了社會對技術(shù)濫用的擔(dān)憂，還削弱了公眾對AI驅(qū)動決策的信任。因此，提高AI系統(tǒng)的透明度成為政策制定者和技術(shù)開發(fā)者共同面臨的挑戰(zhàn)。近年來，學(xué)術(shù)界在“可解釋AI”領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。本文認(rèn)為，可解釋AI技術(shù)的目標(biāo)是使AI系統(tǒng)的決策過程變得更加透明，并為其輸出結(jié)果提供清晰的解釋。這種解釋性可以通過模型的可視化、規(guī)則的提取以及決策路徑的追溯等方式實(shí)現(xiàn)。譬如，基于SHAP和LIME等方法的解釋工具，能夠?yàn)閺?fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型提供直觀的解釋，幫助公眾和決策者更好地理解AI的工作原理。在政策層面，算法透明度的要求逐漸被納入各國的法律法規(guī)。以歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）為例，條例中明確規(guī)定了數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求“自動化決策中的解釋權(quán)”。這一規(guī)定要求所有涉及個(gè)人數(shù)據(jù)的自動化決策過程，必須向公眾提供足夠的解釋和信息，以確保決策過程的透明性和公正性。

第三，平衡技術(shù)進(jìn)步與隱私保護(hù)的政策路徑。在技術(shù)進(jìn)步與隱私保護(hù)之間找到平衡，需要政府、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共同努力。隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)安全與算法透明度問題可能會變得更加復(fù)雜和棘手。因此，政策制定者需要制定更加細(xì)化的法律法規(guī)，確保在數(shù)據(jù)使用的同時(shí)，個(gè)人隱私得到充分的保護(hù)。隱私保護(hù)技術(shù)如差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等應(yīng)當(dāng)被納入政府?dāng)?shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)流程，并在公共領(lǐng)域進(jìn)行廣泛推廣。同時(shí)，政策制定者應(yīng)根據(jù)不同應(yīng)用場景的風(fēng)險(xiǎn)等級，設(shè)計(jì)分級的隱私保護(hù)策略。譬如，涉及敏感信息的醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)受到更高層級的加密和保護(hù)，而普通的公共服務(wù)數(shù)據(jù)可以采取較為寬松的管理方式。為了提高AI系統(tǒng)的透明度，政府需要建立統(tǒng)一的算法監(jiān)管機(jī)制，對公共領(lǐng)域中使用的AI算法進(jìn)行定期審查和評估。通過公開審查報(bào)告和算法模型的解釋性信息，政府可以增強(qiáng)公眾對AI技術(shù)的信任，防止因技術(shù)不透明而引發(fā)的倫理風(fēng)險(xiǎn)和社會爭議。

3.前沿技術(shù)的融合對未來智慧政府模式的可能性影響

智慧政府的未來不僅僅依賴于AI大模型的單一技術(shù)應(yīng)用，還涉及多個(gè)前沿技術(shù)的深度融合。隨著區(qū)塊鏈、量子計(jì)算等前沿技術(shù)的不斷發(fā)展，它們與AI技術(shù)的結(jié)合將為未來智慧政府的模式帶來深遠(yuǎn)影響。這些新興技術(shù)不僅有望提升政府的治理效能，還可能在安全性、透明性和決策效率方面帶來革命性的變化。

第一，區(qū)塊鏈技術(shù)與AI的融合：去中心化與數(shù)據(jù)可信度的提升。區(qū)塊鏈技術(shù)以其去中心化、不可篡改和高透明度的特性，成為未來智慧政府建設(shè)的重要技術(shù)之一。與AI大模型的結(jié)合，區(qū)塊鏈能夠?yàn)檎當(dāng)?shù)據(jù)的安全性和透明度提供更強(qiáng)的保障，特別是在公共服務(wù)、資源分配和政策執(zhí)行等領(lǐng)域。區(qū)塊鏈技術(shù)通過去中心化的分布式賬本系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)的存儲和管理更加透明和安全。AI大模型可以借助區(qū)塊鏈的透明性來確保決策數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可信度。譬如，智慧政府可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)建立透明的公共資源分配系統(tǒng)，確保所有數(shù)據(jù)的追溯性和不可篡改性，從而減少腐敗和不公正現(xiàn)象。區(qū)塊鏈中的智能合約可以與AI系統(tǒng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動化的政策執(zhí)行和監(jiān)督。又譬如，在智慧城市的管理中，智能合約可以根據(jù)AI大模型的分析結(jié)果自動觸發(fā)某些政策的執(zhí)行，如交通流量的自動調(diào)節(jié)、能源分配的優(yōu)化等。這種自動化治理模式能夠大大提高政府決策的執(zhí)UP2Snf3vdSl/hY44VTytBrOax2D3OW8mA0XTEiIbfM8=行效率，同時(shí)通過區(qū)塊鏈的透明性，能確保政策執(zhí)行過程的公正性。

第二，量子計(jì)算與AI的融合：超大規(guī)模計(jì)算與決策優(yōu)化。量子計(jì)算是當(dāng)前科技領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿技術(shù)之一，其超強(qiáng)的計(jì)算能力有望為AI大模型的性能提升帶來革命性突破。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)存在計(jì)算瓶頸，而量子計(jì)算的并行計(jì)算特性能夠大幅提升AI模型的計(jì)算效率，尤其是在復(fù)雜決策場景下的優(yōu)化問題中展現(xiàn)出巨大潛力。智慧政府在許多領(lǐng)域面臨復(fù)雜的決策問題，如城市交通規(guī)劃、資源分配、公共安全等。這些決策往往需要在短時(shí)間內(nèi)處理大量的變量和約束條件。量子計(jì)算能夠通過超強(qiáng)的計(jì)算能力，幫助AI大模型在短時(shí)間內(nèi)解決復(fù)雜的決策優(yōu)化問題。量子計(jì)算可以用于優(yōu)化智慧城市中的交通流量，通過實(shí)時(shí)分析城市中的各類交通數(shù)據(jù)，快速生成最優(yōu)的交通管理方案。AI大模型的訓(xùn)練和推理過程需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源，而量子計(jì)算可以通過其并行計(jì)算能力大幅縮短模型訓(xùn)練的時(shí)間。未來，隨著量子計(jì)算的成熟，AI大模型在智慧政府中的應(yīng)用將更加高效，特別是在需要實(shí)時(shí)分析和決策的場景中，量子計(jì)算與AI的結(jié)合有望大幅提升政府的決策響應(yīng)速度。

第三，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的融合：全方位數(shù)據(jù)感知與實(shí)時(shí)決策。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧城市和智慧政府建設(shè)中已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力。IoT設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)采集海量的環(huán)境數(shù)據(jù)，為AI大模型的分析和決策提供數(shù)據(jù)支持。隨著AI技術(shù)與IoT的深度融合，智慧政府的實(shí)時(shí)決策能力將得到顯著提升。IoT技術(shù)能夠在城市的各個(gè)角落部署傳感器，實(shí)時(shí)收集包括交通、空氣質(zhì)量、能源消耗等各類數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過與AI大模型結(jié)合，可為政府提供全方位的城市運(yùn)行狀況分析，從而為政策制定和執(zhí)行提供實(shí)時(shí)的支持。如政府可以通過AI分析IoT傳感器采集到的交通數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)調(diào)整交通燈信號，優(yōu)化城市交通流量。AI與IoT的結(jié)合還可以用于提升智慧城市的管理效率。通過在城市關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中部署IoT傳感器，政府可以實(shí)時(shí)監(jiān)控城市中的能源消耗、供水系統(tǒng)等關(guān)鍵資源的運(yùn)行情況。一旦系統(tǒng)中出現(xiàn)異常，AI大模型可以通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測潛在的風(fēng)險(xiǎn)，并迅速做出響應(yīng)。這種智能管理模式不僅提高了城市的管理效率，還增強(qiáng)了城市的應(yīng)急響應(yīng)能力。

區(qū)塊鏈、量子計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的融合，將為未來智慧政府的模式帶來深遠(yuǎn)影響。區(qū)塊鏈技術(shù)通過去中心化的數(shù)據(jù)管理和智能合約，能夠提升政府的透明性和決策公正性；量子計(jì)算通過超強(qiáng)的計(jì)算能力，將大幅提升AI大模型的決策效率和優(yōu)化能力；而物聯(lián)網(wǎng)與AI的結(jié)合，則為智慧政府提供了全方位的數(shù)據(jù)感知能力，增強(qiáng)了實(shí)時(shí)決策和響應(yīng)能力。隨著這些前沿技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智慧政府將朝著更加智能化、自動化和透明化的方向發(fā)展。

Intelligent Government Driven by AI Big Models： Functional Reshaping

and Structural Optimization

HE Jinghua

Abstract： The AI big model， deeply rooted in the explosion of data and the leap of computing power during the information age， has facilitated the construction of the intelligent government due to its powerful data analysis and decision-making capabilities. On this basis， the AI big model promotes the transformation of the government from passive management to active service through the analysis and processing of massive data， achieving the intelligence of policy decision-making and the precision of public services. Simultaneously， AI technology has optimized the organizational structure of the government， reduced hierarchical redundancy， and improved cross-department collaboration efficiency through process automation and data exchange. The dual effect of AI big models driving the reshaping of intelligent government functions and structural optimization has reconstructed the trust relationship between the government and society by enhancing transparency and public participation， laying a solid foundation for the construction of a future smart society. At the same time， it also provides strategic guidance for government agencies on how to effectively utilize artificial intelligence technology， promote government transformation and upgrading， and improve their governance capabilities and service levels.

Key words： AI big model; intelligent government; functional restructuring; structural optimization; trust mechanism

（責(zé)任編輯：蘇建軍）