DeepSeek大模型在政务服务领域的应用与风险防范探讨

大型模型在政府服务领域的应用已成为政府提高其服务水平的重要手段。特别是随着“ DeepSeek”的出现，一群“数字和智能员工”也已应用于政府事务。作为开源大型模型，DeepSeek在许多领域（例如政府服务，公共管理和城市治理）中具有巨大的应用潜力，其成本和绩效优势。从智能响应到自动批准，人工智能通过快速处理大量数据和实时优化服务流程来大大提高了政府事务处理的效率。但是，我们应该看到，在提高人工智能技术下的政府事务效率的同时，政府雇员失业的风险，政府事务算法黑匣子的风险以及政府事务数据安全泄漏的风险也需要防止。如何在拥抱技术红利的同时避免潜在的政府服务风险是数字政府建设面临的关键问题。

破解技术风险并建立良性的数字政府治理生态学，需要破坏对传统治理范式的一维改革思维，并且有必要形成“善，系统护送和生态共同建设的技术”的治理模式。

公务员的数字能力是关键。 “人们是生产力​​中最活跃的因素。”公务员是政府服务的关键要素。促进数字政府建设并全面发挥人工智能政府服务的价值功能的关键在于人，即具有数字能力的公务员。因此，促进公务员的数字能力发展，并加快不仅可以掌握技术逻辑的人员的培养，而且还理解治理法则已成为解决公务员的结构性职业危机并通过人文主义护理建立数字政府的关键途径。地方政府可以通过数字技能培训将基层人员转变为系统运营和维护专家以及服务过程设计师，这不仅保留了人力资源的价值，而且还提高了政府服务系统的整体效率。同时，我们专注于加强人工协作服务模型的建设，允许人工智能进行标准化工作，并允许政府官员更多地专注于需要人性化判断的领域，例如政策解释和复杂的案件处理。此外，重塑公务员的数字能力还应集中于培养其监督算法和探索责任可追溯性机制的能力。

算法标准化是机构框架。算法治理规范是数字政府的运营，并为数字政府的建设提供了一个严格的框架。建立算法归档和可追溯性系统以及道德审查，遏制技术权力的疏远并保护程序正义的底线的强制性标准，同时提高行政效率。建立政府数据沙盒机制，并为分层和机密数据实施动态授权。探索有关人工智能行政行为的申请和可追溯性系统，与第三方算法审计机制相匹配，并阐明技术开发人员，运营商和政府部门的责任。在治理结构方面，由政府领导的国家投诉平台的三方合作机制，由政府领导的跨部门审查委员会，总部位于企业的算法伦理官员，以及公共预先认可的国家投诉平台，将伦理学评论嵌入到算法研究和开发应用程序的整个过程中。同时，改善数字权利渠道，开放个人算法异议渠道和公共利益诉讼机制，以避免算法不公正现象。

数据安全保护系统的构建是基石。政府数据安全是智能治理的生命线，也是系统稳定性的技术基石。降低信息泄漏的风险，加强数据安全保护系统的构建，并在之前，之中和之后进行多维管理。首先，我们必须加强预防措施，为各种行业制定数据分类和分级指南，阐明存储和使用不同敏感级别的数据的规则，并建立一个智能监视平台，以实时跟踪数据流。其次，我们必须进行中央控制，在政府服务平台上打开数据安全列，并通过典型的案例动画展示常见的泄漏。数字安全课程将与学校，社区和其他人口稠密的地区一起提供，以培养公民的基本保护意识。最后，应进行后修复，并应对非法企业施加罚款，行业限制和信贷降级等评级处罚，以增加企业的非法和违规行为成本。同时，建立了一个特别基金，专注于支持数据安全技术创新，并通过“政府设定规则，全体人民共享公共保护，企业承担主要职责”。

整个人参与实现数据监督是保证。进行国家监督是对不断优化数字政府系统的制衡的保证。首先，建立一个双向透明的信息交互渠道，以确保公众可以实时获得政府数据的流道；其次，建立一个低阈值反馈响应系统，并通过自动对问题和自动系统响应进行自动分类来降低公众参与的成本；第三，形成一个闭环循环以改进政策，以便可以在系统中直接联系和更新公共建议，并可以看到改进的结果。整个人的参与基本上将传统的外部监督转化为系统中的内源性误差校正力。通过不断输入用户真实的体验数据，它从单个服务转变为价值共同创造，并促进政府事务系统的优化和升级。

数字政府的建设需要在技术创新和预防风险之间寻求动态平衡。只有在技术创新和机构规范之间找到一个平衡点，不仅聪明的政府服务不仅要耗尽“加速”，而且总是在正确的轨道上走上“使人们的生计并遵守底线”的正确轨道。技术治理和社会治理的有机融合不仅保持创新活力，而且保持风险的底线，形成更具弹性的人工智能政府服务生态系统。