浅析《政务领域人工智能大模型部署应用指引》

深入推进全国统一政务大模型体系建设

——浅析《政务领域人工智能大模型部署应用指引》

　　当下，人工智能技术的迅猛发展，已深刻形塑数字政府的治理范式，引领数字政府迈向智能政府。为推进政务大模型安全高效有序发展，中央网信办、国家发展改革委近期联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），进一步提升政务数字化智能化治理和服务水平。作为我国首个面向政务领域大模型应用的全国性专项政策文件，《指引》围绕总体要求、应用场景、规范部署、运行管理、保障措施等方面提出了一系列前瞻性举措，为政务部门开展大模型部署工作提供基本遵循。《指引》的出台，不仅将进一步提升和规范部门间政务大模型共建共治共享行为，还将在法治轨道上推进国家治理体系和治理能力现代化，为提升治理效能、防止“模型孤岛”、释放公共数据价值提供制度保障，促进我国政务数字化智能化水平迈入新阶段。

　　坚持政务大模型系统谋划、集约发展

　　政务大模型系统谋划、集约发展是全面建设数字政府重要途径之一。近年来，我国许多城市积极探索政务大模型，将其广泛运用于文书写作、智能问答、信息录入等多个环节，极大地提升了行政效率，但也存在数据标准不统一、共享机制不通畅、基础设施重复建设等问题。对此，《指引》第三条第二款提出：“政务部门应以统筹集约的方式开展政务领域人工智能大模型部署，依托‘东数西算’和全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，并实施集中统一的安全管理和体系化技术防护措施，避免‘碎片化’安全风险。”

　　在纵向贯通层面，《指引》明确国家、省、市可以统一部署智能算力资源、人工智能大模型，在一定程度上可避免政务大模型建设中的重复投资行为。同时，《指引》强调县级及以下政务部门不再单独建设和部署政务大模型，此举不仅有助于减轻基层政务部门财政负担，还可避免盲目建设形成新的梗阻。在横向融合层面，《指引》要求政务部门应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式，突破不同部门之间的“数据壁垒”和“模型孤岛”，通过构建政务大模型将不同政务部门的自有资源转变为跨层级、跨区域、跨系统、跨部门、跨业务的共享资源。

　　总体来看，《指引》通过强化政务部门之间的协同能力，构建政务大模型统一服务平台，可有效推动实现政务大模型共建共治共享。

　　政务大数据统筹部署可能面临的问题

　　作为制造业大国，我国政务大模型具有广阔的发展空间。现阶段，尽管多地政务部门陆续出台了鼓励发展大模型的优惠政策，但政务大模型集约共享面临数据质量不高、算力资源不足、场景开放不够、共享存在壁垒、安全保障困难等问题。

　　一是高质量数据难以供给。政务数据的采集、标注、存储、处理等环节存在数据供给不完整、高质量数据共享机制缺失等问题，这在很大程度上影响人工智能输出内容的质量。

　　二是算力资源分配不均。目前，我国AI算力主要分布在经济发达城市，而中西部地区的算力资源相对匮乏，影响政务大模型集约化态势的形成和发展。

　　三是各政务部门存在不同的职责分工和数据资源。这使得政务大模型的部署涉及的垂类智能体业务多、专业复杂，可能存在数据标准不统一、数据内容各异等问题，导致政务大模型跨部门协同难以落地。

　　四是政务大模型本质上仍属于生成式人工智能范畴，不可避免地涉及公民个人信息、涉密信息等内容。因此，其数据采集、加工、输出的安全合规在很大程度上影响政府公信力及社会稳定发展。

　　推动政务大模型共建共治共享的实施路径

　　推动政务大模型集约化、共建共治共享，有助于增强智能体对政府公文的理解能力，降低推理成本，打破区域之间、部门之间的“模型孤岛”，助力形成政务部门数据治理新格局。

　　其一，兼顾集约化部署和个性化发展需求。一方面，《指引》要求坚持“系统谋划、集约发展”的基本原则，省级政府应当通过将政务领域人工智能大模型统一服务平台、政务云管理平台、政务应用和组件管理平台等融合共建，形成要素资源“一本账”，国家行业主管部门可积极探索细分领域政务垂直大模型，并加强与省级政府协同部署。另一方面，政务部门应根据实际情况审慎选择政务大模型实施路径。其中，对于通用性较强、数据资源丰富的场景，政务部门可以直接购买市场上较为成熟的模型产品和服务。此外，《指引》允许政务部门结合自身实际情况选择典型场景开发应用产品，这将进一步激发政务部门加快发展新质生产力的积极性和创新性。

　　其二，构建统一的政务大模型基础支撑底座。通过统筹建设算力、存储、网络、计算等数字资源，形成“一地建设、多地多部门复用”的治理格局，进而解决因数据标准不统一、数据内容不一致引发的“算法割据”、责任划分不清等问题。为实现这一目标，应率先制定政务大模型的规范性文件，明确各方权责、部署流程、监督机制、问责方式等内容。同时，加快建设全国一体化算力网络，并系统性构建数据资源共享机制，积极回应不同区域、不同群体在数字能力上的差异，提升政务大模型的开发、评测、调优一体化集成能力，形成高性能、低成本、易共享的政务大模型基础支撑底座。唯有如此，方能构建统一、安全、合规的基础支撑底座，支撑起高效便民、透明可信的智慧政府建设，深入推进全国范围内政务大模型的形成和发展。

　　其三，推进政务大模型的协同治理。《指引》以共建共享、高效协同为原则，要求提升跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同治理能力。政务大模型具有公共产品属性，其治理是一项复杂的系统性工程，单纯依靠某一政务部门难以实现大模型的提质增效，相反可能形成新的“模型孤岛”，不利于人工智能大模型的整体协调及一体化推进。除依托统一的政务大模型基础支撑底座之外，《指引》多次强调人工智能大模型的辅助角色，即坚持工作人员的主体地位并明确相关主体法律责任，警惕“AI思维”侵蚀人类创造力。此外，需要深入推进政务大模型的分类分级治理机制，即根据不同来源的数据和基础模型采取不同的处理规则，实现大模型赋能更多政务场景。

　　其四，筑牢政务大模型安全底线。高水平安全是高质量发展的重要前提和基本保障。《指引》要求扎实做好安全管理，聚焦政务大模型部署应用的事前审核、事中管理、事后反馈全流程，形成高效安全的创新发展格局。在技术层面，进入大模型的所有数据都要经历脱敏、清洗、标注、提质等全流程处理，合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉核验等措施，落实安全责任制度，确保政务大模型的安全、可靠、精准。此外，要严格落实“涉密不上网、上网不涉密”的基本要求，防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型，防范敏感数据汇聚、数据汇集共享引发的泄密风险。

　　《指引》正式实施后，政务部门应推动政务大模型集约化部署。这有利于整体性提升政务数字化智能化治理和服务水平，培育全国一体化政务大模型市场，推进我国治理体系和治理能力现代化。同时，我们也应当清醒认识到，政务大模型仅是辅助工具，仍然应当坚持“技术服务社会”的基本理念，充分发挥工作人员的责任意识和主观能动性，积极构建数字社会的善治模式。

　　本文为四川省哲学社会科学基金青年项目“耐心资本推进农业强国建设的法治保障研究”（项目编号：SCJJ25ND210）的阶段性研究成果。

　　（作者单位：西华大学法学院）