[中圖分類(lèi)號(hào)] D630； TP18 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 0529-1445（2025）07-0025-04

在全球數(shù)字化浪潮推動(dòng)下，我國(guó)將建設(shè)數(shù)字中國(guó)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，旨在借助數(shù)字化、智能化技術(shù)提升國(guó)家治理效能。在大數(shù)據(jù)、算力、算法飛速發(fā)展的推動(dòng)下，融合了數(shù)字化和智能化雙重特點(diǎn)的數(shù)智化治理大模型迎來(lái)蓬勃發(fā)展的黃金時(shí)期，一系列創(chuàng)新成果特別是具有顛覆性以及長(zhǎng)尾效應(yīng)的創(chuàng)新成果，在學(xué)術(shù)研究與生產(chǎn)生活的眾多場(chǎng)景中不斷涌現(xiàn)。數(shù)智化治理大模型在提升治理效能、優(yōu)化公共服務(wù)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等方面展現(xiàn)出巨大潛能，已成為推動(dòng)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

數(shù)智化治理大模型的創(chuàng)新應(yīng)用圖景

2019年5月，習(xí)近平主席在向國(guó)際人工智能與教育大會(huì)致賀信時(shí)深刻指出：“人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力，正深刻改變著人們的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)方式，推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)迎來(lái)人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能時(shí)代。”隨著智能時(shí)代的到來(lái)，以生成式大語(yǔ)言模型為代表的前沿?cái)?shù)智技術(shù)正加速融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)治理的方方面面。在此背景下，數(shù)智化治理大模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力和現(xiàn)實(shí)能力。各地立足自身發(fā)展需求與實(shí)際場(chǎng)景，在政務(wù)智能問(wèn)答、決策咨詢輔助、智慧交通調(diào)度、民生服務(wù)保障等多個(gè)維度積極探索開(kāi)發(fā)并推廣應(yīng)用數(shù)智化治理大模型。這些實(shí)踐有效賦能了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，顯著提升了社會(huì)治理現(xiàn)代化水平，持續(xù)改善了人民生活品質(zhì)。

智能問(wèn)答作為新一輪生成式人工智能應(yīng)用實(shí)踐的集中體現(xiàn)，其在政務(wù)服務(wù)中的嵌入極大地提升了咨詢效率和質(zhì)量。北京推出的亦智政務(wù)大模型服務(wù)平臺(tái)精心打造了智慧政務(wù)小助手“小亦”。作為經(jīng)開(kāi)區(qū)數(shù)字政務(wù)服務(wù)的統(tǒng)一客服，“小亦”可以為用戶提供智能化咨詢互動(dòng)、精準(zhǔn)化辦事服務(wù)、自動(dòng)化材料預(yù)審等多種掌上政務(wù)服務(wù)。這種智能化的公共服務(wù)創(chuàng)新，不僅優(yōu)化了市民和企業(yè)的辦事體驗(yàn)，還極大地提升了政務(wù)服務(wù)的透明度和公信力。深圳推出的“深小i”政務(wù)助手通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了政策解答、辦事指引與訴求響應(yīng)全鏈條服務(wù)，問(wèn)答精準(zhǔn)率接近90%。它能夠快速理解用戶的問(wèn)題并提供簡(jiǎn)潔明了的答案，既提高了用戶滿意度，也顯著降低了人工客服的工作壓力。這些成功應(yīng)用表明，智能問(wèn)答系統(tǒng)在政務(wù)服務(wù)中具有巨大的應(yīng)用潛力，既能夠處理大量常見(jiàn)問(wèn)題，又可以通過(guò)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，不斷提高回答的準(zhǔn)確性，為推動(dòng)政務(wù)服務(wù)向智能化、高效化方向發(fā)展提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

數(shù)智化治理大模型能夠通過(guò)整合多源數(shù)據(jù)助力經(jīng)濟(jì)治理，為政府決策提供參考。以廣東“粵經(jīng)濟(jì)”平臺(tái)為例，該平臺(tái)構(gòu)建了全省一體化經(jīng)濟(jì)治理中樞，涵蓋了33個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、3萬(wàn)余項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)和超過(guò)2.1億條高頻企業(yè)數(shù)據(jù)。“粵經(jīng)濟(jì)”平臺(tái)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整合、關(guān)聯(lián)與分析，利用知識(shí)圖譜技術(shù)，將分散的增量數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，形成經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“全息影像”，為決策者提供全面、直觀、動(dòng)態(tài)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行視圖，幫助政府實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)的精準(zhǔn)感知和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，從而制定更為有效的經(jīng)濟(jì)政策。

從政務(wù)服務(wù)到經(jīng)濟(jì)治理，數(shù)智化治理大模型的應(yīng)用進(jìn)一步拓展到民生領(lǐng)域。通過(guò)智能監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，城市管理者能夠提前介入，解決潛在問(wèn)題，提高城市管理的精細(xì)化水平。在智慧交通方面，智能交通系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和智能算法支持，預(yù)測(cè)潛在的擁堵點(diǎn)，并自動(dòng)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)序，優(yōu)化交通流量管理，確保交通順暢。在社會(huì)治理方面，一些城市的智能安防系統(tǒng)通過(guò)視頻監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)公共區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，有效提升了城市的公共安全水平。這些應(yīng)用案例表明，數(shù)智化治理大模型在民生服務(wù)和社會(huì)治理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò)智能監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，城市管理者能夠?qū)崿F(xiàn)資源的優(yōu)化配置和服務(wù)的精準(zhǔn)交付，提升市民的生活質(zhì)量和城市的運(yùn)行效率。

數(shù)智化治理大模型應(yīng)用面臨的多樣挑戰(zhàn)

上述多領(lǐng)域的典型案例展現(xiàn)了數(shù)智化治理大模型在提升治理效能和服務(wù)質(zhì)量方面的巨大潛力。然而，在數(shù)智化治理大模型的實(shí)踐應(yīng)用中，各種挑戰(zhàn)也逐漸顯現(xiàn)，一定程度上阻礙了技術(shù)應(yīng)用的成效和治理效能的提升。

智能技術(shù)的迅猛發(fā)展與治理體系適應(yīng)性滯后之間的矛盾。算力、算法和功能的快速提升使得技術(shù)供給端呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)進(jìn)步態(tài)勢(shì)，但治理需求端因受體制機(jī)制等約束調(diào)適緩慢，大量技術(shù)應(yīng)用僅停留在表面賦能層面，難以深度轉(zhuǎn)化為實(shí)際的治理效能，導(dǎo)致技術(shù)先進(jìn)性與治理實(shí)效性之間出現(xiàn)“懸浮”狀態(tài)。

人工智能決策過(guò)程的不透明性引發(fā)合法性問(wèn)題，即“算法黑箱”。深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜非線性結(jié)構(gòu)使其決策邏輯難以理解，與政務(wù)場(chǎng)景中程序正義和問(wèn)責(zé)追溯的要求相沖突。這迫切需要重構(gòu)技術(shù)信任機(jī)制，通過(guò)設(shè)計(jì)可解釋算法、存證決策軌跡以及建立第三方驗(yàn)證體系等方式，在保障技術(shù)效能的同時(shí)，滿足公共治理的透明度要求，構(gòu)建新型的人機(jī)信任契約。

技術(shù)商品化交易模式與治理能力建設(shè)需求之間的矛盾。其典型表現(xiàn)是采購(gòu)方在初始階段往往過(guò)度聚焦硬件性能和短期指標(biāo)，而忽視了后續(xù)數(shù)據(jù)更新、算法優(yōu)化、系統(tǒng)維護(hù)等必需的持續(xù)性投入。這種“重采購(gòu)、輕運(yùn)維”的短視行為，直接導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用的邊際效用遞減，使得前期的投入無(wú)法有效轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的治理能力提升。這反映了當(dāng)前一次性交易模式的缺陷，暴露了技術(shù)采購(gòu)與應(yīng)用過(guò)程中全周期管理失靈的問(wèn)題，迫切需要建立涵蓋持續(xù)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)迭代全周期的新型合作模式。

數(shù)智治理依賴大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動(dòng)與聚合，與個(gè)人信息保護(hù)、商業(yè)秘密維護(hù)等要求存在張力。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管控手段常常導(dǎo)致“要么封閉、要么泄露”的二元困境，迫切需要一種既能保障數(shù)據(jù)安全又能釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的制度技術(shù)復(fù)合解決方案，以實(shí)現(xiàn)治理效能與權(quán)利保護(hù)的協(xié)同。

隨著人工智能在治理中承擔(dān)的職能日益增多，人作為行政決策者的主體地位可能受到影響。這不僅涉及操作層面的責(zé)任歸屬難題，更關(guān)乎價(jià)值層面的倫理判斷權(quán)問(wèn)題。因此，必須建立清晰的人機(jī)分工框架，確保決策者對(duì)治理目標(biāo)和價(jià)值取向的最終掌控權(quán)，防止技術(shù)理性對(duì)價(jià)值理性的侵蝕。

數(shù)智化治理大模型的生成式特性在提高政務(wù)服務(wù)效率的同時(shí)，也存在生成內(nèi)容失真的風(fēng)險(xiǎn)。由于大模型依賴概率生成的底層邏輯，存在輸出虛假或誤導(dǎo)性信息的可能。在政務(wù)服務(wù)場(chǎng)景中，此類(lèi)錯(cuò)誤可能直接導(dǎo)致政策誤讀、公眾困惑、行政決策偏差甚至政府信任危機(jī)。

數(shù)智化治理大模型的可持續(xù)應(yīng)用發(fā)展還面臨技術(shù)創(chuàng)新瓶頸和人才短缺問(wèn)題。現(xiàn)有數(shù)智大模型技術(shù)在處理復(fù)雜治理場(chǎng)景時(shí)存在局限性，難以滿足動(dòng)態(tài)變化且日益復(fù)雜的多樣治理需求，而專(zhuān)業(yè)數(shù)智人才的缺乏則進(jìn)一步限制了數(shù)智技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用的拓展。

推動(dòng)數(shù)智化治理大模型應(yīng)用健康有序發(fā)展

面對(duì)上述挑戰(zhàn)，應(yīng)從技術(shù)、機(jī)制、制度、倫理等多個(gè)維度展開(kāi)系統(tǒng)性應(yīng)對(duì)。在此進(jìn)程中，要堅(jiān)持技術(shù)向善、數(shù)智為民的理念，確保技術(shù)應(yīng)用符合公共利益與社會(huì)價(jià)值導(dǎo)向，以數(shù)智治理的高質(zhì)量發(fā)展，為推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供堅(jiān)實(shí)支撐。

彌合“技術(shù)—治理”適配縫隙。建立高效的“技術(shù)—場(chǎng)景”精準(zhǔn)匹配機(jī)制，深入基層治理、城市管理、公共服務(wù)等核心場(chǎng)景，系統(tǒng)梳理治理痛點(diǎn)堵點(diǎn)，精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)賦能的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與優(yōu)先序。推動(dòng)技術(shù)與業(yè)務(wù)流程深度耦合，鼓勵(lì)技術(shù)研發(fā)人員與治理業(yè)務(wù)人員通過(guò)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、業(yè)務(wù)嵌入式開(kāi)發(fā)等常態(tài)化、深層次的合作機(jī)制，共同設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)符合治理邏輯、嵌入業(yè)務(wù)流程的創(chuàng)新應(yīng)用模式，使技術(shù)落地后能夠切實(shí)解決實(shí)際問(wèn)題，提升治理效能，避免“懸浮式”應(yīng)用。在此過(guò)程中，還要探索建立“試點(diǎn)—反饋—優(yōu)化—推廣”的閉環(huán)式迭代機(jī)制，確保應(yīng)用效果在實(shí)踐中得到持續(xù)優(yōu)化。

增強(qiáng)算法透明性與可信任度。構(gòu)建透明可信的技術(shù)應(yīng)用體系，破解“算法黑箱”問(wèn)題，是贏得公眾信任的基石。一方面，大力研發(fā)并優(yōu)先在涉及重大公共利益或公民權(quán)利的決策輔助場(chǎng)景中采用可解釋人工智能技術(shù)。同時(shí)，制定推行相關(guān)的算法決策透明度標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，明確應(yīng)公開(kāi)的信息范圍與程度。另一方面，健全算法監(jiān)督與信任機(jī)制，構(gòu)建獨(dú)立的第三方算法審計(jì)、驗(yàn)證與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，對(duì)關(guān)鍵領(lǐng)域治理應(yīng)用的算法進(jìn)行定期“體檢”和公正評(píng)估。此外，還要建立關(guān)鍵決策環(huán)節(jié)的算法決策存證與追溯機(jī)制，確保問(wèn)責(zé)有據(jù)可依，進(jìn)而有效增強(qiáng)公眾對(duì)數(shù)智決策系統(tǒng)的信任度。

優(yōu)化與創(chuàng)新技術(shù)服務(wù)采購(gòu)模式。轉(zhuǎn)變“重采購(gòu)、輕運(yùn)維”的慣性思維，在技術(shù)采購(gòu)伊始就明確制定數(shù)據(jù)持續(xù)更新、算法迭代優(yōu)化、系統(tǒng)長(zhǎng)期維護(hù)與安全升級(jí)的全周期成本預(yù)算與責(zé)任條款。推動(dòng)采購(gòu)模式從單純的“商品交易”向“能力共建、價(jià)值共創(chuàng)”的伙伴關(guān)系轉(zhuǎn)變，探索建立基于長(zhǎng)期績(jī)效的付費(fèi)或激勵(lì)機(jī)制。同時(shí)，建立健全對(duì)技術(shù)應(yīng)用效果的持續(xù)跟蹤監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)評(píng)估體系，這對(duì)于保障投入能夠轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可持續(xù)的治理能力提升尤為關(guān)鍵。

強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)。在《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等基礎(chǔ)上，細(xì)化針對(duì)大模型訓(xùn)練、推理、應(yīng)用各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)實(shí)施細(xì)則和標(biāo)準(zhǔn)，清晰界定各方責(zé)任邊界。在技術(shù)層面，采用隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)脫敏等手段，在嚴(yán)格保障數(shù)據(jù)安全與個(gè)人隱私權(quán)益前提下，積極探索促進(jìn)數(shù)據(jù)要素安全流通、價(jià)值釋放的創(chuàng)新模式，為支撐大模型在治理領(lǐng)域的深度應(yīng)用掃清障礙。

明確人機(jī)協(xié)同邊界。構(gòu)建清晰的人機(jī)協(xié)同分工框架，明確界定大模型在治理流程中的輔助定位和應(yīng)用邊界，并嚴(yán)格劃定必須由人類(lèi)決策者最終把控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時(shí)，制定嵌入治理全流程的核心價(jià)值準(zhǔn)則與倫理規(guī)范，確保技術(shù)應(yīng)用始終符合公共價(jià)值導(dǎo)向。堅(jiān)持“治理的關(guān)鍵在人”，加強(qiáng)對(duì)決策者和業(yè)務(wù)人員的人工智能認(rèn)知、應(yīng)用能力與倫理意識(shí)的系統(tǒng)性培訓(xùn)，提升其理解技術(shù)邏輯、有效運(yùn)用工具、在復(fù)雜人機(jī)協(xié)同環(huán)境中作出審慎判斷與正確決策的能力。

有效應(yīng)對(duì)大模型出現(xiàn)“幻覺(jué)”的問(wèn)題。嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量與專(zhuān)業(yè)適配，強(qiáng)化數(shù)據(jù)源頭治理與全鏈路質(zhì)量管控，建立科學(xué)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)審核、清洗和標(biāo)注機(jī)制，確保輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、權(quán)威性和時(shí)效性。構(gòu)建高質(zhì)量的政務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)庫(kù)，并在模型訓(xùn)練和微調(diào)階段進(jìn)行重點(diǎn)強(qiáng)化與精準(zhǔn)注入，以顯著提升模型對(duì)專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的理解能力與回答的準(zhǔn)確性。同時(shí)，構(gòu)建閉環(huán)反饋與持續(xù)優(yōu)化機(jī)制，包括建立用戶反饋，尤其是對(duì)關(guān)鍵錯(cuò)誤或“幻覺(jué)”內(nèi)容的快速響應(yīng)通道與驗(yàn)證機(jī)制，對(duì)確認(rèn)錯(cuò)誤的內(nèi)容及時(shí)修正，并基于反饋數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行定向再訓(xùn)練與迭代優(yōu)化。在關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景，探索引入多模型交叉驗(yàn)證或人類(lèi)專(zhuān)家復(fù)核機(jī)制，作為防范“幻覺(jué)”風(fēng)險(xiǎn)的又一重要防線。

多措并舉突破創(chuàng)新瓶頸、加強(qiáng)人才培養(yǎng)。增加對(duì)適應(yīng)復(fù)雜治理場(chǎng)景的大模型基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵共性數(shù)智技術(shù)的研發(fā)投入，大力推動(dòng)人工智能與公共管理、法學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科的深度交叉融合研究，探索符合治理規(guī)律的技術(shù)新路徑。加快完善“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同的數(shù)智化治理復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，注重培養(yǎng)兼具技術(shù)理解力、治理洞察力和倫理責(zé)任感的專(zhuān)業(yè)數(shù)智人才。同時(shí)，加大高端人才引進(jìn)力度，拓展國(guó)際交流合作渠道，為構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)智化治理體系提供堅(jiān)實(shí)的人才儲(chǔ)備和源源不斷的智力支持。

（本文是北京市習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想研究中心重大項(xiàng)目“北京構(gòu)建超大城市現(xiàn)代化治理體系的理論和實(shí)踐研究”〈項(xiàng)目編號(hào)：24LLZZA097〉階段性成果）

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（作者簡(jiǎn)介：杜玉春，清華大學(xué)數(shù)字政府與治理研究院助理研究員；孟天廣，清華大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)院長(zhǎng)聘教授、計(jì)算社會(huì)科學(xué)與國(guó)家治理實(shí)驗(yàn)室副主任）