國產大模型DeepSeek在各地政務領域紛紛投入應用

如何讓大模型從趁熱“接入”走向深度“嵌入”

最近，關於國產大模型DeepSeek在政務領域投入應用的新聞不少：深圳市福田區一次性上崗70名基於DeepSeek開發的“AI數智員工”，公文審核時間縮短90%，執法文書初稿秒級生成﹔江蘇鎮江宣布，完成DeepSeek的本地化部署並上線運行，“單日數據處理量相當於全市公務員10年工作量總和”……據不完全統計，今年以來，已有超過12個省區市政府部門宣布開展DeepSeek大模型的相關應用。

近日，上海召開的一場關於提升政務服務質效的內部會議上，政府相關部門、業務處室和專家學者們也圍繞這個話題展開了討論。

上海近年來在這一領域進行了一些探索。市數據局介紹，上海政務領域主動擁抱人工智能、大模型等新技術，依托“一網通辦”“一網統管”“一網協同”等平台，積極探索人工智能應用場景推進，聚焦模型部署、算力統籌、語料治理、應用部署和管理架構等環節，有序推進政務垂類模型研發，穩妥推動應用場景試點落地。

“毫無疑問，如果運用得當，會明顯提升工作效率。”一名長期從事政務服務、審批改革等方面工作的公務員坦言，“現在科技發展迭代很快，在安全的前提下，我們需要緊跟步伐。”

市數據局相關負責人表示，下一步將通過持續開放政務場景，助力政務大模型訓練落地。

“各地政府的探索現在應該真正啟動了。”復旦大學國際關系與公共事務學院教授、數字與移動治理實驗室主任鄭磊認為，以DeepSeek為例，其技術特性與我國數字政府建設的需求在一些方面較為契合。首先，相比此前問世的ChatGPT，DeepSeek的成本顯著降低。同時DeepSeek模型在中文場景有較好的理解和推理能力，在進一步訓練后可以更准確地理解各類行政術語、政策文件和民眾訴求中蘊含的語義差異，讓數字政府更有溫度、更接地氣。更重要的是，在涉及敏感政務數據時，傳統的雲端部署模式往往面臨安全風險，而DeepSeek模型能支持完全的本地化部署，構建起物理隔離的安全屏障，消除數據外泄的隱患。

DeepSeek等大模型的應用，還有望改變公眾與政府部門間的交互方式。“我們網購時，常感到智能客服一點也不智能，還是要想盡辦法去找人工客服解決問題。在辦理政務服務時也一樣。”鄭磊回憶，ChatGPT面世之初，自己參加聯合國舉辦的電子政務會議，有專家就提出，未來人機交互的界面將不再是網站，而是對話。“網頁菜單再優化也不是尋找信息的最優方式，最好的方式就是提問、回答。”在他看來，大模型可以更准確地把握用戶的實際需求，有助於將群眾的口語化表達更准確地匹配到相應的政策與服務事項，提供更精准的服務指引，解決“群眾問不到位、部門答非所問”的痛點。

也有不少業內人士與專家學者提醒，盡管近年來人工智能技術發展迅猛，但其在知識精確性、邏輯推理嚴謹性等方面仍存在技術局限，人工智能“幻覺”時有發生，“一旦在政務領域出現政策內容的編造，后果可能比較嚴重”。同時，在高質量公共數據集和語料庫的建設與供給上，也還存在不少體制機制方面的障礙。

“炫酷的‘技術玩具’並不必然能成為有效的治理工具，在積極擁抱的同時，也要時刻保持審慎態度。不能手裡拿著錘子，看什麼都是釘子。”鄭磊認為，技術歸根到底仍是“賦能者”而非“決定者”，關鍵還要堅持管用為王，技術上可能的不一定是組織上可行的、社會上可接受的。要避免一味追求技術領先或概念創新，不顧實際需求盲目跟風，最終淪為“數字炫技”，帶來新一波“大模型上的形式主義”，要做好技術判斷與價值判斷，在數字政府建設中讓大模型從趁熱“接入”走向深度“嵌入”。（記者 吳頔）

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