今年以來，深圳、杭州、蘇州等多地政府單位宣佈接入DeepSeek（深度求索）大模型，推動AI在政務領域的應用，“AI+政務”引發關注。

“AI逐漸嵌入政務辦公、城市治理、民生服務及輔助決策等場景。”快思慢想研究院院長田豐表示，“AI+政務”可以提升決策效率。例如，湖北利川通過DeepSeek大模型與OA（辦公自動化）系統的深度融合，實現了政策檔秒級檢索、公文格式自動修正等功能，大幅提升機關辦文效率。

“AI+政務”還可以助力精准環境管控，借助多模態大模型，結合衛星遙感、無人機監控和公共車輛攝像頭等，實現對城市空間的感知分析，用於環保衛生、垃圾監管、用地衝突處理等。

不過，“AI+政務”領域也存在一些問題。聯通數字科技有限公司首席技術官楊海明坦言，目前，“一窩蜂”應用AI的問題較嚴重，“為了用AI而用AI”的現象較普遍。例如有些部門僅接入滿血版DeepSeek大模型後就宣佈完成智能化工作，而對大模型後續能力提升、應用場景深入等都未作認真考量。田豐也直言，由於缺乏長期戰略規劃，“運動式”推進AI的現象也存在。一些部門缺乏持續運營“AI+政務”產品的能力。

一些政府部門採集的數據品質不高、更新不夠及時。還有些採集的數據多以自身為中心，未從市場需求出發，也沒有根據市場需求挖掘數據價值，導致不少數據閒置、浪費。田豐舉例說，交通事故現場數據對智能駕駛企業很有價值，但這類數據通常僅掌握在政府部門手中，較少反哺相關企業。與此同時，這些數據會被定期清理，導致數據資產未能發揮高價值。

田豐建議，政府單位制定涵蓋“AI+政務”應用的長期戰略，明確具體行動計畫，確保政策有效落實。同時，設立類似首席AI官的職位，發揮青年創新人才作用，提升公務員AI素養。楊海明建議堅持問題導向和需求導向。一方面，聚焦實際問題，形成“AI+政務”應用的有效閉環；另一方面，聚焦實際需求，對政府側效率和百姓側需求進行深入研究，找到下一步發展方向。

針對數據難題，楊海明建議，由國家或開源社區建設一些標準數據集作為基礎，從技術層面對意識形態進行把關，“要像給學生提供規範教材一樣，給AI提供規範的高質量數據。”

提及數據基礎設施建設，田豐建議整合算力、網路和能源等基礎設施資源，以市或多城市為單位構建AI算力中心和數據平臺，實現數據基礎設施資源的共用與高效利用。

“推動AI應用於政務時，可以先從高頻、低風險系統試點，再向中低頻、高風險系統迭代，建立賽馬機制，並推動經驗分享與複製。”田豐強調，“要鼓勵創新、包容試錯。”

楊海明強調，從隱私安全到倫理風險，從敏感數據洩露再到大模型幻覺導致錯誤判斷等，這些潛在風險也是AI用於政務時必須考量的問題。

來源：科技日報