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【提要】聚焦DeepSeek大模型在中国处所当局中的大规模部署景象，以环评领域的成功利用为切入点，深刻分析了人为智能与政务服务融合的理论基础、实际蹊径与发展远景 。钻研发现，环评领域DeepSeek利用的成功源于场景特点与技术个性的高度匹配、美满的数据基础设施、合理的人机分工与系统化的协同设计 。然而，这种成功模式并非合用于所有政务场景，分歧领域之间存在显著差距，这种差距直接影响着DeepSeek等大模型的合用天堑 。大模型时期的公务员必要构建融合技术认知、系统思想、数据能力、伦理判断和协同设计的复合型能力系统，实现与AI的协同共治 ；诨菲朗路木，提出了四种典型的人机协同政务模式：智能辅助决策模式、智能合作执行模式、智能服务交互模式和智能监督评估模式 。同时，针对当前处所当局大模型部署中存在的人机责任天堑吞吐、DeepSeek幻觉问题、当局采购中的“冤大头”困境等问题，提出了成立分级分类利用框架、构建明确的责任分配机造、提升敌灾数字化采购能力、强化价值导向评估系统等对策建议 。大模型在政务领域的有效利用必要超过技术决定论思想，构建基于公共价值的整合型数字治理新范式 。
【关键词】AI公务员；DeepSeek；人机协同；数字当局；政务场景；公务员素养；大模型
一、引言
大模型嬗变是指人为智能大说话模型从技术尝试走向宽泛利用的质变过程 。政务领域这一过程在DeepSeek的出现与迅速遍及中阐发得尤为凸起，体现了技术从尝试室到政务一线的跃迁式发展 。在DeepSeek出现之前，大模型技术虽已存在，但在政务领域利用仍处于索求阶段，且多局限于单一场景和试验性项目 。原因是早期大模型的适配性不及，难以应对政务场景的专业性需要，再加上部署门槛高、成本大，处所当局出格是基层当局难以接受，导致利用停顿在示范性阶段，未能真正融入政务工作流程 。2025年1月20日，DeepSeek-R1的横空出世，标志取中国大模型技术从尝试室研发迈向政务场景规；玫牧俳绲阃黄 。相较于此前的大模型，DeepSeek通过算法架构创新与训练效能优化，将模型开发成本降低80%，同时实现671B参数全尺寸模型的私有化部署 。这种技术和成本的双沉突破，直接消解了政务系统对算力投入与数据安全的顾虑，使20余省市在两个月内实现从技术评估到落地部署的逾越 。2025岁首，丽江福田区率先推出70名基于DeepSeek开发的“AI数智员工”，实现公函审核功夫缩短90%、法律文书秒级天生，这一景象迅速舒展至全国，多个省市处所当局相继实现政务大模型的本地化部署 。这场以“效能倍增”为表象的技术活动，内容上在沉构当局治理的权势争谱，传统科层造下的行政能力天堑被AI的算法优势不休突破 。
当前，各级当驹煺遍利用和部署基于DeepSeek等大模型的政务服务系统或智能体，媒体频仍出现“AI公务员”等类似表白 。所谓AI公务员，是指基于DeepSeek等大模型技术被整合至政务系统并执行特定行政职能的智能体系统，具备信息处置、文本天生、辅助决策等能力，在明确的人类监督下承担尺度化政务工作，但不具备齐全自主决策权和司法责任主体职位的数字化政务副手 。
在环评领域，DeepSeek大模型的利用展示出了效力提升与价值创造 。浙江荆门、福建乐山、四川成都等地的创新实际形成了极具启发性的“环评+DeepSeek”新范式（拜见表1） 。
荆门市以“人为智能+”为引擎，在私域部署大模型的基础上，结合专业知识库、知识图谱及强化进建等技术，率先实现环评汇报表“智能天生+智慧审批”双突破 。乐山市则开创性地将DeepSeek技术利用于环评比址领域，在生态环境分区管控利用系统中整体融入河山空间、产业布局、生态环境、市政设施等239个身分图层和107713条生态环境准入前提，实现了5分钟内实现图层叠加、生态环境分区管控要求比对，自动天生生态环境准入定见 。成都市则从系统协同视角启程，结合“环评-排污许可-法律监管协同治理需要”，采取“数据整合+算法集成”蹊径，索求搭建环评智慧化辅助填报系统 。
大模型政务利用折射了技术治理与公共价值创造的深层矛盾统一 ；谏缁峒际跸低忱砺，大模型与政务系统融合不仅是技术刷新，更是造度沉构与价值再造的复杂过程 。DeepSeek等大模型作为结构性技术身分，与政务主体能动性之间存在辩证交互，形成炼为复杂的动态耦合 。技术利用的关键不在于效能优化，而在于公共价值网络沉构与协同创造能力提升 。大模型在政务利用中的价值判断与造度嵌入能力，决定了其从工具理性向价致讽性跃迁的可能性天堑 。因而，基于批评性技术哲学视角，超过技术工具主义视阈，构建一种融合系统思想、价值评估与造度分析的整合性数字治理框架 。
本文以环评领域DeepSeek利用的成功实际为切入点和启发性例证，旨在从理论上探求大模型技术在政务领域的能力天堑和人机协同机造，为各处所当局科学、理性地推动大模型利用提供理论领导与实际参考 。钻研的主题问题蕴含：DeepSeek等大模型在政务服务中的能力天堑若何界定？分歧政务场景对大模型利用的适配度若何评估？人类公务员与大模型的协同机造若何构建？造度设计若何保险大模型利用的公共价值导向？借鉴环评利用经验的模式，若何构建分级分类的政务利用推动蹊径？
同时，本文也试图超过技术工具主义的狭窄视角，将大模型利用置于更辽阔确当局治理转型与公共价值创造的整体框架中 。正如罗兹（R. A. W. Rhodes）“从当局治理到治理”（from government to governance）理论所揭示的，技术利用的关键不在于单一提升行政效能，而在于沉构当局与公民的互动关系，加强当局回应性，推进公共价值的协同创造 。大模型利用能否真正创造公共价值，关键在于其能否有效嵌入当局治理的造度环境，能否与人类公务员形成有效协同，能否服务于平正、效能、通明度、参加性、问责造等多维度公共价值的实现 。在此理论视角下，环评领域DeepSeek利用的成功为我们理解大模型与政务服务融合的前提与蹊径提供了贵重例证，但同时也提醒我们警惕单一复造的风险，必要构建更为系统、科学的分析框架，领导各地当局在数字化转型过程中理性、审慎地推动大模型利用，预防陷入沉技术轻治理、沉大局轻内容的表表化陷阱 。
二、大模型的能力天堑在哪里？
DeepSeek在中国公共服务领域的迅速渗入与扩散，引发了一场关于人为智能与当局治理深度融合的理论辩论与实际反思 。表表上看，AI公务员的大规模部署彰显了技术赋能行政的新范式，然而，这种景象背后存在着典型的技术工具主义左袒与造度嵌入不及的结构性矛盾 。
从技术认知的视角审视DeepSeek的能力天堑 。DeepSeek作为一种基于大规模说话模型的天生式人为智能，性质上是一种概率性文本天生系统，通过对海量数据的统计进建形成语义表征与逻辑推理能力 。DeepSeek的主题优势在于信息处置的高效性、知识整合的宽泛性以及非结构化数据分析的便捷性 。然而，正如罗尔斯（John Rawls）所言，公共领域中的决策过程必须遵循“反思平衡”（reflective equilibrium）准则，必要对情境性成分的深刻理解、价值判断的辩证思虑以及对公共利益的整体衡量 。DeepSeek在这些维度上存在先性子的认知限度：大模型无法真正理解社会关系的复杂性、无法进行真正意思上的伦理判断、无法产生基于人类感情共识的决策反思，更无法感知与承担公共责任 。这些局限性决定了DeepSeek在政务服务领域只能作为辅助工具而非决策主体 。
从职能主义角度来审视DeepSeek的合用场景 。它在信息检索与整合、尺度化文件处置、通例征询回应、法式性事务处置等方面展示出显著效力 。好比在当局信息公开、行政许可申请资料初审、公共服务征询解答、常见问题处置等环节，DeepSeek可能提供高效、连贯且相对正确的支持 。然而，在涉及公共利益衡量、复杂政策诠释、特殊情况裁量、跨部门协调以及社会矛盾调处等高复杂度行政场景中，DeepSeek阐发出显著的职能性局限 。这一景象印证了卢曼（Niklas Luhmann）的社会系统理论概想：复杂社会系统的运作必要多元逻辑的交互与沟通，而AI系统仅能在有限的系统逻辑内进走运算，无法真正实现跨系统的意思理解与沉构 。
DeepSeek的大规模部署面对着深刻的造度嵌入挑战 。凭据诺斯（Douglass North）的造度变迁理论，技术创新必须与相应的造度刷新相协调能力开释其真正价值 。必要预防技术部署导致哈贝马斯（Jürgen Habermas）所警惕的“系统殖民生涯世界”（system colonization of lifeworld）景象，即技术理性对公共领域中人际交往与价值判断的挤压 。那么，在人机协同治理蹊径构建方面，就该当超过单一的“代替－互补”二元框架，成立一种基于公共价值的整合性治理范式 。具体而言，必要构建四档次协同模式：一是认知协同层，公务员需强化对DeepSeek能力天堑的正确认知，理解其工作道理、优势局限与合用场景；二是职能协同层，明确人机分工，将DeepSeek重要用于信息处置、尺度化服务与低级判断，而将涉及价值衡量、情境理解、协调沟通的复杂工作保留给人类公务员；三是造度协同层，成立健全数据治理规范、算法监督机造、责任划分尺度与绩效评估系统；四是价值协同层，确保技术使用始终服务于平正、效能、回应性、通明度等主题公共价值 。这一模式响应了吉登斯（Anthony Giddens）的结构化理论，将技术（structure）与人（agency）视为相互构建的辩证关系，而非单一的线性代替关系 。
从DeepSeek当前的利用来看，其能力天堑重要体此刻四个维度：认知深度、语境理解、价值判断和责任承担，表2勾画出这些天堑 。这四个维度的天堑共同组成了大模型在政务利用中的能力限度，也决定了其合用的政务场景天堑 。成功的环评利用正是精准把握了这些天堑，将DeepSeek限造在其能力领域内：在认知维度上，重要用于结构化数据处置和尺度化文本天生；在语境维度上，利用于情境相对明确的特定行业环评；在价值维度上，基于预设的环保尺度进行评估；在责任维度上，维持人类监督的最终把关 。
面对AI公务员的冲击，人类公务员在该当发展的主题能力方面必要造就“数字治理能力矩阵”，蕴含：一是数字素养，如对AI根基道理的理解、数据分析能力、信息安全意识等；二是系统思想，可能理解复杂社会问题的整体性与关联性，预防技术割裂式解决规划；三是伦理判断力，可能鉴别并应对AI利用中的伦理困境，确保技术利用切合公共价值；四是批抛咴思想，可能分辨AI输出的局限性，预防过度依赖；五是沟通协调能力，可能在人机合作环境中实现跨部门、跨领域的有效协同 。这些能力建设响应了韦伯（Max Weber）关于官僚专业化的理论主张，但将其延展至数字治理环境 。
在这一转型过程中，技术利用的关键不在于单一提升行政效能，而在于沉构当局与公民的互动关系，加强当局回应性，推进公共价值的协同创造 。因而，评估DeepSeek等AI技术的价值，不能仅局限于效能提升的狭窄视角，而该当从公共价值网络的整体框架启程，调查其对平正、效能、通明度、参加性、问责造等多维度公共价值的综合影响 。
因而，从深档次来看，环评领域DeepSeek利用的成功并非无意，而是源于其怪异的场景特点与技术个性的高度匹配 ；菲懒煊蛴涤泄娑魅贰⒘鞒坛叨取⑹菝芗⑴卸铣叨认喽钥凸鄣忍氐，这些特点与DeepSeek等大模型在信息处置、逻辑推理、文本天生等方面的优势形成了优良的符合 。同时，环评领域的数字化基础相对美满，大量规范化数据的堆集为大模型利用提供了坚实支持 。此表，环评领域的决策风险相对可控，最终决策仍由人类专家把关，形成了“AI辅助－人类决策”的合理分工 。这些成分共同组成了环评领域DeepSeek利用成功的关键前提 。
然而，分歧政务领域间存在显著差距，这种差距直接影响着DeepSeek等大模型的合用天堑 。相比环评领域，社会救助、城市规划、公共安全等领域涉及更复杂的社会成分、更吞吐的判断尺度、更复杂的利益关系，对大模型的认知能力、情境理解能力、伦理判断能力提出了更高要求 。同时，很多政务领域的数据基础幽微、质量不均、体式不一，无法支持高质量的大模型利用 。此表，涉及公民权利直接判断、资源直接分配、社会矛盾直接调处的领域，决策风险显著提升，对大模型的靠得住性、平正性和诠释性提出了更严格要求 。更沉要的是，大模型作为一种天生式人为智能技术，其性质上是一种概率性文本天生系统，通过对海量数据的统计进建形成语义表征与逻辑推理能力 。这决定了其在认知深度、伦理判断、责任承担等方面存在先天局限 。
三、人机协同治理：公务员应若何应对大模型嬗变的能力匹配？
大模型技术的崛起与深度渗入在沉构政务系统的运作逻辑与能力结构 。面对AI公务员的冲击，人类公务员作为治理主体在经历着前所未有的角色嬗变 。在数字治理时期的能力沉塑过程中，公务员必要超过传统的行政性思想，构建一种融合技术认知、系统思想、数据能力和伦理判断的复合型能力系统，以实现与大模型的协同共治 。
（一）大模型嬗变对传统行政能力系统的挑战
大模型技术在政务场域的渗入引发了对韦伯式官僚造能力结构的底子性挑战 。传统行政能力系统成立在专业分工、层级治理、尺度法式和规定导向的基础上，形成了以“通常行政能力+专业技术能力”为主题的二元能力结构 。然而，DeepSeek等大模型技术的出现使这一结构面对三沉挑战 。
首先，认知天堑的挑战 。大模型通过对海量文本的深度进建，在信息处置、知识整合、逻辑分析等方面展示出超通例的能力水平，出现出“知识无际界”的特点 。而传统公务员的知识系统往往受限于专业分化和经验堆集，形成显著的认知天堑 。这一反差导致公务员面对前所未有的认知焦虑与定位困境，正如基特勒（Friedrich Kittler）所言，技术媒介不仅扭转了信息传布方式，更沉塑了人类的认知范式 。在大模型时期，公务员必须沉新界定自身的认知天堑，明确与大模型的认知分工，构建新型认知合作模式 。
其次，权威起源的挑战 。传统官僚造的权威源自造度赋权、专业知识和经验堆集，公务员基于这些权威源泉行使行政裁量权 。然而，当大模型可能急剧天生看似专业、实则基于概率推理的内容时，公务员的知识权威受到颠簸 。例如在环评领域的利用中，DeepSeek可能在30分钟内天生从前必要专业人员数月实现的环评汇报，这种效力对比不仅挑战了专业知识作为权威起源的职位，也引发了对行政裁量权性质的沉新思虑 。如哈贝马斯的交往行为理论所指出的，现代社会的合法性；从谙低忱硇远陨氖澜绲那质 。大模型的宽泛利用可能加剧这种；，除非我们可能构建新型的沟通范式和权威机造 。
再次，效力合法性的挑战 。当局效力是行政合法性的沉要起源，而大模型在某些领域展示出的高效力（如30分钟天生环评汇报、5分钟天生准入定见）对传统行政流程形成巨大冲击 。这种效力反差引发了一个深档次问题：若是大模型可能更高效地实现某些行政工作，公务员的存在价值和效力合法性何在？这一挑战迫使我们沉新思虑行政价值的性质，如罗尔斯所言，正义不仅关乎效能，更关乎平正与权势 。因而，公务员必要从效能导向转向价值导向，构建以平正、正义、责任和回应性为主题的新型效力观 。
这三沉挑战共同组成了一个主题命题：大模型时期的公务员不能仅仅是信息处置者或规定执行者，而该当成为价值守护者、协同设计师和系统整合者 。这一转变必要公务员具备超过传统行政能力的复合型能力结构 。
（二）大模型时期人类公务员的主题能力沉构
面对大模型的嬗变，人类公务员必要构建一种以“数字素养+系统思想+伦理判断+协同设计”为主题的复合型能力系统 。这一系统不仅关注技术利用能力，更强调对技术的理解、造约与疏导能力 。
第一，数字素养与技术认知能力 。作为数字素养的主题维度，人类公务员必要理解大模型的根基道理、能力个性与局限性，形成正确的技术认知 。这不要求人类公务员成为技术专家，但必要把握大模型的根基运作逻辑、概率天活力造、训练数据私见等知识，以预防过度依赖或盲目倾轧 。正如景象学哲学家伊德（Don Ihde）所指出的，技术在性质上具佑装放大－减弱”的双沉个性，既能放大某些人类能力，也会减弱其他能力维度 。只有正确理解这种双沉性，人类公务员能力有效驾驭大模型技术 。在环评事俘中，环保部门员工对DeepSeek的合理定位（“大说话模型+汇报表天生”智能体利用）体现了这种认知能力，既看到其在信息处置和文本天生方面的优势，也意识到其必要与专业知识库、知识图谱结合的局限性 。
第二，系统思想与场景设计能力 。系统思想要求人类公务员超过技术工具主义视角，将大模型利用置于更辽阔的治理系统中考量，鉴别分歧政务场景与大模型的适配度，设计合理的利用场景与天堑 。这种能力体现为对政务场景复杂度的深刻理解、对多元身分交互关系的把握，以及对系统整体运作逻辑的洞察 。系统思想分歧于单一的流程思想，它关注身分间的非线性交互与涌现个性，关注部门优化对整体系统的影响 。如系统理论学者卢曼（Niklas Luhmann）所言，复杂社会系统的运作必要多元逻辑的交互与沟通，人类公务员必要发展这种系统性思想，能力真正理解大模型在政务系统中的地位与影响 。成都市结合“环评－排污许可－法律监管协同治理需要”的系统性思路体现了这种能力，不是孤立地利用技术，而是构建一套整合性系统 。
第三，数据治理与算法监督能力 。数据是大模型的主题驱动力，人类公务员必要具备数据资源整合、数据质量保险、数据安全治理的能力 。同时，随着大模型的宽泛利用，算法治理成为新的挑战，人类公务员必要发展算法监督能力，蕴含对算法私见的鉴别、对决策过程的审计、对算法了局的质询等 。这种能力成立在“算法素养”的基础上，要求人类公务员理解算法的根基逻辑，可能提出关键问题、要求必要诠释、进行有效监督 。如技术哲学家西蒙东（Gilbert Simondon）所言，技术物的理解不能停顿在表表职能，而应深刻其内部运作逻辑 。乐山市整合239个身分图层和107713条生态环境准入前提则体现了这种数据治理能力，通过高质量数据的整合提升系统效力 。
第四，伦理判断与价值平衡能力 。大模型利用涉及复杂的伦理问题，如平正性、通明度、隐衷；ぁ⒃鹑畏峙涞，人类公务员必要具备在技术利用中进行伦理判断、价值衡量的能力 。这种能力成立在对公共价值系统深刻理解的基础上，要求人类公务员可能鉴别技术利用中的价值矛盾，在效能与平正、创新与不变、自由与安全等多维价值间追求平衡 。如政治哲学家桑德尔（Michael Sandel）所言，很多社会难题性质上是价值矛盾而非技术问题，解决这些难题必要价值判断而非仅仅依附算法优化 。固然系统可能高效天生汇报，但最终决策仍保留人类审核环节，体现了对责任伦理的坚守 。
第五，协同设计与整合治理能力 。大模型时期的治理性质上是人机协同治理，人类公务员必要具备设计人机协同机造、整合多元治理身分的能力 。这种能力体现为对人机天堑的科学界定、对协同流程的合理设计、对责任分配的明确划分，以及对整体治理架构的系统构建 。协同设计能力成立在对人类与技术的深刻理解基础上，既要意识到人类在价值判断、情境理解、责任承担方面的优势，也要阐扬大模型在信息处置、知识整合、逻辑分析方面的利益，构建优势互补的协同机造 。如技术哲学家拉图尔（Bruno Latour）的行动者网络理论所指出的，现代治理是一个由人类与非人类行动者共同组成的网络，有效的治理必要理解并协调这一网络中的多元行动者 。荆门市构建的多模型融合与多智能体（agent）协同框架体现了这种协同设计思想，实现了从单一模型向复杂系统的跃升 。
这五项主题能力组成了大模型时期人类公务员的能力新图谱，它们互有关联、相互支持，共同形成应对大模型嬗变的能力系统 。这一能力系统的构建必要系统性的教育培训与实际磨炼，必要人类公务员具备持续进建与自我更新的意识和能力 。
（三）公务员能力建设的造度蹊径与实际战术
公务员能力建设是一个系统工程，必要从造度设计、教育培训、实际磨炼等多维度构建支持系统 。
首先，构建数字治理能力导向的公务员提拔与评价机造 。传统公务员提拔与评价系统重要关注行政知识、专业技术和经验资格，在大模型时期必要增长对数字素养、系统思想、伦理判断等新型能力的评估 。这种转变必要鼎新现有的考试内容与大局，设计科学的能力评价指标，如系统思想测评、数字场景仿照、伦理决策案例分析等，以鉴别和提拔具备数字治理能力潜质的人才 。同时，绩效评价系统也必要转型，从注沉了局数量向注沉过程质量、从注沉单一指标向注沉综合价值、从注沉短期效益向注沉持久影响转变，形成对数字治理能力的正向激励机造 。
其次，成立分层分类的数字能力造就系统 。针对分歧层级、分歧职能的公务员，设计差距化的培训内容与方式 。对辅导干部，强化战术视野与系统思想造就，侧沉技术治理、数字转型等宏观议题；对业务骨干，强化技术认知与协同设计能力，侧沉场景利用、流程再造等实操议题；对基层人员，强化基础数字素养与具体利用能力，侧沉工具使用、数据处置等基础技术 。培训方式也应多元创新，结合线上进建、沉浸式履历、案例钻延注项目实际等多种大局，构建常态化、系统化的进建机造 ；菲朗路泄裨蓖ü质挡渭酉低辰ㄉ栌肜，在实际中提升数字治理能力，体现了“做中学”的造就理想 。
再次，打造数字治理尝试与创新平台 。成立政务场景尝试室，激励公务员自动参加大模型利用的场景设计、系统开发、成效评估等环节，通过亲自参加造就系统思想与协同设计能力 。同时，构建跨部门、跨领域的创新网络，推进公务员之间的经验分享与能力互补，形成集体进建与创新的生态系统 ；菲懒煊虻某晒κ导收钦庵执葱缕教ǖ募壑堤逑，公务员不是技术的被动接受者，而是创新的自动参加者，通过设计适合本地特点的利用场景和协同机造，实现技术与治理的有机融合 。
最后，构建基于公共价值的数字治理文化 。技术利用最终受造于组织文化与价值观点，必要在公务员群体中造就一衷旖衡技术理性与价致讽性的数字治理文化 。这种文化既注定技术创新的价值，也坚守公共责任的底线；既激励效能提升，也强调平正与权势；既注沉当下履历，也关注长远影响 。文化建设必要辅导示范、价值疏导、造度保险等多方面协同，形成自觉的价值取向与行为规范 。在DeepSeek利用于环评的事俘中，技术始终服务于环境；ふ庖恢魈夤布壑，体现了价值导向的技术利用文化 。
综上所述，DeepSeek所带来的大模型嬗变对公务员能力提出了前所未有的挑战，也创造了能力沉构的汗青机缘 。公务员该当自动应对这一挑战，超过技术震惊与技术崇拜的单一思想，构建融合技术认知、系统思想、数据能力、伦理判断和协同设计的复合型能力系统，实现与大模型的协同共治 。这一能力沉构不仅关乎个别公务员的职业发展，更关乎整个当局治理系统的数字化转型与现代化过程 。只有公务员与大模型形成合理分工、优势互补、协同增效的共治格局，能力真正开释技术潜能，创造公共价值，构建数字时期的善治模式 。
五、景象反思与对策建议
（一）景象反思：大模型政务部署中的结构性困境
当前，处所当局在大模型部署中出现出一种“技术狂热”与“利用焦虑”并存的矛盾景象 。一方面，受部门地域成功案例的示范效应和数字化转型政绩压力的双沉驱动，各地当局争相引入DeepSeek等大模型，掀起一股AI公务员部署热潮；另一方面，不足系统性思虑与科学规划，导致很多利用陷入“花架子”困境，不仅未能有效提升治理能力，反而造成资源浪费与公共信赖； 。这一景象背后存在深档次的结构性问题，值得深刻反思 。
第一，人机责任天堑吞吐导致治理真空 。大模型在政务领域的利用涉及复杂的责任分配问题，而当前普遍不足明确的责任划分机造 。过度依赖AI决策可能导致“责任真空”，当AI系统出现谬误时，责任主体难以确定，如使用AI天生的政策解读出现误差，造成公家误会，最终无人承担责任造成懒政 。此表，对AI系统不足有效监督，“算法黑箱”导致决策过程不通明，减弱了行政问责的基础 。这种人机责任天堑的吞吐性源于对技术治理意识的不及，忽视了技术利用中的造度建设，如同哈贝马斯所警示的“系统理性对生涯世界的侵蚀”，技术系统在不足相应造度约束的情况下侵入了公共治理领域，导致责任机造的弱化与治理正当性的； 。
第二，大模型的认知局限与决策风险凸显 。DeepSeek等大模型固然在处置结构化信息方面阐发杰出，但在政务场景中也露出出严沉的认知局限，出格是“幻觉”问题（即天生看似合理但现实谬误的内容） 。如敌灾使用大模型处置公共征询，因模型天生的谬误信息导致人民处事碰壁，又如使用AI天生的政策解读文件蕴含虚构的政策条款，引发公家混合 。这些问题的本原在于大模型的根基个性——它们性质上是概率性说话模型，而非美满的认知系统，在处置必要事实正确性、最新信息或复杂判断的政务场景时存在内涵局限 。更深档次的问题在于，很多处所当局对这些局限意识不及，盲目扩大利用领域，将大模型用于超出其能力天堑的场景，如复杂政策诠释、跨部门协调、特殊情况裁量等，增长了决策风险 。
第三，技术采购与部署中的“冤大头”困境 。处所当局在大模型采购与部署过程中普遍面对“信息不合称”困境，不足足够的技术评估能力与交涉职位，往往沦为技术供给商的“冤大头” 。一方面，价值虚高景象普遍，有的处所当局为单一的大模型挪用与API对接支付远超合理水平的用度；另一方面，技术适配性不及，很多所谓“定造化”解决规划现实上是供给商的通用产品单一包装，未能充分思考政务场景的特殊需要 。更为严沉的是，一些处所为钻营短期政绩，盲目采购高端技术产品，但不足配套的数据基础、人才储蓄与组织系统，导致“高射炮打蚊子”的资源错配 。这种景象反映了当局在数字化转型中的能力短板，也露出了当前当局采购造度对新型技术产品评估机造的不及 。
第四，治理机造与组织结构不适配问题日益凸起 。大模型部署不仅是技术引入，更是治理模式刷新，而当前处所当局的组织结构与治理机造尚未做好相应调整 。首先，条块宰割的传统行政体造与大模型跨领域整合的个性存在底子性矛盾 。如当局各部门别离采购部署大模型系统，形成多个“数据孤岛”和“智能孤岛”，不仅导致沉复建设，更故障了跨部门数据流动与业务协同 。其次，现有人事治理与激励机造难以适应人机协同新模式 。大模型利用扭转了行政工作的性质与流程，但人员假造、岗位设置、绩效查核等机造仍沿用传统模式 。再次，技术治理与行政治理脱节，有关律例造度滞后于技术发展 。大无数处所当局尚未成立针对大模型的专门治理规范，如算法审查机造、数据治理尺度、隐衷；ず吞傅，导致大模型在无明确治理框架下“野蛮成长” 。这种治理真空既不利于防备技术风险，也不利于阐扬技术价值 。
第五，大局主义偏差与价值偏离问题 。部门处所当局将大模型部署视为政绩工程与形象工程，注沉表表“智能化”成效，忽视内容性治理效力提升，如某地投入巨资打造“AI政务大厅”，但主题业务流程与治理机造并未内容扭转，仅在表层增长了AI交互界面 。这种大局主义偏差导致技术与治理脱节，大模型沦为华丽的“装点”而非治理刷新的驱动力 。更值得警惕的是，过度强调效能提升而忽视平正、正义、通明等主题公共价值，如AI审批系统能大幅提高处置速度，但对特殊情况的矫捷应对能力却会降落，导致部门人民权利受损 。这种价值偏离反映了技术利用中的“工具理性”对“价致讽性”的挤压，如韦伯所警示的“理性化铁笼”风险，技术效能逻辑可能挤压公共治理中的人文关切与价值判断 。
（二）对策建议：构建理性、审慎、有效的大模型政务利用蹊径
基于对当前问题的深刻反思与全文的系统分析，提出以下对策建议，旨在构建理性、审慎、有效的大模型政务利用蹊径 。
第一，成立基于场景复杂度的分级分类利用框架 。各级当局应扭转“一刀怯妆式的DeepSeek部署思路，构建科学的分级分类利用框架 。具体蕴含：一是成立政务场景复杂度评估系统，从决策风险、数据依赖、价值判断、情境变动等维度对政务场景进行分级；二是造订差距化利用战术，对低复杂度场景（如尺度化审批、信息查问、表格天生等）可优吓爪用大模型，对中复杂度场景（如政策解读、通例决策辅助等）采取“人机合作”模式，对高复杂度场景（如复杂政策造订、利益矛盾调处、特殊情况裁量等）维持审慎，以人类决策为主；三是成立动态调整机造，凭据技术进取与利用反馈不休优化分级分类框架 。这一框架可能有效平衡技术创新与风险防控，确保大模型利用既不落后于技术发展，又不超出合理天堑 。
第二，构建明确的人机责任分配与监督机造 。各级当局应着沉解决当前人机责任天堑吞吐的问题，构建清澈的责任系统 。具体蕴含：一是成立“AI决策参考-人类决策掌管”的责任准则，明确不论技术多么先进，最终决策责任仍由特定人类公务员承担；二是造订AI系统的通明杜纂可诠释性尺度，要求AI系统可能提供决策凭据与推理过程，为人类监督提供基 ；三是成立AI决策的审计与纠错机造，定期对AI系统的决策了局进行抽查与评估，实时发现并纠正问题；四是美满行政复议与救助渠路，确保公民在遭逢AI决策谬误时有有效救助蹊径 。这些机造可能添补当前的责任真空，确保技术利用不弱化，反而强化公共责任 。
第三，提升敌灾数字化采购与评估能力 。针对当前当局在技术采购中的“冤大头”困境，亟需提升采购评估能力与造度保险 。具体蕴含：一是成立大模型技术评估尺度系统，从技术机能、适配性、靠得住性、性价比等维度造订科学评估尺度；二是造就专业化的敌灾数字采购团队，提升技术评估与交涉能力；三是奉杏装幼步快跑”的试点验证模式，预防一次性大规模采购，采取“先幼规模试点、再逐步扩大”的渐进战术；四是成立跨地域的技术采购合作与经验共享机造，突破信息孤岛，提升整体议价能力 。这些措施可能有效提升当局在数字技术市场中的职位，预防资源浪费与技术陷阱 。
第四，强化价值导向与功效评估系统 ？朔当前大局主义偏差，构建以公共价值为导向的评估系统 。具体蕴含：一是成立多维度的AI政务利用评估指标，不仅关注效能提升，也器沉平正性、通明度、回应性、中意度等多元价值；二是引入第三方独立评估机造，对大模型利用的现实功效进行客观评估；三是成立公家参加和反馈渠路，吸收服务对象的履历与建议；四是将评估了局与预算分配、项目续建挂钩，形成正向激励机造 。这一评估系统可能纠正当前以大局论英雄的误差，疏导技术利用回归公共价值的性质 。
第五，构建支持大模型利用的基础设施与人才系统 。大模型的有效利用必要相应的基础支持，具体蕴含：一是加强数据基础设施建设，提升政务数据的质量、尺度化程杜纂互通性；二是加强专业人才造就，既要造就技术型人才，也要造就既懂技术又懂治理的复合型人才；三是成立当局与高校、企业的合作机造，形成人才造就与技术创新的良性生态；四是营造激励创新、宽容失败的组织文化，为基层索求创造空间 。这些基础性工作看似不直接产生“智能化”成效，但对大模型的有效利用至关沉要 。
总而言之，大模型技术在政务领域的利用既充斥机缘，也面对挑战，关键在于我们若何基于复苏的认知与科学的步骤构建合理的利用模式 。寂仔有关领域的成功经验证明，在特定前提下，人机协同可能创造显著价值；而当前露出的问题也提醒我们，大模型利用不是全能钥匙，必要理性审慎的态杜纂系统科学的步骤 。只有对峙“技术服务治理”而非“技术代替治理”的理想，能力真正阐扬大模型在政务领域的积极价值，构建数字时期的善治模式 。
参考文件略 。
文章起源：《电子政务》2025年第8期
作者简介：董昌其，男，哈尔滨工业大学经济与治理学院博士钻研生，重要钻研方向为数字当局与人为智能 。
李大宇，男，博士，哈尔滨贸易大学财政与公共学理学院讲师，钻研方向为公共政策仿真、数据科学治理 。
米加宁，男，博士，北京邮电大学经济治理学院教授，钻研方向为新质出产力与人为智能 。
