当数据流动成为社会“血液”，人工智能大模型正成为新一轮政务管理改革的“泵机”。

近日，中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（以下简称《指引》），为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的方向与规范。《指引》提出，政务部门可围绕政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策等高频场景，因地制宜探索大模型应用，让AI成为公共治理新助力。

眼下，全国各地正竞相探索AI助力政务提效。热潮之下，也有隐忧。当政务大模型“多点开花”，各部门信息壁垒让模型各自为战，形成“模型孤岛”。

北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏曾刊文举例指出，在保障性住房分配管理上，相关部门因私有化大模型数据不互通，居民收入、房产信息无法协同核验，易导致分配不公、资源错配风险。

事实上，AI大模型并非“建一个就灵”。它的真正价值，在于打通数据脉络、形成统一智能。只有让模型汇聚、数据互联，才能释放人工智能在政务领域中的最大能量。

一直以来，如何“用得好、管得住”，是政务领域人工智能绕不开的课题。这次，《指引》不仅勾绘AI赋能政务的蓝图，也设下“护栏”，明确大模型部署规范、运行管理和保障措施，为发展划定边界。

《指引》还明确要求，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，统筹推进政务大模型部署应用，防止形成“模型孤岛”；省（自治区、直辖市）应搭建统一的政务大模型服务平台，与政务云管理平台等系统融合共建，把智能算力、政务数据集等要素纳入统一管理，形成要素资源的“一本账”。让AI成为政府的“超级大脑”，而非信息碎片的新制造者。

当数据成为“超级大脑”养料，基层就成了系统前端的“神经末梢”。

现实中，基层任务千头万绪，数据多头采集现象并不鲜见。AI本为减负而来，却在部分地方变成新的负担——“系统越来越多，工作越做越碎”。

对此，《指引》提出了针对性的警示——连用五个“避免”，要求防范“数字形式主义”：避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设，避免未审先建、建而不管，避免强制使用、无效使用，避免数据多头采集、重复索要。

一句话，政务部门要统筹赋能与减负。让AI真正成为提升治理效能、减轻基层负担的好帮手，而不是形式主义的“新马甲”。

与此同时，也不能“盲目信任”AI。

中国信通院在《数字政府建设发展研究报告（2024）》中指出，目前我国人工智能在数字政府建设中的应用仍处于起步阶段，准确性和稳定性仍需提升。换言之，AI能做很多，但还远未达到“万能”。

来自北京航空航天大学与清华大学的研究团队，通过对多个政务大模型案例分析发现，AI存在“幻觉”现象——输出内容看似逻辑通顺，实则事实错误、推理有误。而在公共服务场景中，任何细微错误，都可能引发公众信任危机。

为此，《指引》特别强调要落实AI的“辅助型”定位：在政务应用界面显著位置设置风险提示，明确告知大模型服务局限；在智能问答、辅助办理等面向公众的场景中，严格执行内容审核与风控流程，通过人工复核、多模型交叉校验等措施，防范模型“幻觉”，确保输出内容不超出业务范围，维护政务部门公信力。

安全同样是底线。

《指引》要求政务部门建立安全责任制度，推动形成安全风险威胁信息共享和应急处理机制，严格落实保密要求，防止敏感信息泄露和滥用风险。

AI赋能政务，关键在于掌握好“尺度”：既大胆应用、加速创新，又守牢边界、稳中求进。唯有如此，这场政务智能化的“加速度”，才能行稳致远。

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