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數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮席卷各行各業(yè)，大模型在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用已成為政府提升服務(wù)水平的重要抓手。作為一款開源大模型，DeepSeek憑借其在成本和性能上的優(yōu)勢，在政務(wù)服務(wù)、公共管理和城市治理等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，在未經(jīng)過系統(tǒng)論證和整體規(guī)劃的情況下，簡單地接入或碎片化地部署DeepSeek，將面臨數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)適配、成本效益等多重挑戰(zhàn)。

一、賦能政務(wù)服務(wù)現(xiàn)狀

據(jù)不完全統(tǒng)計，全國已有超過100家政府單位接入DeepSeek，涵蓋智能問答、政策分析、交通便民、12345熱線等多個場景。這些實踐表明，政府正在努力讓DeepSeek成為提升服務(wù)效能的重要工具，爭取為公眾帶來更便捷、更智能的服務(wù)體驗。但同時部分地方也出現(xiàn)了“你上我也上”的現(xiàn)象，缺乏對實際需求和應(yīng)用效果的系統(tǒng)性思考和論證，個別地方甚至出現(xiàn)了夸大宣傳。

二、暴露出來的問題

如果未經(jīng)系統(tǒng)化的規(guī)劃和設(shè)計，簡單地部署DeepSeek大模型也面臨諸多風(fēng)險。

資源浪費與效率失衡風(fēng)險。目前，部分地方政府在引入DeepSeek時缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)和資源浪費。例如，一些地方政府在未充分評估實際需求的情況下，投入大量資金引入DeepSeek及算力設(shè)備，但由于技術(shù)適配性不足或使用場景有限，最終未能實現(xiàn)預(yù)期效果，造成投入產(chǎn)出比失衡。此外，當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展很快，不斷出現(xiàn)新的技術(shù)和設(shè)備迭代，如果沒有進行系統(tǒng)和長遠(yuǎn)的規(guī)劃，數(shù)月之后又要進行系統(tǒng)升級甚至重建。

生成式模型的幻覺所引發(fā)的可信度風(fēng)險。DeepSeek作為生成式AI模型，其輸出結(jié)果可能存在不可解釋性和“幻覺”問題，即生成的內(nèi)容看似合理但并不符合實際情況。在政策咨詢場景中，如果系統(tǒng)提供的答案存在錯誤或誤導(dǎo)性信息，可能引發(fā)公眾對政府服務(wù)的不信任，甚至導(dǎo)致決策失誤。

數(shù)據(jù)安全與模型可靠性帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險。DeepSeek的應(yīng)用依賴于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和調(diào)用，這可能帶來數(shù)據(jù)泄露、濫用或被惡意攻擊的風(fēng)險。例如，政務(wù)數(shù)據(jù)中涉及大量敏感信息，如果安全防護不到位，可能導(dǎo)致隱私泄露、數(shù)據(jù)篡改等，進而影響政府公信力和社會穩(wěn)定。

過度依賴技術(shù)導(dǎo)致的系統(tǒng)脆弱性與應(yīng)急能力不足風(fēng)險。如果政府部門過度依賴DeepSeek等人工智能技術(shù)，可能導(dǎo)致系統(tǒng)在面對技術(shù)故障、網(wǎng)絡(luò)攻擊或突發(fā)事件時顯得脆弱。例如，一旦DeepSeek系統(tǒng)出現(xiàn)故障，可能直接影響政務(wù)服務(wù)的正常運行，甚至引發(fā)公眾對政府應(yīng)急能力的質(zhì)疑。

三、建議對策

針對以上可能的風(fēng)險與挑戰(zhàn)，人民中科研究院從四個方面提出技術(shù)對策和建議，如圖1所示。

圖1 對策建議框架示意圖

一是準(zhǔn)確評估業(yè)務(wù)應(yīng)用場景對模型的需求，避免資源浪費與效率失衡。在引入DeepSeek之前，政府部門應(yīng)充分調(diào)研和評估實際業(yè)務(wù)場景的需求，明確技術(shù)的適用性和優(yōu)先級。例如，對于高頻、標(biāo)準(zhǔn)化程度高的業(yè)務(wù)（如政策咨詢、信息查詢），可以優(yōu)先引入DeepSeek以提升效率。而對于復(fù)雜、涉及重大決策的業(yè)務(wù)，則需謹(jǐn)慎評估技術(shù)的適用性。同時，建議建立統(tǒng)一的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和評估機制，避免各地重復(fù)建設(shè)，確保資源投入與產(chǎn)出效益相匹配。

二是準(zhǔn)確評估模型和算力成本，平衡投入與收益的關(guān)系。在推進DeepSeek大模型與政務(wù)服務(wù)的深度融合前，系統(tǒng)化論證算力資源、模型開發(fā)運維成本與業(yè)務(wù)收益的平衡關(guān)系，是規(guī)避技術(shù)盲目投入、實現(xiàn)可持續(xù)智能化轉(zhuǎn)型的核心前提。例如有的行政審批的智能化應(yīng)用中，人工智能系統(tǒng)雖將部分環(huán)節(jié)處理時間大幅壓縮，但因需額外增設(shè)人工復(fù)核崗位，實際綜合成本不降反升。因此，需通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟性論證，才能避免因短期政績驅(qū)動導(dǎo)致的資源錯配，真正實現(xiàn)“技術(shù)投入-治理效能-財政可持續(xù)性”的三角平衡。

三是準(zhǔn)確評估數(shù)據(jù)載體的安全邊界，筑牢數(shù)據(jù)安全防線。DeepSeek的應(yīng)用依賴于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和調(diào)用，因此必須明確數(shù)據(jù)的安全邊界，確保敏感信息不被濫用或泄露。具體措施包括，對于非公開數(shù)據(jù)，要禁止使用API調(diào)用的方式，避免數(shù)據(jù)被截取或泄露。同時，優(yōu)先采用國產(chǎn)化算力基礎(chǔ)設(shè)施，確保數(shù)據(jù)主權(quán)和系統(tǒng)安全性。此外，引入加密技術(shù)和訪問控制機制，防止數(shù)據(jù)在傳輸和使用過程中被篡改或竊取。定期開展數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全審計，及時發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在風(fēng)險。通過這些措施，確保數(shù)據(jù)在安全邊界內(nèi)高效流動，為DeepSeek的應(yīng)用提供可靠保障。

四是建立內(nèi)容安全常態(tài)化防控機制，提升技術(shù)可信度與公眾信任。針對DeepSeek可能存在的生成內(nèi)容不可解釋性和“幻覺”問題，政府部門應(yīng)建立常態(tài)化全生命周期的內(nèi)容安全防控機制。在模型上線前，要對模型和相關(guān)數(shù)據(jù)進行全面的內(nèi)容安全評測，達(dá)到安全要求方可上線。模型上線后，要對模型運行中的輸入內(nèi)容、推理過程和輸出結(jié)果進行實時監(jiān)測和防控。此外，應(yīng)構(gòu)建內(nèi)容安全“紅隊攻擊”機制，不定期對模型進行模擬攻擊以發(fā)現(xiàn)漏洞，時刻保障智能系統(tǒng)的安全性。

四、結(jié)語

DeepSeek大模型在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用可以為政府服務(wù)帶來效率的提升和智能化水平的升級，但同時也面臨資源浪費、數(shù)據(jù)安全、技術(shù)可信等多重挑戰(zhàn)。需要準(zhǔn)確評估業(yè)務(wù)需求、平衡投入產(chǎn)出、筑牢數(shù)據(jù)安全邊界、建立內(nèi)容安全防控機制，主動應(yīng)對這些潛在風(fēng)險，推動技術(shù)與政務(wù)服務(wù)的深度融合，為公眾提供更智能、更可靠的政務(wù)服務(wù)。

（本文作者李兵系人民中科研究院院長，阮曉峰、吳方系人民中科研究院研究員）

來源：人民中科研究院