陸DeepSeek真威！AI單日處理量=公務員10年工作量 影響曝光

AI單日處理量=公務員10年工作量，大模型將給政府帶來什麼變化？（圖：shutterstock／達志）

據公衆號「伴公汀」報導，最近，關於大陸國產大模型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」，公文審覈時間縮短90％，執法文書初稿秒級生成；江蘇鎮江宣佈，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」；北京豐臺區也在政務雲本地部署了DeepSeek大模型環境，並應用於政務服務領域，上線「豐小政」數智助手……據不完全統計，今年以來，已有超過12個省區市政府部門宣佈開展DeepSeek大模型的相關應用。

就在本週，一場關於提升政務服務質效的內部會議上，參會的政府相關部門、業務處室和專家學者們也圍繞這個話題展開了討論。如何更好地應用DeepSeek等大模型，以及其他人工智慧領域的最新成果，爲政府服務和行政系統運行賦能？大模型還可以在哪些應用場景大展拳腳？這些都成爲大家最關心的問題。

持續助力政務大模型訓練落地

事實上，上海近年來在這一領域已經展開了一些探索。市數據局介紹，上海政務領域主動擁抱人工智慧、大模型等新技術，依託「一網通辦」「一網統管」「一網協同」等平臺，積極探索人工智慧應用場景推進，同時聚焦模型部署、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，積極穩妥推動應用場景試點落地。

比如去年舉辦的第七屆進博會運用空間計算大模型，實現了「展位級」顆粒度的客流量精準監測和管理調度，精準統計分析全時段、各展區客流，方便現場的安保人員和志願者第一時間引導。「風烏」「雨師」等氣象大模型，也在「貝碧嘉」「普拉桑」等颱風預報和暴雨預警中發揮了作用。

「這些年我一直很想看到，人工智慧和大模型能夠更多地應用到我們的政務服務和日常工作中。毫無疑問，如果運用得當，會明顯提升我們的工作效率。」一名長期從事政務服務、審批改革等方面工作的公務員表達了自己的期待，也坦言「有些着急」，「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也表示，下一步還將通過持續開放政務場景，助力政務大模型訓練和落地，進一步推動人工智慧技術的迭代發展。

有望解決「羣衆不會問、部門答非所問」

「各地政府的探索現在應該真正啓動了。」復旦大學國際關係與公共事務學院教授、數位與移動治理實驗室主任鄭磊認爲，以DeepSeek爲例，其技術特性與中國數位政府建設的需求在一些方面較爲契合。首先，相比於此前問世的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，在進一步訓練後可以更準確地理解各類行政術語、政策文件和民衆訴求中蘊含的語義差異，讓數位政府更有溫度、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模型能夠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。

「現在我們招了那麼多『985』畢業的高材生，很多人卻在做最基本的文秘工作，其實是很浪費的。」在一次會議中，一位政府部門領導曾這樣說。在鄭磊看來，隨着大模型的進一步運用，這樣的問題也會有所解決，「以前寫一篇公文可能要一晚上，現在只要幾分鐘就可以生成一篇初稿，然後再去精細打磨修改，可以節省不少精力。」同時，還可以運用大模型建立智慧化的政務知識管理系統，政府可以對分散在各個部門的經驗、案例和最佳實踐進行系統化整理和關聯分析，建立一個「知識庫」，將知識與經驗共享，避免了許多「老法師」離崗後經驗「失傳」的情況，提高公務員們的業務能力及政府部門的運作效率。

DeepSeek等大模型的應用，還有望改變公衆與政府部門間的交互方式。「我們網購的時候，常常會感到智慧客服一點也不智慧，還是要想盡辦法去找到人工客服，才能解決問題。在辦理政務服務的時候也是一樣。」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，「網頁表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，大模型可以更準確地把握用戶的實際需求，有助於將羣衆的口語化表達更爲準確地匹配到相應的政策與服務事項，提供更精準的服務指引，解決「羣衆不會問、部門答非所問」的痛點。

從趁熱「接入」走向深度「嵌入」

不過，也有不少業內人士與專家學者提醒，儘管近年來人工智慧技術發展迅猛，但其在知識精確性、邏輯推理嚴謹性等方面仍存在技術侷限，人工智慧「幻覺」時有發生，「一旦在政務領域出現政策內容的編造，後果可能比較嚴重」。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』並不必然就能成爲有效的治理工具，在積極擁抱的同時，也要時刻保持審慎態度。不能手裡拿着錘子，看什麼都是釘子。」鄭磊認爲，技術歸根到底仍是「賦能者」而非「決定者」，關鍵還是要堅持管用爲王，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，最終淪爲「數位炫技」，帶來新一波「大模型上的形式主義」，應該做好技術判斷與價值判斷，在數位政府建設中讓大模型從趁熱「接入」走向深度「嵌入」。