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　　的要求。广西来宾就要求各级领导干部要学习掌握DeepSeek等大模型的使用方法，运用人工智能辅✅助决策、分析解决问题，增强个人㊣能力、提高工作质效。河南郑州，不仅对干部进行辅导，还明确提出推动以DeepSeek为代表的人工智能技术与政研改革工作深度融合，更好发挥参谋助手作用……

　　各地✅政务服务、政府决策、城市治理接入DeepSeek俨然成风。DeepSeek会给政府的行政管理和公共服务带来哪些变革？日前，红星新闻记者专访了长期从事数字治理与智慧治理研究的清华大学公共管理学院教授、计算社会科学与国家治理实验室执行主任孟庆国。

　　红星新闻：近期，不少城市政务系统接入了DeepSeek。您如何看待这些城市纷纷使用人工智能来进行城市治理？

　　孟庆国：随着这几年生成式人工智能技术的创新突破，大模型已经越来越广泛地应用到我们每个人的生活、学习和工作当中。比如说，我们可以用它来快速生成一封邮件，可以让他帮忙归纳提炼文章的内容。一定程度上大模型已经和我们每个人的工作生活密不可分了。

　　特别是DeepSeek的出现，极大降低了政务大模型私有化部署的门槛，为生成式人工智能在政务领域的广泛应用提供㊣了可能。一定程度上可以说，在政务领域接入或部署DeepSeek等生成式人工智能是大势所㊣趋，是顺应人工智能时代经济社会发展的必然选择，很快我们会看到大量人工智能产品和服务在城市治理、政务服务等场景中大规模应用。

　　红星新闻：在政务服务中，以深圳福田为例，他们以DeepSeek作为底座，打造个人或单位专属智能体，为基层工作提供辅助。您认为，人工智能工具可以给政务工作㊣带来哪些改变？未来还有哪些应用空间？

　　孟庆国：Deep✅Seek等大模型将从政务办公、政务服务、监督管理和决策支持等方面，为政务工作带来全方位改变。

　　在政㊣务办公方面，DeepSeek等大模型可以通过预设模板和写作风格，辅助工作人员快速生成报告、通知、请示、总结等公文初稿或写㊣✅作建议，提高公文写作效率。可以利用知识图谱㊣构建和信息检索等技术，实现对大量政务信息的快速检索和精准定位，帮助工作人员迅速找到所需资料，提升资料检索效率和准确性。可以对来文、来电、工单等任务进行自动识别和分类，将任务分发㊣给相应的部门或个人，实现智能分办，提高任务分办效率。

　　在政务服务方面，DeepSeek等大模型可以整合各部门的业务资源和知识库等数据，提供24小时在线政务咨询服务，实时响✅应民众咨询，提升信息获取便捷性。可以整合政务服务指南和常见问题等数据，利用智能引导和自动化处理技术，提供一站式政务辅助办理服务，引导公众和企业便捷高效完成事项办理。可以基于✅政策文件和政策解读等数据，对政策内容㊣进行语义分析，将复杂的政策条款转化为通俗易懂的语言，辅助公众更好理解政策内容。

　　在监督管理方面，DeepSee㊣k等大模型可以对监控视频、图像数据等进行实时分析，自动识别异常✅行为、环境问题或设施故障，并及时发出警报，提高监管效率。可以辅助执法人员实时检索㊣法律依据，提供案件办理的建✅议，提高执法效率，并减少人为错误。可以对各类市场数据进行深✅度分析，预测可能出现的市场风险，为政府管理提供支撑。

　　在决策支持方面，DeepSeek等大模型可以对气象数据、地质数据、环境监测数据等进行综合分析和大数据研判，预测可能发生的自然灾害，并提前发出预警，辅助政府部门及时采取有效措施，减少损失。可以对突发事件的性质、影响范围和发展趋势进行研判，为政府部门提供应急处置方案建议，优化救援资源配置，提高应急响应的速度和效率。可以对政策成效进行㊣分析，评估政策目标✅的实现程度、政策影响力和潜在问题，支撑政策优化。

　　孟庆国：政务领域具有一些自身的特殊㊣性，与日常生活中的大模型应用还是不太一样的。有以下问题需要注意。

　　首先是大模型✅部署和应用对政务领域安全要求的冲击。政务系✅统中存在着大量涉及个人隐私、商业秘密，甚至是国家安全的数据和内容，往往不能直接跟互联网上的大模型进行对接，只能选择在政务网络环境中进行私有化部署的方式。这种部署需要巨大的资金投入，同时政府自身又不具备很强的技术能力，在模型的部署、训练、调试、维护等方面面临的挑战✅都很大。

　　其次，政务场景的权威、精准需求与大模型“幻觉”之间㊣存在显著矛盾。政务场景要求公共部门提供权威、精准的信息和服务，而生成式人工智能输出的内容可能偏离事实，或产生错误和无关的信息，也就是大模型的“幻觉”。在之前的政务服务大模型探索中，其回答准确性往㊣㊣往不尽如人意。

　　第三，大模型的不可解释性或造成权责难以界定。大模型内部的运行逻辑和推㊣理过程难以解释，无法追溯其背后的逻辑和依据，使其在政务应用过程中如何界定模型开发方、模型使用方、监管方等各方权责就成为一个复杂的问题，很容易导致责任推诿和监管漏洞。

　　第四，高质量政务数据集缺㊣乏。大模型的智能水平从根本上源自数据集所蕴含的知识量，当前高质量数据已经成为制约政务大模型高质量发展的关键瓶颈。政务知识库还没㊣建✅好，制约了政务大模型的能力，使用体验还不够好。

　　第五，更新迭代难以保障。近年来人工智能技术发展得很快，政务领域普遍采用的是模型的私有化部署，这就有可能出现㊣部署了大模型，但过几个月后其基础模型的能力可能就落后了。另外，政务数据和知识也是在不断更新，比如新㊣的政策出来了，大模型可能还不知道，就无法作出正✅确回答。因此，能否在政务大模型建设应用㊣中，采用松耦合的技术路线，保证基础模型的可替代性，并改变传统政务系统建设运营模式，实现对政务大模型的持续维护、及时迭代优化，就成为我们必须要解决的问题。

　　▲北京经济技术开发区营商环境建设局基于DeepSeek大模型开发的智能政务㊣小助手研发完成 据央视新闻

　　孟庆国：这个问题具有两面性。从积极的方面看，一方面，DeepS㊣eek等大模型的引入和应用为所有地方提供了一个“换道超车”的机遇。大家都在一个新的起点上㊣进✅行起步探索，之前不那么发达的地方有望通过政务大模型的快速引入和部署，提升自身㊣的治理能力。另一方面，DeepSeek等大模型的应用，有助于弥合欠发达地区在政务人员素养等方面的差距，提升政务工作的水平，拉近与发达地区在服务体验上的差距。

　　但同时我们也要看㊣到，发达地区在DeepSeek等大模型的部署和应用上，往往也具备显著优势。比如，政务工作人员的数字化素养✅更高，更容易接受政务大模型；具有更好的技术和资金条件，能够快速部署并取得较好效果；政务数据基础更好，有助于政务大模型的训练和应用。

　　总体而言，DeepSeek为缩小各地城市治理差异提供了契机，但要真正实现这一目标，各地还需结合自身实际情况，探索适合本地的建设和应用模式。

　　红星新✅闻：使用人工智能工具管理城市，这对政府工作人员提出哪些要求？对人工智能的理解和相关视野叉车司机工作内容，是否应该成为行政能力的一部分？

　　孟庆国：目前生成式✅人工智能在政务领域的部署和应用仍处于起步阶段，实施路径、应用规则等都㊣还不是特别清楚。比如对于官员和政府工作人㊣员来说，什么场景可以用大模型，什么场景不能用？能用哪些大模型，哪些不能用？按照什么样的规则用？需要承担哪些责任？这些问题都还在探讨的过程中，还没有明确㊣的答案，也难以作出具体的要求。但是基于政务大模型广泛应用这一趋势来说，官员和政府工作人员现阶段应该积极拥抱大模型，比如在生活、学习中可以先用起来，提高自身㊣㊣对大模型的认识和应用能力，为未来政务工作中的㊣大模型应用做好准备。