□ 慧眼观察

　　□ 王春晖

　　2025年8月发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式。近期，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》），为规范和引导人工智能大模型在政务领域的部署应用，提供了基本遵循。

　　一、政务大模型部署需打造可信知识库

　　人工智能是一个极其宽泛的领域，主要指用计算机程序或机器模拟人类思维和行为，来解决问题和作出决策，其目标是让机器能够模拟、延伸和扩展人类的智能。大模型只是人工智能领域的一个分支，不能直接等同于人工智能。大模型是一种机器学习模型，但与一般的机器学习模型不同，大模型的参数巨大、结构复杂，其参数量级通常从十亿到万亿级别，其中百亿至千亿级最为常见，这一规模使其能够处理复杂任务并展现强大的泛化能力和应用潜力，能够理解和生成极其丰富的信息。

　　上述大模型主要指通用大模型，不仅应用范围广泛，而且可以跨多个领域使用，使用多样化的数据集进行训练。政务大模型属于垂直类大模型，主要专为政务服务这一特定领域进行设计和部署，并使用政务领域的数据进行训练，以满足政务领域的特定需求。《指引》分别在社会治理类、政策服务类、政务办公类、辅助决策类等四大领域，设定了十三个场景。

　　政务垂直类大模型具有合法性、规范性、权威性和实效性等特征，在部署中需要针对上述场景打造标准化、专业化的可信政务知识库，依靠专业的知识库及业务平台进行管理。对此，《指引》明确要求，要探索基于大模型的政务知识治理路径，打造可信知识库，确保数据源的权威性、准确性和时效性。

　　二、政务大模型部署应防止形成“模型孤岛”

　　《指引》的核心思路是探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式。目前，有不少地区或部门只追求技术先进性，忽视以应用为导向，各自投入构建自有政务大模型，容易形成互不连通、数据隔离的“模型孤岛”，这不仅造成巨额算力、数据资源、模型投资的浪费，也难以实现跨域协同与共享。根据《指引》的要求，政务大模型的部署，应以省（自治区、直辖市）为主体，构建省级政务领域人工智能大模型统一服务平台，同时应与政务云管理平台、政务应用和组件管理平台等融合共建，将区域内电子政务外网智能算力、政务大模型、政务数据集等资源纳入统一管理，形成政务数据要素资源“一本账”。

　　国家行业主管部门应按照业务需求以及发展需要，构建细分领域的政务垂直大模型，并利用专业知识库统一训练数据，并与省（自治区、直辖市）大模型实现数据协同部署，实现跨层级、跨地域的纵横一体化的行业智能化布局和应用。

　　三、政务大模型应用要严防模型“幻觉”风险

　　政务大模型的部署应构建全周期管理体系，明确应用方式和边界，落实人工智能大模型“辅助型”定位，防范模型“幻觉”等风险。《指引》强调，防范模型“幻觉”等风险，确保输出内容不超出业务范围，保障内容准确性，维护政务部门公信力。大模型“幻觉”指大模型生成的内容看似语法正确、逻辑严谨，但实际上存在着事实错误或无法验证事实的现象。大模型“幻觉”包括事实性幻觉与忠实性幻觉两种类型，前者指的是与事实不一致或存在事实捏造，后者指的是生成内容与用户指令不一致、上下文不一致或逻辑不一致。

　　大模型“幻觉”具有一般性、偶然性、随机性、难以避免或克服等特征。在生成机制上，大模型“幻觉”的核心成因来自概率驱动的技术架构、训练数据局限性以及人机互动生成逻辑的多重耦合。因此，需要使用经过专业化数据标注的政务数据集作为政务大模型训练的算料，数据标注的质量和数量对政务大模型的性能和应用场景会产生重要影响。相关研究显示，当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%。

　　需要强调，政务大模型的应用，提示词工程扮演着核心作用，精心设计和选择合适的提示语，可以引导大模型生成更加准确、专业和有价值的相关内容。比如在辅助文书起草方面，运用精心设计和适配的提示词，不仅能自动生成标准格式和符合政策的公文，而且可以预设标准模板，引用最新法规和政策，极大地避免了政策性错误和合规风险。

　　四、政务大模型部署应防止出现“数字形式主义”

　　部署政务大模型的初衷在于借助人工智能大模型在复杂语义理解与推理、多模态内容生成、知识整合与分析等方面的优势，为工作人员提供高效辅助，为公众和企业提供便捷服务，推动政务创新发展，优化政府政务流程和提升公共服务水平，以满足公众日益多样化、多层次、高质量的公共服务需求。

　　在政务大模型的部署中，一定要围绕政务工作中的共性和高频需求，结合本地实际，因地制宜地有选择性地部署和应用，切不可搞“一刀切”，避免出现政务大模型的“形象工程”，以至于异变成“数字形式主义”。对此，《指引》强调，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，切实防范“数字形式主义”。

　　（作者系浙江大学网络空间国际治理研究基地首席专家、工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员）