生成式人工智能賦能政務服務智能化建設的價值、困境與治理

中圖分類號：TP18;D63；D922.17 文獻標志碼：A 文章編號：1672-9684（2025）03-0051-011

當前，生成式人工智能技術正在全方位且深刻地影響著人們的社會生活，在教育、體育、新聞出版等各個領域均展現出賦能的可能性。那么，該項技術是否具有推進數字政府建設的可能性，以及如何推動數字政府建設，則具有理論與實踐意義。然而，從現有研究來看，更多地是從管理學或情報學視角進行研究，生成式人工智能技術對于數字政府建設研究較少，更遑論對于政務服務智能化建設的研究。因此，為了更好地實現技術賦能數字政府建設，可以從生成式人工智能賦能政務服務智能化建設的價值出發，防患該項技術可能引發的系統風險，最終實現該項技術更高質量地嵌入政務服務智能化創新。

一、問題的提出

政務服務質量提升的發展歷程大致可以類型化為以下幾個階段：一是政府服務信息化，該階段具體表現為政府信息上網。從20世紀70年代末到80年代初的電力、地震、地質等幾個行業試點應用計算機輔助計算，到20世紀80年代中后期的經濟、金融、電力等關系到國民經濟命脈行業的信息系統建設，再到1993年的“三金工程”，1999 年的政府上網工程等均為后續的電子政務建設打下了良好的信息基礎。二是電子政務階段，該階段具體表現為政務服務上網。從2002年的國家信息化領導小組《關于我國電子政務建設指導意見》提出“12金”是重要業務系統建設，到2012年5月《“十二五”國家政務信息化工程建設規劃》指出構建國家電子政務網絡，再到2017年7月《“十三五”國家政務信息化工程建設規劃》指出全面加快統一的國家電子政務網絡、國家政務數據中心等國家關鍵基礎設施建設。三是數字政府階段，該階段主要依托于“互聯網 + 政務服務”，體現為政務服務一次辦理、指尖辦理。從2018年6月國務院《進一步深化“互聯網 + 政務服務”推進政務服務“一網、一門、一次”改革實施方案》中，針對“一網通辦”“只進一扇門”“最多跑一次”方面均提出了具體的要求，實現由“數據多跑路”代替“居民與企業跑腿”的政務服務管理新模式。到2021年3月《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中以專章的形式規定數字政府建設，旨在不斷提高決策科學性和服務效率。再到2022年6月國務院《關于加強數字政府建設的指導意見》中，對數字政府的建設情況予以細化規定[1]5，旨在實現政府決策科學化、政務服務精細化與高效化。黨的二十大報告中強調要構建新一代信息技術、人工智能等新的增長引擎，助力全面推進中華民族的偉大復興。2024年1月國務院《關于進一步優化政務服務提升行政效能推動“高效辦成一件事”的指導意見》指出，創新開展區塊鏈、人工智能等新型技術的運用，實現政務服務由人力服務向人機協作型轉變。

政務服務智能化表現為技術與行政機關工作人員之間的關系，根據技術對人的輔助作用的大小分為半自動化行政與自動化行政[2]。有學者將自動化行政分為四級，分別為無自動化行政、部分自動化行政、無裁量能力的完全自動化及有裁量能力的完全自動化行政[3]。有學者認為全自動化行政可能影響程序性權利的實現[4]，也有學者立足于算法的影響，闡述自動化行政會導致執法規則以及執法密度失衡等風險[5]252-253。可見，現有研究主要是基于傳統人工智能端政務服務的影響，面對新型人工智能，尤其是生成式人工智能對政務服務的影響研究則較少。因此，無論是政務數據開放與共享，還是數據庫數據質量的提高均受制于數據標準未確定、數據權利界定難等問題。生成式人工智能嵌人到政務服務，不僅可以實現政務數據深度匯聚融合，還能促進政務服務的高質量人機交互[6]。具言之，該項技術通過對政務數據跨部門與跨層級的共享與整合，使得政務服務不再僅局限于政府信息公開與自動化行政，還可以實現政府治理的精細化與政務服務的便捷化。就行政機關而言，可以將行政機關工作人員從重復性工作中解放出來，以便行政機關有時間與精力去完成更具創造性的工作。就行政相對人而言，基于生成式人工智能技術的賦能，可以獲取優質的政務服務。生成式人工智能嵌人到政務服務中，可以實現政務服務的精準化、政民高質量互動及政務服務的透明化。然而，技術在帶來便利的同時，也具有導致監管真空地帶的出現，陷入分享邏輯下的主體權力沖突與公共價值迷失的風險。有鑒于此，可以通過數據權全生命周期式監管理念的注入、協作式合作關系的建立及動態回應機制的建立，實現技術紅利的最大化釋放。

二、生成式人工智能嵌入政務服務智能化創新的價值

聯合國發布的《2020 聯合國電子政務調查報告》中顯示，我國電子政務在線服務指數已躍升至全球第9位，達到“非常高”的水平。要繼續保持我國在數字政務服務水平上的良好勢頭，就需要在技術和治理上繼續尋求創新和不斷突破[7]\"。信息技術不同于制造技術或者生產技術，相比較而言，工業技術類似于提高肌力，而信息技術則是對大腦和神經系統的改善，工業技術取代的是胳膊、手和肌肉，信息技術替換的是傳播、思考和計算[8]8。因此，生成式人工智能成為了政務服務質量提升的新引擎。

（一）政務服務精準化

政務服務智能化主要表現為智能文本客服、智能語音。生成式人工智能嵌人政務服務，可以實現對社會公眾政務服務訴求的迅速回應、政務數據的高質量融合與分析、政務服務秩序的優化，形成由“數據說話\"到\"讓數據說話”的轉變，推動社會治理從傳統的粗放式與管理式向精細化與服務式轉變，最終實現政務服務的精準化。

一是生成式人工智能嵌人政務服務，可以實現對社會公眾政務服務訴求迅速回應。其一，立足于該項技術強大的文本生成能力，加之多模態大模型的應用，使得該項技術不再局限于文本輸人與輸出，還可以通過視頻、語音等多種方式對政務服務政策進行講解。其二，還可以根據社會公眾搜索頻次予以排序，將政務服務類型化為高頻政務服務需求、中頻政務服務需求與低頻政務服務需求。高頻政務服務需求主要表現為政策咨詢、業務辦理等類型，其可以借助語音或者文本分析技術將社會公眾的政務服務需求轉化為計算機語言，并在數據庫中尋找相對應或得分較高的答案。因此，針對此類高頻政務服務需求，可以由智能客服獨立提供解答。一方面可以降低行政成本，另一方面可以實現政務服務咨詢回應秒響應。對于中頻與低頻政務服務需求，可以通過生成式人工智能與政府工作人員相結合的方式予以回復，從而提供相應的政務服務。

二是生成式人工智能嵌人政務服務，可以實現政務數據高質量融合與分析。政務服務質量關系著社會公眾對政府部門滿意度與信任感的建立，也是打通基層社會治理的“最后一公里”。首先，通過對政務服務相關數據予以整合與挖掘，形成政務服務數據庫，將不同類型的政務服務數據進行智能標注，構建具有預測、檢測、決策、反饋的算法模型，進而實現對政務服務質量的全方位感知。其次，通過生成式人工智能技術實現對政務服務業務場景的可視化，使得社會公眾不再因為自己知識水平的欠缺，無法公平地接收到政務服務。該項技術可以促使業務的高速匹配、定制化業務得以實現，為社會公眾提供更加多元化的政務服務場景。最后，通過生成式人工智能技術實現對行政機關工作人員的監管，立足于檢測算法的應用，可以實現對工作人員辦理某一類事項所需要的時間，以及其是否存在不作為與亂作為的監測。通過對服務事項辦理過程中存在的問題進行分析，制定針對性的考核標準，倒逼行政機關工作人員工作效能的提升。

三是生成式人工智能嵌人政務服務，可以實現政務服務秩序的優化。通過生成式人工智能技術的嵌人，可以實現對政務服務大廳或者政務服務網站運營狀態的實時分析、風險識別、智能預警等。首先，對政務服務網站在線人數或者政務服務大廳人流分布情況進行分析，如若出現政務服務網站中的某個網頁或者政務服務大廳中某個窗口人流量較大的情況，可以對該網頁或者窗口進行重點關注并實時分流，以緩解政務服務網站與政務服務大廳的壓力。其次，根據社會公眾的個性化差異，提供針對性政務服務。對于生理性弱勢群體、數字弱勢群體等，可以進行主動問詢與提供綠色政務服務通道。最后，生成式人工智能技術可以實現自動引導、自動叫號提醒，有助于社會公眾對政務服務完成時間進行一定的預判，減少在政務服務大廳等待與問詢時間。與此同時，系統完成推送之后，相關行為數據可以自動進行存儲與加工，進而實現數據庫的更新與完善。

（二）政民高質量互動

根據《國務院關于加快推進政務服務標準化規范化便利化的指導意見》可知，政務服務是公共服務的重點內容之一，是各級政府為企業和公眾提供的許可、確認、裁決、獎勵等行政服務，既包括行政權力事項，也包括公共服務事項，如信息發布、行政辦事服務、互動交流服務、便民服務、文化旅游服務等。生成式人工智能嵌入政務服務，可以通過服務引導、流程提示、信息查詢、結果反饋等全鏈條式服務，提高服務質量，改善辦事體驗，讓企業和群眾辦事更方便、更快捷、更有效率。

一是生成式人工智能技術賦能政務服務智能化，可以實現全鏈條式提供政務服務。在辦理行政業務前，生成式人工智能技術可以輔助進行政策查找、政策解讀、辦事指引、規則講解等服務;在辦理行政事務過程中，基于政務服務知識庫，為辦事人提供“管家式”引導服務和問答服務；在業務辦理后，提供狀態通知、結果信息、下一步提示等;在業務結果反饋階段，及時獲取社會公眾的反饋意見，通過意見可以反向促進行政事務辦理質量的提高。

二是生成式人工智能技術賦能政務服務智能化，可以實現主動提供政務服務。以政策發布為例，傳統政務服務政策呈現出數據多、專業強，時效強的特點，使得社會公眾在進行政務服務政策搜集與理解方面較為困難，甚至會錯過政務服務申報時間。因此，通過生成式人工智能技術賦能，可以實現政務服務由“被動供給”到“主動提供”。該項技術通過用戶畫像、事項畫像和信息畫像分析出不同個人和企業符合條件的政策和政務服務，挖掘潛在需求。并通過提供辦事提醒、政策推送、精準匹配等形式，實現提前服務、主動服務等[7]154。具言之，生成式人工智能技術通過用戶畫像，可以更好地反映社會公眾的政務服務需求，促進社會治理由“自上而下的領導推動型”向“自下而上的群眾需求型”轉變，即實現主動提供政務服務。

三是生成式人工智能技術賦能政務服務智能化，可以實現社會公眾更好地參與社會治理。一方面，政務服務提供方式實現了多元化，這使得弱勢群體尤其是數字弱勢群體，能夠更好地理解政務服務政策與內容，從而降低了該類群體獲取政務服務的門檻。傳統政務服務提供多以靜態的方式呈現，缺乏政民交互性，對社會公眾的綜合素質要求較高。而在生成式人工智能技術賦能下，可以通過視頻演示等方式，提升社會公眾對政務服務政策的解讀能力。另一方面，通過智能化多維度分析模型的建立，根據不同的政務服務予以分級，將政民交互的信息予以采集、清洗、整合與深度學習，形成政務服務分析模型。通過該模型的建立，可以更好地提供用戶體驗，吸引更多的公眾參與。公眾的廣泛參與不僅僅可以提供更多的社會治理問題，還可以實現社會治理數據庫的更新。

（三）政務服務高效能化

政務服務大廳是人們在線下獲取政務服務的重要途徑。近些年，隨著政務服務大廳的建設發展，線下大廳推出了“一窗辦理”“最多跑一次”等服務，將整體政務服務流程細致化地拆分，把受理、咨詢、收費、填表、辦理等業務環節標準化，提高整體政務服務辦事效率和促進其規范化。由于線下政務服務大廳受到人員數量、人員素質、服務標準化程度、場地等因素限制，始終難以徹底解決服務效率和服務質量問題。

一是生成式人工智能嵌人政務服務，可以對社會公眾的政務服務訴求精準解析。生成式人工智能嵌人政務服務為政務服務注人了新的動力，打破地理空間和業務系統的限制，可以有效緩解人員數量不足、人員素質不同、服務標準化程度不高、場地因素限制等帶來的現實問題，從而提高政務服務的效率和質量。立足于政務服務問答庫、政務服務知識庫、政務服務政策庫等數據，結合自然語言處理與政務知識圖譜技術，對社會公眾的提問內容進行精準剖析，并自動匹配最優答案，實現社會公眾咨詢的自動回復、實時回復、精準回復，大幅度降低互動交流成本。

二是生成式人工智能嵌入政務服務，就社會公眾而言，可以實現政務服務的“一次全辦”。一方面，政務智能問答服務得到應用。政務問答服務針對政務服務內容提供智能問答服務，通過對政務服務基本信息、事項信息、辦事流程、政策及政策解讀信息、網民留言信息等內容進行統一采集、清洗和管理，形成政務服務問答庫，通過人工智能技術構建政務服務知識圖譜，并構建政務問答應用，對上層應用提供政務問答服務。另一方面，統一評價服務被采用。其主要功能為政務服務辦理、用戶意見提供統一的評價服務，包含用戶評價、投訴、意見和建議、舉報、表揚等功能，對評價內容進行統一收集和管理[7]105。

三是生成式人工智能嵌人政務服務，就政府工作人員而言，可以提供“保姆式”引導。通過生成式人工智能技術的嵌人，各級政府和部門可以對公眾和企業畫像，不僅可以實現“ 7×24 小時服務”，對社會公眾需求立即予以回應，還可以通過政務服務“數字人”等方式，為辦事當事人提供全過程的“保姆式”引導和問答服務，提高服務質量，改善辦事體驗。政務服務質量優劣與否，不僅體現在政務服務結果上，還體現在提供政務服務的過程中。傳統的政務服務反饋受限于人力、物力、時空等因素的影響，可能會出現政策解釋不到位、政務服務提供不及時、社會公眾意見反饋未跟進等問題，進而影響社會公眾對政務服務的整體滿意度。因此，借助于生成式人工智能技術，可以讓行政機關工作人員實現對政務服務流程的跟進，通過自動收集社會公眾的政務服務滿意度問卷、進度說明，主動去了解政務服務的不足，進而根據具體情況制作針對性的回應，以滿足政務服務需求。

三、生成式人工智能嵌入政務服務智能化創新的困境

生成式人工智能技術在實現政務服務精準化、政民高質量協作及政務服務高效能化的同時，也對政務服務的提供帶來了一系列的風險與挑戰。也即是說，該項技術在為行政機關帶來諸多機遇的同時，也可能會引發監管真空地帶的出現，導致行政主體權力被消解、公共數據被泄露的風險。因此，雖然人工智能技術能為公共服務部門帶來諸多便利，但風險與挑戰也隨之相伴。

（一）監管真空地帶的出現

基于生成式人工智能技術海量的數據庫，加之深度學習與數據分析能力，即使是清洗過的數據也具有被復現的可能性，因此，這對數據安全監管提出了更高的要求。

第一，生成式人工智能中語料來源具有不確定性，可能會導致對政務服務的解讀不準確。訓練數據庫中的數據大致可以分為個人數據、企業數據與政務數據。就個人數據而言，主要是在行政機關官網、微博、公眾號等社交媒體上交互所產生的數據。就企業數據而言，主要是法人等在政府社交媒體上所產生的互動數據。就政務數據而言，主要是指行政機關在進行行政管理或者提供政務服務過程中所制作、獲取的各類數據資源的結合，具體包括政務自身數據與各類傳感器所產生的數據9。生成式人工智能技術嵌入政務服務的“表現”，很大程度上取決于訓練數據庫中上述數據質量如何。囿于搜集、清洗、匯總數據標準與格式的缺乏[10]，上述數據的質量無法得到保證。

第二，生成式人工智能中技術壟斷的存在，可能會導致政務服務的提供過程缺乏透明度。與傳統政務服務智能化相比，生成式人工智能的集成使得社會公眾的政務服務需求能夠迅速被識別，顯著提升了政務服務效率，并實現了服務提供方式的個性化定制。但是該項技術仍未突破算法黑箱的困境，會導致很多不確定風險的產生。算法黑箱的存在使得從數據收集處理到預訓練數據庫的建立，再到獎勵模型的建立，最后到決策結果的輸出，這一套內部運行程序難以被了解，一旦出現錯誤就很難進行責任認定。一方面，由于算法黑箱的存在，行政機關工作人員不愿在工作中使用該系統;另一方面，基于算法的不透明，其產生的政務服務決策咨詢與提供的政務服務也就很難具有權威性。算法黑箱不僅僅會影響合法性問題，還會導致責任判斷難題。也即是說，由于算法黑箱的存在，一些算法歧視與偏見很難被發現，這對自動化決策的合法性與合理性均造成了一定的挑戰。

第三，生成式人工智能一旦出現障礙，如發生政策解讀、提供政務服務錯誤等問題，則很難進行責任認定。傳統政務服務的提供與追責都是確定的，政府是唯一履行公共管理職責與提供公共服務的機構。然而，在生成式人工智能技術下，需要對人工智能的介人程度予以認定，進而判斷出現錯誤時應由誰承擔責任。此外，基于該項技術在重復性與簡單工作中的優異表現，人工智能對傳統勞動力的替代現象變得更加嚴重[1]。人工智能對簡單或重復性勞動工作的替代，可能會進一步加劇市場收入的差距[12]。

（二）主體權力被消解的風險

基于生成式人工智能技術在政務服務應用中的優異表現，該項技術在提高政務服務效率與優化政務服務的同時，也具有導致行政機關對技術產生路徑依賴的風險，這可能會造成技術異化進而導致技術霸權與技術壟斷，最終影響社會公眾對行政機關的信任度。

第一，生成式人工智能在賦能政務服務質量提高的同時，也具有抑制數字政府建設的系統風險。數字時代的到來，使得社會公眾對信息的獲取更加便捷，不再僅僅局限于政府發布的權威性消息。政務服務信息獲取的方式與途徑更加多元化，與此同時，大量虛假信息也影響著社會公眾對政務服務的合理判斷。一方面，由于傳播渠道的增加，科技公司甚至認為自己搜集與加工數據的能力要遠高于政府，這將有損政府權威性的建設。如技術資本在與行政機關進行合作時，基于其所具有的技術優勢，不斷擴大自己的話語權，甚至在與政府合作中占據主導地位。另一方面，社會公眾可能更認可新媒體上的解讀，而不是官方的權威解讀[13]。如在傳統政治體制下，社會公眾對政府公布的政策與提供的政務服務具有天然的信任感，然而，現在隨著信息的可獲取性與多元化，政府權威也隨信息傳播的途徑增多而有所下降。

第二，生成式人工智能在提高政務服務決策科學性的同時，也具有消解行政權的系統風險。從電子政務到政務信息上網再到數字政府建設，該階段下的人工智能技術對于行政機關而言仍然只具有輔助性地位，技術對國家利益與安全造成的影響在可控范圍[14]。然而，生成式人工智能技術則不同，該項技術中的數據可以源自社會公眾在接受政務服務的過程之中，而這些數據將會為科技公司所掌握。政務服務提供由“行政主體一行政相對人\"轉變為“行政主體一政務智能化系統一行政相對人”，技術對公權力的侵蝕不斷加深，這對數據合規監管提出了更高的要求，甚至會導致數字政府建設的正當性不足的問題。

第三，生成式人工智能在提高政務服務效率的同時，也具有產生技術歧視的系統風險。生成式人工智能嵌人政務服務智能化創新最主要的原因是為了提高政務服務效率，緩解日益增長的行政機關事務與業務人員不足之間的矛盾，進而實現政務服務的及時化提供。傳統人工智能技術在政務服務領域的賦能，只是具有工具定位，然而，生成式人工智能則可以實現系統的自動更新。其一，該項技術囿于訓練數據庫中數據的質量，可能會生成與主流社會主義核心價值觀相左的內容，更為重要的是，基于算法的黑箱化與復雜性，行政機關很難發現由技術異化引發的不公平現象。其二，該項技術可能會由“輔助”升級為自動決策，在某些領域已然實現自動化決策，如工商登記、備案管理等[15]。基于生成式人工智能的預測性功能，更加多元化的政務服務得以提供。然而，政務服務提供并不只是對政務服務政策的線性執行，更多的是需要對公共利益予以均衡考慮，因此，一旦生成式人工智能技術生成決策與政府決策發生差異，如若無法處理好兩者的抉擇問題，則可能會讓行政權力陷入選擇困境[16]。

（三）政務數據被泄露的風險

政務數據作為最優質的數據資源，蘊含著豐富的經濟價值、社會價值、政治價值，是數字政府建設重要的數據來源[17]。生成式人工智能嵌入政務服務的“表現\"很大程度上取決于“喂養政務數據”的質量。

第一，生成式人工智能在優化政務服務模型的同時，也具有導致政務數據泄露的風險。該項技術實現的關鍵在于預訓練數據庫的建立，因此，若想提升生成式人工智能技術生成內容的質量，則需要海量優質政務數據的供給。然而，這也在一定程度上具有引發政務數據大規模泄露的風險，更為重要的是，該項技術的主導權更多掌握在域外科技公司或者科技巨頭手中，一旦發生泄露，將會嚴重影響我國政務數據安全，甚至是國家主權安全。政務數據作為最優質的數據，蘊含著大量的公共利益，生成式人工智能技術具有文本生成的功能，在社會公眾使用該項技術的同時，政務服務數據將會被存儲，“政務數據出境”與“政務數據人境”可能直接通過社會公眾使用的方式完成。由于沒有經過數據出境安全評估，這會對政務數據跨境流通產生較大的負面影響。

第二，生成式人工智能模型在進行優化的同時，也具有導致政務數據被過度挖掘的風險。生成式人工智能模型的支撐與優化，需要海量的政務數據予以支撐，如果訓練數據質量與數量未達到要求，就可能會導致數據輸出內容不夠準確。政務數據作為優質的生產要素，蘊含著海量的敏感數據，若對其進行過度收集、加工與使用，可能會對社會公共利益、社會公眾的數據權利及企業數據權益造成侵害的風險。具言之，生成式人工智能模型可能會在采集海量政務數據的基礎上，對數據進行清洗、匯總與標記，實現由碎片化數據轉為完整數據。然而，基于算法黑箱等原因的存在，技術人員或者行政機關工作人員很難去控制數據的流轉。因此，其可能會對政務數據的開放共享制度存在一定的侵蝕作用。

四、生成式人工智能嵌入政務服務智能化創新的治理

為了更好地實現生成式人工智能技術賦能政務服務智能化創新建設，防患監管真空地帶

的出現、主體權力被消解的風險及政務數據被泄露的風險，可以通過分類監管理念、協作理念的注人及數據分類分級制度的構建，從而確保該項技術賦能政務服務智能化創新建設的可行性與安全性。

（一）分類監管理念的注入

第一，針對生成式人工智能訓練數據庫中數據質量不一的問題，可以通過對語料庫進行數據分級分類的方式解決。因此，為了破解訓練數據庫中數據標準不一的難題，可以將語料庫中的數據分為重要類與一般類數據。針對重要類數據，需要對數據的來源、加工與處理等實行全流程式人工審核，進而實現訓練數據庫中的數據標準化，最終實現數據庫中數據的準確性提高。針對一般類數據，可以通過生成式人工智能進行自動審核。囿于數據權利尚未界定，使得大多數具有潛在價值的數據，因政務部門出于部門利益考量，或出于隱私安全考量，使其對所擁有的政務數據不愿共享，這也就造成了數據來源的減少。因此，為了破解數據來源動力不足的問題，可以通過對政務數據權利予以界定的方式[18]，明確政務數據權利的歸屬，確定政務數據采集與處理的界限。通過降低大量無效數據的堆砌來實現數據標準的統一，進而實現生成式人工智能訓練數據庫中數據質量的提高。

第二，針對生成式人工智能中數據平臺壟斷的問題，可以通過可解釋算法理念的注人實現對該模型透明度的增加。其一，將該項技術嵌人政務服務中，無論是從軟件系統的設計、開發、測試和維護，還是硬件程序設計和制造，每一個環節都需要大量高新人才的支持。然而，受限于行政機關公職人員自身業務繁忙與對生成式人工智能的不熟悉，使得行政機關工作人員對該項技術尤其是算法黑箱的破解存在一定的障礙。因此，為了破解這一難題，可以通過購買服務的方式建立專業的團隊。這樣不僅僅可以解決軟件開發問題，還可以完善硬件升級問題，以期滿足日益增長的公共服務需求。其二，可解釋算法理念的注人，生成式人工智能技術嵌人政務服務，所使用的算法予以“白箱化”。由于算法黑箱的存在，使得社會公眾只知曉輸入結果與輸出結果，至于輸入結果與輸出結果之間的因果關系并不理解。更為重要的是，如若社會公眾無法了解政務服務如何提供以及決策何以做出，那么，可能會影響社會公眾對行政機關的信任。也即是說，人工智能技術的不透明不僅會導致自動化決策的不確定性，還會讓社會公眾對該項技術的合法性產生疑惑。因此，若實現該項技術真正意義上的賦能，需要構建人工智能系統的可解釋性。

第三，針對生成式人工智能致害的問題，可以通過對人工智能介人程度予以分類判斷。其一，若人工智能的介入只是程序性，如時間節點，那么，基于人工智能的被動性，此時，雖然形式上政務服務決策與提供公共服務有人工智能的參與，但是，該類參與只是程序上的參與，最終決策仍然是行政機關自行作出，因此，如若發生政務服務決策分析錯誤或者提供政務服務有誤，應將責任歸屬于行政機關。其二，若人工智能的介入將近百分百，甚至擁有自主決定權，那么，人工智能就具有歸責的必要性。然而，實際上人工智能并不具有主體資格，也就沒有承擔責任的能力。因此，若出現此種情況，則需對程序設計者予以追責。

（二）協作理念的嵌入

第一，生成式人工智能在賦能政務服務質量提高的同時，也具有引發政府信任危機的風險。公共利益的實現程度是衡量政務服務質量的標準之一，因此，面對生成式人工智能嵌入政府服務智能化創新建設中，需要對公共利益的實現予以考量。其一，政務服務智能化創新建設中公共利益實現與否，主要在于政務服務提供的效率、政民間的交互性、公眾參與等標準能否實現[19]。就本質意義上而言，政務服務的提供需要秉持以人民群眾的合理訴求實現為核心。生成式人工智能技術將由傳統的業務驅動轉變為數字驅動，因此，可以通過促進社會公眾的參與，將虛假的信息予以剔除。其二，政府不再是政務服務信息傳播的唯一來源，使得行政機關的權威性降低。新興技術尤其是生成式人工智能技術賦能公眾參與，使得社會公眾不再囿于自身知識水平或者數字素養的限制，有能力參與到數字政府建設中，增強社會公眾的話語權，有助于實現以用戶為中心的數字政府建設。

第二，生成式人工智能在賦能政務服務效率提高的同時，也具有技術異化的風險。從電子政務到政府上網再到數字政府的演變，實現了政務服務的提供由被動提供到社會公眾的主動需求，形成了合作治理模式[20]29。生成式人工智能嵌人政務服務智能化創新，可以實現政務服務效率的提升、政務服務成本的降低及政務服務的精準供給，但與此同時，該項技術也引發了技術異化的風險。其一，行政機關實現由權力為中心轉變為以權利為中心。行政機關的行政權存在的本質是為了更好地提供政務服務，生成式人工智能嵌人政務服務智能化創新的初心也是為了實現公共利益，因此，可以通過建立技術權力與行政機關權力合作機制，共同實現對社會公眾公共利益的保障。其二，通過提高算法的可解釋性與透明性，加強行政機關對生成式人工智能信任的基礎[16]。通過加強人與人工智能之間的協作，如通過構建交流型人工智能，優化社會公眾與行政機關之間的溝通，建立良好的工作合作基礎，進而實現政務服務效能的提升[16]。

第三，針對生成式人工智能嵌人政務服務智能化可能會導致技術歧視的問題，可以通過優化政務服務平臺予以解決。就目前技術的發展而言，科技巨頭對新型技術的掌握處于主導，甚至是壟斷地位。因此，面對該類困境，行政機關可以自主研發更加多樣化甚至多元化的政務服務平臺。其一，面對數據庫數據質量不一的困境，可以采取公眾參與管理的方式。政務服務本質上是為社會公眾提供公共服務，因此，可以通過充分發揮各個社會主體的優勢，盡可能將該類政務服務需求納入政務服務過程中，加強社會公眾與行政機關之間的互動。其二，弱勢群體，尤其是數字弱勢群體，可能會受限于知識水平、經濟水平差異等因素，使得數字弱勢群體因為客觀原因而無法平等地享受數字時代的紅利。如經濟困難群體、老年群體等能夠接人網絡都是一件較為困難的事情，更遑論通過線上去獲取政務服務。也即是說，由于數字鴻溝的存在，使得該部分數據很少甚至缺失，因此，可能會導致訓練數據庫的數據不全，也就很難得到正確的政務服務決策解讀與完整的政務服務。

（三）公共數據分類分級制度的建立

數據分類分級是數據治理的起點，實踐中由于政務數據統一標準與格式的缺乏，使得生成式人工智能訓練數據庫中數據質量難以確保，加之政務部門間的利益難以實現平衡，這些都阻礙了生成式人工智能嵌入政務服務的智能化創新。因此，可以通過政務數據分類分級制度的建立來化解該項技術所導致的政務數據被泄露的風險。

第一，生成式人工智能模型數據庫規模龐大、價值密度高且敏感數據較多，一旦該數據庫被濫用或者發生泄露，可能會侵害數據權利主體的利益，甚至是國家數據主權安全。因此，為了有效防患生成式人工智能嵌人政務服務智能化所引發的政務數據泄露，可以對公共數據予以分類分級處理。一是針對公開類公共數據?；谠擃惞矓祿呀浱幱诠_狀態，相關數據已經進行脫敏化處理，因此，行政機關在進行該類公共數據開發利用時，宜采取寬松審查標準，以實現公共數據的最大化利用。二是針對不公開類公共數據，如只面向特定主體開放的公共數據，基于此類公共數據蘊藏較多私人主體權益，因此，在進行該類公共數據開發利用時，需采取嚴格審查標準，以確保公共數據開發利用和公共數據安全之間的動態平衡，以此優化生成式人工智能模型[14]。

第二，針對生成式人工智能賦能政務服務智能化可能面臨政務數據被過度挖掘的風險，可以通過加強線上線下聯動予以解決。無論是傳統人工智能技術還是生成式人工智能技術，都只是形式上具有“價值中立”的特征，就其運行邏輯而言，該項技術在數據庫的建立、算法參數的選取以及算力的支撐等方面都需要考量是否偏離“價值中立”，是否符合社會公眾的價值偏好。因此，為了確保生成式人工智能的價值合規性，抑制政務數據被過度挖掘，可以通過糾錯機制，增強政務服務提供的回溯性，以確保該項技術賦能政務服務智能化建設的透明化與公平性。

五、結語

生成式人工智能技術對于政務服務智能化創新具有極大的促進作用，其在促進政務服務的精準化、政府與公民的高質量互動、政務服務的高效能化等方面具有優異的表現。然而，該項技術在帶來賦能的同時也引發了一系列法律風險。因此，如何更好地實現生成式人工智能技術的利用，以及如何實現最大程度上保護數據主體權利，則是數字政府實現往更高層次建設所不可回避的問題。面對監管真空地帶、主體權力被消解以及公共數據被泄露風險，需要立足于以保障社會公眾公共利益為前提，通過對生成式人工智能模型予以分類監管理念的注入、協作理論的嵌入以及公共數據分類分級制度的建立不斷提高政務服務水平，進而實現生成式人工智能賦能政務服務智能化創新的科學性與規范性，最終建成人民滿意的服務型政府。

[責任編輯：張思軍]

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Abstract：The construction of inteligent government service is not only related to the good and the bad of government service quality，but also affects the realization of the public's sense of gain，happiness and security，and plays a boosting role in optimizing the construction of the overall government and the platform government.Generative artificial inteligence has obvious enabling advantages in promoting the standardization of government services，the integration of government services and the inteligent construction.In other words，generative artificial intelligence technology embedded in government services can not only provide more convenient government services for the public，but also optimize the interactive relationship between administrative subjects and administrative counterparts. However，this technology brings the precision of government services，the high-quality interaction between the government and the public，and the eficient government services，it simultaneously brings a series of legal risks，such as the emergence of a regulatory vacuum，the risk of elimination of the power of administrative subjects，and the risk of leakage of government data or public data.In view of this，it is necessary to think carefully about the risks caused by the enabling technology based on the diference between the generative artificial intelligence enabling technology and the intelligence of traditional government services.Through the embedding of classification supervision concept，the infusion of collaboration concept and the establishment of government data classification and classification system，we aim to promote the compliance of inteligent innovation of government service enabled by generative artificial intelligence.

Key words：generative artificial intelligence;government service inteligence;agile governance;digital intelligence decision making;smart administration