大模型在政务领域应用的实践及前景

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前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 的应用可能，推动形成一波以智能化为主要特征的数字政府改革浪潮。 从应用广度看，大模型在政务领域的应用探索已较为普遍，包括美国、 英国、澳大利亚、加拿大、新加坡、日本、韩国在内的 18 个国家或 地区已将大模型应用在政府事务管理中，场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看，部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动地方分散探索向集 成应用转变，在部署方式、数据处理等方面做出统筹安排。 为用好大模型技术这把“双刃剑”，各国积极推动组织、人才、 技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、 加拿大、丹麦等 9 个国家相继出台政府机关（公务员）使用生成式 AI 的临时指南，通过明确使用原则、框定场景范围、建立监管规范等规 避技术风险，推动应用趋向合规。但由于技术尚处于快速发展阶段， 治理政策的模糊性仍然存在：一方面尚未形成有关政府应用人工智能 技术的完善风险治理框架；另一方面，场景分类分级和全流程监管规 范较为粗糙，无法实现新技术应用行为的全覆盖。 我国政务领域大模型应用尚处于起步探索阶段。经梳理统计，国 内至少有 56 家大模型厂商在政务领域开展了布局，其中，百度、智 谱华章、科大讯飞、商汤科技、中国科学院自动化研究所、阿里云、 360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭 州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智 能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大 模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、 业务、组织、风险多个层面对大模型技术形成充分认知，加快探索适 合我国的政务大模型开发和应用可行路径，加速政府治理现代化。 目 录 一、AI 大模型带来政府治理变革新机遇 .................................................................. 1 二、全球掀起政务领域大模型应用浪潮 .................................................................... 2 （一）探索推进较快，应用前景广阔 .............................................................. 2 （二）覆盖场景丰富，技术潜能初现 .............................................................. 5 （三）部署方式多元，尚无统一路径 ............................................................ 14 （四）配套措施全面，力度持续强化 ............................................................ 17 三、各国加快政务领域大模型应用规范 .................................................................. 19 （一）发布临时指南，使用趋向合规 ............................................................ 19 （二）厘清关键风险，提出管控原则 ............................................................ 22 （三）框定场景范围，分类推进应用 ............................................................ 25 （四）建立使用规范，形成监管闭环 ............................................................ 27 四、我国政务领域大模型技术应用进展 .................................................................. 29 （一）整体尚处起步探索阶段 ........................................................................ 29 （二）政策规范有待细化完善 ........................................................................ 34 （三）国内典型应用实践 ................................................................................ 36 五、趋势展望 .............................................................................................................. 40 （一）平衡应用风险与收益 ............................................................................ 41 （二）强化技术与场景融合 ............................................................................ 41 （三）推动内外部生态建立 ............................................................................ 42 （四）加大高质量数据供给 ............................................................................ 43 图 目 录 图 1 生成式人工智能的产业影响波次顺序 .............................................................. 4 图 2 新加坡 Pair 公务员文书写作系统 ..................................................................... 8 图 3 日本横须贺市发布由 ChatGPT 撰写的新闻 .................................................... 9 图 4 葡萄牙司法使用指南项目 ................................................................................ 12 图 5 日本横须贺市机关人员关于 ChatGPT 回复准确性的调查结果 .................. 23 图 6 AIGC 在公共部门应用的风险矩阵 .................................................................. 26 图 7 公务人员使用文本生成 AI 的提示技巧 ......................................................... 29 图 8 政务领域相关场景厂商数量分布 .................................................................... 30 表 目 录 表 1 各国（地区）政府对大模型技术的应用情况 .................................................. 3 表 2 大模型在政府治理中的应用场景分布 .............................................................. 5 表 3 主要国家（地区）发布的政府机构应用 AIGC 指南 .................................... 21 表 4 主要国家（地区）关于政务领域 AIGC 应用原则 ........................................ 24 表 5 国内大模型厂商在政务领域的布局情况 ........................................................ 31 表 6 我国各地区发布的政务领域大模型应用政策 ................................................ 34 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 1 一、AI 大模型带来政府治理变革新机遇 当前，人工智能领域科技创新异常活跃，日益成为改变世界竞争 格局的重要力量。一批里程碑意义的前沿成果陆续突破，以 ChatGPT 为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮。凭借强智能 性、强通用性、强交互性优势，大模型与交通、医疗、工业等传统行 业深入融合，成为进一步推动产业发展和治理变革的关键力量。在工 业领域，大模型实现汽车、建模等设计的自动优化，通过物流、安防 实现智能化管理；在医疗领域，大模型实现蛋白分子的结构预测，辅 助医生影像读片与分析病例报告，推出 AI 陪护与交互式心理咨询； 在金融领域，大模型催生了数字员工，借助 AI 客服、AI 投资顾问、 AI 财务实现服务的自动化，并进一步优化投资管理与风险管理。 政务领域涉及大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 高 度的信息收集、文本总结、智能交互能力重叠较高，是未来大模型应 用的肥沃土壤。一方面，政府应用人工智能技术具备良好基础。IDC 数据显示，2022 年中国人工智能政府行业应用渗透度为 52%，仅次 于互联网行业（83%）和金融行业（62%）。1据国家发展改革委官方 披露，我国政府数据资源占全国数据资源的比重超过 3/4，将为大模 型训练和持续更迭提供丰富的基础燃料。2另一方面，随着数字政府 建设深入，政务服务的普惠化便利化水平不断提升，线上线下服务量 随之激增，迫切需要运用新的技术手段解决政府回应能力不足问题。 以 12345 政务服务热线为例，2020-2022 年北京市受理群众热线反映 分别为 1104、1485、7592 万件，三年增长 588%，其中，简单的咨询 答复类热线 2022 年占比达 88%。利用生成式 AI 智能交互、文档制作 1 IDC，《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，2022 年 12 月。 2 参见 https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202303/t20230317_1351341_ext.html。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 2 等核心能力，能大幅缓解超大城市热线咨询激增带来的服务压力。3 AIGC 时代数字政府建设也将面临新的变革机遇。其一，改变现 有人机互动模式，推动“互联网+政务服务”向“智能+政务服务”演 进升级。在服务需求端，通过拟人化交流、类人化互动，大模型能够 增强问询系统对用户自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽 取用户需求，提高回复准确性和办事成功率；在服务供给端，能够实 现对服务引导、咨询等重复性工作的取代或智能辅助，大规模替代和 优化政务服务前端人力劳动，减轻服务压力。其二，革新内容生产方 式，实现会议记录、文书撰写等部分行政活动的自动化替代，消解不 必要的行政负担，让政府人员尤其是基层人员从“繁文缛节”中解放 出来，投入到前瞻性、全局性、创新性的工作之中，更多地扮演回应 复杂问题的综合协调者和最终决断者。其三，形成“模型即服务 （MaaS）”的新型服务形态，与传统的 IaaS（基础设施即服务）、 PaaS（平台即服务）、SaaS（应用即服务）一起成为政务云平台的构 成要素，共同为“一网通办”“一网统管”“一网协同”等上层政务 应用系统赋能，改变现有数字政府建设格局。 二、全球掀起政务领域大模型应用浪潮 （一）探索推进较快，应用前景广阔 自以 ChatGPT 为代表的大模型工具出现以来，全球各国纷纷探 索新技术在政府治理中的应用可能，推动形成新的一波以智能化为主 要特征的数字政府改革浪潮。从应用广度看，生成式 AI 大模型在政 务领域的应用探索已较为普遍。截至 2023 年 10 月，已有美国、葡萄 牙、英国、爱尔兰、丹麦、澳大利亚、加拿大、阿联酋、卡塔尔、以 3 北京市政务服务管理局，《2022 年北京 12345 市民服务热线年度数据分析报告》。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 3 色列、新加坡、日本、韩国、印度、马来西亚、柬埔寨等 18 个国家 或地区将大模型应用在政府事务管理中。在应用层级上，既包括当地 中央政府部门，也包括地方机构，如美国联邦政府机构总务管理局、 华盛顿州政府、波士顿市等同步推进大模型技术应用，日本中央政府 部门农林水产省、一级行政区划东京都、地方政府横须贺市等也均在 政府办公中使用 ChatGPT 等大模型工具。在应用场景上，覆盖了文 本生成、服务提供、决策分析到科研创新等多类场景，大模型作为辅 助工具融入到政府活动的方方面面。此外，也有个别地区或部门出于 数据安全风险等原因颁布指令，有期限地禁止公务人员使用大模型工 具，如美国环保局、缅因州政府等。 表 1 各国（地区）政府对大模型技术的应用情况 序号 国家/地区 应用范围 1 美国 众议院、国防部、国家航空航天局（NASA）、 卫生与公共服务部、总务管理局，以及 8 个州、市、县等 2 加拿大 公务人员使用大模型产品进行办公 3 英国 财政大臣使用 ChatGPT 撰写演讲稿 4 丹麦 首相使用 ChatGPT 撰写演讲稿 5 葡萄牙 司法部、112 政府紧急热线 6 爱尔兰 农业部、交通部 7 罗马尼亚 总理使用类 ChatGPT 的 AI 助手 8 澳大利亚 内政部 9 新加坡 科技研究局、劳动力局、卫生部等 10 日本 农林水产省、东京都、福岛县、栃木县、神奈川县横须贺 市、北海道当别町等 11 韩国 首尔 120 山茶呼叫中心 12 印度 电子和信息技术部、教育部 13 马来西亚 科学、技术和创新部 14 柬埔寨 数字政府委员会 15 中国台湾 台湾地区教育事务主管部门、台北市教育局、台南市教育 局、花莲县 16 阿联酋 迪拜水电局、电信和数字政府监管局、 国家政府门户网站 17 卡塔尔 国家政府门户网站 18 以色列 总统使用 ChatGPT 撰写会议致辞 来源：根据公开资料整理 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 4 从应用深度看，大模型在政务领域的认知率、利用率达较高水平， 应用前景广阔。人工智能研究公司 Goatman 发布的调研数据显示， 50%以上的日本都道府县政府在使用 ChatGPT。4日本野村综合研究 所开展的网络问卷调查显示，政府部门对 ChatGPT 的利用率达 17.5%， 仅次于信息通信业（32.8%）和制造业（19.2%）。5针对加拿大公共服 务部门 1320 名公务员的调查显示，11%的公务员在工作中使用过 ChatGPT、Bard 等 AI 大模型工具。 6著名管理咨询公司罗兰贝格 （Roland Berger）预计，生成式人工智能大模型落地的第二波就是教 育、通信、公共服务等行业，这些行业虽然信息化投入相对较少，但 生成式人工智能技术带来的价值空间广阔。在充分应用的前提下，预 计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。 来源：罗兰贝格 图 1 生成式人工智能的产业影响波次顺序 4 Goatman，《关于全国 47 个都道府县的 ChatGPT 引进和使用情况调查》，2023 年 8 月。 5 日本野村综合研究所，《日本 ChatGPT 使用趋势（截至 2023 年 6 月）》，2023 年 6 月。 6 Global Government Forum，《十分之一的加拿大公务员已经在工作中使用人工智能》，2023 年 8 月。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 5 从部署推进看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动各 地分散探索向集成应用转变。部分国家深刻认识到大模型技术对政府 治理的变革性影响及其突出的安全风险隐患，开始尝试在部署方式、 数据处理等方面做出统筹安排，以提升政府对新技术的集成应用能力。 日本数字厅与微软合作，在政府数据中心设置 AI 大模型产品使用的 高处理能力设备，以处理政府机密信息；新加坡设置 AI 创新沙盒， 为公共部门提供预训练的生成式人工智能模型和初级代码开发工具。 部分大模型厂商适应政府集成应用需要，提供面向政府侧的定制化服 务能力。微软先后和美国、日本政府达成合作，向其提供通过微软 Azure 智能云平台调用 ChatGPT 的服务；埃森哲发布专供美国联邦政 府机构使用的 FedGPT；韩国互联网巨头 NAVER 为阿拉伯国家等提 供符合其文化背景 AI 大模型。 （二）覆盖场景丰富，技术潜能初现 从各国（地区）实践看，大模型技术已在政府内部办公、政务信 息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个 细分场景落地。应用场景从政府内部扩展至对外服务及治理，从简单 办公延伸至智慧民生建设，且部分场景取得了良好应用成效。 表 2 大模型在政府治理中的应用场景分布 应用领域 范围界定 细分场景 代表性案例 政府内部 办公 内部事务的操作 与处理，使用主体 以公务员为主 知