9.1 数据安全 a) 应具备制定全面、科学的数据去毒策略、去毒效果评估和去毒过程审计与追溯的能力，确保有 毒数据在训练过程中不被使用。有毒数据包括但不限于：事实错误、涉恐、涉黄的敏感数据、 不符合伦理道德的数据等； b) 应具备数据来源可追溯性的能力，确保数据来源有据可依，避免使用恶意或有意篡改的数据； c) 宜具备评估政务大模型训练、部署、推理时数据的完整性和一致性，防止数据被篡改或恶意注 监控、政务大模型服务中 嵌入隐蔽的水印信息、明确政务大模型服务的版权归属等。 9.3 内容安全 a) 应具备有检查话术安全的能力，包括禁用词过滤、敏感词过滤、敏感内容图片过滤等； b) 应遵守伦理原则，包括尊重个人的自主权利、保护弱势群体的利益、确保公正和公平等的能力； c) 应具备有隐私保护的能力，包括使用隐私识别技术、隐私脱敏技术、隐私伪装技术等； d) 应具备一定的鲁棒性，对人为诱

误。 3. 操作培训：具体讲解如何使用 AI 法制员大模型进行数据查 询、报告生成、文书审核等操作，让工作人员能够熟练运用该 工具。 4. 法律与伦理合规培训：强调在使用 AI 时遵循法律法规，以及 在数据使用和处理过程中应注意的伦理问题，以确保技术应用 的正当性。 5. 问题解答与交流：设立互动环节，给予参与者机会提出在工作 中遇到的实际问题，并进行讨论与解答，以加深理解。 培训形式可以采用多种方法，包括但不限于： 主要目标 方法 AI 法制员大模型 概念 理解 AI 技术及其在政务中的应用 线上课程、研讨 会 应用案例 打造实际应用场景的认知 现场讨论 操作培训 熟练掌握工具使用 实操演练 法律与伦理培训 确保合规使用 AI 技术 专家讲座 问题解答与交流 解决实际问题，提升应用能力 互动讨论 在培训结束后，收集参与者的反馈，以评估培训效果，并不断 优化培训方案，确保政务人员不断更新知识、提升技能，以适应不 开展定期的行业交流与培训活动，增强法务从业者对新技术的 认知与应用能力。  进军国际市场，通过技术输出与合作，提升我国在政务 AI 领 域的全球影响力。 最后，强调政务 AI 法制员大模型的道德与伦理责任，将是未 来发展的关键。随着技术的普及，如何确保其公正、透明地服务公 众利益，防止潜在的偏见与滥用，将关系到诸多法律与社会问题。 因此，在技术发展与应用的过程中，需始终秉持对法律严谨性的尊

4. 成本效益分析：在引入 AI 大模型时，需详细评估项目的成本 效益，包括初期投资、运行维护成本以及预期带来的效率提升 和服务质量改善。 5. 法规遵从与伦理考量：在引入 AI 技术时，必须严格遵守相关 的法律法规，并考虑伦理问题，保护用户隐私和数据安全。 基于以上需求，我们提出以下实施方案：  技术选型与测试：选择适合政务平台特点的 AI 大模型技术， 并进行严格的测试，确保技术成熟度和稳定性。 其次，在 AI 大模型的应用过程中，需特别注意算法透明性与 公平性。平台应确保算法的设计、训练和应用过程符合《新一代人 工智能伦理规范》的要求，避免因算法偏见导致的歧视性结果。为 此，建议引入第三方审计机制，定期对 AI 模型进行合规性审查， 确保其输出结果符合法律法规和伦理要求。此外，平台还需建立用 户知情同意机制，明确告知用户 AI 模型的使用目的、数据采集范 围以及数据使用方式，确保用户的知情权和选择权。 其次，在合同审批环节，需建立多层级审核机制。合同文本应 由法务部门、技术部门和业务部门共同审核，重点审查合同条款的 合法性、技术可行性和业务适配性。审核过程中，需特别注意 AI 模型可能涉及的算法公平性、透明性问题，确保其符合伦理规范和 法律要求。审批流程应通过电子化系统实现全程留痕，便于后续审 计和追溯。 在合同签署阶段，建议采用电子签名技术以提高效率和安全 性。电子签名应符合《电子签名法》的要求，确保签署过程的法律

练的，这通常是生成偏差的根源。加拿大国际治理创新中心研究指出， ChatGPT 具有政治倾向，使用 ChatGPT 类工具进行政府治理容易导 致政治价值观受到侵害。2023 年 3 月，美科技伦理组织向联邦贸易 委员会投诉称，GPT-4 具有偏见性、欺骗性，易导致对边缘化群体的 负面联想和有害的定型观念。6 月 9 日，美国两党参议员提出一项新 法案，要求披露政府在教育、就业等领域关键政策制定中人工智能的 自留存、使用、 泄露或者向他人提供政务数据。《个人信息保护法》要求，国家机关 处理个人信息，应当在行政法规规定的权限之内，不得超出履行法定 职责所必需的范围和限度。在涉及政府应用人工智能技术的伦理规范、 算法透明、算法责任、算法歧视等方面，尚无细化要求。《暂行办法》 虽提出了生成式人工智能服务的一般性要求，但其适用对象为利用生 成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、

术风险，可通过定期更新模型、优化算法和加强数据安全管理来降 低风险；对于操作风险，需对相关人员进行专业培训，确保其能够 熟练使用模型并理解其决策逻辑；对于法律和伦理风险，应制定明 确的合规框架，确保模型的运行符合相关法律法规和伦理标准。 此外，建立应急响应机制，确保在突发风险事件发生时能够迅 速采取措施。可设计以下应急响应流程：  事件报告：在发现异常情况后，相关人员应立即向风险管理团

关于政务大模型是否会取代公务员的探讨 面对 AI 技术带来的治理新课题 ，深圳市福田 区以制度创新构建起规范框架 ，出台全国首 部《政务辅助智能机器人管理暂行办法》。 该办法从伦理框架、技术标准到安全监管进 行全面规范 ，创新性建立“ AI 监护人”制度。 每个“数智员工”需配备专属人类监护人， 所有决策必须经人工审核 ，既发挥 AI 的高效 优势 ，又守住“人类主导决策”的底线。

规则，如批量查询超过 100 条记录时触发二级复核。 人员风险 1. 能力提升计划 开发定制化培训体系，包含： - 基础操作（4 课时情景模拟） - 应 急处理（2 小时红蓝对抗演练） - 伦理规范（案例研讨工作坊） 2. 人机协作规范 制定《智能体辅助决策操作手册》，明确需人工复核的 11 种 情形，包括涉及重大公共利益、法律解释分歧超过 15%等情 况。设置双人复核机制，关键决策需至少两名授权官员确认。