AI大模型驱动的智慧政府：功能重塑与结构优化

摘 要： 根植于信息时代数据爆炸与计算能力跃升的AI大模型，因其强大的数据分析与决策能力，推动了智慧政府的构建。AI大模型通过对海量数据的分析与处理，推动政府从被动管理到主动服务的转型，实现了政策决策的智能化与公共服务的精准化。在此基础上，AI大模型通过流程自动化与数据互通，优化了政府的组织结构，削减了层级冗余，提升了跨部门协作的效率。AI大模型驱动了智慧政府功能重塑与结构优化的双重效应，通过提升透明度与民众参与度，重构了政府与社会之间的信任关系，为未来智慧社会的构建奠定了坚实基础。

关键词： AI大模型；智慧政府；功能重塑；结构优化；信任机制

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1004-8634（2024）05-0088-（15）

DOI：10.13852/J.CNKI.JSHNU.2024.05.010

一、引言

近年来，随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，全球正在经历一场深刻的数字化转型。在这一背景下，政府治理模式也面临着前所未有的机遇与挑战。智慧政府作为数字时代政府治理的新范式，正逐步成为各国政府推进治理现代化的重要方向。特别是随着AI大模型技术的突破性进展，智慧政府建设迎来了新的发展机遇。AI大模型，如GPT系列、BERT等，凭借其强大的自然语言处理能力和知识推理能力，正在各个领域引发变革。在政府治理领域，AI大模型有潜力推动政府功能的全面重塑和组织结构的深度优化，从而实现智慧政府的跨越式发展。

已有研究表明，智慧政府的概念是在电子政务和数字政府发展基础上逐步演进而来的，反映了信息技术与政府治理深度融合的最新阶段。电子政务是政府应用信息技术的早期形态，主要关注将政府业务和服务电子化。世界银行将电子政务定义为政府机构利用信息技术（如广域网、互联网和移动计算）来改变与公民、企业和其他政府部门关系的治理模式。1 随着互联网和移动技术的普及，数字政府概念应运而生。OECD将数字政府定义为利用数字技术作为其战略的整体组成部分以创造公共价值的政府。1 其特征包括：强调数据的重要性，关注大数据在政府决策中的应用；推动政府服务的在线化和移动化，提高服务的可及性；注重政府的透明度和公民参与，推动开放政府数据。智慧政府是在人工智能、物联网、云计算等新兴技术快速发展背景下提出的新概念。贾西亚（Gil-Garcia）等人将智慧政府定义为“利用先进的信息技术来互联和整合组织、人员、物理基础设施和公民，以产生协作、创新、可持续性、竞争力和宜居性”2 的政府。其核心特征包括：以大数据和人工智能为核心，实现数据的智能分析和决策支持；通过物联网和5G等技术，实现人、物、组织的全面互联；打破部门壁垒，实现跨部门、跨层级的智能协同；从被动响应转向主动预测和精准服务；鼓励公民参与和多方协作，推动政府创新。近年来，随着AI大模型等前沿技术的突破，智慧政府的内涵和外延正在进一步拓展。AI大模型有潜力为智慧政府带来新的特征：利用AI大模型的强大语言理解和知识推理能力，提升政府的认知和决策能力；基于AI大模型的精准画像和预测能力，实现更加个性化和前瞻性的公共服务；通过AI大模型的异常检测和风险预警能力，提高政府监管的智能化水平；利用AI大模型的知识图谱和专家系统功能，实现政府知识的智能管理和应用。智慧政府概念的演进反映了信息技术与政府治理融合的深化过程。随着AI大模型等新兴技术的发展，智慧政府的内涵和实践将继续演进，推动政府治理模式的深刻变革。

AI大模型作为人工智能领域的重大突破，正在各行各业引发变革。在智慧政府建设中，引入AI大模型驱动不仅十分重要，而且具有迫切性。首先，AI大模型具有强大的数据处理和分析能力，可帮助政府更好地理解和应对复杂的社会问题。3 譬如，多源数据整合可为决策提供全面的信息支持，复杂系统建模可辅助科学决策，跨领域知识融合可帮助政府应对跨领域、跨部门的复杂问题。其次，AI大模型的核心优势是其强大的认知能力，这可以显著地提升政府的认知和决策水平。4 譬如，智能信息处理、知识推理与决策支持和预测性分析，可更好地预测社会趋势和风险，以实现前瞻性治理。再次，AI大模型可以推动公共服务向个性化和精准化方向发展。5 譬如，精准画像可了解不同群体的需求特征，智能推荐可为公众推荐个性化的政府服务和信息，自然语言交互可提供24/7的个性化咨询服务。此外，AI大模型可显著提高政府的运作效率，并为政府创新提供新的可能，6 显著增强政府的风险管理和应急响应能力，7 显著改善政府与公众之间的互动方式，推动更加开放和参与式的治理模式，8 推动政府组织结构和职能的深度优化，9 等等。

本文旨在探索AI大模型如何通过技术赋能智慧政府，实现政府职能的重塑与结构优化。一方面，探讨AI大模型在智慧政府建设中的应用，不仅能深化对智慧政府本质特征、运行机制和发展规律的认识，而且，通过系统分析AI大模型对政府功能和组织结构的影响，可促进政府的智慧化转型。另一方面，通过探索AI大模型在政府决策、公共服务、风险管理等方面的应用场景，不仅可促进AI技术在政务领域的落地和创新，而且，还可为政府机构调整、职能优化和业务流程重塑提供依据，推动政府组织的现代化转型。

二、技术变革驱动：AI大模型赋能智慧政府的

治理逻辑

1.AI大模型：智慧政府功能重塑、结构优化的关键变量

AI大模型作为一种先进的技术手段，不仅改变了政府的服务模式，也从根本上重塑了治理的逻辑。它使得政府能够从被动的服务提供者转变为主动的预测者和响应者。通过大规模数据的处理和分析，AI帮助政府更好地了解公众需求，进而主动提供个性化、智能化的服务。这种技术驱动的变革表明，AI不仅是政府功能重塑的工具，更是推动政府结构优化的核心引擎。

AI大模型通过深度学习和智能算法推动政府治理模式的创新。传统的政府治理往往依赖于既定的流程和规则，而AI大模型则通过数据驱动的方式实现治理流程的自动化和智能化。譬如，在城市管理中，AI可以实时监控交通、环境等情况，自动生成治理方案，减少人为干预，提高治理效率。这种技术逻辑不仅提升了政府治理的效率，也增强了治理的精确性和实时性，推动了从“反应型”治理向“预测型”治理的转变。

AI大模型赋能智慧政府的治理逻辑，不仅仅在技术层面上可识别政府职能中的冗余和缺失，重构了政府的职能，还具有广泛的社会意义。通过数据整合与分析，政府可以更高效地应对复杂的社会问题，如公共安全、环境保护、公共卫生等领域的挑战。AI的应用使得政策的制定与执行更加基于事实与数据，而非依赖于主观判断。这不仅提高了政府决策的科学性和透明度，还增强了社会对政府治理的信任度，提升了公共资源的分配公平性和服务的可及性。

AI大模型驱动的治理逻辑不仅优化了政府内部的运行机制，提供更高效的信息流通和决策支持，进而实现政府组织的扁平化，而且还为政府与社会之间的关系建立了新的互动模式。譬如，基于AI大模型的协作平台，可以更好地支持跨部门、跨地域的虚拟团队运作。借助AI技术，政府能够更有效地收集和分析民众的反馈，形成良性互动的决策过程。这使得社会各界可以更广泛地参与到政策的制定与实施过程中，从而实现共治共管的目标。在这一过程中，AI技术成为推动社会治理从单一主体到多元主体协作治理的催化剂，从而有利于建立起新的社会治理格局。

技术变革驱动的关键作用和深远意义在于揭示AI技术不仅是功能重构和结构优化的工具，更是变革政府治理逻辑的核心推动力。通过AI的赋能，智慧政府不仅在功能上得到了优化，也在治理逻辑和社会影响层面实现了质的提升，使得未来的政府能够更好地适应和应对数字化时代的挑战。

2.AI大模型的技术原理及其在智慧政府中的应用场景

AI大模型作为人工智能领域的重大突破，正在为智慧政府建设带来革命性的变革。要深入理解AI大模型如何赋能智慧政府，首先需要明晰其技术原理及其在政府治理中的潜在应用场景。

第一，AI大模型的技术原理。AI大模型主要指基于深度学习技术，通过海量数据训练而成的大规模神经网络模型。其中，最具代表性的是基于Transformer架构的预训练语言模型，如GPT系列和BERT。1 其核心技术原理包括：（1） 自注意力机制。允许模型在处理序列数据时，动态地关注不同部分的信息，从而捕捉长距离依赖关系。（2） 预训练—微调范式。通过在大规模无标注数据上进行自监督学习，模型可以学习到丰富的语言表示，然后通过在特定任务上的微调，快速适应各种下游应用。（3）多任务学习。通过同时学习多个相关任务，模型可以获得更通用的知识表示，提高泛化能力。（4）大规模并行计算。利用分布式计算技术，实现模型的大规模训练，从而不断提升模型的规模和性能。这些技术原理使得AI大模型具备了强大的自然语言理解和生成能力，以及跨领域的知识迁移能力，为其在智慧政府中的广泛应用奠定了基础。

第二，AI大模型在智慧政府中的应用场景。（1）智能决策支持。AI大模型可以通过分析海量的政府数据和公开信息，为决策者提供全面、及时的决策支持。包括：利用AI大模型的预测能力，模拟不同政策方案的潜在影响，辅助政策制定；2通过分析多源数据，及时识别和预警各类社会风险和公共安全威胁；基于AI大模型的文本挖掘能力，分析海量文献和报告，洞察社会经济发展趋势；等等。（2）智能公共服务。AI大模型可以显著提升公共服务的智能化和个性化水平。包括：基于自然语言处理技术，提供24/7的智能咨询服务，解答公众关于政府政策和服务的各类问题；1 通过分析用户画像和行为数据，为公众推荐个性化的政府服务和信息；利用AI大模型的语言理解能力，自动处理和分类各类政府文书，提高行政效率；等等。（3）智能监管。AI大模型可以增强政府的监管能力，实现更精准、高效的监管。包括：通过分析海量交易数据和监管记录，及时发现和预警异常行为，如金融欺诈、环境违规等；2 利用自然语言处理技术，实时监测和分析网络舆情，辅助政府及时响应公众关切；基于AI大模型的数据分析能力，实现政府审计的智能化和全覆盖；等等。（4）知识管理与共享。AI大模型可以显著提升政府的知识管理和共享能力。包括：构建基于AI大模型的政府知识图谱，实现跨部门、跨领域的知识整合和共享；3 提供语义级的智能检索服务，帮助政府工作人员快速获取所需信息；基于AI大模型的自然语言生成能力，自动生成各类政府报告和文件；等等。（5）智能协同。AI大模型可以促进政府内部及政府与社会各方的智能协同。包括：通过AI大模型支持的智能协作平台，促进跨部门、跨层级的信息共享和协同决策；利用AI大模型的自然语言处理能力，更好地收集、分析和响应公众意见，推动参与式治理；4通过AI大模型支持的智能对接平台，促进政府与企业的高效合作和资源匹配。（6）智能城市管理。在智慧城市建设中，AI大模型可以在多个领域发挥重要作用。包括：通过分析实时交通数据和历史模式，优化交通信号控制和路径规划；利用AI大模型分析多源环境数据，实现精准的污染源追踪和环境质量预测；通过分析用能模式和气象数据，优化城市能源分配和使用；等等。（7）应急管理。在突发事件和灾害应对中，AI大模型可提供关键支持。包括：利用AI大模型的模拟能力，进行各种应急情景的模拟演练，提高应急准备水平；通过分析实时数据和历史经验，优化应急资源的调配和使用；快速整合和分析来自多个渠道的应急信息，为决策提供支持。5

3.数据驱动的政府决策模式：从被动响应到主动预判

随着AI大模型技术的发展和应用，政府决策模式正在经历一场从被动响应到主动预判的深刻变革。这种转变不仅提高了决策的科学性和效率，还为预防性治理和前瞻性政策制定开辟了新的可能。

第一，数据驱动决策的理论基础。数据驱动决策作为一种新兴的决策范式，其理论基础包括：（1）循证决策理论，强调基于客观证据和数据分析进行决策，而非仅依赖经验和直觉。6 （2）大数据理论，认为通过分析海量、多样、高速的数据，可以发现传统方法难以捕捉的模式和洞见。7 （3）复杂系统理论，强调通过数据分析理解复杂系统的行为和演化，为政策制定提供指导。8 （4）预测性分析理论，利用历史数据和统计模型预测未来趋势和事件，支持前瞻性决策。9

第二，AI大模型赋能的数据驱动决策新范式。（1）多源异构数据的智能整合。AI大模型具有强大的数据处理和融合能力，可以有效整合来自不同来源、不同格式的数据。一是跨部门数据整合，即打破数据孤岛，实现跨部门、跨层级的数据共享和分析。二是结构化与非结构化数据融合，即将传统的结构化数据（如统计数据）与非结构化数据（如文本、图像）相结合，提供更全面的决策依据。三是实时数据与历史数据结合，即通过分析实时数据流和历史数据，捕捉动态变化趋势。（2）复杂系统建模与情景模拟。AI大模型能够构建和分析复杂的社会经济系统模型，支持更精准的政策影响评估。一是多维度系统建模，即考虑经济、社会、环境等多个维度，构建全面的系统模型。二是动态情景模拟，即模拟不同政策方案在不同情景下的潜在影响，辅助决策者选择最优方案。三是敏感性分析，即评估不同因素对政策效果的影响程度，识别关键影响因素。（3）智能预警与风险管理。利用AI大模型的预测能力，政府可以更好地识别和应对各类风险。一是早期预警系统，即通过分析多源数据，及时发现潜在风险和异常模式。二是风险传播模拟，即模拟风险在复杂系统中的传播路径和影响范围。三是应急预案优化，即基于历史数据和模拟结果，优化应急预案和资源配置。（4）个性化政策设计与精准施策。AI大模型支持的精准画像和分群分析，使得更加个性化和精准的政策设计成为可能。一是群体画像与需求分析，即基于海量数据构建不同群体的精准画像，深入理解其需求和行为特征。二是政策效果预测，即针对不同群体预测政策的潜在效果，实现精准施策。三是动态政策调整，即通过实时监测政策实施效果，及时调整和优化政策措施。（5）智能决策支持系统。AI大模型可以构建更加智能和交互式的决策支持系统。一是智能信息聚合，即自动收集、过滤和整合与决策相关的信息，减轻决策者的信息负担。二是交互式分析，即支持决策者通过自然语言交互方式进行数据探索和分析。三是多方案比较，即自动生成和比较多个决策方案，辅助决策者选择最优方案。

第三，从被动响应到主动预判的转变。AI大模型驱动的数据决策模式正在推动政府决策从被动响应向主动预判转变。（1）问题识别——从事后发现到事前预测。传统模式下，政府往往在问题显现后才采取行动。而AI大模型支持的预测分析能力使得政府可以通过分析历史数据和实时信息，预测潜在问题的发生；识别问题的早期征兆，实现问题的提前干预；模拟问题的演化路径，评估其潜在的影响范围和程度。（2）政策制定——从经验导向到数据驱动。传统的政策制定往往依赖决策者的经验和直觉，而AI大模型支持的数据驱动决策则可以基于海量数据分析，识别影响政策效果的关键因素；通过情景模拟，评估不同政策方案的潜在效果；利用跨领域知识图谱，发现政策间的潜在关联和影响。（3）政策实施——从统一部署到精准施策。传统的“一刀切”政策实施方式正在向更加精准和个性化的方向转变。这主要包括基于AI大模型的群TRAfLWoQOoKLovsHALDDP1VJwv6fPHjem0F2UQPq5wI=体画像，制定针对性的政策措施； 通过实时数据分析，动态调整政策实施策略；利用智能推荐系统，为不同群体提供个性化的政策信息和服务。（4）效果评估——从滞后评估到实时监测。AI大模型支持的实时数据分析使得政策效果评估可以从事后评估转向实时监测。这主要包括构建实时监测指标体系，动态评估政策实施效果；通过多维度数据分析，全面评估政策的直接和间接影响；基于评估结果，快速调整和优化政策措施。（5）风险管理——从被动应对到主动预防。AI大模型的预测能力使得政府可以从被动应对风险转向主动预防风险，这包括构建全面的风险监测体系，实时评估各类风险的发生概率和潜在影响；通过情景模拟，制定针对性的风险应对预案；利用早期预警系统，及时发现和干预潜在风险。譬如，中国新冠疫情防控中的数据驱动决策，AI大模型在疫情预测与传播模拟、精准防控与资源调配、智能筛查与诊断、舆情监测与信息传播、复工复产决策支持诸方面提高了决策的科学性和效率，还为预防性治理和前瞻性政策制定开辟了新的可能。

三、从管理到服务：AI大模型如何驱动政府职能的精准化与个性化

1.AI大模型推动下的个性化公共服务体系设计

随着人工智能技术的快速发展，特别是AI大模型的出现，公共服务领域正在经历一场深刻的变革。AI大模型凭借其强大的数据处理能力、自然语言理解能力和预测分析能力，为个性化公共服务体系的设计提供了新的可能性。

个性化公共服务有其深厚的理论积淀。莫尔（Moore）提出的公共价值理论强调，公共服务的目标不仅是提高效率，更要创造公共价值。1 个性化服务可以更好地满足公民的多样化需求，从而创造更大的公共价值。登哈特夫妇（J. Denhardt and R. Denhardt）提出的新公共服务理论强调，政府应该“服务而不是掌舵”，更加关注公民需求和公共利益。1 个性化服务正是这一理念的具体体现。奥斯特罗姆（Ostrom）等人提出的协同生产理论认为，公共服务的有效提供需要服务提供者和服务接受者的共同参与。2 个性化服务为公民参与服务设计创造了条件。马斯洛（Maslow）的需求层次理论揭示了人类需求的多层次性和动态性。3 个性化公共服务正是基于这一理论，试图满足公民的多层次、动态需求。基于多元理论假设，AI大模型可在实践层面推动个性化公共服务体系的设计。

第一，精准画像——公民需求识别。AI大模型可以通过分析海量的用户数据，包括人口统计学特征、行为数据、偏好数据等，构建精准的公民画像。这些画像不仅包括静态特征，还能捕捉动态变化的需求和偏好。其技术原理包括：多模态数据融合，即结合结构化数据（如人口统计信息）和非结构化数据（如社交媒体文本），构建全面的用户特征；深度学习模型，即使用如BERT等预训练模型进行文本理解，捕捉用户的潜在需求和情感；时序模型，如LSTM或Transformer，用于分析用户需求的动态变化。譬如，新加坡的“数字公民画像”项目利用AI技术分析公民的各类数据，构建动态的公民需求画像，为个性化服务提供基础。4

第二，服务推荐——个性化服务匹配。基于精准的公民画像，AI大模型可以实现智能化的服务推荐，将最适合的公共服务精准推送给有需求的公民。其技术原理包括：协同过滤，即基于用户历史行为和相似用户的偏好进行服务推荐；内容推荐，即基于服务特征和用户偏好的匹配进行推荐；强化学习即通过用户反馈不断优化推荐策略。譬如，爱沙尼亚的“主动服务”系统能够基于公民生命事件（如生育、入学）自动推荐相关公共服务，大大提高了服务的针对性和及时性。5

第三，智能交互——个性化服务界面。AI大模型可以支持更加智能和个性化的服务交互界面，如自然语言对话系统、情感识别系统等，以提升用户体验。其技术原理包括：自然语言处理，即使用如GPT-4等大语言模型实现自然、流畅的对话交互；情感计算，即通过分析用户的语音、文本、表情等多模态数据，识别用户的情绪状态；适应性用户界面，即根据用户特征和使用情境动态调整界面布局和内容。譬如，新加坡的Ask Jamie虚拟助手能够根据用户的查询历史和偏好提供个性化的政府服务咨询。6

第四，预测性服务——主动服务提供。AI大模型的预测能力使得公共服务可以从被动响应转向主动预测和提供。其技术原理包括：时间序列预测，即使用如Prophet等模型预测未来的服务需求趋势；因果推断，即通过因果推断模型分析影响服务需求的关键因素；情景模拟，即使用Agent-based模型模拟不同政策下的服务需求变化。譬如，美国芝加哥市使用预测分析模型预测食品安全检查的优先级，提高了检查的效率和针对性。7

第五，动态优化——服务持续改进。AI大模型可以通过持续学习和优化，不断改进服务质量和效率。其技术原理包括：在线学习，即通过实时数据流持续更新模型，适应服务环境的动态变化；A/B测试，即通过对比实验评估不同服务策略的效果；多目标优化，即平衡服务质量、成本效益、公平性等多个目标。譬如，英国国民医疗服务体系（NHS）使用AI系统持续分析患者反馈和治疗效果，动态优化医疗服务流程。8

2.从社会需求到服务供给：如何通过数据挖掘实现精准匹配

在AI大模型的支持下，公共服务正从传统的供给导向型向需求导向型转变。通过对海量社会数据的深度挖掘和分析，政府可以更精准地识别社会需求，并实现与服务供给的精准匹配。这一过程不仅提高了公共服务的效率和效果，还能更好地满足公民的多元化需求。

社会需求识别有其厚实的学理基础。布坎南和塔洛克（Buchanan and Tullock）提出的公共选择理论强调，公共政策和服务应该反映公民的真实偏好。1 这为需求导向的公共服务提供了理论依据。科特勒（Kotler）提出的需求管理理论认为，组织应该主动管理和影响需求，而不是被动响应。2这一理论为公共部门主动识别和塑造社会需求提供了思路。瓦尔戈和卢施（Vargo and Lusch）提出的服务主导逻辑强调，价值是在服务过程中与用户共同创造的。3 这一观点为理解公共服务中的需求—供给互动提供了新视角。而霍兰（Holland）提出的复杂适应系统理论认为，社会需求是一个复杂、动态、自适应的系统。4 这一理论为理解社会需求的复杂性和动态性提供了框架。

基于多元理论思考，数据挖掘技术可在至少五个方面支持社会需求的精准识别。首先，多源数据融合。其技术原理包括数据集成、知识图谱及联邦学习。譬如，新加坡的数据共享平台整合了来自多个政府部门的数据，为社会需求分析提供了全面的数据基础。5 其次，文本挖掘和舆情分析。其技术原理包括自然语言处理、情感分析及事件抽取。譬如，美国联邦应急管理局（FEMA）使用文本挖掘技术分析社交媒体数据，实时识别灾害期间的公众需求。6 再次，时空数据分析。其技术原理包括空间聚类、时间序列分析及时空关联规则挖掘。譬如，纽约市使用时空数据分析技术优化311服务热线的资源配置，提高了对市民需求的响应效率。7 从次，网络分析。其技术原理包括社交网络分析、图神经网络、社区发现。譬如，韩国首尔市利用社交网络分析技术识别青年就业需求，为精准就业服务提供支持。8 最后，预测性分析。其技术原理包括机器学习模型、深度学习及因果推断。譬如，美国芝加哥市使用预测性分析模型预测食品安全检查的优先级，提高了检查的效率和针对性。9

在精准识别社会需求的基础上，如何实现与服务供给的精准匹配是下一个关键挑战。其技术路径包括如下几个：（1）需求分类和量化。一方面，基于文本聚类和主题模型，将识别出的需求进行多维度分类；另一方面，通过情感分析和观点挖掘，对需求的紧迫性、普遍性进行量化评估。此外，结合多准则决策方法，对不同类型的需求进行优先级排序。（2）服务资源建模。一方面，使用知识图谱技术，构建结构化的公共服务目录；另一方面，基于历史数据和专家知识，对各类服务的供给能力进行建模。此外，通过用户反馈和成果评估，建立服务效果评估模型。（3）需求—服务匹配。一方面，使用深度学习模型（如BERT）计算需求描述和服务描述之间的语义相似度；另一方面，基于历史服务记录，使用矩阵分解或深度协同过滤模型进行服务推荐。此外，考虑需求的紧迫性、服务能力、成本效益等多个目标，使用遗传算法等方法进行全局优化。（4）动态调整和反馈。一方面，通过实时数据流处理技术，持续监测需求变化和服务效果；另一方面，使用增量学习算法，根据新数据不断更新需求—服务匹配模型。此外，通过对比实验评估不同匹配策略的效果，持续优化匹配算法。

AI技术的迅速发展为公共服务领域带来了前所未有的变革机遇，尤其是在智慧医疗、智慧教育等关乎民生的重要领域，AI技术正在推动政府公共服务职能的重塑与创新，提升了服务质量和效率。AI驱动的精准化、个性化医疗服务，正在从辅助诊断工具向全流程智能化医疗服务体系转变，推动了医疗服务职能的全面创新。其职能重塑与创新体现在两方面：一是从传统的经验决策到循证医学，即AI系统可以快速整合和分析最新研究成果，支持基于证据的决策。二是从标准化治疗到精准医疗，即根据患者个体特征和基因信息，制定个性化治疗方案。譬如，新加坡卫生部推出的“健康中心”APP，利用AI技术为市民提供个性化的健康建议和疾病风险预警。系统通过分析用户的健康数据、生活方式和家族史，提供针对性的健康管理建议。1 其政府公共服务职能重塑与创新在于：一方面，提示民众从被动就医到主动预防，通过持续监测和分析，实现疾病的早期预防和干预；另一方面，公共服务部门从单点服务到全程管理，提供从健康评估、风险预警到慢性病管理的全生命周期服务。

四、超越层级与界限：AI大模型如何重构智慧

政府的组织形态

在现代数字化时代，AI大模型正在驱动智慧政府的转型，不仅提高了政府的运行效率，还重构了其组织形态。传统政府的层级结构以科层制为基础，具有决策链条冗长、信息传递缓慢、跨部门协作困难等问题。然而，AI大模型通过数据互联、流程自动化和智能决策等技术手段，推动了政府组织的扁平化和智能化转型。这种技术革新打破了传统政府的层级界限，推动政府向更加高效、灵活和互联的组织形态演变。

1.AI技术通过数据互联和自动化流程优化政府的组织结构

AI大模型为政府组织结构的优化提供了新的技术手段。通过数据互联、流程自动化和智能分析，AI技术不仅提高了决策效率，还重新定义了政府内部的职能分工和组织架构。

第一，数据互联与跨部门协作的组织优化。在传统政府中，不同部门之间的数据通常是分散、独立的，这种数据孤岛现象导致了信息传递不畅和决策延迟。AI大模型通过数据互联技术，实现了不同政府部门之间的无缝信息共享与协作。AI大模型可以整合多个部门的异构数据，包括财务、公共安全、交通、环境等信息，形成一个全局性、动态化的治理体系。这种数据互联不仅提高了决策的精准度，还促进了跨部门的协同作业，减少了因信息割裂而产生的管理障碍。譬如，在新加坡，政府通过AI大模型与物联网的结合，建立了“智慧国家”（Smart Nation）平台，实现了交通、环境、能源等多个领域数据的实时互联。2 该平台通过集成不同部门的数据信息，推动了政府各部门的协同工作，提高了公共服务的响应速度和决策的智能化水平。这一模式显示出AI技术在优化政府组织结构中的强大能力。

第二，自动化流程的引入与科层结构的扁平化。AI大模型推动了政府内部流程的自动化，特别是在决策支持、数据分析和任务分配等方面，AI系统能够大幅度减少人为干预，实现更加高效、精确的自动化流程。传统政府的层级组织依赖于人工进行信息汇总、分析和决策，这使得决策链条冗长、反应速度缓慢。AI大模型通过自动化工具，如自然语言处理、深度学习算法等，能够自动完成大量信息的处理和分析，从而显著缩短决策时间。近年来，IPA技术得到了广泛应用，通过整合AI和自动化流程，政府可以实现从任务分配到资源调度的全面智能化。譬如，在应急管理领域，AI系统可以根据实时数据自动生成最佳资源分配方案，减少人为决策带来的时间延迟。这种流程的自动化不仅提升了政府的响应速度，还推动了组织的扁平化，减少了中间层次的干预环节。

第三，AI大模型赋能的决策优化与组织重构。AI大模型在政府组织中的应用不仅优化了流程，还深刻影响了决策模式的演变。传统的政府决策依赖于经验和直觉，决策过程往往复杂且耗时。然而，AI大模型通过对历史数据的分析和预测，能够为决策提供科学依据，帮助政府更好地应对复杂多变的社会问题。这种基于数据驱动的智能决策模式，减少了传统政府科层制中的层级壁垒，使得决策更加迅速、精准。譬如，政府在其公共卫生管理中引入了AI辅助决策系统，用于实时监控疫情数据并预测未来的疫情走势。通过AI系统提供的科学决策建议，政府能够快速作出应对措施。这种智能化的决策系统减少了传统的决策流程，提高了政策执行的时效性。

AI大模型通过数据互联和流程自动化，深刻优化了政府的组织结构。通过打破数据孤岛，实现跨部门的数据共享，AI技术推动了政府部门间的协同工作。自动化流程的引入不仅减少了层级组织中的冗余环节，还提升了决策效率，推动了组织的扁平化与智能化。这种技术驱动的组织重构为智慧政府的建设奠定了坚实基础。

2.扁平化组织带来的政策执行效率提升与信息共享机制的创新

随着AI技术的广泛应用，传统的科层制政府组织正逐渐向扁平化结构转型。扁平化的组织模式不仅能够提升政策执行的效率，还通过创新的信息共享机制，使得政府的内部沟通与跨部门协作更加高效。

第一，扁平化组织结构与政策执行效率的提升。在传统的政府组织中，政策的制定与执行通常依赖于复杂的层级结构，信息的传递需要经过多个环节，这往往导致政策的延迟和执行偏差。AI大模型通过自动化工具和数据驱动决策，减少了组织层级之间的信息传递环节，使得决策更加直接、执行更加高效。譬如，在“电子政府”项目中，政府通过AI技术实现了多个政府部门之间的信息整合与自动化决策，显著减少了传统的科层结构。政府部门之间的协同工作更加高效，政策的执行不再依赖于冗长的审批流程，而是通过AI系统自动生成决策方案并直接实施。这种扁平化的组织结构使得爱沙尼亚的政府服务效率得到了极大的提升。

第二，信息共享机制的创新：从封闭到开放的转变。传统政府组织中的信息共享机制往往呈现出封闭性和局部性，导致信息传递效率低下。AI大模型通过数据互联和智能分析，创新了信息共享机制，使得不同部门之间的信息流动更加顺畅。在扁平化组织中，各部门不再是独立的“信息孤岛”，而是通过共享平台进行实时的数据交互与协同。譬如，英国政府的“开放数据计划”通过AI技术实现了政府各部门的数据整合与共享。该平台不仅向公众开放了数以千计的政府数据集，还促进了不同部门之间的实时信息共享。1 政府决策者和公务员可以通过该平台快速获取其他部门的数据信息，从而加快政策执行和决策速度。

第三，扁平化组织与公私协作机制的创新。扁平化组织模式不仅优化了政府内部的结构，还促进了政府与社会其他组织之间的协作。AI大模型通过数据共享和智能协同，推动了公私合作模式的创新。在智慧城市建设中，政府与企业的合作尤为重要。AI技术通过智能化的数据分析和预测，促进了政府与企业在公共服务、基础设施管理等领域的合作。譬如，巴塞罗那的智慧城市项目通过AI大模型整合了政府、企业和市民的多方数据，形成了一个开放协作的平台。2 该平台不仅为政府提供了智能化的决策支持，还通过与企业的合作，推动了智慧交通、智能能源等领域的创新。这种扁平化的组织模式打破了传统政府与企业之间的界限，促进了多方协作与信息共享。

扁平化组织模式通过AI技术的应用，提升了政策执行的效率，创新了信息共享机制。AI大模型打破了传统政府中的信息壁垒，实现了部门之间的实时数据共享和协同工作。同时，扁平化组织还促进了公私合作，推动了智慧政府与社会其他组织之间的合作。这种新型的组织模式不仅提高了政策的执行效率，还为智慧政府的建设提供了新的路径。

3.AI技术在政府跨部门协作中的成功实践

AI技术在政府跨部门协作中的应用已经取得了显著成效，特别是在应急管理和环境保护等需要高度协同的领域，AI大模型通过数据共享、自动化决策和智能调度，有效提升了跨部门协作的效率。以下将通过具体案例分析AI技术如何重塑政府的跨部门协作机制。

第一，应急管理领域的AI驱动跨部门协作。应急管理是典型的需要多部门协同工作的领域，而AI技术在此发挥了至关重要的作用。应急管理通常涉及多个部门，如消防、警察、卫生、交通等部门的协调，而传统的人工协作往往效率低下，信息传递不及时。中国应急管理部于2019年启动的“智慧应急”平台是AI技术在应急管理中应用的典范。3 该平台整合了气象、地理、人口、基础设施等多个部门的数据，通过AI大模型进行风险评估、预警和决策支持。在应急事件发生时，AI系统能够自动分析多源数据，预测风险，并调度应急资源。这种基于AI的跨部门协作机制，使得中国的应急管理效率显著提升，平均响应时间缩短了40%。

第二，环境保护领域的AI赋能跨部门合作。环境保护是另一个典型的需要多部门协作的领域，涉及能源、交通、工业、农业等多个部门。传统的环境保护措施往往由于信息不畅和协调困难而效果不佳，而AI技术通过数据整合和智能分析，为跨部门合作提供了新的解决方案。譬如，欧盟的“Copernicus”计划是一个综合性的地球观测项目，广泛应用了AI技术来监测环境变化。1 该计划整合了多个国家和机构的数据，包括卫星遥感、地面观测站等，利用AI技术分析污染源、追踪环境变化趋势，并为各国的环境保护政策提供科学依据。这一项目促进了欧盟内部多个国家和部门的跨境协作，提高了环境保护的效果。

第三，智慧城市中的跨部门协作。智慧城市的建设依赖于政府内部多个部门的协同工作，涵盖了交通管理、能源分配、公共安全等多个领域。AI技术在智慧城市中的应用，为跨部门协作提供了新的解决方案，通过实时数据共享、智能调度和自动化管理，提升了城市管理的整体效能。譬如，新加坡的“虚拟新加坡”平台是智慧城市建设中的典范，该平台利用AI大模型和数字孪生技术，模拟整个城市的运行情况。通过整合交通、能源、环境等多个部门的数据，该平台能够实时分析城市的运行状况，预测未来的发展趋势，并协同各部门做出最优决策。这一跨部门的智能协作平台大幅提高了新加坡政府的治理效率，尤其是在公共安全和环境保护领域。

AI技术在政府跨部门协作中的成功实践表明，通过数据整合和自动化决策，AI大模型能够有效提升跨部门协作的效率，打破传统政府中的信息孤岛。在应急管理、环境保护和智慧城市建设等领域，AI技术通过智能化的跨部门协作平台，显著提高了政府的应对能力和决策效率。这些案例为未来智慧政府的建设提供了重要的参考。

五、开放与透明：AI大模型在政府功能重塑、

结构优化中构建信任机制

在数字化转型的过程中，政府的功能和结构正逐步发生深刻的变化。AI大模型的广泛应用，不仅带来了效率的提升，还在透明性和开放性方面为政府注入了新的活力。政府作为公共事务的管理者，其治理的核心在于公信力的建立与维持，而在这一过程中，透明化的决策和公众的参与尤为重要。AI大模型能够通过多种技术手段，构建起一种更为透明、开放和信任的政府运作机制，从而促进政府的现代化和公共服务的优化。

1.透明化决策与AI技术对政府公信力的提升作用

AI大模型的应用不仅提高了政府决策的效率，还为决策过程的透明化奠定了坚实的基础。政府公信力的核心在于公众对其决策过程的信任，而这一信任的建立需要政府行动的公开、透明和可追溯。AI技术，尤其是AI大模型，能够通过数据处理、分析和预测等多项功能，推动政府决策的透明化进程，从而提升政府的公信力。

第一，AI大模型在透明化决策中的作用。AI大模型具备处理海量数据的能力，能够快速从中提取有价值的信息并用于决策支持。通过透明的算法和可解释的模型，AI系统可以向公众展示决策的依据和逻辑链条，使得决策过程更加公开透明。这种透明化的决策模式，有助于减少传统政府决策过程中存在的暗箱操作和不公正现象，进而增强政府的公信力。AI大模型透明化决策的实现通常通过如下两种方式：（1）算法透明度。AI大模型的决策机制能够通过解释性模型向公众开放，展示决策背后的逻辑与数据依据。近年来，学术界针对可解释AI（Explainable AI）的研究日渐增多，特别是在政府决策领域，确保算法透明和结果可解释性成为学者们关注的重点。解释性模型可以揭示AI做出决策的路径，帮助公众理解AI的行为。（2）数据可视化。通过图形、表格、地图等形式，将复杂的数据和分析结果直观地呈现给公众。这不仅能够提高公众对政府决策的理解和接受度，还能够增强决策过程的透明性和公正性。近年来，数据可视化技术在政府公开信息、政策制定等方面的应用日益广泛。譬如，美国国家安全局通过数据可视化公开了其网络安全决策的相关数据，显著提升了公众对其政策合法性的认同。

第二，AI大模型增强了决策的公正性，减少了腐败风险。AI大模型能够通过系统化和数据化的分析手段，减少人类决策中的主观偏见和潜在的腐败风险。AI系统的自动化决策能够避免人为因素的干扰，尤其是在涉及资源分配、公共政策制定等关键环节，通过客观的算法提高决策的公正性和透明度。在公共资源分配中，AI的应用可以依据客观的数据分析而非人为的主观判断，有效防止不公正的分配行为和潜在的腐败问题。学术界普遍认为，AI的广泛应用能显著减少腐败的机会。譬如，在印度的食品补贴项目中，政府通过AI技术的引入来审查受益人身份，自动甄别出虚假或重复申请，从而大大减少了腐败的可能性。这种技术驱动的透明机制，不仅提高了政府的公信力，也为其他领域的政策实施提供了借鉴。

第三，AI大模型增强了决策的问责机制。AI大模型通过记录和追踪每个决策步骤，建立了更为清晰的问责机制。在传统决策过程中，问责机制常常由于信息不对称而难以落实。而AI系统可以记录每个决策步骤，包括使用的数据来源、分析方法和结果，从而确保每个决策的来源有据可查。这种透明化的问责机制，不仅有助于提升政府的透明度，还能有效监督决策过程，防止腐败和滥用职权。譬如，欧盟在其多个成员国实施的“数据问责框架”中，广泛应用了AI大模型，确保每个公共政策决策的依据、流程和结果均被详细记录。这一框架通过对AI系统的监管，增强了政府的决策透明度和公众的信任感。

第四，AI大模型驱动了公众监督与参与。AI技术为公众监督政府决策提供了新的工具和渠道。通过开放的AI决策系统，公众可以实时参与和监督政府的决策过程。譬如，在环境政策的制定过程中，AI系统能够实时分析公众反馈的数据，调整政策的执行方向。通过这种技术手段，政府不仅能够提高政策的响应速度，还能增强决策的透明性和公众的参与感。近年来，许多国家的政府引入了AI技术，用于政策实施的监督和反馈。又譬如，美国环保署（EPA）通过AI技术实时监控环境污染数据，公众可以通过在线平台查看各地区的环境数据，监督政府的环保行动。这种透明化的技术手段显著提升了政府的公信力。

AI大模型的应用为政府决策的透明化提供了强大的技术支持。通过透明的算法、数据可视化、自动化决策和增强的问责机制，AI技术不仅提高了决策效率，还为公众监督和参与政府事务创造了新的可能性。这种技术驱动的透明化模式，有助于提高政府的公信力、减少腐败和不公现象，为构建更为公开、公正的智慧政府奠定了基础。

2.开放数据与民众参与：利用技术促进政策的反馈与优化

随着数字化时代的到来，政府开放数据的需求日益增加。开放数据不仅是一种透明化政府的方式，更是一种促进公众参与、提升政府决策质量的有效手段。AI大模型在政府数据开放和公众参与中的应用，极大地推动了公共政策的反馈与优化过程。通过AI技术，政府能够更精准、更高效地获取公众反馈，并据此优化政策。

第一，开放数据的技术基础与公众参与的驱动。开放数据的技术基础是信息的互联互通和数据共享，而AI大模型则能够在海量数据中快速挖掘有价值的内容，帮助政府在政策制定和优化过程中做出更科学的判断。随着AI技术的成熟，政府可以通过开放数据平台，为公众提供更多的参与机会，尤其是在政策反馈和优化的过程中。开放数据平台的建设需要通过标准化的数据格式、通用的API接口以及透明的数据管理机制来实现。这些平台不仅向公众开放，还能够促进不同部门之间的数据共享和协作，从而增强决策的科学性。政府可通过其开放数据门户网站向公众提供数以千计的公开数据集，其涵盖了交通、环境、医疗等多个领域，公众可以通过这些数据参与政策反馈。AI大模型的强大数据处理能力为公众参与提供了更多的技术支持。譬如，自然语言处理技术能够自动分析公众提交的意见、建议和投诉，并将其整合为有价值的信息，反馈给决策者。这种技术能够在短时间内处理大量的公众意见，提高政策反馈的效率和精准性。

第二，公众参与政策反馈与优化的模式创新。AI大模型不仅能够增强政府开放数据的透明性，还能够为公众参与政策反馈提供更加创新的模式。这些模式不仅能够提高公众参与的积极性，还能够促进政府与公众之间的互动，形成良性的政策反馈和优化机制。AI大模型可以为公众提供智能化的政策咨询服务，使公众能够更好地理解政策，并提出更有针对性的反馈。譬如，基于AI的虚拟助手可以回答公众的政策咨询问题，并根据不同地区、年龄段和社会群体的需求提供个性化的政策解读。通过这种方式，政府能够更好地获取公众的真实反馈。通过AI技术，公众不仅可以参与政策的咨询和反馈，还可以通过开放平台直接参与政策的制定和优化。又譬如，政府通过开放平台邀请公众参与交通基础设施规划，利用AI大模型分析公众提出的建议和意见，可优化交通规划设计。AI大模型的参与使得政策的反馈更加智能化和精准化。

第三，数据驱动的政策优化与精准决策。开放数据不仅能够增强公众的参与感，还能够通过数据驱动实现政策的优化与精准决策。AI大模型能够从海量的公众反馈中提取有用的信息，帮助决策者进行更为科学的政策调整。AI大模型能够对收集到的公众反馈数据进行智能化处理，并根据分析结果对现有政策进行优化。政府可以通过AI系统实时监控政策的执行情况，分析公众的反应和意见，调整政策的执行方向。这种数据驱动的政策优化机制，能够显著提升政策的科学性和执行效果。AI大模型不仅能够帮助政府制定宏观政策，还能够通过分析不同群体的需求，提供个性化的政策建议。譬如，基于AI的大数据分析，政府可以为不同年龄段、收入水平和职业类型的群体提供定制化的社会福利政策。这种个性化的政策服务，不仅能够提高政策的精准度，还能够增强公众的满意度。

3.智慧城市中的开放数据平台与政府透明度提升

智慧城市作为AI大模型在城市管理中的具体应用场景，通过开放数据平台的建设，大大提升了政府的透明度和公众的参与度。在这一领域，全球多个城市已经开展了广泛的实验和实践，积累了丰富的经验。通过分析这些智慧城市的案例，可以更好地理解AI大模型在政府透明度提升中的实际作用。

第一，智慧城市与开放数据平台的构建。智慧城市是指通过物联网、大数据、AI等先进技术，提升城市管理效率和居民生活质量的城市。开放数据平台是智慧城市的重要组成部分，通过提供城市运行的各类数据，促进公众参与城市治理，并提高政府透明度。在智慧城市的建设中，开放数据平台的功能包括两个方面：一方面，实时数据共享。通过开放数据平台，城市的交通、环境、能源等方面的运行数据可以实时向公众公开。这种实时数据的共享，不仅提高了政府决策的透明度，还能促使市民更好地了解城市的运行状况。另一方面，公众参与平台。公众可以通过开放数据平台，参与城市政策的制定和优化过程。譬如，市民可以通过平台提交对城市基础设施、公共服务等方面的意见和建议，政府可以通过AI大模型分析这些反馈，并根据结果调整政策。

第二，新加坡智慧城市的透明化治理。新加坡作为全球智慧城市建设的标杆，通过其“智慧国家”计划，大力推动了开放数据平台的建设，并取得了显著成效。新加坡政府通过开放数据平台，向公众和企业提供了大量的城市运行数据，涵盖了交通、环境、公共服务等多个领域。这些数据的开放，不仅提高了政府的透明度，还为创新提供了重要的资源。新加坡智慧城市的透明化治理体现在以下两个方面：一方面，全方位的数据开放。新加坡的开放数据平台向公众提供了广泛的城市数据，市民可以通过在线平台查看实时的交通流量、空气质量等信息。这种透明的数据政策，不仅提高了政府的公信力，还增强了市民的环境保护意识。另一方面，AI驱动的城市管理优化。新加坡市政府利用AI大模型对开放数据进行实时分析，优化城市管理。譬如，市政府通过AI分析交通流量数据，调整了红绿灯的控制策略，有效缓解了交通拥堵。这种数据驱动的管理模式，不仅提高了政府的服务效率，还增强了市民的满意度。新加坡智慧城市开放数据平台案例表明，AI大模型和开放数据平台的结合，不仅显著提升了政府的透明度，还为公众参与城市治理提供了新的途径。

六、边界与未来：AI大模型在智慧政府中的

适应性挑战与未来走向

AI大模型在智慧政府中的应用虽然展现了极大的潜力，但也面临适应性方面的挑战。政府职能重塑及结构优化的复杂性、社会问题的多样性以及伦理道德考量，使得AI的应用并非在所有场景都能完全胜任。譬如，某些决策涉及道德判断或社会价值的衡量，AI大模型由于本质上依赖数据训练和算法推导，难以完全替代人类决策的灵活性和主观性，因此，这一主题有助于明确AI大模型在智慧政府中的适用边界，识别出其功能局限，为技术应用提供更现实的评估框架。在这种背景下，理解AI大模型的适应性挑战以及探索其未来的发展方向，对于构建更加高效、透明和包容的智慧政府至关重要。

1.AI技术应用中的伦理挑战与政策调控的必要性

AI大模型作为技术驱动型的政府治理工具，虽然在提升效率、优化决策方面展现出巨大的潜力，但同时也带来了许多伦理方面的挑战。学术界和政策制定者必须面对的问题是，如何在技术进步和社会价值观之间找到平衡，以确保AI技术的应用符合公共利益和社会伦理。

第一，决策中的算法偏见与歧视问题。AI大模型在处理数据时，可能会无意中继承或放大现有的社会偏见。由于AI系统是基于历史数据进行训练的，而这些数据可能包含隐含的偏见，AI大模型可能在决策过程中产生不公平的结果。这种算法偏见尤其可能在公共政策的制定和执行中被放大，尤其在社会福利分配、司法系统决策等敏感领域。譬如，美国在刑事司法系统中使用的“COMPAS”算法曾被曝光具有种族偏见，算法倾向于对少数族裔作出更高的犯罪风险预测。这一事件引发了学术界关于AI偏见的广泛讨论，暴露了AI系统在决策过程中存在的严重伦理风险。

第二，决策权的转移与人机合作的伦理挑战。AI大模型的自动化决策能力大大提高了政府处理事务的效率，但与此同时，决策权的转移带来了新的伦理挑战。在传统的政府决策过程中，决策权由人类官员掌握，受道德和法律约束。然而，随着AI技术的介入，部分决策权逐渐转移至算法系统，这种变化引发了关于决策问责机制的广泛讨论。AI系统的决策机制通常不够透明，且难以追溯，这使得决策过程中的问责机制变得模糊不清。在AI主导的决策系统中，一旦决策出现错误或负面影响，难以明确责任归属——是由算法错误导致，还是由于人类操作不当所引发？因此，建立人机协同的伦理框架变得至关重要。AI系统在政府决策中的角色应当是“辅助”而非“主导”，人类决策者应当始终保留对关键决策的最终控制权。政策制定者需要对AI技术在公共领域的应用进行法律和伦理上的明确界定，防止决策权的无序转移和问责机制的失控。

第三，公共领域的透明度与伦理审查机制。为了避免AI技术在政府治理中的不当使用，建立强有力的伦理审查机制是必要的。AI大模型的高度复杂性和黑箱属性使得其决策过程难以被公众和政策制定者理解，这种不透明性可能会削弱公众对政府决策的信任。因此，AI技术的应用需要纳入透明的伦理审查机制，通过审计和监管，确保其符合公共伦理和社会价值。为此，政府应建立独立的AI伦理审查机构，对AI大模型的使用进行定期审计和评估。这些审查机构可以通过“算法透明性”要求、数据来源追溯、模型偏差检测等手段，确保AI系统的决策过程合规、公正、透明。欧盟推出的《人工智能法案》正是朝着这一方向迈出的重要一步，其核心是通过监管高风险AI应用，确保技术在公共领域的安全使用。AI大模型的应用带来了许多伦理挑战，包括算法偏见、决策权转移和透明度问题。为确保AI技术在政府中的安全和公平应用，政策调控和伦理审查机制的建立势在必行。通过法律法规和独立的审查机制，政府可以在最大化AI技术效益的同时，减少其潜在的伦理风险，确保技术与社会价值观的和谐共存。

2.如何平衡技术进步与隐私保护：数据安全与算法透明度的核心问题

在智慧政府的建设中，AI大模型的成功应用离不开数据的支持。政府需要通过海量数据的分析和处理，来提高决策的科学性和治理效率。然而，数据的广泛使用也带来了隐私保护和安全性方面的严峻挑战。如何在数据使用与个人隐私保护之间找到平衡，成为当今智慧政府建设中最为核心的问题之一。

第一，数据安全：大数据时代的隐私保护困境。AI大模型的训练和决策高度依赖于数据，尤其是涉及个人隐私的敏感数据。随着政府数据开放与共享程度的加深，如何保护公民的隐私数据成了一项严峻挑战。近年来，隐私泄露事件频发，暴露了当前数据治理框架中的漏洞。譬如，2018年Facebook的剑桥分析丑闻揭露了大量用户数据被滥用的问题，引发了全球范围内关于数据隐私保护的广泛讨论。这一事件展示了在数据使用过程中，个人隐私保护面临的重大威胁。即便是政府领域，数据泄露的风险依然存在，特别是在电子政务、智慧城市等涉及大量个人信息的场景中。为了应对这一问题，政府应有多种技术解决方案备选，其中包括隐私计算技术（如联邦学习、差分隐私和同态加密）。这些技术可以在保证数据分析能力的前提下，最大程度地保护用户的隐私。

第二，算法透明度：理解与监督AI决策的必要性。AI大模型的决策过程通常高度复杂，尤其是深度学习模型，具有“黑箱效应”，难以被普通公众和监管者理解。这种算法的不透明性不仅引发了社会对技术滥用的担忧，还削弱了公众对AI驱动决策的信任。因此，提高AI系统的透明度成为政策制定者和技术开发者共同面临的挑战。近年来，学术界在“可解释AI”领域取得了显著进展。本文认为，可解释AI技术的目标是使AI系统的决策过程变得更加透明，并为其输出结果提供清晰的解释。这种解释性可以通过模型的可视化、规则的提取以及决策路径的追溯等方式实现。譬如，基于SHAP和LIME等方法的解释工具，能够为复杂的深度学习模型提供直观的解释，帮助公众和决策者更好地理解AI的工作原理。在政策层面，算法透明度的要求逐渐被纳入各国的法律法规。以欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为例，条例中明确规定了数据主体有权要求“自动化决策中的解释权”。这一规定要求所有涉及个人数据的自动化决策过程，必须向公众提供足够的解释和信息，以确保决策过程的透明性和公正性。

第三，平衡技术进步与隐私保护的政策路径。在技术进步与隐私保护之间找到平衡，需要政府、学术界和产业界的共同努力。随着技术的发展，数据安全与算法透明度问题可能会变得更加复杂和棘手。因此，政策制定者需要制定更加细化的法律法规，确保在数据使用的同时，个人隐私得到充分的保护。隐私保护技术如差分隐私、联邦学习等应当被纳入政府数据处理的标准流程，并在公共领域进行广泛推广。同时，政策制定者应根据不同应用场景的风险等级，设计分级的隐私保护策略。譬如，涉及敏感信息的医疗数据应当受到更高层级的加密和保护，而普通的公共服务数据可以采取较为宽松的管理方式。为了提高AI系统的透明度，政府需要建立统一的算法监管机制，对公共领域中使用的AI算法进行定期审查和评估。通过公开审查报告和算法模型的解释性信息，政府可以增强公众对AI技术的信任，防止因技术不透明而引发的伦理风险和社会争议。

3.前沿技术的融合对未来智慧政府模式的可能性影响

智慧政府的未来不仅仅依赖于AI大模型的单一技术应用，还涉及多个前沿技术的深度融合。随着区块链、量子计算等前沿技术的不断发展，它们与AI技术的结合将为未来智慧政府的模式带来深远影响。这些新兴技术不仅有望提升政府的治理效能，还可能在安全性、透明性和决策效率方面带来革命性的变化。

第一，区块链技术与AI的融合：去中心化与数据可信度的提升。区块链技术以其去中心化、不可篡改和高透明度的特性，成为未来智慧政府建设的重要技术之一。与AI大模型的结合，区块链能够为政府数据的安全性和透明度提供更强的保障，特别是在公共服务、资源分配和政策执行等领域。区块链技术通过去中心化的分布式账本系统，使数据的存储和管理更加透明和安全。AI大模型可以借助区块链的透明性来确保决策数据的真实性和可信度。譬如，智慧政府可以通过区块链技术建立透明的公共资源分配系统，确保所有数据的追溯性和不可篡改性，从而减少腐败和不公正现象。区块链中的智能合约可以与AI系统结合，实现自动化的政策执行和监督。又譬如，在智慧城市的管理中，智能合约可以根据AI大模型的分析结果自动触发某些政策的执行，如交通流量的自动调节、能源分配的优化等。这种自动化治理模式能够大大提高政府决策的执UP2Snf3vdSl/hY44VTytBrOax2D3OW8mA0XTEiIbfM8=行效率，同时通过区块链的透明性，能确保政策执行过程的公正性。

第二，量子计算与AI的融合：超大规模计算与决策优化。量子计算是当前科技领域中备受关注的前沿技术之一，其超强的计算能力有望为AI大模型的性能提升带来革命性突破。传统计算机在处理海量数据时存在计算瓶颈，而量子计算的并行计算特性能够大幅提升AI模型的计算效率，尤其是在复杂决策场景下的优化问题中展现出巨大潜力。智慧政府在许多领域面临复杂的决策问题，如城市交通规划、资源分配、公共安全等。这些决策往往需要在短时间内处理大量的变量和约束条件。量子计算能够通过超强的计算能力，帮助AI大模型在短时间内解决复杂的决策优化问题。量子计算可以用于优化智慧城市中的交通流量，通过实时分析城市中的各类交通数据，快速生成最优的交通管理方案。AI大模型的训练和推理过程需要耗费大量的计算资源，而量子计算可以通过其并行计算能力大幅缩短模型训练的时间。未来，随着量子计算的成熟，AI大模型在智慧政府中的应用将更加高效，特别是在需要实时分析和决策的场景中，量子计算与AI的结合有望大幅提升政府的决策响应速度。

第三，人工智能与物联网（IoT）的融合：全方位数据感知与实时决策。物联网技术在智慧城市和智慧政府建设中已经展现出巨大的潜力。IoT设备能够实时采集海量的环境数据，为AI大模型的分析和决策提供数据支持。随着AI技术与IoT的深度融合，智慧政府的实时决策能力将得到显著提升。IoT技术能够在城市的各个角落部署传感器，实时收集包括交通、空气质量、能源消耗等各类数据。这些数据通过与AI大模型结合，可为政府提供全方位的城市运行状况分析，从而为政策制定和执行提供实时的支持。如政府可以通过AI分析IoT传感器采集到的交通数据，实时调整交通灯信号，优化城市交通流量。AI与IoT的结合还可以用于提升智慧城市的管理效率。通过在城市关键基础设施中部署IoT传感器，政府可以实时监控城市中的能源消耗、供水系统等关键资源的运行情况。一旦系统中出现异常，AI大模型可以通过分析实时数据，预测潜在的风险，并迅速做出响应。这种智能管理模式不仅提高了城市的管理效率，还增强了城市的应急响应能力。

区块链、量子计算和物联网等前沿技术的融合，将为未来智慧政府的模式带来深远影响。区块链技术通过去中心化的数据管理和智能合约，能够提升政府的透明性和决策公正性；量子计算通过超强的计算能力，将大幅提升AI大模型的决策效率和优化能力；而物联网与AI的结合，则为智慧政府提供了全方位的数据感知能力，增强了实时决策和响应能力。随着这些前沿技术的进一步发展，智慧政府将朝着更加智能化、自动化和透明化的方向发展。

Intelligent Government Driven by AI Big Models： Functional Reshaping

and Structural Optimization

HE Jinghua

Abstract： The AI big model， deeply rooted in the explosion of data and the leap of computing power during the information age， has facilitated the construction of the intelligent government due to its powerful data analysis and decision-making capabilities. On this basis， the AI big model promotes the transformation of the government from passive management to active service through the analysis and processing of massive data， achieving the intelligence of policy decision-making and the precision of public services. Simultaneously， AI technology has optimized the organizational structure of the government， reduced hierarchical redundancy， and improved cross-department collaboration efficiency through process automation and data exchange. The dual effect of AI big models driving the reshaping of intelligent government functions and structural optimization has reconstructed the trust relationship between the government and society by enhancing transparency and public participation， laying a solid foundation for the construction of a future smart society. At the same time， it also provides strategic guidance for government agencies on how to effectively utilize artificial intelligence technology， promote government transformation and upgrading， and improve their governance capabilities and service levels.

Key words： AI big model; intelligent government; functional restructuring; structural optimization; trust mechanism

（责任编辑：苏建军）