ChatGPT的問世開啟了生成式人工智能大眾化的序幕，大模型旋即成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后又一個產業(yè)發(fā)展焦點，并受到各方普遍關注。當前，在數(shù)字政府建設中，多地以大模型應用推動政府數(shù)字化、智能化水平提升，應用場景十分廣泛，涵蓋了政務辦公、政務服務、智慧城市、一網(wǎng)統(tǒng)管、應急管理、市場監(jiān)管、輿情監(jiān)測、交通治理、衛(wèi)生健康等多個領域。客觀地看，大模型尚處在發(fā)展早期，面對技術浪潮保持理性思考，對于兼顧發(fā)展和安全、提高數(shù)字政府建設水平的意義重大。

走向通用目的技術的大模型

學理意義上，大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復雜計算結構的機器學習模型。應用視角下，大模型可以分為通用大模型和垂直大模型。顧名思義，通用大模型可以應用于各種場景，具有較大的“廣度”。垂直大模型專注于特定領域，在垂直領域被二次開發(fā)和訓練，屬于“定制化”大模型，具有較好的“深度”和“精度”。政務大模型屬于垂直大模型的范疇，是在通用大模型基礎上結合政務行業(yè)專屬數(shù)據(jù)和政務行業(yè)應用場景特征、為政務領域定制的專屬行業(yè)大模型。

實踐中，各地區(qū)紛紛上線政務領域大模型服務平臺，數(shù)字政府領域已經成為垂直大模型的主陣地之一。從目前已經發(fā)布的政務大模型來看，大多是基于一個或多個通用大模型，針對特定地區(qū)或特定領域，綜合考慮數(shù)據(jù)資源與算力資源而構建形成的。

大模型之“大”主要表現(xiàn)為算法參數(shù)之多、數(shù)據(jù)之大以及算力之強。大模型迭代中的“數(shù)據(jù)飛輪”效應深入人心，那就是場景催生應用，應用生成數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)訓練算法，算法反哺應用。這或許是“場景”成為如今數(shù)字政府建設“熱詞”的重要原因之一。然而，大模型的發(fā)展存在不確定性，突出表現(xiàn)在技術路線、產業(yè)形態(tài)和商業(yè)模式等方面。大模型的競爭導致技術規(guī)模定律的出現(xiàn)，即多數(shù)大模型的參數(shù)規(guī)模超過某個閾值后模型能力裂變式提升，進而帶來不可預期的應用效果，這對監(jiān)管提出挑戰(zhàn)。

當然，如果把大模型放在長周期思考，它正成為一種通用目的技術。一方面，大模型具有目的通用性。從這個技術特征上看，大模型勢必會被應用于數(shù)字政府，正如互聯(lián)網(wǎng)技術一樣。另一方面，通用目的技術的另一重要技術特征是創(chuàng)新互補性。實踐已經證明，改革驅動和數(shù)字賦能是數(shù)字政府高水平發(fā)展的“兩翼”。那么，一旦大模型應用于數(shù)字政府，其應用效果是“賦能”還是“負能”，取決于組織架構、制度體系和治理模式等的與之適配，這會帶來怎樣的改革訴求充滿復雜性。因此，我們需要以開放審慎態(tài)度推進大模型在數(shù)字政府中的應用。

妥善處理好三種關系

目前，政務大模型服務平臺雖然已經蓬勃興起，但是基礎大模型的開放性不足且合規(guī)化審查缺乏統(tǒng)一標準，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)質量參差不齊，數(shù)據(jù)安全存在隱患，算力資源分散等方面仍存在問題。以開放審慎態(tài)度推進大模型在數(shù)字政府中的應用需要妥善處理好三種關系。

一是發(fā)展和安全的關系。從通用目的技術的特征上看，數(shù)字政府建設將要應用大模型。然而，大模型存在內生、外生以及衍生安全風險。內生安全風險源自大模型自身的數(shù)據(jù)、算法和算力，外生安全風險源自攻擊，衍生安全風險源自大模型應用產生的不良影響。推進大模型在數(shù)字政府中的應用必然要統(tǒng)籌發(fā)展和安全，堅持發(fā)展和安全并重。以開放的態(tài)度促進大模型應用發(fā)展，以審慎的態(tài)度保障大模型應用安全。實踐中，既不能一味強調安全忽視大模型應用發(fā)展，更不能只強調大模型應用發(fā)展而忽略安全。處理好發(fā)展和安全的關系需要堅持系統(tǒng)思維，將大模型應用納入數(shù)字政府建設統(tǒng)一規(guī)劃，并將大模型應用安全納入數(shù)字政府安全保障體系一體謀劃。

二是人機關系。伴隨工業(yè)革命迄今的每一輪技術迭代，人和機器的關系總是被不斷重新定義。從機器輔助人，到人機協(xié)作，再到人機協(xié)同。不可否認的是，前幾輪技術浪潮沖擊的主要是高重復性或低專業(yè)技能的職業(yè)，但大模型具備了認知能力、分析能力、推理能力和創(chuàng)造能力，一些在傳統(tǒng)意義上被認為是高度專業(yè)化的職業(yè)，將可能受到沖擊。比如，推進大模型在數(shù)字政府中的應用，公務員隊伍是被技術賦能，還是被技術替代，行政相對人是感受到了數(shù)字公平，還是進一步加劇了數(shù)字鴻溝，都需要從根本上處理好人機關系的問題。一方面，我們要以開放的態(tài)度迎接大模型應用，提高全民的人工智能素養(yǎng)；另一方面，我們要以審慎的態(tài)度規(guī)制大模型應用，警惕技術失敗和技術失控。

三是技術創(chuàng)新導向和應用場景導向的關系。推進大模型在數(shù)字政府中應用的路徑始終存在相互博弈，究竟是選擇技術創(chuàng)新導向，還是選擇應用場景導向。前者重點關注通用大模型關鍵核心技術研發(fā)，以技術創(chuàng)新疊加有影響力的產品，實現(xiàn)大模型關鍵核心技術的自主可控。后者重點關注技術落地應用，即以場景創(chuàng)新為核心，以新技術的創(chuàng)造性應用為導向。作為建設網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國的基礎性和先導性工程，大模型在數(shù)字政府中的應用顯然既要關注通用大模型的技術研發(fā)，又要關注政務場景下的垂直大模型應用。一方面，我們要以開放的態(tài)度推動大模型前沿領域的技術研發(fā)及產業(yè)化發(fā)展布局，努力在原始創(chuàng)新上取得新突破，實現(xiàn)科技自立自強；另一方面，我們要以審慎的態(tài)度選擇垂直大模型在數(shù)字政府建設中的應用場景，平衡好發(fā)展和安全，處理好人機關系，選擇那些百姓期待、安全可控的場景率先應用，形成經驗做法后再推廣。

（來源：學習時報）