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數(shù)字化轉型浪潮席卷各行各業(yè)，大模型在政務服務領域的應用已成為政府提升服務水平的重要抓手。作為一款開源大模型，DeepSeek憑借其在成本和性能上的優(yōu)勢，在政務服務、公共管理和城市治理等多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。然而，在未經(jīng)過系統(tǒng)論證和整體規(guī)劃的情況下，簡單地接入或碎片化地部署DeepSeek，將面臨數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)適配、成本效益等多重挑戰(zhàn)。

一、賦能政務服務現(xiàn)狀

據(jù)不完全統(tǒng)計，全國已有超過100家政府單位接入DeepSeek，涵蓋智能問答、政策分析、交通便民、12345熱線等多個場景。這些實踐表明，政府正在努力讓DeepSeek成為提升服務效能的重要工具，爭取為公眾帶來更便捷、更智能的服務體驗。但同時部分地方也出現(xiàn)了“你上我也上”的現(xiàn)象，缺乏對實際需求和應用效果的系統(tǒng)性思考和論證，個別地方甚至出現(xiàn)了夸大宣傳。

二、暴露出來的問題

如果未經(jīng)系統(tǒng)化的規(guī)劃和設計，簡單地部署DeepSeek大模型也面臨諸多風險。

資源浪費與效率失衡風險。目前，部分地方政府在引入DeepSeek時缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和標準，導致重復建設和資源浪費。例如，一些地方政府在未充分評估實際需求的情況下，投入大量資金引入DeepSeek及算力設備，但由于技術適配性不足或使用場景有限，最終未能實現(xiàn)預期效果，造成投入產出比失衡。此外，當前人工智能技術發(fā)展很快，不斷出現(xiàn)新的技術和設備迭代，如果沒有進行系統(tǒng)和長遠的規(guī)劃，數(shù)月之后又要進行系統(tǒng)升級甚至重建。

生成式模型的幻覺所引發(fā)的可信度風險。DeepSeek作為生成式AI模型，其輸出結果可能存在不可解釋性和“幻覺”問題，即生成的內容看似合理但并不符合實際情況。在政策咨詢場景中，如果系統(tǒng)提供的答案存在錯誤或誤導性信息，可能引發(fā)公眾對政府服務的不信任，甚至導致決策失誤。

數(shù)據(jù)安全與模型可靠性帶來的系統(tǒng)性風險。DeepSeek的應用依賴于海量數(shù)據(jù)的訓練和調用，這可能帶來數(shù)據(jù)泄露、濫用或被惡意攻擊的風險。例如，政務數(shù)據(jù)中涉及大量敏感信息，如果安全防護不到位，可能導致隱私泄露、數(shù)據(jù)篡改等，進而影響政府公信力和社會穩(wěn)定。

過度依賴技術導致的系統(tǒng)脆弱性與應急能力不足風險。如果政府部門過度依賴DeepSeek等人工智能技術，可能導致系統(tǒng)在面對技術故障、網(wǎng)絡攻擊或突發(fā)事件時顯得脆弱。例如，一旦DeepSeek系統(tǒng)出現(xiàn)故障，可能直接影響政務服務的正常運行，甚至引發(fā)公眾對政府應急能力的質疑。

三、建議對策

針對以上可能的風險與挑戰(zhàn)，人民中科研究院從四個方面提出技術對策和建議，如圖1所示。

圖1 對策建議框架示意圖

一是準確評估業(yè)務應用場景對模型的需求，避免資源浪費與效率失衡。在引入DeepSeek之前，政府部門應充分調研和評估實際業(yè)務場景的需求，明確技術的適用性和優(yōu)先級。例如，對于高頻、標準化程度高的業(yè)務（如政策咨詢、信息查詢），可以優(yōu)先引入DeepSeek以提升效率。而對于復雜、涉及重大決策的業(yè)務，則需謹慎評估技術的適用性。同時，建議建立統(tǒng)一的建設標準和評估機制，避免各地重復建設，確保資源投入與產出效益相匹配。

二是準確評估模型和算力成本，平衡投入與收益的關系。在推進DeepSeek大模型與政務服務的深度融合前，系統(tǒng)化論證算力資源、模型開發(fā)運維成本與業(yè)務收益的平衡關系，是規(guī)避技術盲目投入、實現(xiàn)可持續(xù)智能化轉型的核心前提。例如有的行政審批的智能化應用中，人工智能系統(tǒng)雖將部分環(huán)節(jié)處理時間大幅壓縮，但因需額外增設人工復核崗位，實際綜合成本不降反升。因此，需通過嚴謹?shù)慕?jīng)濟性論證，才能避免因短期政績驅動導致的資源錯配，真正實現(xiàn)“技術投入-治理效能-財政可持續(xù)性”的三角平衡。

三是準確評估數(shù)據(jù)載體的安全邊界，筑牢數(shù)據(jù)安全防線。DeepSeek的應用依賴于海量數(shù)據(jù)的訓練和調用，因此必須明確數(shù)據(jù)的安全邊界，確保敏感信息不被濫用或泄露。具體措施包括，對于非公開數(shù)據(jù)，要禁止使用API調用的方式，避免數(shù)據(jù)被截取或泄露。同時，優(yōu)先采用國產化算力基礎設施，確保數(shù)據(jù)主權和系統(tǒng)安全性。此外，引入加密技術和訪問控制機制，防止數(shù)據(jù)在傳輸和使用過程中被篡改或竊取。定期開展數(shù)據(jù)質量與安全審計，及時發(fā)現(xiàn)和修復潛在風險。通過這些措施，確保數(shù)據(jù)在安全邊界內高效流動，為DeepSeek的應用提供可靠保障。

四是建立內容安全常態(tài)化防控機制，提升技術可信度與公眾信任。針對DeepSeek可能存在的生成內容不可解釋性和“幻覺”問題，政府部門應建立常態(tài)化全生命周期的內容安全防控機制。在模型上線前，要對模型和相關數(shù)據(jù)進行全面的內容安全評測，達到安全要求方可上線。模型上線后，要對模型運行中的輸入內容、推理過程和輸出結果進行實時監(jiān)測和防控。此外，應構建內容安全“紅隊攻擊”機制，不定期對模型進行模擬攻擊以發(fā)現(xiàn)漏洞，時刻保障智能系統(tǒng)的安全性。

四、結語

DeepSeek大模型在政務領域的應用可以為政府服務帶來效率的提升和智能化水平的升級，但同時也面臨資源浪費、數(shù)據(jù)安全、技術可信等多重挑戰(zhàn)。需要準確評估業(yè)務需求、平衡投入產出、筑牢數(shù)據(jù)安全邊界、建立內容安全防控機制，主動應對這些潛在風險，推動技術與政務服務的深度融合，為公眾提供更智能、更可靠的政務服務。

（本文作者李兵系人民中科研究院院長，阮曉峰、吳方系人民中科研究院研究員）

來源：人民中科研究院