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政府示范 引领人工智能广泛应用

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(来源:黑龙江日报)

转自:黑龙江日报

洪伟达

当前,人工智能正以前所未有的广度与深度嵌入经济社会发展各领域,赋能千行百业。黑龙江省“十五五”规划纲要提出,“安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用,持续开展‘龙政智数’政务大模型迭代升级”。深化“人工智能+政务服务”,不仅仅是简单的技术叠加,更是一场涉及治理理念、运行结构与制度体系的深层变革,是推动“十五五”时期数字政府从“数字化”向“数智化”跨越的核心引擎,是以政府示范引领带动人工智能在经济社会发展更多领域加快普及、深度融合。应系统谋划、前瞻布局,推动“人工智能+政务服务”从技术嵌入迈向治理变革,在数字社会治理中走出一条具有龙江特色的创新之路。

夯实智能治理的基础底座

当前,以人工智能赋能社会治理正从提升效率的工具替代阶段,迈向重塑关系的结构变革阶段。智能治理行稳致远,根基在于“数据—算力—模型”三位一体的基础能力建设。黑龙江省已初步建成“龙政智数”政务大模型,下一步需持续夯实底座。

建设高质量、多模态的数据资源体系。应在现有政务数据汇聚基础上,加快推动公共数据、社会数据、感知数据多源融合;构建跨域统一治理标准,实现数据更加有效管理,让数据充分释放价值。构建多模态数据治理平台,深化“冰天雪地”“绿水青山”等龙江特色数据在多个场景的应用,使数据真正活起来、用起来。加快出台省级公共数据授权运营管理办法,建立数据质量全周期评估机制,为智能分析提供可信数据底座。

构建集约共享、普惠协同的算力与模型生态。算力是数字时代的“水电煤”,必须走统建共享之路。应深化全省智能算力调度平台建设,推动各类算力资源应纳尽纳。探索算力普惠机制,从资源、成本、服务方面降低用算门槛,支持基层、中小企业便捷调用省级算力。坚持一地建设、全省复用,探索“通用基座+专业子模型”的分层服务体系,推动人工智能从通用试用向行业专精深度演进。

构建智能治理的实践路径

场景是技术与治理深度融合的“交界面”。黑龙江省应坚持“小而精、实而用”的导向,以场景应用撬动治理变革。

打造融入省情的智能治理实践矩阵。在经济领域,整合农业确权、种植监测、气象研判等数据,构建产能预测与风险预警模型,为当好国家粮食安全“压舱石”提供数智支撑;围绕冰雪经济、装备制造等优势产业,开发产业链分析智能体。在民生领域,统筹低保、特困、残疾、高龄独居老人等数据,实现救助资格主动发现、服务需求智能感知、政策落实全流程监管,有效防范错发漏发。在基层治理领域,推动“数字网格员”和“全科社工”智能体向边境沿线、深山林区延伸,利用智能体自主理解与执行能力,切实为基层减负赋能。在政务服务领域,加快政务领域智能体建设,推动“高效办成一件事”向“高效管好一类事”拓展。

突出典型场景的示范引领作用。构建省级统筹建平台、市级联动推场景、基层实战用工具的工作格局,探索政务多智能体协作技术路径,及时总结可复制推广的经验。例如,哈尔滨新区试点的“智能预审+无感续证”模式,实现证照到期主动提醒、一键续办。积极引导高校、科研院所及头部企业参与政务智能体联合攻关。广泛吸引社会力量参与“小快轻准”智能工具的开发,推动形成“试点探索—经验提炼—规范制定—普及推广”的良性循环。

筑牢智能治理的安全防线

人工智能在提升治理效能的同时,也创造了新的问题,带来“算法黑箱”“责任鸿沟”“数字伦理”等风险挑战。必须坚持发展与安全并重,努力建立人工智能全生命周期风险管理制度,健全覆盖安全监测、风险预警、应急响应的风险防控体系。

强化标准规范供给与制度引领。加快构建“数据可用不可见”的隐私计算平台和可信数据空间,在保障安全前提下推动供水、供电、燃气等公共事业数据有序开放。建立政务数据分类分级指南,对敏感数据实施差异化保护,兼顾数据利用与安全。围绕数据治理、模型训练、场景开发、效果评估等关键环节,加快建立省级地方标准体系,制定政务智能体开发建设指南。

健全算法治理与安全防护机制。对用于行政决策的算法模型,实行“上线必备案、运行必监测”,引入第三方开展公平性和准确性审计,防范数据偏差导致的算法歧视。涉及公民法人重大权益的自动化决策,须保留人工复核权和最终决定权。在已有“三层安全护栏”(输入层、推理层、权限审计层)的基础上,构建事前审批、事中留痕、事后追溯的全链条监管机制,实现技术防护与制度监管深度融合。深入推进政务云国产化升级改造,建立智能系统异常响应的自动熔断与人工接管机制,对模型申请、智能体授权等关键环节实施统一规范管理,确保极端情况下系统安全可控。

【作者单位:中共黑龙江省委党校(黑龙江省行政学院),本文系国家社科基金一般项目阶段性成果】

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