DeepSeek等大模型的應(yīng)用還有望改變公眾與政府部門間的交互方式,。鄭磊回憶,,ChatGPT面世之初,,自己參加聯(lián)合國舉辦的電子政務(wù)會議時,,有專家提出未來人機交互的界面將不再是網(wǎng)站,而是對話,。在他看來,,大模型可以更準確地把握用戶的實際需求,有助于將群眾的口語化表達更準確地匹配到相應(yīng)的政策與服務(wù)事項,,提供更精準的服務(wù)指引,,解決“群眾問不到位、部門答非所問”的痛點,。
也有不少業(yè)內(nèi)人士與專家學者提醒,,盡管近年來人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛,但其在知識精確性,、邏輯推理嚴謹性等方面仍存在技術(shù)局限,,人工智能“幻覺”時有發(fā)生,一旦在政務(wù)領(lǐng)域出現(xiàn)政策內(nèi)容的編造,,后果可能比較嚴重,。同時,在高質(zhì)量公共數(shù)據(jù)集和語料庫的建設(shè)與供給上,,也還存在不少體制機制方面的障礙,。
鄭磊認為,技術(shù)歸根到底仍是“賦能者”而非“決定者”,,關(guān)鍵還要堅持管用為王,,技術(shù)上可能的不一定在組織上可行或社會上可接受。要避免一味追求技術(shù)領(lǐng)先或概念創(chuàng)新,,不顧實際需求盲目跟風,,最終淪為“數(shù)字炫技”,,帶來新一波“大模型上的形式主義”,。要做好技術(shù)判斷與價值判斷,在數(shù)字政府建設(shè)中讓大模型從趁熱“接入”走向深度“嵌入”,。