汪玉凯：人工智能推动政务服务革新切实提升群众获得感
随着数据要素市场化配置改革持续深化，制度构建、价值释放与治理协同成为推动数字化的经济高水平发展的关键议题。在此背景下，人民网·人民数据对话专家学者、地方政府相关负责人、企业代表，一同探讨数据要素高水平质量的发展新路径。
汪玉凯：2014年，我们在湖北省巴东县做“村民办事不出村”调研时，提出“要让信息多跑路，让群众少跑腿。”后来这个理念在全国推广开来。2019年，国务院办公厅主导的全国一体化政务服务平台上线。平台上线后逐步凝练出“网上办、掌上办、一次办、高效办”的“四办”目标。其中，“网上办”实现全国一网通办，涵盖跨层级、跨区域服务；“掌上办”通过移动政务APP便捷办理服务；“一次办”“高效办”则聚焦减少群众跑腿次数。
政务服务主要沿着三条路径一直在改进：一是不断减少行政审批事项、缩小审批范围。通过近10年的简政放权、放管结合、优化服务，提升了老百姓的办事体验。二是在政务数字化过程中全面部署新技术，从云计算、大数据、移动互联网、区块链到人工智能，通过数字赋能和技术赋能，为公众、公司可以提供更方便的服务工具和手段。三是聚焦高频事项，“高效办成一件事”，涉及多个部门的服务要最大限度优化流程、再造服务模式，减轻老百姓、企业的负担。政务服务数字化收获了老百姓和企业的好评，也逐步优化了营商环境，取得了扎实成效。
人民数据：从政府治理效率提升的角度，我们切实感受到了变化。比如过去办理“急难愁盼”事项在大多数情况下要多次跑腿，“互联网+政务服务”提供了“掌上办”等途径，适应现在每个人用手机办事的需求。现在又到了“人工智能+”时代，“人工智能+政务服务”又会带来哪些新变化？
汪玉凯：政务服务正沿着“互联网+”到“人工智能+”再到“数字要素x”的趋势升级。今年Deepseek等大模型的出现，凭借全开源、低门槛的特点，通过新的蒸馏训练技术盘活海量的数据，大幅度降低了人工智能的应用门槛和成本，让人工智能从过去的“阳春白雪”走向了大众，政务服务也开始规模化地部署人工智能。目前，很多地方政府在政务服务中引入人工智能，构建了很多行业性政务服务智能体。“人工智能+政务服务”的全面部署，将进一步改变政务服务的整体现状，其中最大亮点是全流程自动化对办事逻辑的重塑。以12345政务热线为例，引入智能问答、智能派单、智能解读、智能评价等人工智能技术后，进一步发挥了集民意收集、政策供给、诉求回馈与反应、数据汇集、风险预警、决策支持于一体的中枢作用，成为政府决策的重要支撑。总体而言，“人工智能+政务服务”将从根本上提升服务品质，使老百姓、企业能轻松的获得更多实惠。
人民数据：我们畅想，未来人工智能可能会打通各类平台，让大家能一站式享受多项政务服务。
汪玉凯：人工智能从根本上改变复杂流程和部门职能分散的状态，这可能是政务服务发展的趋势。目前，多地已经推出综合性政务APP，比如浙江的“浙里办”、上海的“随申办”等，老百姓通过一个APP就能享受地方政府多个部门的服务。这背后需要各部门进行整合，通过智能技术和数字技术实现数据相互连通、共享，通过流程再造，为老百姓、公司可以提供最便捷的服务。
人民数据：当前部分地区的建设逻辑是“先建可信数据空间，再找需求和场景”。但也有的人觉得应“先有需求，再有场景，最后建设空间”，通过需求拉动场景建设。您对此如何看待？
汪玉凯：一方面，人工智能的发展依赖高质量数据集进行训练。而高质量数据集的产生，需要科学的可信数据空间提供保障，确保数据安全、不泄密，同时便于流通、降低交易和流通成本。因此，高质量数据集与可信数据空间的建设，就是围绕人工智能训练对海量高质量数据的需求展开的。人工智能越发达，对高质量数据集的需求越迫切，而每个垂直领域的智能体，都需要依托该领域的高质量数据集构建，这离不开可信数据空间的支撑。
另一方面，从数据应用本身来看，其逻辑必然是“先有需求”。任何应用的开展都要以需求为前提，不能为了建设系统而建设系统；其次需要改革思维，不能仅通过技术复制传统流程，而要对流程来优化革新；最后需要场景支撑，跨部门应用场景的创造力越强、数量越多，需求的解决效果越好。
人民数据：AI应用目前出现“AI幻觉”等问题，有的人觉得“AI幻觉”不可避免。从研究角度，您怎么样看待“AI幻觉”？
汪玉凯：人工智能作为一门新兴交叉学科，仍处于发展初级阶段，出现各类问题是不可避免的。首先从技术层面来看，在实践应用中“AI幻觉”确实存在，且在部分场景下不可避免。当前AI领域仍存在比较大争议，部分观点认为人工智能没有思维，仅有基于海量数据的严密推理能力；且缺乏自主逻辑，既能按照正面逻辑推理，也能按照反面逻辑推导，这些技术层面的问题仍在深化研究中。
从政务层面来看，在政务服务领域应用人工智能时，需最大限度避免“AI幻觉”带来的错误，尤其是在敏感性、关键性服务事项中。需严格落实人工把关机制，在应急、福利发放等服务事项中，要将“AI幻觉”风险降至最低，增加人工复核、人工审计等最后把关环节。
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