《中国经济周刊》 采访人员 王红茹｜北京报道
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随着科技的飞速进步，人工智能（AI）已逐渐渗透到社会生活的方方面面，从千行百业到衣食住行，AI技术在赋能发展和提升效率的同时，也带来了一系列新问题和新挑战 。尤其是在公共管理领域，如何在享受技术红利的同时，又规避安全风险，至关重要 。比如人脸识别技术是AI领域的一个重要应用，但如何在使用的同时保护好个人隐私和数据安全？AI成为创作者是否会引发知识产权深刻变革？AI法律监管体系如何完善？……
AI到底应该如何“管”？针对上述问题，《中国经济周刊》采访人员邀请了清华大学公共管理学院教授、人工智能治理研究中心主任梁正，北京市政协经济委员会副主任、振兴国际智库理事长李志起，中国政法大学传播法研究中心副主任朱?。?对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心主任许可，从各自的专业领域来解疑释惑、建言献策 。
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梁正：AI大模型对公共管理带来机遇与挑战
AI大模型是指具有极其大规模参数（通常在10亿个以上）和超强计算资源的机器学习模型，它的应用有助于赋能政府的治理转型，通过构建“智能体”来推动公共服务的智慧化跃升，并为政府长期以来的数字化建设提供新的技术助力 。具体而言，AI大模型为公共管理转型提供了以下潜力 。
第一，深度挖掘政务大数据，优化政务决策模式 。传统政务决策模式往往受限于决策者的有限理性，只能实现决策方案的局部最优，并遵循“渐进式”的决策优化逻辑 。相比之下，AI大模型能抓取海量的政务大数据，从中提炼出有价值的信息 ， 利用强大的数据处理能力开展训练和分析，以预测为导向实现全局最优决策 。在这一方面，AI大模型不仅可以直接提高预测的可靠性与准确率，而且能够为决策者提供间接性的信息支持 。
第二，创造虚拟行政人员，推动新型政民互动 。传统政民互动方式以行政人员与公民的点对点交流为主，这既可能引发公众对于行政人员自由裁量权的担忧，也可能增加行政人员的工作负担和职业倦怠 。相比之下，大模型可以同时处理多项公民诉求 ， 实现情境性、个性化的响应与反?。?保证服务的效率与一致性，并将行政人员从繁琐化、机械化与重复性的行政事务中解放出来 。
第三，推动组织数据集成，整合跨领域政务运作 。庞大政府组织往往面临着不同部门的“信息烟囱”与“各自为政”等困境，这不仅源于部门间缺乏数据共享动机，而且受到数据标准不一致的制约 。相比之下 ， 大模型可以解决复杂数据的整合问题，为数据的获取、传输、存储、训练、分析与应用提供技术支撑 。同时，大模型可以适用于不同的政务服务场景，这为不同部门间共享和协调本部门数据提供了有效激励 。
尽管如此，仍需警惕AI大模型的开发与使用带来的公共价值困境 。
首先是AI大模型的“黑匣子”问题 。人工智能技术一直被诟病于不可访问性、不透明性和不可解释性的“黑匣子”属性，政务大模型中的“智能涌现”（指人工智能大模型参数量超过一定规模后能力会陡然提升，可能会出现预期之外的能力）更是加剧了这一问题 。大模型“智能”背后原因和逻辑的缺失会降低其结果的可信性与合法性 。
其次是AI大模型的隐私与价值问题 。AI大模型依赖于海量的政务数据作为输入，这些数据通常涵盖了公民的个人信息，造成模型训练与公民隐私间的冲突 。同时，AI大模型的输出可能会面临价值权衡的问题，在美国和荷兰发生的一些人工智能事故就反映了效率与公平间的张力 ， 造成了恶劣的社会影响 。
最后是AI大模型的风险与问责问题 。AI大模型的高度技术复杂性降低了公共管理者在行政流程中的自主性 ， 并可能产生技术依赖，导致管理者难以进行有效监督和审核，造成公共风险的累积与放大 。同时，AI大模型在公共问责上存在着“多手”和“多眼”的问题：能否厘清不同主体的问责分配，以及能否满足不同利益相关者的诉求 。
因此，需要通过合理的治理机制和伦理监管 ， 确保其应用既符合技术进步的要求，也顾及公共利益和道德伦理的标准 。在这一方面，公共管理者应当始终坚持“以人为本”的基本原则，以公众的实际感受为尺度，鼓励公众参与到人工智能大模型的部署、运行、评估与反馈中来 。
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