董昌其，李大宇，米加寧. 大模型嵌入政務(wù)服務(wù)：能力邊界、協(xié)同治理與發(fā)展路徑——基于地方政府大規(guī)模部署DeepSeek的觀察[J]. 電子政務(wù)，2025(08): 13-21.

摘要 ：聚焦DeepSeek大模型在中國(guó)地方政府中的大規(guī)模部署現(xiàn)象，以環(huán)評(píng)領(lǐng)域的成功應(yīng)用為切入點(diǎn)，深入分析了人工智能與政務(wù)服務(wù)融合的理論基礎(chǔ)、實(shí)踐路徑與發(fā)展前景。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)評(píng)領(lǐng)域DeepSeek應(yīng)用的成功源于場(chǎng)景特征與技術(shù)特性的高度匹配、完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、合理的人機(jī)分工與系統(tǒng)化的協(xié)同設(shè)計(jì)。然而，這種成功模式并非適用于所有政務(wù)場(chǎng)景，不同領(lǐng)域之間存在顯著差異，這種差異直接影響著DeepSeek等大模型的適用邊界。大模型時(shí)代的公務(wù)員需要構(gòu)建融合技術(shù)認(rèn)知、系統(tǒng)思維、數(shù)據(jù)能力、倫理判斷和協(xié)同設(shè)計(jì)的復(fù)合型能力體系，實(shí)現(xiàn)與AI的協(xié)同共治?；诃h(huán)評(píng)實(shí)例的經(jīng)驗(yàn)，提出了四種典型的人機(jī)協(xié)同政務(wù)模式：智能輔助決策模式、智能協(xié)作執(zhí)行模式、智能服務(wù)交互模式和智能監(jiān)督評(píng)估模式。同時(shí)，針對(duì)當(dāng)前地方政府大模型部署中存在的人機(jī)責(zé)任邊界模糊、DeepSeek幻覺問題、政府采購(gòu)中的“冤大頭”困境等問題，提出了建立分級(jí)分類應(yīng)用框架、構(gòu)建明確的責(zé)任分配機(jī)制、提升政府?dāng)?shù)字化采購(gòu)能力、強(qiáng)化價(jià)值導(dǎo)向評(píng)估體系等對(duì)策建議。大模型在政務(wù)領(lǐng)域的有效應(yīng)用需要超越技術(shù)決定論思維，構(gòu)建基于公共價(jià)值的整合型數(shù)字治理新范式。

關(guān)鍵詞：AI公務(wù)員；DeepSeek；人機(jī)協(xié)同；數(shù)字政府；政務(wù)場(chǎng)景；公務(wù)員素養(yǎng)；大模型

DOI：10.16582/j.cnki.dzzw.2025.08.002

一、引言

大模型嬗變是指人工智能大語(yǔ)言模型從技術(shù)實(shí)驗(yàn)走向廣泛應(yīng)用的質(zhì)變過程。政務(wù)領(lǐng)域這一過程在DeepSeek的出現(xiàn)與迅速普及中表現(xiàn)得尤為突出，體現(xiàn)了技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到政務(wù)一線的躍遷式發(fā)展。在DeepSeek出現(xiàn)之前，大模型技術(shù)雖已存在，但在政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用仍處于探索階段，且多局限于簡(jiǎn)單場(chǎng)景和試驗(yàn)性項(xiàng)目。原因是早期大模型的適配性不足，難以應(yīng)對(duì)政務(wù)場(chǎng)景的專業(yè)性需求，再加上部署門檻高、成本大，地方政府特別是基層政府難以承受，導(dǎo)致應(yīng)用停留在示范性階段，未能真正融入政務(wù)工作流程。2025年1月20日，DeepSeek-R1的橫空出世，標(biāo)志著中國(guó)大模型技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研發(fā)邁向政務(wù)場(chǎng)景規(guī)?；瘧?yīng)用的臨界點(diǎn)突破[1]。相較于此前的大模型，DeepSeek通過算法架構(gòu)創(chuàng)新與訓(xùn)練效率優(yōu)化，將模型開發(fā)成本降低80%，同時(shí)實(shí)現(xiàn)671B參數(shù)全尺寸模型的私有化部署。[2]這種技術(shù)和成本的雙重突破，直接消解了政務(wù)系統(tǒng)對(duì)算力投入與數(shù)據(jù)安全的顧慮，使20余省市在兩個(gè)月內(nèi)完成從技術(shù)評(píng)估到落地部署的跨越。2025年初，深圳福田區(qū)率先推出70名基于DeepSeek開發(fā)的“AI數(shù)智員工”，實(shí)現(xiàn)公文審核時(shí)間縮短90%、執(zhí)法文書秒級(jí)生成，這一現(xiàn)象迅速蔓延至全國(guó)，多個(gè)省市地方政府相繼完成政務(wù)大模型的本地化部署。[3]這場(chǎng)以“效率倍增”為表象的技術(shù)運(yùn)動(dòng)，實(shí)質(zhì)上正在重構(gòu)政府治理的權(quán)力圖譜，傳統(tǒng)科層制下的行政能力邊界被AI的算法優(yōu)勢(shì)不斷突破。

當(dāng)前，各級(jí)政府普遍應(yīng)用和部署基于DeepSeek等大模型的政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)或智能體，媒體頻繁出現(xiàn)“AI公務(wù)員”等類似表達(dá)。所謂AI公務(wù)員，是指基于DeepSeek等大模型技術(shù)被整合至政務(wù)系統(tǒng)并執(zhí)行特定行政職能的智能體系統(tǒng)，具備信息處理、文本生成、輔助決策等能力，在明確的人類監(jiān)督下承擔(dān)標(biāo)準(zhǔn)化政務(wù)任務(wù)，但不具備完全自主決策權(quán)和法律責(zé)任主體地位的數(shù)字化政務(wù)助手。

在環(huán)評(píng)領(lǐng)域，DeepSeek大模型的應(yīng)用展現(xiàn)出了效能提升與價(jià)值創(chuàng)造。浙江杭州、福建廈門、四川成都等地的創(chuàng)新實(shí)踐形成了極具啟發(fā)性的“環(huán)評(píng)+DeepSeek”新范式（參見表1）[4]。

大模型政務(wù)應(yīng)用折射了技術(shù)治理與公共價(jià)值創(chuàng)造的深層矛盾統(tǒng)一?；谏鐣?huì)技術(shù)系統(tǒng)理論，大模型與政務(wù)系統(tǒng)融合不僅是技術(shù)變革，更是制度重構(gòu)與價(jià)值再造的復(fù)雜過程。DeepSeek等大模型作為結(jié)構(gòu)性技術(shù)要素，與政務(wù)主體能動(dòng)性之間存在辯證交互，形成了更為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)耦合。技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵不在于效率優(yōu)化，而在于公共價(jià)值網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)與協(xié)同創(chuàng)造能力提升。大模型在政務(wù)應(yīng)用中的價(jià)值判斷與制度嵌入能力，決定了其從工具理性向價(jià)值理性躍遷的可能性邊界。因此，基于批判性技術(shù)哲學(xué)視角，超越技術(shù)工具主義視閾，構(gòu)建一種融合系統(tǒng)思維、價(jià)值評(píng)估與制度分析的整合性數(shù)字治理框架。

本文以環(huán)評(píng)領(lǐng)域DeepSeek應(yīng)用的成功實(shí)踐為切入點(diǎn)和啟發(fā)性例證，旨在從理論上探討大模型技術(shù)在政務(wù)領(lǐng)域的能力邊界和人機(jī)協(xié)同機(jī)制，為各地方政府科學(xué)、理性地推進(jìn)大模型應(yīng)用提供理論指導(dǎo)與實(shí)踐參考。研究的核心問題包括：DeepSeek等大模型在政務(wù)服務(wù)中的能力邊界如何界定？不同政務(wù)場(chǎng)景對(duì)大模型應(yīng)用的適配度如何評(píng)估？人類公務(wù)員與大模型的協(xié)同機(jī)制如何構(gòu)建？制度設(shè)計(jì)如何保障大模型應(yīng)用的公共價(jià)值導(dǎo)向？借鑒環(huán)評(píng)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的模式，如何構(gòu)建分級(jí)分類的政務(wù)應(yīng)用推進(jìn)路徑？

同時(shí)，本文也試圖超越技術(shù)工具主義的狹隘視角，將大模型應(yīng)用置于更廣闊的政府治理轉(zhuǎn)型與公共價(jià)值創(chuàng)造的整體框架中。正如羅茲（R. A. W. Rhodes）“從政府管理到治理”（from government to governance）理論所揭示的，技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵不在于簡(jiǎn)單提升行政效率，而在于重構(gòu)政府與公民的互動(dòng)關(guān)系，增強(qiáng)政府回應(yīng)性，促進(jìn)公共價(jià)值的協(xié)同創(chuàng)造[5]。大模型應(yīng)用能否真正創(chuàng)造公共價(jià)值，關(guān)鍵在于其能否有效嵌入政府治理的制度環(huán)境，能否與人類公務(wù)員形成有效協(xié)同，能否服務(wù)于公平、效率、透明度、參與性、問責(zé)制等多維度公共價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。在此理論視角下，環(huán)評(píng)領(lǐng)域DeepSeek應(yīng)用的成功為我們理解大模型與政務(wù)服務(wù)融合的條件與路徑提供了寶貴例證，但同時(shí)也提醒我們警惕簡(jiǎn)單復(fù)制的風(fēng)險(xiǎn)，需要構(gòu)建更為系統(tǒng)、科學(xué)的分析框架，指導(dǎo)各地政府在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中理性、審慎地推進(jìn)大模型應(yīng)用，避免陷入重技術(shù)輕治理、重形式輕實(shí)質(zhì)的表面化陷阱。

二、大模型的能力邊界在哪里？

DeepSeek在中國(guó)公共服務(wù)領(lǐng)域的迅速滲透與擴(kuò)散，引發(fā)了一場(chǎng)關(guān)于人工智能與政府治理深度融合的理論爭(zhēng)辯與實(shí)踐反思。表面上看，AI公務(wù)員的大規(guī)模部署彰顯了技術(shù)賦能行政的新范式，然而，這種現(xiàn)象背后存在著典型的技術(shù)工具主義偏向與制度嵌入不足的結(jié)構(gòu)性矛盾。

從技術(shù)認(rèn)知的視角審視DeepSeek的能力邊界。DeepSeek作為一種基于大規(guī)模語(yǔ)言模型的生成式人工智能，本質(zhì)上是一種概率性文本生成系統(tǒng)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)形成語(yǔ)義表征與邏輯推理能力[6]。DeepSeek的核心優(yōu)勢(shì)在于信息處理的高效性、知識(shí)整合的廣泛性以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的便捷性。然而，正如羅爾斯（John Rawls）所言，公共領(lǐng)域中的決策過程必須遵循“反思平衡”（reflective equilibrium）原則，需要對(duì)情境性因素的深刻理解、價(jià)值判斷的辯證思考以及對(duì)公共利益的整體權(quán)衡[7]。DeepSeek在這些維度上存在先天性的認(rèn)知限制：大模型無法真正理解社會(huì)關(guān)系的復(fù)雜性、無法進(jìn)行真正意義上的倫理判斷、無法產(chǎn)生基于人類情感共鳴的決策反思，更無法感知與承擔(dān)公共責(zé)任。這些局限性決定了DeepSeek在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域只能作為輔助工具而非決策主體。

從功能主義角度來審視DeepSeek的適用場(chǎng)景。它在信息檢索與整合、標(biāo)準(zhǔn)化文件處理、常規(guī)咨詢回應(yīng)、程序性事務(wù)處理等方面展現(xiàn)出顯著效能。比如在政府信息公開、行政許可申請(qǐng)材料初審、公共服務(wù)咨詢解答、常見問題處理等環(huán)節(jié)，DeepSeek能夠提供高效、連貫且相對(duì)準(zhǔn)確的支持[8]。然而，在涉及公共利益權(quán)衡、復(fù)雜政策解釋、特殊情況裁量、跨部門協(xié)調(diào)以及社會(huì)矛盾調(diào)處等高復(fù)雜度行政場(chǎng)景中，DeepSeek表現(xiàn)出明顯的功能性局限。這一現(xiàn)象印證了盧曼（Niklas Luhmann）的社會(huì)系統(tǒng)理論觀點(diǎn)：復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)的運(yùn)作需要多元邏輯的交互與溝通，而AI系統(tǒng)僅能在有限的系統(tǒng)邏輯內(nèi)進(jìn)行運(yùn)算，無法真正實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的意義理解與重構(gòu)[9]。

DeepSeek的大規(guī)模部署面臨著深刻的制度嵌入挑戰(zhàn)。根據(jù)諾斯（Douglass North）的制度變遷理論，技術(shù)創(chuàng)新必須與相應(yīng)的制度變革相協(xié)調(diào)才能釋放其真正價(jià)值[10]。需要避免技術(shù)部署導(dǎo)致哈貝馬斯（Jürgen Habermas）所警惕的“系統(tǒng)殖民生活世界”（system colonization of lifeworld）現(xiàn)象，即技術(shù)理性對(duì)公共領(lǐng)域中人際交往與價(jià)值判斷的擠壓[11]。那么，在人機(jī)協(xié)同治理路徑構(gòu)建方面，就應(yīng)當(dāng)超越簡(jiǎn)單的“替代－互補(bǔ)”二元框架，建立一種基于公共價(jià)值的整合性治理范式。具體而言，需要構(gòu)建四層次協(xié)同模式：一是認(rèn)知協(xié)同層，公務(wù)員需強(qiáng)化對(duì)DeepSeek能力邊界的準(zhǔn)確認(rèn)知，理解其工作原理、優(yōu)勢(shì)局限與適用場(chǎng)景；二是功能協(xié)同層，明確人機(jī)分工，將DeepSeek主要用于信息處理、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)與初級(jí)判斷，而將涉及價(jià)值權(quán)衡、情境理解、協(xié)調(diào)溝通的復(fù)雜任務(wù)保留給人類公務(wù)員；三是制度協(xié)同層，建立健全數(shù)據(jù)治理規(guī)范、算法監(jiān)督機(jī)制、責(zé)任劃分標(biāo)準(zhǔn)與績(jī)效評(píng)估體系；四是價(jià)值協(xié)同層，確保技術(shù)運(yùn)用始終服務(wù)于公平、效率、回應(yīng)性、透明度等核心公共價(jià)值。這一模式呼應(yīng)了吉登斯（Anthony Giddens）的結(jié)構(gòu)化理論，將技術(shù)（structure）與人（agency）視為相互構(gòu)建的辯證關(guān)系，而非簡(jiǎn)單的線性替代關(guān)系[12]。

從DeepSeek當(dāng)前的應(yīng)用來看，其能力邊界主要體現(xiàn)在四個(gè)維度：認(rèn)知深度、語(yǔ)境理解、價(jià)值判斷和責(zé)任承擔(dān)，表2勾勒出這些邊界。這四個(gè)維度的邊界共同構(gòu)成了大模型在政務(wù)應(yīng)用中的能力限度，也決定了其適用的政務(wù)場(chǎng)景邊界。成功的環(huán)評(píng)應(yīng)用正是精準(zhǔn)把握了這些邊界，將DeepSeek限定在其能力范圍內(nèi)：在認(rèn)知維度上，主要用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化文本生成；在語(yǔ)境維度上，應(yīng)用于情境相對(duì)明確的特定行業(yè)環(huán)評(píng)；在價(jià)值維度上，基于預(yù)設(shè)的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)估；在責(zé)任維度上，保持人類監(jiān)督的最終把關(guān)。

在這一轉(zhuǎn)型過程中，技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵不在于簡(jiǎn)單提升行政效率，而在于重構(gòu)政府與公民的互動(dòng)關(guān)系，增強(qiáng)政府回應(yīng)性，促進(jìn)公共價(jià)值的協(xié)同創(chuàng)造。因此，評(píng)估DeepSeek等AI技術(shù)的價(jià)值，不能僅局限于效率提升的狹隘視角，而應(yīng)當(dāng)從公共價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的整體框架出發(fā)，考察其對(duì)公平、效率、透明度、參與性、問責(zé)制等多維度公共價(jià)值的綜合影響[14]。

因此，從深層次來看，環(huán)評(píng)領(lǐng)域DeepSeek應(yīng)用的成功并非偶然，而是源于其獨(dú)特的場(chǎng)景特征與技術(shù)特性的高度匹配。環(huán)評(píng)領(lǐng)域具有規(guī)則明確、流程標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)密集、判斷標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)客觀等特點(diǎn)，這些特征與DeepSeek等大模型在信息處理、邏輯推理、文本生成等方面的優(yōu)勢(shì)形成了良好的契合。同時(shí)，環(huán)評(píng)領(lǐng)域的數(shù)字化基礎(chǔ)相對(duì)完善，大量規(guī)范化數(shù)據(jù)的積累為大模型應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)支撐。此外，環(huán)評(píng)領(lǐng)域的決策風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控，最終決策仍由人類專家把關(guān)，形成了“AI輔助－人類決策”的合理分工。這些因素共同構(gòu)成了環(huán)評(píng)領(lǐng)域DeepSeek應(yīng)用成功的關(guān)鍵條件。

然而，不同政務(wù)領(lǐng)域間存在顯著差異，這種差異直接影響著DeepSeek等大模型的適用邊界。相比環(huán)評(píng)領(lǐng)域，社會(huì)救助、城市規(guī)劃、公共安全等領(lǐng)域涉及更復(fù)雜的社會(huì)因素、更模糊的判斷標(biāo)準(zhǔn)、更復(fù)雜的利益關(guān)系，對(duì)大模型的認(rèn)知能力、情境理解能力、倫理判斷能力提出了更高要求[15]。同時(shí)，許多政務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、質(zhì)量不均、格式不一，無法支撐高質(zhì)量的大模型應(yīng)用。此外，涉及公民權(quán)益直接判斷、資源直接分配、社會(huì)矛盾直接調(diào)處的領(lǐng)域，決策風(fēng)險(xiǎn)顯著提升，對(duì)大模型的可靠性、公平性和解釋性提出了更嚴(yán)格要求。更重要的是，大模型作為一種生成式人工智能技術(shù)，其本質(zhì)上是一種概率性文本生成系統(tǒng)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)形成語(yǔ)義表征與邏輯推理能力。這決定了其在認(rèn)知深度、倫理判斷、責(zé)任承擔(dān)等方面存在先天局限。

三、人機(jī)協(xié)同治理：公務(wù)員應(yīng)如何應(yīng)對(duì)大模型嬗變的能力匹配？

大模型技術(shù)的崛起與深度滲透正在重構(gòu)政務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)作邏輯與能力結(jié)構(gòu)。面對(duì)AI公務(wù)員的沖擊，人類公務(wù)員作為治理主體正在經(jīng)歷著前所未有的角色嬗變。在數(shù)字治理時(shí)代的能力重塑過程中，公務(wù)員需要超越傳統(tǒng)的行政性思維，構(gòu)建一種融合技術(shù)認(rèn)知、系統(tǒng)思維、數(shù)據(jù)能力和倫理判斷的復(fù)合型能力體系，以實(shí)現(xiàn)與大模型的協(xié)同共治。

（一）大模型嬗變對(duì)傳統(tǒng)行政能力體系的挑戰(zhàn)

大模型技術(shù)在政務(wù)場(chǎng)域的滲透引發(fā)了對(duì)韋伯式官僚制能力結(jié)構(gòu)的根本性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)行政能力體系建立在專業(yè)分工、層級(jí)管理、標(biāo)準(zhǔn)程序和規(guī)則導(dǎo)向的基礎(chǔ)上，形成了以“一般行政能力+專業(yè)技術(shù)能力”為核心的二元能力結(jié)構(gòu)。然而，DeepSeek等大模型技術(shù)的出現(xiàn)使這一結(jié)構(gòu)面臨三重挑戰(zhàn)。

首先，認(rèn)知邊界的挑戰(zhàn)。大模型通過對(duì)海量文本的深度學(xué)習(xí)，在信息處理、知識(shí)整合、邏輯分析等方面展現(xiàn)出超常規(guī)的能力水平，呈現(xiàn)出“知識(shí)無邊界”的特征[16]。而傳統(tǒng)公務(wù)員的知識(shí)體系往往受限于專業(yè)分化和經(jīng)驗(yàn)積累，形成明顯的認(rèn)知邊界。這一反差導(dǎo)致公務(wù)員面臨前所未有的認(rèn)知焦慮與定位困境，正如基特勒（Friedrich Kittler）所言，技術(shù)媒介不僅改變了信息傳播方式，更重塑了人類的認(rèn)知范式[17]。在大模型時(shí)代，公務(wù)員必須重新界定自身的認(rèn)知邊界，明確與大模型的認(rèn)知分工，構(gòu)建新型認(rèn)知協(xié)作模式。

其次，權(quán)威來源的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)官僚制的權(quán)威源自制度賦權(quán)、專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)積累，公務(wù)員基于這些權(quán)威源泉行使行政裁量權(quán)。然而，當(dāng)大模型能夠快速生成看似專業(yè)、實(shí)則基于概率推理的內(nèi)容時(shí)，公務(wù)員的知識(shí)權(quán)威受到動(dòng)搖。例如在環(huán)評(píng)領(lǐng)域的應(yīng)用中，DeepSeek能夠在30分鐘內(nèi)生成過去需要專業(yè)人員數(shù)月完成的環(huán)評(píng)報(bào)告，這種效能對(duì)比不僅挑戰(zhàn)了專業(yè)知識(shí)作為權(quán)威來源的地位，也引發(fā)了對(duì)行政裁量權(quán)本質(zhì)的重新思考。如哈貝馬斯的交往行為理論所指出的，現(xiàn)代社會(huì)的合法性危機(jī)往往源于系統(tǒng)理性對(duì)生活世界的侵蝕[18]。大模型的廣泛應(yīng)用可能加劇這種危機(jī)，除非我們能夠構(gòu)建新型的溝通范式和權(quán)威機(jī)制。

再次，效能合法性的挑戰(zhàn)。政府效能是行政合法性的重要來源，而大模型在某些領(lǐng)域展現(xiàn)出的高效能（如30分鐘生成環(huán)評(píng)報(bào)告、5分鐘生成準(zhǔn)入意見）對(duì)傳統(tǒng)行政流程形成巨大沖擊。這種效能反差引發(fā)了一個(gè)深層次問題：如果大模型能夠更高效地完成某些行政任務(wù)，公務(wù)員的存在價(jià)值和效能合法性何在？這一挑戰(zhàn)迫使我們重新思考行政價(jià)值的本質(zhì)，如羅爾斯所言，正義不僅關(guān)乎效率，更關(guān)乎公平與權(quán)利。因此，公務(wù)員需要從效率導(dǎo)向轉(zhuǎn)向價(jià)值導(dǎo)向，構(gòu)建以公平、正義、責(zé)任和回應(yīng)性為核心的新型效能觀。

這三重挑戰(zhàn)共同構(gòu)成了一個(gè)核心命題：大模型時(shí)代的公務(wù)員不能僅僅是信息處理者或規(guī)則執(zhí)行者，而應(yīng)當(dāng)成為價(jià)值守護(hù)者、協(xié)同設(shè)計(jì)師和系統(tǒng)整合者。這一轉(zhuǎn)變需要公務(wù)員具備超越傳統(tǒng)行政能力的復(fù)合型能力結(jié)構(gòu)。

（二）大模型時(shí)代人類公務(wù)員的核心能力重構(gòu)

面對(duì)大模型的嬗變，人類公務(wù)員需要構(gòu)建一種以“數(shù)字素養(yǎng)+系統(tǒng)思維+倫理判斷+協(xié)同設(shè)計(jì)”為核心的復(fù)合型能力體系。這一體系不僅關(guān)注技術(shù)應(yīng)用能力，更強(qiáng)調(diào)對(duì)技術(shù)的理解、制約與引導(dǎo)能力。

第一，數(shù)字素養(yǎng)與技術(shù)認(rèn)知能力。作為數(shù)字素養(yǎng)的核心維度，人類公務(wù)員需要理解大模型的基本原理、能力特性與局限性，形成準(zhǔn)確的技術(shù)認(rèn)知。這不要求人類公務(wù)員成為技術(shù)專家，但需要掌握大模型的基本運(yùn)作邏輯、概率生成機(jī)制、訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見等知識(shí)，以避免過度依賴或盲目排斥。正如現(xiàn)象學(xué)哲學(xué)家伊德（Don Ihde）所指出的，技術(shù)在本質(zhì)上具有“放大－減弱”的雙重特性，既能放大某些人類能力，也會(huì)減弱其他能力維度[19]。只有準(zhǔn)確理解這種雙重性，人類公務(wù)員才能有效駕馭大模型技術(shù)。在環(huán)評(píng)實(shí)例中，環(huán)保部門員工對(duì)DeepSeek的合理定位（“大語(yǔ)言模型+報(bào)告表生成”智能體應(yīng)用）體現(xiàn)了這種認(rèn)知能力，既看到其在信息處理和文本生成方面的優(yōu)勢(shì)，也認(rèn)識(shí)到其需要與專業(yè)知識(shí)庫(kù)、知識(shí)圖譜結(jié)合的局限性。

第五，協(xié)同設(shè)計(jì)與整合治理能力。大模型時(shí)代的治理本質(zhì)上是人機(jī)協(xié)同治理，人類公務(wù)員需要具備設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同機(jī)制、整合多元治理要素的能力。這種能力體現(xiàn)為對(duì)人機(jī)邊界的科學(xué)界定、對(duì)協(xié)同流程的合理設(shè)計(jì)、對(duì)責(zé)任分配的明確劃分，以及對(duì)整體治理架構(gòu)的系統(tǒng)構(gòu)建。協(xié)同設(shè)計(jì)能力建立在對(duì)人類與技術(shù)的深刻理解基礎(chǔ)上，既要認(rèn)識(shí)到人類在價(jià)值判斷、情境理解、責(zé)任承擔(dān)方面的優(yōu)勢(shì)，也要發(fā)揮大模型在信息處理、知識(shí)整合、邏輯分析方面的長(zhǎng)處，構(gòu)建優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的協(xié)同機(jī)制。如技術(shù)哲學(xué)家拉圖爾（Bruno Latour）的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論所指出的，現(xiàn)代治理是一個(gè)由人類與非人類行動(dòng)者共同構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，有效的治理需要理解并協(xié)調(diào)這一網(wǎng)絡(luò)中的多元行動(dòng)者[23]。杭州市構(gòu)建的多模型融合與多智能體（agent）協(xié)同框架體現(xiàn)了這種協(xié)同設(shè)計(jì)思維，實(shí)現(xiàn)了從單一模型向復(fù)雜系統(tǒng)的躍升。

這五項(xiàng)核心能力構(gòu)成了大模型時(shí)代人類公務(wù)員的能力新圖譜，它們相互關(guān)聯(lián)、相互支撐，共同形成應(yīng)對(duì)大模型嬗變的能力體系。這一能力體系的構(gòu)建需要系統(tǒng)性的教育培訓(xùn)與實(shí)踐鍛煉，需要人類公務(wù)員具備持續(xù)學(xué)習(xí)與自我更新的意識(shí)和能力。

（三）公務(wù)員能力建設(shè)的制度路徑與實(shí)踐策略

公務(wù)員能力建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)工程，需要從制度設(shè)計(jì)、教育培訓(xùn)、實(shí)踐鍛煉等多維度構(gòu)建支持體系。

其次，建立分層分類的數(shù)字能力培養(yǎng)體系。針對(duì)不同層級(jí)、不同職能的公務(wù)員，設(shè)計(jì)差異化的培訓(xùn)內(nèi)容與方式。對(duì)領(lǐng)導(dǎo)干部，強(qiáng)化戰(zhàn)略視野與系統(tǒng)思維培養(yǎng)，側(cè)重技術(shù)治理、數(shù)字轉(zhuǎn)型等宏觀議題；對(duì)業(yè)務(wù)骨干，強(qiáng)化技術(shù)認(rèn)知與協(xié)同設(shè)計(jì)能力，側(cè)重場(chǎng)景應(yīng)用、流程再造等實(shí)操議題；對(duì)基層人員，強(qiáng)化基礎(chǔ)數(shù)字素養(yǎng)與具體應(yīng)用能力，側(cè)重工具使用、數(shù)據(jù)處理等基礎(chǔ)技能。培訓(xùn)方式也應(yīng)多元?jiǎng)?chuàng)新，結(jié)合線上學(xué)習(xí)、沉浸式體驗(yàn)、案例研討、項(xiàng)目實(shí)踐等多種形式，構(gòu)建常態(tài)化、系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)機(jī)制。環(huán)評(píng)實(shí)例中公務(wù)員通過實(shí)際參與系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用，在實(shí)踐中提升數(shù)字治理能力，體現(xiàn)了“做中學(xué)”的培養(yǎng)理念。

再次，打造數(shù)字治理實(shí)驗(yàn)與創(chuàng)新平臺(tái)。建立政務(wù)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室，鼓勵(lì)公務(wù)員主動(dòng)參與大模型應(yīng)用的場(chǎng)景設(shè)計(jì)、系統(tǒng)開發(fā)、效果評(píng)估等環(huán)節(jié)，通過親身參與培養(yǎng)系統(tǒng)思維與協(xié)同設(shè)計(jì)能力。同時(shí)，構(gòu)建跨部門、跨領(lǐng)域的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)公務(wù)員之間的經(jīng)驗(yàn)分享與能力互補(bǔ)，形成集體學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)。環(huán)評(píng)領(lǐng)域的成功實(shí)踐正是這種創(chuàng)新平臺(tái)的價(jià)值體現(xiàn)，公務(wù)員不是技術(shù)的被動(dòng)接受者，而是創(chuàng)新的主動(dòng)參與者，通過設(shè)計(jì)適合本地特點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與治理的有機(jī)融合。

最后，構(gòu)建基于公共價(jià)值的數(shù)字治理文化。技術(shù)應(yīng)用最終受制于組織文化與價(jià)值觀念，需要在公務(wù)員群體中培育一種平衡技術(shù)理性與價(jià)值理性的數(shù)字治理文化。這種文化既肯定技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值，也堅(jiān)守公共責(zé)任的底線；既鼓勵(lì)效率提升，也強(qiáng)調(diào)公平與權(quán)利；既注重當(dāng)下體驗(yàn)，也關(guān)注長(zhǎng)遠(yuǎn)影響。文化建設(shè)需要領(lǐng)導(dǎo)示范、價(jià)值引導(dǎo)、制度保障等多方面協(xié)同，形成自覺的價(jià)值取向與行為規(guī)范。在DeepSeek應(yīng)用于環(huán)評(píng)的實(shí)例中，技術(shù)始終服務(wù)于環(huán)境保護(hù)這一核心公共價(jià)值，體現(xiàn)了價(jià)值導(dǎo)向的技術(shù)應(yīng)用文化。

綜上所述，DeepSeek所帶來的大模型嬗變對(duì)公務(wù)員能力提出了前所未有的挑戰(zhàn)，也創(chuàng)造了能力重構(gòu)的歷史機(jī)遇。公務(wù)員應(yīng)當(dāng)主動(dòng)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，超越技術(shù)恐懼與技術(shù)崇拜的簡(jiǎn)單思維，構(gòu)建融合技術(shù)認(rèn)知、系統(tǒng)思維、數(shù)據(jù)能力、倫理判斷和協(xié)同設(shè)計(jì)的復(fù)合型能力體系，實(shí)現(xiàn)與大模型的協(xié)同共治。這一能力重構(gòu)不僅關(guān)乎個(gè)體公務(wù)員的職業(yè)發(fā)展，更關(guān)乎整個(gè)政府治理體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與現(xiàn)代化進(jìn)程。只有公務(wù)員與大模型形成合理分工、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同增效的共治格局，才能真正釋放技術(shù)潛能，創(chuàng)造公共價(jià)值，構(gòu)建數(shù)字時(shí)代的善治模式。

五、現(xiàn)象反思與對(duì)策建議

（一）現(xiàn)象反思：大模型政務(wù)部署中的結(jié)構(gòu)性困境

當(dāng)前，地方政府在大模型部署中呈現(xiàn)出一種“技術(shù)狂熱”與“應(yīng)用焦慮”并存的矛盾現(xiàn)象。一方面，受部分地區(qū)成功案例的示范效應(yīng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型政績(jī)壓力的雙重驅(qū)動(dòng)，各地政府爭(zhēng)相引入DeepSeek等大模型，掀起一股AI公務(wù)員部署熱潮；另一方面，缺乏系統(tǒng)性思考與科學(xué)規(guī)劃，導(dǎo)致許多應(yīng)用陷入“花架子”困境，不僅未能有效提升治理能力，反而造成資源浪費(fèi)與公共信任危機(jī)。這一現(xiàn)象背后存在深層次的結(jié)構(gòu)性問題，值得深入反思。

第一，人機(jī)責(zé)任邊界模糊導(dǎo)致治理真空。大模型在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用涉及復(fù)雜的責(zé)任分配問題，而當(dāng)前普遍缺乏明確的責(zé)任劃分機(jī)制。過度依賴AI決策可能導(dǎo)致“責(zé)任真空”，當(dāng)AI系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，責(zé)任主體難以確定，如使用AI生成的政策解讀出現(xiàn)偏差，造成公眾誤解，最終無人承擔(dān)責(zé)任造成懶政。此外，對(duì)AI系統(tǒng)缺乏有效監(jiān)督，“算法黑箱”導(dǎo)致決策過程不透明，削弱了行政問責(zé)的基礎(chǔ)。這種人機(jī)責(zé)任邊界的模糊性源于對(duì)技術(shù)治理認(rèn)識(shí)的不足，忽視了技術(shù)應(yīng)用中的制度建設(shè)，如同哈貝馬斯所警示的“系統(tǒng)理性對(duì)生活世界的侵蝕”，技術(shù)系統(tǒng)在缺乏相應(yīng)制度約束的情況下侵入了公共治理領(lǐng)域，導(dǎo)致責(zé)任機(jī)制的弱化與治理正當(dāng)性的危機(jī)。

第二，大模型的認(rèn)知局限與決策風(fēng)險(xiǎn)凸顯。DeepSeek等大模型雖然在處理結(jié)構(gòu)化信息方面表現(xiàn)出色，但在政務(wù)場(chǎng)景中也暴露出嚴(yán)重的認(rèn)知局限，特別是“幻覺”問題（即生成看似合理但實(shí)際錯(cuò)誤的內(nèi)容）。如政府使用大模型處理公共咨詢，因模型生成的錯(cuò)誤信息導(dǎo)致群眾辦事受阻，又如使用AI生成的政策解讀文件包含虛構(gòu)的政策條款，引發(fā)公眾混淆。這些問題的根源在于大模型的基本特性——它們本質(zhì)上是概率性語(yǔ)言模型，而非完美的認(rèn)知系統(tǒng)，在處理需要事實(shí)準(zhǔn)確性、最新信息或復(fù)雜判斷的政務(wù)場(chǎng)景時(shí)存在內(nèi)在局限。更深層次的問題在于，許多地方政府對(duì)這些局限認(rèn)識(shí)不足，盲目擴(kuò)大應(yīng)用范圍，將大模型用于超出其能力邊界的場(chǎng)景，如復(fù)雜政策解釋、跨部門協(xié)調(diào)、特殊情況裁量等，增加了決策風(fēng)險(xiǎn)。

第三，技術(shù)采購(gòu)與部署中的“冤大頭”困境。地方政府在大模型采購(gòu)與部署過程中普遍面臨“信息不對(duì)稱”困境，缺乏足夠的技術(shù)評(píng)估能力與談判地位，往往淪為技術(shù)供應(yīng)商的“冤大頭”。一方面，價(jià)格虛高現(xiàn)象普遍，有的地方政府為簡(jiǎn)單的大模型調(diào)用與API對(duì)接支付遠(yuǎn)超合理水平的費(fèi)用；另一方面，技術(shù)適配性不足，許多所謂“定制化”解決方案實(shí)際上是供應(yīng)商的通用產(chǎn)品簡(jiǎn)單包裝，未能充分考慮政務(wù)場(chǎng)景的特殊需求。更為嚴(yán)重的是，一些地方為追求短期政績(jī)，盲目采購(gòu)高端技術(shù)產(chǎn)品，但缺乏配套的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、人才儲(chǔ)備與組織體系，導(dǎo)致“高射炮打蚊子”的資源錯(cuò)配。這種現(xiàn)象反映了政府在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的能力短板，也暴露了當(dāng)前政府采購(gòu)制度對(duì)新型技術(shù)產(chǎn)品評(píng)估機(jī)制的不足。

第四，治理機(jī)制與組織結(jié)構(gòu)不適配問題日益突出。大模型部署不僅是技術(shù)引入，更是治理模式變革，而當(dāng)前地方政府的組織結(jié)構(gòu)與治理機(jī)制尚未做好相應(yīng)調(diào)整。首先，條塊分割的傳統(tǒng)行政體制與大模型跨領(lǐng)域整合的特性存在根本性沖突。如政府各部門分別采購(gòu)部署大模型系統(tǒng)，形成多個(gè)“數(shù)據(jù)孤島”和“智能孤島”，不僅導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)，更阻礙了跨部門數(shù)據(jù)流動(dòng)與業(yè)務(wù)協(xié)同。其次，現(xiàn)有人事管理與激勵(lì)機(jī)制難以適應(yīng)人機(jī)協(xié)同新模式。大模型應(yīng)用改變了行政工作的性質(zhì)與流程，但人員編制、崗位設(shè)置、績(jī)效考核等機(jī)制仍沿用傳統(tǒng)模式。再次，技術(shù)治理與行政治理脫節(jié)，相關(guān)法規(guī)制度滯后于技術(shù)發(fā)展。大多數(shù)地方政府尚未建立針對(duì)大模型的專門管理規(guī)范，如算法審查機(jī)制、數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)、隱私保護(hù)協(xié)議等，導(dǎo)致大模型在無明確治理框架下“野蠻生長(zhǎng)”。這種治理真空既不利于防范技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，也不利于發(fā)揮技術(shù)價(jià)值。

第五，形式主義傾向與價(jià)值偏離問題。部分地方政府將大模型部署視為政績(jī)工程與形象工程，注重表面“智能化”效果，忽視實(shí)質(zhì)性治理效能提升，如某地投入巨資打造“AI政務(wù)大廳”，但核心業(yè)務(wù)流程與治理機(jī)制并未實(shí)質(zhì)改變，僅在表層增加了AI交互界面。這種形式主義傾向?qū)е录夹g(shù)與治理脫節(jié)，大模型淪為華麗的“點(diǎn)綴”而非治理變革的驅(qū)動(dòng)力。更值得警惕的是，過度強(qiáng)調(diào)效率提升而忽視公平、正義、透明等核心公共價(jià)值，如AI審批系統(tǒng)能大幅提高處理速度，但對(duì)特殊情況的靈活應(yīng)對(duì)能力卻會(huì)下降，導(dǎo)致部分群眾權(quán)益受損。這種價(jià)值偏離反映了技術(shù)應(yīng)用中的“工具理性”對(duì)“價(jià)值理性”的擠壓，如韋伯所警示的“理性化鐵籠”風(fēng)險(xiǎn)，技術(shù)效率邏輯可能擠壓公共治理中的人文關(guān)懷與價(jià)值判斷。

（二）對(duì)策建議：構(gòu)建理性、審慎、有效的大模型政務(wù)應(yīng)用路徑

基于對(duì)當(dāng)前問題的深入反思與全文的系統(tǒng)分析，提出以下對(duì)策建議，旨在構(gòu)建理性、審慎、有效的大模型政務(wù)應(yīng)用路徑。

第一，建立基于場(chǎng)景復(fù)雜度的分級(jí)分類應(yīng)用框架。各級(jí)政府應(yīng)改變“一刀切”式的DeepSeek部署思路，構(gòu)建科學(xué)的分級(jí)分類應(yīng)用框架。具體包括：一是建立政務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜度評(píng)估體系，從決策風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)依賴、價(jià)值判斷、情境變化等維度對(duì)政務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行分級(jí)；二是制定差異化應(yīng)用策略，對(duì)低復(fù)雜度場(chǎng)景（如標(biāo)準(zhǔn)化審批、信息查詢、表格生成等）可優(yōu)先應(yīng)用大模型，對(duì)中復(fù)雜度場(chǎng)景（如政策解讀、常規(guī)決策輔助等）采取“人機(jī)協(xié)作”模式，對(duì)高復(fù)雜度場(chǎng)景（如復(fù)雜政策制定、利益沖突調(diào)處、特殊情況裁量等）保持審慎，以人類決策為主；三是建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用反饋不斷優(yōu)化分級(jí)分類框架。這一框架能夠有效平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防控，確保大模型應(yīng)用既不落后于技術(shù)發(fā)展，又不超出合理邊界。

第二，構(gòu)建明確的人機(jī)責(zé)任分配與監(jiān)督機(jī)制。各級(jí)政府應(yīng)著重解決當(dāng)前人機(jī)責(zé)任邊界模糊的問題，構(gòu)建清晰的責(zé)任體系。具體包括：一是建立“AI決策參考-人類決策負(fù)責(zé)”的責(zé)任原則，明確不論技術(shù)多么先進(jìn)，最終決策責(zé)任仍由特定人類公務(wù)員承擔(dān)；二是制定AI系統(tǒng)的透明度與可解釋性標(biāo)準(zhǔn)，要求AI系統(tǒng)能夠提供決策依據(jù)與推理過程，為人類監(jiān)督提供基礎(chǔ)；三是建立AI決策的審計(jì)與糾錯(cuò)機(jī)制，定期對(duì)AI系統(tǒng)的決策結(jié)果進(jìn)行抽查與評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正問題；四是完善行政復(fù)議與救濟(jì)渠道，確保公民在遭遇AI決策錯(cuò)誤時(shí)有有效救濟(jì)途徑。這些機(jī)制能夠填補(bǔ)當(dāng)前的責(zé)任真空，確保技術(shù)應(yīng)用不弱化，反而強(qiáng)化公共責(zé)任。

第三，提升政府?dāng)?shù)字化采購(gòu)與評(píng)估能力。針對(duì)當(dāng)前政府在技術(shù)采購(gòu)中的“冤大頭”困境，亟需提升采購(gòu)評(píng)估能力與制度保障。具體包括：一是建立大模型技術(shù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)體系，從技術(shù)性能、適配性、可靠性、性價(jià)比等維度制定科學(xué)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；二是培養(yǎng)專業(yè)化的政府?dāng)?shù)字采購(gòu)團(tuán)隊(duì)，提升技術(shù)評(píng)估與談判能力；三是推行“小步快跑”的試點(diǎn)驗(yàn)證模式，避免一次性大規(guī)模采購(gòu)，采取“先小規(guī)模試點(diǎn)、再逐步擴(kuò)展”的漸進(jìn)策略；四是建立跨地區(qū)的技術(shù)采購(gòu)協(xié)作與經(jīng)驗(yàn)共享機(jī)制，打破信息孤島，提升整體議價(jià)能力。這些措施能夠有效提升政府在數(shù)字技術(shù)市場(chǎng)中的地位，避免資源浪費(fèi)與技術(shù)陷阱。

第四，強(qiáng)化價(jià)值導(dǎo)向與成效評(píng)估體系?？朔?dāng)前形式主義傾向，構(gòu)建以公共價(jià)值為導(dǎo)向的評(píng)估體系。具體包括：一是建立多維度的AI政務(wù)應(yīng)用評(píng)估指標(biāo)，不僅關(guān)注效率提升，也重視公平性、透明度、回應(yīng)性、滿意度等多元價(jià)值；二是引入第三方獨(dú)立評(píng)估機(jī)制，對(duì)大模型應(yīng)用的實(shí)際成效進(jìn)行客觀評(píng)估；三是建立公眾參與和反饋渠道，吸收服務(wù)對(duì)象的體驗(yàn)與建議；四是將評(píng)估結(jié)果與預(yù)算分配、項(xiàng)目續(xù)建掛鉤，形成正向激勵(lì)機(jī)制。這一評(píng)估體系能夠糾正當(dāng)前以形式論英雄的偏差，引導(dǎo)技術(shù)應(yīng)用回歸公共價(jià)值的本質(zhì)。

第五，構(gòu)建支撐大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施與人才體系。大模型的有效應(yīng)用需要相應(yīng)的基礎(chǔ)支撐，具體包括：一是加強(qiáng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升政務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化程度與互通性；二是加強(qiáng)專業(yè)人才培養(yǎng)，既要培育技術(shù)型人才，也要培養(yǎng)既懂技術(shù)又懂治理的復(fù)合型人才；三是建立政府與高校、企業(yè)的協(xié)作機(jī)制，形成人才培養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新的良性生態(tài)；四是營(yíng)造鼓勵(lì)創(chuàng)新、寬容失敗的組織文化，為基層探索創(chuàng)造空間。這些基礎(chǔ)性工作看似不直接產(chǎn)生“智能化”效果，但對(duì)大模型的有效應(yīng)用至關(guān)重要。

總而言之，大模型技術(shù)在政務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用既充滿機(jī)遇，也面臨挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于我們?nèi)绾位谇逍训恼J(rèn)知與科學(xué)的方法構(gòu)建合理的應(yīng)用模式。既有相關(guān)領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)證明，在特定條件下，人機(jī)協(xié)同能夠創(chuàng)造顯著價(jià)值；而當(dāng)前暴露的問題也提醒我們，大模型應(yīng)用不是萬(wàn)能鑰匙，需要理性審慎的態(tài)度與系統(tǒng)科學(xué)的方法。只有堅(jiān)持“技術(shù)服務(wù)治理”而非“技術(shù)替代治理”的理念，才能真正發(fā)揮大模型在政務(wù)領(lǐng)域的積極價(jià)值，構(gòu)建數(shù)字時(shí)代的善治模式。

作者簡(jiǎn)介：

董昌其（1998—），男，哈爾濱工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，主要研究方向?yàn)閿?shù)字政府與人工智能。

李大宇（1976—），男，博士，哈爾濱商業(yè)大學(xué)財(cái)政與公共學(xué)理學(xué)院講師，研究方向?yàn)楣舱叻抡?、?shù)據(jù)科學(xué)治理。

米加寧（1959—），男，博士，北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)樾沦|(zhì)生產(chǎn)力與人工智能。

董昌其，等丨大模型嵌入政務(wù)服務(wù)：能力邊界、協(xié)同治理與發(fā)展路徑——基于地方政府大規(guī)模部署DeepSeek的觀察