生成式人工智能作为驱动治理变革的核心技术，正重塑政府治理的逻辑与范式。该文章围绕生成式人工智能这一前沿议题，通过 “现状分析 — 风险挑战— 对策建构” 的研究路径展开系统性研究，为数字政府建设提供了兼具理论深度与实践价值的分析框架。首先，该文从行政理念、组织形态、业务服务、运行管理、话语结构五大层面，揭示生成式 AI 推动数字政府从 “数字化” 向 “数治化”“扁平化”“精细化”“合力化”“共识性” 转型的具体路径；其次，该文指出了技术运用可能带来的个人隐私泄露、算法黑箱歧视、权力制约失衡、过分依赖技术、商业资本入侵等风险；最后，该文从安全、技术、法律、伦理、价值五个维度构建技术赋能与治理规制的平衡机制。该文深刻揭示生成式人工智能与数字政府建设的互动逻辑，具有学术前瞻性与实践指导意义。

摘要&关键词

数字政府建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，而生成式人工智能技术给数字政府建设带来诸多影响。生成式人工智能对实现数字政府行政理念从“数字化”向“数治化”更新、组织形态从“科层制”向“扁平化”重组、业务服务从“粗放式”向“精细化”升级、运行管理从“碎片化”向“合力化”优化、话语结构从“独白性”向“共识性”转变等变革具有积极作用。但也可能造成个人隐私泄露、算法黑箱歧视、权力制约失衡、过分依赖技术、商业资本入侵等问题。生成式人工智能在数字政府建设中的风险应对应从安全、技术、法律、伦理、价值五个维度入手，以发挥生成式人工智能对数字政府建设的赋能效用。

关键词：生成式人工智能；数字政府；公共服务

一、前言

从2022年引爆互联网创作平台的AI图像生成模型Disco Diffusion、DALL E2、Stable Diffusion、Imagen到2023年的ChatGPT再到2024年的Sora在各大网站的刷屏，背后都离不开生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）的技术突破和内容创新。由于人类对数字内容总量和丰富程度的需求不断提升，加之深度学习技术的快速更新迭代，生成式人工智能应运而生。依托自然语言处理技术（NLP），生成式人工智能能对人与计算机交互的语言进行理解分类，达到人机交流的目的，实现内容的自动化生成。

《数字中国建设整体布局规划》明确指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。数字政府作为数字中国战略布局的核心枢纽，强调以数字化模式推动政府治理方式变革，为加快数字中国建设注入强大动力，对全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。学界对数字政府的涵义进行了多维度的解读，不同学者存在着认知上的差异性，但普遍认同数字政府的如下侧重点，即数字政是一种利用人工智能、大数据、云计算等信息化、数字化技术，创新治理模式，提升履职能力，满足人民需求的新型政府形态。数字政府建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要部分，正如党的二十届三中全会提出的，要“进一步全面深化改革的总目标是推进国家治理体系和治理能力现代化，……，到二〇三五年，基本实现国家治理体系和治理能力现代化，基本实现社会主义现代化，为到本世纪中叶全面建成社会主义现代化强国奠定坚实基础”。作为人工智能技术的最新产物，生成式人工智能不仅为我国建设更高水平的数字政府提供了方向，更为进一步全面深化改革、推进国家治理体系和治理能力现代化提供了契机。作为新一代数字技术，生成式人工智能能够对数字政府建设产生积极影响，然而任何新技术与产业结合都有一定的磨合期，在发展与完善过程中，也需探讨如何防范并化解潜在风险，以期为数字政府建设提供有益借鉴。

二、生成式人工智能对数字政府建设带来的变革

生成式人工智能作为高度智能化的数字技术，内含先进的算法体系，其高通量、低门槛、高自由度的生成能力使数字政府在技术变革浪潮中获得了变革自身的机遇。生成式人工智能有助于充分满足数字政府建设的发展需要，从行政理念、组织形态、业务服务、运行管理、话语结构等方面变革政府治理方式，对于数字政府建设工作大有裨益。

（一）行政理念更新：从“数字化”到“数治化”电子政务建设是政府“数字化”的直接表现形式。其利用现代网络通信及计算机技术建立政府信息系统，将政府内外部管理和行政活动进行精简优化后转移至线上，从而提高行政效率、增强政府透明度。从“线下”转移至“线上”的办公方式能在一定时期为政府机构、社会组织和公民提供高效便捷的政府服务和政务信息。我国电子政务是在各级政府、不同部门间独立进行的，各类信息均被上传至虚拟空间，当出现需要跨部门合作办理的业务时，由于部门间信息管理渠道不一致，无法实现资源调动，极易出现“信息孤岛”现象。各种体系难以兼容，信息资源难以共享，原本是为便利线上办公的信息技术反而可能成为阻碍信息高效流通的障碍。

相较于“数字化”，“数治化”强调依数而治、循数而治，即凭借有效收集、分析、处理数据来治理国家及实施相对应的数据处理，现已逐渐成为实现国家治理能力现代化的重要方式。作为制约数字政府建设的一大掣肘，解决信息驱动能力不足这一问题迫在眉睫。生成式人工智能的出现与应用，能够有效解决这一问题。一方面，生成式人工智能利用属性控制及语义理解技术对数字内容进行智能编辑，将政务信息分类归纳，能便捷公务人员及人民群众的常规业务办理。另一方面，生成式人工智能依托多模态场景交互技术，能突破既有限制，创新应用场景，以前瞻性思考、全局性谋划、系统性布局的思路，整合优化行政资源，密切各级政府间沟通联系，助力数字政府打破信息壁垒，推动公共信息资源融会贯通，实现“数治化”行政理念转变。

（二）组织形态重组：从“科层制”到“扁平化”“科层制”是一种通过将组织划分为不同的科层或层级而实现管理和控制的组织管理模式。纵向行政层级和横向职能部门的设置，使每个层级都关注特定的工作领域，有利于提高工作效率。同时，明确的层级关系和上下级之间的报告指导机制，使组织结构更加明晰，对于实现行政权力运行的规范性和治理秩序的稳定性具有积极作用。但由于一些组织管理层级过多，信息在不同层级之间传递时容易出现失真和偏差。当发生紧急突发事件时，各部门间沟通协调存在困难，难以做出及时有效的回应，增加了组织的复杂性，不利于实现数字政府发展所倡导的公共服务高效化的目标。

与数字政府建设相呼应的组织管理形态应该是适应性强且富有弹性的“扁平化”治理模式。这一模式通过精炼管理层次，压缩职能部门和机构，解决了“科层制”组织形态下的“层次重叠、冗员多、信息流通速度低”等问题。基于深度学习的生成式人工智能依托自然语言处理技术已具备解决复杂问题的能力，能够胜任文字校验、信息发布、基本认证、政务问询等高度程序化、常规性的一般行政事务。生成式人工智能在未来发展中势必替代传统“科层制”中的基础性政府服务工作。这一转变既有助于精简职能机构及人工数量，降低管理成本，实现政府增效，又能使政务主体脱离简单行政事务，提高各组织间信息高效传递能力，推动治理过程的“扁平化”。

（三）业务服务升级：从“粗放式”到“精细化”现实社会复杂多样，具有不同性质和成长环境的社会主体在价值观和社会行为上都存在巨大差异性，有其独特的诉求和意志。传统的“粗放式”治理重结果而轻过程，缺乏明确的成本意识和科学合理的分工合作。由于治理理念不够先进且政府公务人员数量与辖区居民数量不匹配，无法精确照顾每一位群众的真实需求。同时，各地区经济发展速度的不同导致出现差异化空间，产生贫富差距、地区差距等问题，加剧了政府治理的压力。目前我国正处于进一步全面深化改革的关键时期，需求侧日趋多元化、个性化的特征推动政府转变治理思路，以实现更敏捷精准的业务服务升级。

“精细化”治理是实现治理能力现代化的必然要求，也是数字政府建设的重要目标。相比“粗放式”治理，“精细化”治理更加关注个体、重视局部，强调从实际出发，尊重差异和特色。生成式人工智能驱动着业务服务转向“精细化”。生成式人工智能易于理解、便于感知的特性是其应用于数字政府的前提，特别是智能数字内容孪生能力、智能数字内容编辑能力、智能数字内容创作能力三大前沿技术使公共服务的感知与辨别更加精准。在政务实践中，生成式人工智能可以依据不同情景和特定词汇，对社会事实进行分类编码，提供在线一站式服务平台。例如，ChatGPT聊天机器人作为线上客服，能精准感知群众的不同业务需求，并为其提供个性化的解决对策，有助于提高群众满意度和参与度。同时，其能将相关性较强的需求类型进行整合归纳，深度挖掘群众意见和反馈，最终形成与之匹配的供给方案，从而实现政府业务服务的供给与需求间的双向交互。

（四）运行管理优化：从“碎片化”到“合力化”“碎片化”运行管理指政府各部门及各地方政府间业务分割，不重视信息共享交流，缺乏相互协调、沟通和合作的状况，通常是由于不同政府和机构使用独立的系统和数据标准造成的。相较于市场和社会，政府依赖于强大的信息数据和资源优势，在公共服务中拥有话语权。然而，当数据和信息在治理过程中的重要性日益凸显时，部分部门不愿意主动共享信息资源，不仅影响市场、社会等治理主体功能的发挥，还会形成部门利益的局限，造成地方政府政策执行时不全面、不彻底等问题。在政策落实过程中，完整的业务流程被分割成支离破碎的片段，各部门易表现出自利性的一面，仅注重局部环节而缺乏整体协调，并且许多业务重复导致资源浪费、公共服务低效化。

政府部门间“信息孤岛”现象及集体行动困境已经成为阻碍政府治理能力提升的顽疾，亟需合力整合资源，优化政府运行管理方式。数据成为人工智能时代的关键要素，但孤立静止的片段数据并没有什么价值，只有将各部门单位间的数据共享流通，使众多孤立的数据组合串联，不断对比、整理和加工，才能发挥数据的最大价值。生成式人工智能利用大数据技术建立统一的数据交流平台，能推动政府内部各部门之间的数据整合和共享，确保数据的一致性和可访问性。同时，生成式人工智能通过提供协同工作平台，减少冗余的工作程序，避免数据重复采集处理，提高行政效率。此外，生成式人工智能能强化各部门执行上级政府政策的统筹性和协调性，有助于优化政务服务流程，增进政策执行合力。

（五）话语结构转变：从“独白式”到“共识性”公共事务治理中政府部门“支配型”、“管制型”话语主导行为容易造成话语霸权，形成“独白式”话语结构。在此背景下，公共政策的生成衍化大多是政府领导干部自说自话的过程，而具有不同意向性的政策话语被置于边缘地位。在政策落实过程中，由于群众缺乏表达自身意愿及需求的平台，其主体意识被不断淡化，基本被“独白式”话语结构支配。尤其是在面临涉及群众自身利益的公共问题时，社会公众的声音往往被以“代表者”身份发言的专家替代，出现人民群众“集体失语”现象，导致话语结构失衡。同时，由于缺乏群众的积极配合和有效参与，在“独白式”话语结构基础上产生的公共政策很大程度上反映的是行政主体的利益偏好，这种违背全民主共同治理的话语结构对数字政府建设具有负面影响。

生成式人工智能赋能数字政府建设为话语结构由“独白性”话语向“共识性”话语转变提供了可能。“话语霸权”和“集体失语”等现象的发生，归根结底是因为不同治理主体对专业知识获取的难易程度和信息数据占有量存在差异。在数字政府建设背景下，利用生成式人工智能的低使用门槛、高智能化特性，可以创建公众个人数字智能账户，畅通群众参与机制，基于群众现实需求制定优化相应政策。由此，可以解决政府实施社会治理过程中人民群众参与主动性低、建议表达和信息反馈渠道受阻等问题，使政府履行公共管理职能时着重关注人民群众的真实意愿和利益诉求，实现“共识性”话语结构转变，为政府行政决策提供全面真实的民意信息，大幅度提高行政决策的效率和质量。

三、生成式人工智能对数字政府建设带来的风险

生成式人工智能作为信息技术发展的新成果，以其强大的适应力和生命力为数字政府建设注入了新的活力，推动传统政府治理模式发生着深刻变革。然而，任何技术在发展过程中均无法逃避技术原生性和衍生性的潜在风险，全面认识生成式人工智能对数字政府建设带来的风险，有助于为后续规制建议指明方向并制定应对措施。

（一）个人隐私泄露，侵犯数据安全数据是生成式人工智能发展与应用的核心要素，海量优质的数据信息是训练算法精确性的关键基础。然而，人们过度关注数据的利益性而忽略安全隐患已成为主要的风险源，且地方政府缺乏对网络数据安全的长远认识，导致信息技术发展速度与数据安全风险防护系统加固速度不匹配，容易造成个人隐私泄露，侵犯数据安全等问题，不利于数字政府建设。

第一，个人数据信息面临被非法获取的风险。数字政府涉及公共事务办理，其所掌握的个人数据包括但不限于身份信息、工作、经济状况等，数据基数较为庞大。相比于一般网络平台，需要上传认证的信息更为全面具体。生成式人工智能技术的复杂性和互联性可能导致安全漏洞的出现，黑客利用漏洞侵入数字政府系统，即可获取大量敏感的个人信息。公众上传的个人信息若得不到充分的保护，将不仅影响线上政务服务工作的顺利开展，还会引起社会公众对数字政府建设的怀疑和抵触情绪。

第二，个人数据信息容易被非法利用。数据信息所包含的内容决定了其是否具有价值，而实现价值的前提是安全稳定的网络运行环境。因此，数据安全的保障等级不高将在侧面上放大信息的风险程度。生成式人工智能便利了政府的智能化办公，但如果不加以防范，极有可能转化为对公民个人数据信息的控制利用。数字具备精准画像的能力，将已获取的个人信息进行系统整合，并根据不同种类标签灵活划分，将最终实现对目标的精准认知，不法分子在掌握个人信息后可能会进行欺诈和身份盗窃等活动。

第三，个人数据信息存在非法支配风险。生成式人工智能在数字政府建设过程中需要跨部门、跨机构之间的数据共享。如果无法保障信息传输过程中的安全性，在数据共享传播中，政府机构或相关合作伙伴可能滥用收集到的个人数据，用于商业目的、个人监控、政治操纵或其他不正当行为。黑客等不法分子利用漏洞恶意篡改数据，将导致后续行政工作出现数据泄露、样本偏差等问题，对政府数据安全造成严重威胁。

（二）算法黑箱歧视，制约行政公开传统行政行为以人为主体进行决策和实施，具有一套完整的行政程序。生成式人工智能赋能数字政府建设过程会赋予智能机器一定的选择决策权，其以算法为支撑来进行自动化决策。由于算法的工作原理不透明，可能因算法存在偏见或歧视而导致某些群体或个人受到不公正的对待或排斥。同时，生成式人工智能算法的复杂性致使政府可能无法提供对算法决策的合理解释，从而限制公众对政府决策和行政行为的监督，制约行政公开。

在行政活动中加入生成式人工智能的精确算法，可以有效减少行政活动中决策者的主观行为，这种由算法推动的自动化决策被认为是不受情感控制的，而是依据事实判定的客观行为。但事实上，算法由研发者制造，无论是代码的形成，还是之后的大量数据训练，再到最后基于算法逻辑推理可以在普遍事实中反复使用的规则，这些前提要素的设定都离不开人的主导性。如果程序设定者将自身固有的偏见嵌入程序指令，则歧视会被无限放大，引发系统性的社会风险。

行政公开是指将行政权力运行的依据、过程和结果向公众公开，保障公众的知情权。增加行政的透明度有利于加强公众对行政活动的监督，有效防止行政专断和腐败。由于自身技术的复杂性和不透明性，算法如同一个基于技术壁垒的未知“黑箱”，同时其运行原理的专业性较强，以专业代码而非自然语言呈现，普通民众缺乏相关的技术知识和专业背景，没有机会接触学习这类新型信息技术。传统的机器学习按照数据输入、特征提取、特征选择、逻辑推理、预测结果的顺序进行工作，而以生成式人工智能为代表的深度学习则由计算机直接从事物原始特征出发，自动学习和生成高级的认知结果。生成式人工智能所含算法本身具有隐蔽性，公众无法知悉算法的目的和意图，也无法看到权力的运行过程，更无法透视算法中的公共权力使用的责任归属问题，影响监督评判，制约行政公开。

（三）权力制约失衡，追责监管困难生成式人工智能内含的新型算法系统加入到政府传统治理方案中，虽然会推动基础公共服务的操作流程的便捷化，减缓行政压力，但在行政决策过程中易出现行为主体角色错位，造成追责链条断裂的问题。同时，由于技术发展不对称，无法形成与之相匹配的监管体系，权力制约失衡，不利于数字政府的长远稳定发展。

数字技术在不同地区、不同社群和不同人群间分布不平等，容易出现数字鸿沟。不同人群对于政务公开信息了解程度不同，对生成式人工智能技术的创新能力和应用效果不同，在数字政府建设过程中，部分群体在技术能力、数字素养和访问互联网等方面存在明显差异，导致公众自身无法平等参与和监督公共行政事务。除此之外，生成式人工智能技术嵌入数字政府建设过程，由于技术的不透明性，无意间会形成单向的技术壁垒。政府能轻易掌握民众动向，但却会增加民众监督政府的难度。即使目前倡导广泛利用微信、微博、抖音等新型网络平台畅通民意反馈渠道，但政府在后台仍然掌握信息主导权。随着ChatGPT等智能客服的加入，一旦该类技术被资本利用，恶意引导舆论，则公众将完全处于被动状态。

行政追责同样是数字政府建设过程中的重要环节，不仅可以促使公务人员遵守法律法规，确保资源的合理利用和权力的正确行使，有效预防腐败和滥用权力现象发生，同时也可以向公众表明政府对自身决策行为负责，从而增强公众对数字政府建设工作的信任和满意度。随着生成式人工智能技术的引入，算法的复杂性和不透明性对于权力和责任的界定影响扩大，无法形成“谁决策，谁负责”的传统逻辑闭环。如若因为算法偏差造成决策失误，无论是否涉及行为主体的主观过错，都没有准确合理的定性方法。政府层面也极有可能以生成式人工智能算法设定有误混淆视角、推诿责任，相应的行政追责链条面临断裂风险，加剧追责监管难度。

（四）过分依赖技术，出现情感漠视生成式人工智能技术目前处于初级发展阶段，不具备道德评判能力，尤其是面对特殊复杂的政府治理难题时，无法进行正确的伦理选择，易影响行政决策的公平公正。同时，生成式人工智能技术对情感计算仍处于“较浅层次”，如过分依赖技术判定而忽略群众的真实情感诉求，长此以往将会产生情感漠视等伦理问题。

首先，生成式人工智能的运行模式是程序员提前设定好的逻辑闭环，并不具备伦理选择的自主性。一般情况下，生成式人工智能按照提前规划好的程序路径办理常规业务，减轻行政人员处理基础性事务的压力。当面对存在价值争议或涉及行政伦理的问题时，生成式人工智能无法用纯技术手段计算，也没有权限和能力依据现实情况变通工作方法，容易陷入既无法解决现实问题，又无法处理伦理难题的两难之地。相比冷漠的人工智能机器，人在许多伦理问题处理上考虑更为全面。如果缺少行政人员的参与协作，过分依赖技术本身，坚持技术主义导向，会使事件进一步复杂，引发不必要的争议。

其次，在实践中，一些地方政府基于政绩考量，在未考虑所在辖区社会经济发展情况的前提下，大规模建设数字政务平台。然而，一些数字政务平台存在信息更新速度慢、内容发布水平低等问题，不仅没有发挥实质性作用，还需专业人员耗费时间精力定期运营管理，不利于提高政府工作效率。同时，各级政府把大部分业务转移到线上数字政务平台办理，忽略线下政府公共服务的供给，影响了人民群众对政府工作的满意度。

最后，由于生成式人工智能尚未具备计算人类情感变化的能力，将生成式人工智能技术应用于线上规范化政务服务的工作流程中，算法无法与人民群众直接进行情感交流。即使是一对一的服务模式，如果没有预设解决方案，也无法提供有价值的信息情报。因缺乏与民众有效的互动，导致公众与数字政府间的情感粘性淡化。这种不考虑群众实际需要，将紧密联系群众的任务寄托于没有感情的机器的做法，是导致情感漠视问题出现的直接原因。

（五）商业资本入侵，价值取向偏离商业实体参与生成式人工智能赋能数字政府建设往往是出于商业利益的考虑。商业资本通常以牟利为目的，投资数字政府建设也是希望通过技术创新和提供解决方案等服务获取商业回报。由于商业资本以追求利润最大化为导向，偏离了以公共利益为中心的数字政府建设目标，忽视了为公众提供优质服务的初衷。

一方面，生成式人工智能赋能数字政府建设无法避免商业资本入侵，易出现技术垄断和竞争扭曲等问题。某些商业实体在数字政府建设中具有技术和市场优势，形成了垄断地位。这些龙头企业通过控制关键技术和数据资源，操纵市场竞争，限制其他竞争对手和新型解决方案的进入，导致数字政府建设缺乏多样性和创新性。一旦数字政府建设过度依赖商业资本，政府将会面临失去决策自主权和控制权的现实困境。同时，商业资本对政府决策过多干预，也会削弱公众在数字政府事务中的话语权。

另一方面，商业资本加入数字政府建设，有可能导致政府的价值取向偏向于提高自身管理效率、降低管理运行成本或满足政绩考核等短期利益，而忽视公众追求幸福美好生活的长远利益。这种转变将严重影响政府在应对社会问题、提供公共服务和保障公众权益方面的投入。当下互联网中充斥着海量存在偏见的内容信息，以生成式人工智能为核心的生成式人工智能在过滤不良信息方面发展还不够成熟，当这些信息经由生成式人工智能自动生成新闻资讯，极有可能影响大众认知，甚至造成用户偏见，背离主流思想提倡的价值理念。如果人工智能系统由商业资本介入提前设定程序，所追求的价值观念偏向特定利益群体或政治立场，不仅会降低公众对政府决策的信任度和参与度，还会削弱民主进程。

四、生成式人工智能推进数字政府建设的应对建议

任何新技术的发展都是风险与规制相生相随，在生成式人工智能赋能数字政府建设过程中，仍有许多难题需要攻克。要综合研判生成式人工智能对数字政府建设带来的隐忧，从安全、技术、法律、伦理、价值五大维度出发，及时采取相应的对策，将生成式人工智能的应用纳入一个安全可控的范围，有效促进数字政府建设的合规性和可持续性。

（一）安全维度：健全保障机制，规避漏洞风险生成式人工智能为数字政府建设创造了无限可能，但也滋生了许多安全风险。数据资源作为数字政府建设的关键要素，必须从源头予以治理，通过创新数据管理机制，建立严格的身份验证和访问机制，完善风险防控机制等策略，提前规避漏洞，实现对数据资源的高效精准治理。

首先，创新数据管理机制，确保政务数据安全。第一，在数据收集阶段，采用安全的数据采集工具和方法，确保数据来源的可信性和完整性。要对敏感数据进行加密或脱敏处理，减少个人信息暴露的风险。同时，应限制采集范围，公开采集流程，保证采集过程透明合规，最大限度保护公众隐私安全。第二，在数据存储阶段，选择安全可靠的数据存储方案，如加密存储、分布式存储和备份机制等，提高数据存储的安全性。第三，在数据处理阶段，采用合适的数据分类机制，确保数据的完整性、可用性和保密性。定期进行数据备份和恢复测试，以应对数据损坏或丢失的情况。第四，在数据传输阶段，使用安全的网络协议和加密通信机制，确保数据在传输过程中的机密性和安全性。

其次，建立严格的身份验证和访问机制，加强网络安全。通过建立防火墙、入侵检测和入侵防御系统，确保网络运行环境安全稳定。应采用多因素身份验证和访问权限管理，除常见的用户名和账号密码验证方式，可以引入其他因素，例如指纹识别、面部识别、生物特征或安全性令牌等。多因素身份验证可提高身份验证的可靠性，并且有效防范密码破解、盗用等风险。对于有不良记录的用户限制访问权限并追踪系统操作，确保只有经过授权的个人能够访问和操作关键技术程序。

最后，完善风险防控机制，提高应急响应能力。在数字政府建设初期和不断演进的过程中，要采取多层次的防御措施，将加密技术、访问控制、身份验证和授权机制等都纳入安全设计中。同时，制定全面的风险评估策略，不仅可以由政府内部技术人员进行漏洞排查，也可以聘请外部安全专家进行独立的渗透测试、代码审查和安全漏洞扫描等。发挥生成式人工智能对庞大数据量的智能捕捉和分析作用，对数字政府系统和相关基础设施的各种潜在风险进行有效评估，及时修补和更新系统中的漏洞，降低系统受到已知漏洞攻击的风险。根据系统安全评估的结果，制定详细的风险管理计划。标识和分类各种风险，建立相应的风险缓解措施和应急预案，以确保在发生系统中断、硬件故障、网络攻击或其他灾害事件时能够快速恢复和维持关键服务及主要功能。

（二）技术维度：坚持科技向善，维护社会公平坚持科技向善就是把“以人为本”作为技术发展的尺度，以造福人类为准则，避免因技术偏见和暗箱操作加剧社会不公平现象。

首先，坚持科技向善原则，体现数字包容性。一是改善互联网和基础设施，包括广泛覆盖的网络、合理的服务成本以及适应不同地理区域的基础设施建设，提供平等的网络运行环境。二是提供广泛的数字技术培训机会，包括基础的计算机和互联网使用技能、网络安全意识以及高级的数字技术能力培养，以提高社会公众的数字素养，确保人们能够充分利用数字工具和资源。三是为老年人和弱势群体提供适应其特殊需求的数字技术培训和支持，包括使用易于操作的界面、提供无障碍功能、提供辅助工具等措施，这有助于加快消弭数字鸿沟，使所有人都能平等参与数字政府建设和享受数字红利。

其次，增强技术可信度，维护社会公平。政府在运用生成式人工智能相关技术时需要保持高度的可信度和可靠性。例如将生成式人工智能技术引入数字政府决策系统时，需要提高技术透明度和公开性，使决策过程具有可解释性和可审查性。同时，加大政府和相关机构的数据以及信息资源的公开和共享力度，提供易于理解的数据可视化工具和报告，使更多人能够从数据中获取有用信息。这有利于促进公众对决策过程的参与和监督，提升公众对数字政府建设的信任度和满意度，减少社会不公平现象，推动科技发展真正满足社会和公众需求。

最后，加强对技术的自主研发和公益性投入。国内一些互联网龙头企业已将生成式人工智能列入研发范围，但生成式人工智能的研发投入资金大且耗费时间长，很难在短时间内实现技术突破。加之市场主体以追求利益最大化为目标，很难确保研发产品具有公益性服务目的。政府应集合社会各界资源优势，号召研究院和高校自主研发相关技术，推动成果转化，为数字政府建设提供安全可靠的技术体系，打破国外技术垄断风险。同时，坚持科技向善，确保技术解决方案真正符合公众利益，而不是只满足特定利益群体或少数人的需求，这有利于实现数字政府为公众提供更加高效便捷服务的目标。

（三）法律维度：完善法治体系，推进监管治理现有法律体系已无法涵盖生成式人工智能应用中出现的新问题，难以保障生成式人工智能赋能数字政府建设的实际需求。积极主动建构生成式人工智能相关的法律制度，发挥社会成员和社会制度对技术发展的规范和约束作用，有利于推进监管治理，使生成式人工智能更好地服务数字政府建设。

一方面，制定和完善适应生成式人工智能时代的法律法规，主要包括数据保护、隐私权保护、网络安全、人工智能伦理等领域的法律。明确规定政府、企业和个人在数字化过程中的权力和责任，并确保合法、公正和透明的数据使用和共享。目前，我国已经出台了一系列针对人工智能的法律和法规。例如，《互联网信息服务算法推荐管理规定》《网络音视频信息服务管理规定》《网络信息内容生态治理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，都涉及生成式人工智能相关的问题。但不一定能够解决生成式人工智能赋能数字政府建设出现的新问题，需要及时修订现行法律中不符合数字政府建设的条款，加快推进完善生成式人工智能发展和管理相关法律法规。对新技术、新现象需要不断验证有效的规制措施，既有助于规范和促进生成式人工智能技术的健康发展，规避其带来的安全隐患，又为生成式人工智能赋能数字政府建设提供更多支持与合法性依据。

另一方面，建立独立专业的监管机构。数字政府建设是一个长期发展的过程，涉及复杂的技术和政策问题。独立专业的监管机构能够积累专业知识和技能，深入了解数字政府建设中的技术和数据应用，对相关领域的监管要求有清晰的认识。其是独立于政府、企业的第三方机构，不受政治或商业压力的干扰，能够提供监管的连续性和专业性，可以根据最新的技术和行业发展趋势，及时调整监管规则和实施方式，保持与时俱进的监管能力。监管机构应该具备足够的权力和资源，利用信息化平台固化行政权力运行流程，随时监督和调查违规行为，并实施相应的处罚和惩戒措施，把权力关进“数据铁笼”，追求数字化进程的合规性和公正性。同时，监管机构应该公开评判标准和处理程序，接受公众参与和监督，提供问责机制，确保监管的公正性和公众利益的最大化。

（四）伦理维度：明确主体责任，打通协同障碍人们在享受生成式人工智能等新型人工智能技术发展带来的巨大数字红利的同时，也正在接受伦理底线的挑战。尽管生成式人工智能在一定程度上提升了行政决策的自动化效能，但任何行政过错行为都不能借口算法免责，试图以这种算法虚无主义享有豁免权力，不符合算法伦理。

一方面，明确政府在行政活动中的主体责任，对于生成式人工智能技术的合理应用负责。通过明确主体责任，可以优化行政体制和决策流程，减少行政冗余和重叠，提高行政效率，实现更高效的公共管理。即使生成式人工智能等人工智能技术能够使政府决策过程更加理性客观，避免行政决策带有主观个人色彩，但政府是算法决策过程中出现的唯一主体，要明确其第一负责人的主体地位，抵制在出现决策失误时，用算法过错作为挡箭牌的无人担责现象。在将生成式人工智能技术引入数字政府建设时，要以审慎态度判断其是否适合与现有数字平台合作，充分考察数字平台资质、规划未来发展方向、妥善签订双方合作协议，从而将生成式人工智能赋能数字政府建设的外部负面效应降到最低。在生成式人工智能赋能数字政府决策时，要对数据收集、核查、筛选、采用等一系列行为承担义务，确保数据信息的来源安全可靠。同时，要甄别算法程序是否符合行政决策规定，避免因过度依赖技术，导致出现“算法至上”的现象，违背社会伦理。

另一方面，建立政府间跨部门的合作机制，推动资源和信息的共享。数字政府建设涉及多个部门和领域之间的合作和协同，政府可以建立统一的数字基础设施平台，促进各部门之间的信息流通和协同工作。这个平台可以提供安全的数据存储和访问机制，对于提高数字政府建设的整体效能具有积极作用。同时，考虑到政府自身研发能力不足的问题，政府可以与高等院校、研究机构、企业等建立合作关系，共同进行人才培养、技术研发和项目实施。这样可以充分利用各方的资源和优势，加快数字政府建设。

（五）价值维度：加强正向引导，顺应群众心声市场经济的逐利性推动生成式人工智能的迅猛发展，但行业的健康可持续发展离不开政府的正确价值观引导，要通过政策正向引导充分释放生成式人工智能的正面应用价值。政府应高度重视民众需求、主动倾听民声，通过各种渠道与民众进行互动和合作，理解和回应民众的需求，提供符合民众期望的服务和政策，从而增强民众对政府的满意度。同时，政府对社会各方面的关注和关怀可以帮助其自身树立形象，促进政府与民众之间的良好互动和合作，有助于解决社会矛盾和问题，减少社会动荡的可能性，创造和谐稳定的社会环境，促进数字政府建设持续发展。

一方面，确定核心价值观和目标，加强正向引导。在数字政府建设之初应明确并定义核心价值观，这些核心价值观应基于人本主义原则和公共利益，体现政府在数字化发展中追求的价值导向，坚持安全、公正、透明、守正等标准。主要涉及公共利益、可持续发展、社会公正、民主参与、个人隐私保护等方面，并将其融入政策和战略规划中，以指导数字政府建设的方向。同时，制定未来清晰的发展目标。例如，提高政府服务的效率和质量、加强数字技术的安全和保护个人隐私、推动数字技术在社会发展中的均衡应用等。不仅要为政府部门和从业人员提供明确的指导，还要为政府提供行动和决策准则，使数字政府建设与公众利益相一致。

另一方面，强调人本主义和公民参与，顺应群众心声。政府应将人本主义和公民参与置于数字化政府建设的核心。在政府决策和政策实施过程中，政府应当重视公众的反馈和评估，了解政府的数字化建设对公众的影响和效果。可以通过开展公众咨询、听证会、调查研究等方式鼓励并促进公众积极参与，进而收集和分析公众的反馈意见，并根据需要及时调整和改进。公众的反馈和评估是改善政府数字化政府建设的重要依据，其能帮助政府更好地顺应群众心声。

五、结语

生成式人工智能为我国数字政府建设带来前所未有的发展机遇，对推动数字政府建设在行政理念、组织形态、业务服务、运行管理、话语结构等方面的变革发挥着重要作用。一味地全盘接纳新技术并不可取，还应重视生成式人工智能对数字政府建设带来的诸多隐忧。为充分发挥出生成式人工智能对数字政府建设的赋能效应，有效防范其带来的风险，可以从安全、技术、法律、伦理、价值五个层面制定应对措施，促进政府充分利用生成式人工智能技术，推动数字政府建设取得更大的成果，并实现更加公正、高效和透明的治理。同时，政府还应不断反思和适应新技术的发展和社会需求的变化，持续推动数字政府建设，更好地满足人民群众的现实需求。

文章来源：张夏恒.生成式人工智能对数字政府建设的变革、风险及应对[J].公共治理研究,1-12.