近来，从缩短群众获取信息时间到材料登记免填写，再到为企业提供政策解读，多地开始探索使用人工智能大模型等技术升级政务服务系统。

人工智能与政务服务的深度融合，正重塑政府与民众、企业之间的互动模式。这一变革不仅显著提升了服务效率，更带来治理理念的革新，促使政府决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变。

在“AI+政务服务”蓬勃发展的背后，一些问题也引发人们担忧。不少老年人、偏远地区居民，以及缺乏数字技能的群体，在融入“AI+政务服务”体系上存在技术门槛，无法平等享受技术进步带来的便捷服务。同时，数据安全和隐私保护问题不容忽视。政务数据包含大量个人信息与商业秘密，一旦泄露或滥用，不仅会损害个人权益，还可能威胁国家安全。因此，在持续深化技术应用的过程中，需要把握好价值、安全、制度3个关键维度，平衡好效率与温度，让先进技术更好地增进人民福祉。

价值层面，坚持需求导向，以“便民利企”为指引。深入调研不同群体、不同场景下的服务需求，做到精准施策，避免“一刀切”式的智能化改造。充分考虑特殊群体需求，确保服务普惠包容，让技术应用更有温度。比如，关注老年人、偏远地区居民等群体的实际困难，保留必要的线下服务渠道，配备人工咨询与帮办服务，保障他们能够平等地享受政务服务。积极鼓励基层创新，探索符合地方实际、贴近群众需求的政务服务模式，让技术创新扎根服务人民的实践。

安全层面，严守安全底线与伦理规范，做到“装好刹车再上路”。人工智能与政务系统的深度融合，要求建立覆盖全生命周期的风险防控体系。首先，加强顶层设计，构建“法律规范+技术标准+价值共识”的多维制度体系，明确数据采集、存储、使用、共享、销毁等各环节的安全要求。其次，强化技术防护，运用密码技术、脱敏技术、访问控制等手段，构建多层次、立体化的数据安全防护体系。建立常态化数据安全风险评估和监测预警机制，及时发现并处置安全隐患。

制度层面，加快制定“AI+政务服务”标准体系，确保技术创新在法治轨道上运行。技术发展带来的“算法黑箱”“数据偏见”“深度伪造”等问题不容回避，需建立涵盖数据采集、模型训练、内容生成的全流程安全评估体系。应加强对算法的监管和审计，确保算法公平、公正、透明，防止算法歧视和偏见。

(本文来源：经济日报 作者：屈晓东 中国经济网供稿)