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&esp;&esp;思考了一分多钟,他便抬起头,:“考生思考完毕,现在开始作答第二题。”
&esp;&esp;“我认为题干中的两种观点并不矛盾,恰恰反映了大模型技术在数字政府应用中的一体两面。大模型是数字政府转型升级的核心引擎,但同时其伴生的风险也必须被高度重视。我们应当坚持发展与安全并重,让技术真正服务于治理,而不是凌驾于治理之上。”
&esp;&esp;他吐字清晰的:“首先,大模型确实正在全方位重塑政务运行模式。它打破了传统政务系统‘人找服务’的模式,能够理解群众的自然语言需求,实现7x24小时的智能导办和政策解读。京市有一个政务服务大厅的智能化改造项目,引入大模型之后,群众的平均办事时长从42分钟缩短到了11分钟,尤其是老年人,不用再对着复杂的表单发愁,只要说清楚自己要办什么事,系统就能自动生成申请材料。”
&esp;&esp;主考官握着笔的手停了下来,身体微微前倾,认真地听着。
&esp;&esp;“但与此同时,我们必须清醒地认识到,政务大模型的应用,安全是底线,公平是生命线。”江淮的语气沉了沉,“第一是数据安全风险。政务数据涵盖了海量的公民个人信息和国家敏感数据,一旦泄露,后果不堪设想。‘数据不出域、模型不出网’绝对不是一句口号,而是要落实到每一个接口的权限控制、每一次数据调用的审计日志里。哪怕是一个微小的漏洞,都可能被别有用心的人利用。”
&esp;&esp;“第二是算法偏见问题。大模型的决策逻辑源于训练数据,如果训练数据本身存在历史偏见,就会被模型放大。我见过有些早期的政务智能系统,因为训练数据主要来自城市年轻群体,导致对老年人、残疾人的需求识别准确率不足30。在行政审批、公共资源分配这些涉及群众切身利益的场景中,这种偏见会直接损害政府的公信力。”
&esp;&esp;“第三是技术依赖风险。如果公职人员过度依赖大模型完成公文写作、数据分析等工作,可能会导致自身业务能力的退化。而且大模型偶尔会生成虚假信息,如果缺乏有效的人工审核,就可能误导决策。”
&esp;&esp;“因此,推动大模型赋能数字政府安全健康发展,我认为要做好三个方面的工作。”
&esp;&esp;“第一,筑牢安全防线。所有政务大模型必须采用私有化部署,建立政务数据分级分类管理制度,对敏感数据进行脱敏加密处理,加强全流程的安全审计和风险监测。”
&esp;&esp;“第二,守住公平底线。建立政务大模型算法备案和审查制度,定期开展公平性评估。必须坚持‘人机协同、人工终审’的原则,所有涉及公民权利义务的重要决策,最终决定权必须掌握在人手里。”
&esp;&esp;“第三,明确权责边界。加快出台相关的法律法规和标准体系,明确政府、企业、运营机构的责任划分。………………
&esp;&esp;第三题的的题目内容是:
&esp;&esp;你需要从公安、民政、医保等部门调取数据开展工作,但这些部门以数据安全、内部规定为由,不愿意共享数据。你怎么沟通?
&esp;&esp;这题考人际沟通。
&esp;&esp;连答两题,精神的高度紧绷,江淮感觉有点疲惫……
&esp;&esp;第三题,他思考的时间比第二题还久一些,但凡涉及人际交往,总有许多需要顾及的地方,他在草稿上写下:明确责任,解决顾虑。
&esp;&esp;“考生思考完毕,现在开始作答第三题。”
&esp;&esp;……目标是找到工作推进和数据安全的平衡点。”
&esp;&esp;……提供技术折中方案:如果对方坚持不让数据出库,可以提出“数据不动,接口动”。……
&esp;&esp;数据共享不是‘谁求谁’,而是跨部门协作的必然要求。……
&esp;&esp;“考生回答完毕。”
&esp;&esp;江淮语调平稳落下最后一句话,密闭的考场陷入一片安静。几位考官神情平和,低头在评分表上认真记录,他微微垂眸,缓缓放平放在桌前的双手。
&esp;&esp;持续十几分钟的高速思考下,积压的疲惫瞬间翻涌上来,太阳穴隐隐发胀。指尖有一丝微微的发麻,手心浸着一层薄汗,后背也因为长时间端正坐姿,泛起淡淡的酸胀。
&esp;&esp;他心里清楚,自己已经拼尽全力,把当下所能做到的最好状态,都留在了这间考场里。
&esp;&esp;短暂的沉默过后,主考官微微颔首,语气平淡温和:
&esp;&esp;“考试结束,考生可以离场。”
&esp;&esp;江淮闻声,从容起身,微微躬身行礼,动作得体,他轻声道谢,步伐平缓,转身走出教室,轻轻带上门。
&esp;&esp;坐在等候区的椅子上,江淮看着从窗户透进来的一缕阳光,心里轻轻松了一口气。
&esp;&esp;九死一生上岸路,万般辛苦为归途。chapter1();
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