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每一条都落地可行，甚至连不同层级部门的权责划分和落地周期都考虑到了。
主考官握着笔的手顿了顿，抬眼认真看了他一眼，旁边几位考官也纷纷低头在评分表上快速记录。
江淮的语速不快不慢，发音标准好听，把每个要点都讲得清楚透彻。
第二题是当前大模型技术快速发展，有人说大模型将重塑数字政府，有人说存在数据安全和算法偏见风险。
你怎么看？
他这一次思考得稍微久一点，在草稿纸的第二行，写下了六个字：机遇、风险、平衡。
笔尖顿了顿，又在旁边补了三个极小的字：不出域。
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。”
“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。”
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。”
主考官握着笔的手停了下来，身体微微前倾，认真地听着。
“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。”
“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。”
“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。”
“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。”
“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。”
“第二，守住公平底线。
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