DeepSeek大模型助力政务系统升级，提升效率同时，专家提示需关注数据安全及算法偏见等挑战。
原文标题：学术前沿丨孟庆国：政务系统拥抱DeepSeek 带来了什么改变？
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
孟教授认为，DeepSeek的低成本、高性能和私有化部署的特点使其在政务领域具有推广优势，能够解决政务场景中的权威性、可靠性及隐私安全等问题。DeepSeek在技术上解决了生成式大模型的部分问题，如减少幻觉、增加可解释性，并具备推理功能，尤其适合处理涉及隐私和安全的政务数据。
DeepSeek的应用也为欠发达地区带来了机遇，有助于缩小区域间的政务服务差异。但技术环境、资金投入和技术人才等因素仍可能导致差距无法完全消除。
关于AI公务员是否会带来大规模下岗的问题，孟教授认为AI目前只能替代部分工作环节，全面取代公务员还为时尚早。同时，他也强调了隐私泄露、算法偏见等风险，并指出在应用大模型时必须关注训练数据中潜在的价值观和意识形态等问题。
怜星夜思：
2、除了DeepSeek，还有哪些大模型适合应用于政务领域？它们各自的优缺点是什么？
3、如何确保DeepSeek等大模型在政务领域的应用不会加剧数字鸿沟？
原文内容
01
【如何看待全国城市将DeepSeek接入政务系统，并且是全链调试的情况？】
孟庆国教授：
虽然目前政务领域在推进大模型应用时存在一些问题和顾虑，但随着DeepSeek等技术的出现，在解决政务场景中的权威性、可靠性及隐私安全等问题上展现出优势，其低成本高性能和私有化部署的特点使其有望在政务领域迅速推广。
02
【对于DeepSeek横空出世对政务领域的影响，您怎么看？】
孟庆国教授：
DeepSeek不仅在技术上解决了生成式大模型的部分问题，如减少幻觉、增加可解释性，并具备推理功能，还因其具备私有化部署的能力，特别适合处理涉及隐私和安全的政务数据。因此，它可能很快会在政务领域得到广泛应用。
03
【引入DeepSeek后，各个城市之间的治理差异是否会缩小？】
孟庆国教授：
DeepSeek的创新应用确实可以给欠发达地区带来机遇，帮助他们实现换道超车，同时发达地区的技术成果也可以应用到欠发达地区，从而在一定程度上缩小政务服务领域的区域差异。然而，技术环境、资金投入和技术人才的需求等因素仍可能导致差距缩小但无法完全消除。
04
【在使用大模型如DeepSeek过程中，人们担心的AI公务员上岗是否会带来大规模下岗，以及隐私泄露、算法偏见等问题，应该如何看待这些问题？】
孟庆国教授：
对于是否大规模取代公务员的问题，我认为AI在某些场景下可能替代部分工作环节，但全面取代公务员还为时尚早。而对于隐私泄露、算法偏见等风险，大模型在应对这些问题方面确实存在问题。在利用通用大模型进行政务创新时，必须关注训练数据中潜在的价值观、意识形态等问题，以避免对政务应用产生负面影响。
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专栏编辑｜卜筱桐 王锴雯 黄赟玮 吴泓志
排版设计｜卜筱桐
素材来源｜孟庆国教授团队 央视“新闻1+1”
审核｜程泽堃 陈子晗 王振宇
指导老师丨孟庆国教授
