（原标题：政务系统DeepSeek冲击波：从技术到思维重塑“铁饭碗”，驾驭AI赋能决策成新考题）
南方财经全媒体记者伍素文 广州报道
一场从技术到思维层面的变革正在国内政务系统上演。
随着DeepSeek“出圈”，各地政府正踊跃拥抱这一应用风潮。据不完全统计，截至目前已有至少10个省份宣布接入DeepSeek，普遍应用在政务办公、政务服务、城市治理等领域，多由政数部门牵头，推广至司法、商务、农业、教育等各部门。
综合各地做法来看，地方政务系统一般在接入DeepSeek后进行本地化部署，以本地数据为基础，与本地已有的软硬件底座、大模型相结合，对模型参数进行动态灵活调整，个性化定制化开发适配各政务场景的AI工具，从而实现更高效的工作。
尽管AI在政务领域的应用并非新鲜事，但这次DeepSeek以更智能、更低成本、全开源的面貌袭来，不少公务人员与南方财经全媒体记者交流时表达了对其应用的期待，希望将他们从机械繁琐的部分公务中“解放”出来，将时间精力真正用到“刀刃”上。
从更深层面来看，引入DeepSeek并非简单的工具更迭，而是政务理念与生产模式的深度重塑，甚至可能改写某些约定已久的“规则”，重设职场KPI。专家认为，在这种趋势下，未来公务人员需要更具互联网与技术思维，同时也要提升自主决策和判断力，避免陷入人工智能陷阱与依赖。
“一直以来，国内的政府部门是很愿意使用新技术的。‘春江水暖鸭先知’，这也在某种程度上代表未来的风向，同时也承担示范作用——当一个真正的革命性技术来到眼前，如何合规使用、控制边界、思辨判断，要给社会打个样。”华南师范大学数字政府与数字经济法治研究中心主任马颜昕接受南方财经全媒体记者采访说。
据不完全统计，包括广东、江苏、北京、重庆、山东、江西、辽宁等在内，截至目前已有至少10个省市份宣布政务系统接入DeepSeek。
其中，作为数字经济大省的广东迅速反应，全省21个地市中已有15个地市的政务系统完成接入部署，展现了其在AI领域发力的速度与魄力。
得益于产业基础雄厚、配套完善、场景丰富等优势，广东长期以来为各类新技术、新模式的落地提供丰沃的实践土壤。今年以来，广东两会、全省高质量发展大会等重要会议都释放出加快打造人工智能产业高地的强烈信号。日前举行的人工智能与机器人产业发展座谈会更是强调，要创造一批场景，推进人工智能在多个行业的应用走深走实。
如今，政务领域的许多场景可以成为“练兵场”。政务服务、行政办公、城市治理等是重点的部署领域，提供包括智能问答、公文写作、填表报数、数据分析、构建知识库等辅助功能。在一些先行地区，已展现出明显的成效。
根据深圳福田披露的数据，该区率先推出基于DeepSeek开发的11大类70名“数智员工”覆盖政务服务全链条，业务场景达240个，可实现民生诉求分拨准确率从70%提升至95%；公文格式修正准确率超95%，审核时间缩短90%，错误率控制在5%以内；“AI任务督办助手”跨部门任务分派效率提升80%，按时完成率提升25%等。
据深圳市福田区劳动人事争议仲裁院相关人员介绍，“数智员工”在该单位上岗后，可以通过海量案件分析与法律解析，自动生成裁决书框架，将原本数小时的文书处理压缩至几分钟。平常大量的工作花在书写裁决书上，如今在证据以及事实的核心认定上有更充裕的时间进行检查。
再如广东省佛山市南海区近期完成的人工智能开放平台。据该区政数局介绍，依靠平台自主研发、政务云独立部署，区国资数投公司提供独立算力支持，根据场景切换不同参数尺寸的DeepSeek-R1模型，对文字处理类岗位可助力完成公文撰写、校对、摘要、翻译和政务问答等任务；对分析决策者将进一步开放大模型联网搜索、图像语音判别、数据查询建模等增强能力。
“生成式人工智能最常见的场景就是客服，这类政务大模型就很适用，它的能力主要在文本处理上。其实政务服务的训练语料相对比较单纯，技术难度也不大，很多时候就是需要‘就文件论文件’来作解答。”马颜昕表示，有了AI赋能可以让办事人员将注意力和时间投射在需要准确决策的事务上，减低公务员队伍的负荷。
一直以来，公文流转、会议记录、数据填报工作是体制内基层人员的必备技能，占据他们日常工作的不少时间。
当AI以更具效率的功能和技术理性改造政务生产流程时，外界猜测基层公务员将经历技能贬值甚至淘汰危机，但与南方财经全媒体交流的公务人员几乎都对AI的政务应用表达了期待。
以文书工作为例。尽管各政府部门职责不同，但写材料、做表格等是共性事项，其中包括通知、公告、函、方案、总结、致辞等不同类型文件，还需要经过oa、审批系统等流程。红头文件背后，是一套行之已久的繁杂的行政运转规则，其中还不免需要人情练达。
“公文格式检查或者调整，有些单位会有专门的办公室做这一块，文件交给办公室调整格式发文，但我们单位就没有，如果有AI帮忙能省事很多，就算人员变动也不用担心发文格式有误了。”在广东某地市工商部门工作的陈颖说。
日常写材料，比真正研究自己职能工作所花费的精力要多，已成该群体的常态。
尽管陈颖已尝试用其他大模型去润色语句、查资料和思路，她还是期待将来更智能的AI能自动生成行政执法报告，完成领导交待的行业分析任务，尤其是这个行业还不是她们所负责的时候。
樊晓一毕业就进司法部门工作，花了半年时间练就公文写作的基本功，现在工作几年的他已经深谙写作套路和领导风格，成为单位的“笔杆子”之一。如今，科员们需要日积月累掌握的公文写作功夫，已能轻易被AI秒速破译，生成一篇看上去还不错的材料。
但樊晓认为，AI写的还有进步空间，“对工作的掌握度最重要”。
这句话或许可延伸出更多的潜台词——当地政策出台背景、各部门协同机制、当地政企关系等，这些都掌握在地方政务人员长期深耕工作之中。
作为商务部门的人员，李晨每天都要汇总项目信息来形成表格。同一个项目，有时要用不同的信息组合形成不同表格，有时则要形成不同角度的汇报资料，而部门属性决定了其要面对众多的投资项目。
“如果AI能实现表格迁移合并的功能就好了！最关键的，还是希望能在电脑的指定位置中，将每个文档符合关键词的内容进行整合，这对我来说很重要。” 李晨“许愿”说。
另一名政数系统员工则对需求脱口而出：将各种材料输进去按需辅助生成新材料，包括各种公文、报告、致辞；链接到oa、审批系统，辅助嵌入流程；健全完善产业部门的企业库，进行招商线索分析，政策精准匹配，数据精准共享，各类信息的关联分析……
同时，他也惦记着单位里那块指挥调度大屏：“现在屏幕上很多都是预设好的内容，从需求到开发耗时较长。希望AI能做到灵活条件配置，把需求条件输进去，大屏端就能马上输出对应的图表或结果。”
政务端的需求五花八门且迫切，这也将传导至供应端。
有机构研报提到，政务领域也有相应的数据隐私要求和信创要求，本地部署或国资云部署是最优解。随着应用场景的扩张，对于本地算力需求或国资云的算力需求将持续释放，政务IT企业和国资云运营方有望充分受益。
随着科技快速发展，尤其是ICT技术的创新应用，对公务人员的科技思维，以及学习能力、判断与决策能力的要求更高。
随着95后、00后年轻人更多进入公务系统，这个群体的思维转向愈发明显——相比于担心“铁饭碗”不保，他们更关心如何驾驭新技术。
“尽管AI应用不断更新迭代，看起来很智能了，但实际上还没那么智能。”李晨提到，招商工作前期会调查企业信息，用DeepSeek来查找某个企业的投资项目，会发现它的整合很好了，但目前还是基于搜索网站上的信息分门别类列出来。如果公司投资项目没有对外发布，投资关系也不会被整理出来，仍需自己去探寻。
陈颖每天都要跟属地企业打交道，沟通互动性质的事务差不多占据其工作量的一半，比如一些涉密工作，与企业互动，实地调研、会议处理、与外单位沟通等，这些还是AI不能做的事情。
“如果说担忧或困惑，可能会担心自己长期使用AI会形成一种依赖，没有自己的思考。”她说。
事实上，这个问题已在西方国家引起关注。不久前，一项由微软与卡内基梅隆大学发表的调查研究揭示了ChatGPT等人工智能工具对批判性思维的影响。研究人员警示称，虽然人工智能可以提高工作场所的效率，但它也可能减少关键参与，减少对更常规任务的肌肉记忆，引发对长期依赖和独立问题解决能力减弱的担忧。
尤其是政务领域的决策结果往往还牵涉更广泛、影响深远的公共利益。
“生成式人工智能在政务服务领域是好用的，但在决策领域，哪怕是辅助性的角色都需要高度谨慎。内部使用时数据敏感度下降了，但会面临自动化决策的新问题，包括可能会出现算法黑箱、算法歧视、算法失控。”马颜昕说。
比如算法歧视，他解释称，由于数据库会吸收各种各样的数据，最终得出的结果不一定是公平的，还可能自带社会性的歧视。比如在美国匹兹堡一个用APP测试路面颠簸报告给市政部门的项目，结果发现资源更多汇聚到了富人区，因为穷人区没有钱买手机或大容量手机。看起来简单公平的规则，最后导致歧视性的结果。而算法失控，根本原因在于算法本身不具备价值观念，可能会使决策结果走向极端化。
在马颜昕看来，不管是哪种人工智能发展，上述三个问题都很难得到本质性的解决。AI工具可以用，但是一定要精确它的使用方向。
“政府工作者始终要把判断权放在自己手上，因为你才是法律所规定的决策者。” 马颜昕说。
（应采访对象要求，文中陈颖、樊晓、李晨均为化名。）
首页
微信公众号
证券之星APP
