為深入貫徹落實黨中央、國務院決策部署，規范和引導人工智能大模型在政務領域的發展與應用，提升政務數字化智能化治理和服務水平，制定本指引。本指引主要為各級政務部門提供人工智能大模型部署應用的工作導向和基本參照，將根據實踐進展，結合人工智能大模型發展和應用的新形勢、新要求，進行動態調整。
一、總體要求
堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹落實黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，全面貫徹習近平總書記關于網絡強國的重要思想，完整準確全面貫徹新發展理念，統籌高質量發展和高水平安全，堅持系統謀劃、集約發展，以人為本、規范應用，共建共享、高效協同，安全穩妥、務求實效，有序推進人工智能大模型技術、產品和服務在政務領域的部署、應用和持續優化，充分發揮人工智能大模型在復雜語義理解與推理、多模態內容生成、知識整合與分析等方面的優勢，為工作人員提供高效輔助，為公眾和企業提供便捷服務，推動政務創新發展，提升治理效能、優化服務管理、輔助科學決策。
二、應用場景
政務部門可圍繞政務服務、社會治理、機關辦公和輔助決策等工作中的共性、高頻需求，因地制宜、結合實際，選擇典型場景進行人工智能大模型探索應用。主要包括以下參考場景：
（一）政務服務類
1.智能問答。整合本地區、本部門、本領域業務資源和知識庫等數據，利用自然語言理解、檢索增強生成和知識圖譜等技術，提供便捷的在線政務咨詢服務，加強對公眾訴求的準確理解，實時生成參考回答，幫助解決公眾疑惑，提升信息獲取便捷性。
2.輔助辦理。整合政務服務辦事指南、常見問題、用戶評價和歷史辦理記錄等數據，利用智能匹配和自動化處理等技術，提供智能導辦、個性引導、表單預填、輔助審核、進度查詢和提醒等一站式政務輔助辦理服務，輔助工作人員高效審核材料，支撐公眾和企業便捷辦理事項。
3.政策服務直達快享。構建政策服務知識庫，細化政策要求、政策標簽、推送條件、申兌流程等相關內容，利用“政策找人”“政策找企業”算法模型，加強公眾和企業需求分析，實現政策智能匹配，推進惠民利民、惠企利企服務主動精準送達和一站式辦理。
（二）社會治理類
4.智能監測巡檢。利用無人機、視頻監控、智能傳感器等設備和計算機視覺等技術，對監控視頻、圖像、物聯感知數據等進行實時分析，輔助工作人員實時監測房屋、道路、燃氣、橋梁、供水、排水、供熱、綜合管廊等基礎設施，及時發現異常行為、環境問題或設施故障等，自動識別潛在風險隱患，及時進行提醒，并根據異常情況和嚴重程度提供處置建議，提高監測巡檢效率。
5.輔助執法監管。采用語音識別、視頻分析、知識圖譜、邏輯推理等技術，輔助執法人員將案件信息實時錄入系統、穿透式發現問題線索、生成案件報告、快速檢索法律依據和司法解釋、查詢類似典型案例等，提供針對性案件辦理建議，提高執法監管效率和規范性。
6.市場風險預測。運用生成式時間序列分析模型和異常檢測算法等，對各類市場數據進行監測和深度分析，捕捉市場動向，包括經濟指標波動、異常情況等，預測可能出現的市場風險，研判對經濟社會帶來的影響和經濟走勢，并及時發出預警，為政府管理和社會治理提供支撐。
（三）機關辦公類
7.輔助文書起草。利用大語言模型的生成能力，通過構建本地知識庫和預設模板，為工作人員提供寫作建議、輔助起草文書，對格式和內容等進行檢查、校對和優化，提高工作效率，減輕基層負擔。
8.資料檢索。利用知識圖譜構建和信息檢索等技術，準確理解工作人員資料檢索需求，實現政務信息快速檢索、精準定位、多維度排序、智能關聯和對比分析等，幫助工作人員提升資料檢索效率和準確性。
9.智能分辦。利用自然語言理解和多模態識別等技術，構建多維度任務分類和分辦規則，對來文、來電、工單等任務進行自動識別、準確分類、輔助填寫和優先級排序，實現輔助分發和智能派單，提高任務分辦效率。
（四）輔助決策類
10.災害預警。對來自衛星、地面傳感器、地質監測站，以及預報預警、災害風險普查等多源、多維、多模態數據進行大數據關聯和綜合分析研判，識別異常波動情況，預測可能發生的自然災害，并提前發出預警，輔助政務部門及時采取有效措施，減輕災害風險，減少災害損失。
11.應急處置。利用強化學習等技術，對社會公共安全等突發事件的性質、特點、危害程度、影響范圍、發展趨勢和公眾反應等進行分析研判，及時發現和預警風險隱患，基于突發場景、力量資源分布等快速模擬應急處置方案效果，提供科學合理的應急處置建議，優化救援資源配置，提高應急響應速度和效率。
12.政策評估。利用人工智能大模型推斷分析能力與數據挖掘能力，對公眾反饋、市場反應、經濟指標和社會滿意度等進行分析，構建多維度指標，評估政策目標實現程度、政策影響力和潛在問題，支撐政策制定部門進行政策優化。
13.智能輔助評審。利用自學習泛化認識、類人化評審推理、多模態智能解析等能力，對照有關要求開展項目評審，對項目文件內容進行深度掃描、智能解析，提出評審意見建議，輔助提高項目評審效率和科學性。
三、規范部署
政務部門應結合工作實際和場景特點，充分論證人工智能大模型的應用需求、實施路徑、功能設計等，選擇適宜的部署模式，統籌推進實施，推動共建共享，提升建設管理效能。
（一）合理選擇實施路徑
政務部門應根據不同政務場景需求與現有技術基礎，審慎選擇人工智能大模型實施路徑。對于智能問答、輔助文書起草等通用性較強、數據資源豐富的場景，需采用市場上成熟，并已完成網信部門備案的模型產品和服務。對于輔助執法監管、市場風險預測等專業性較強、業務邏輯復雜的場景，可利用領域專家知識和專業數據進行針對性訓練，打造垂直模型。在保障安全和不泄露國家秘密、工作秘密和敏感信息等的前提下，充分利用互聯網算力和模型資源，開展政務領域人工智能大模型部署應用。鼓勵探索政務智能體、具身智能等創新應用。
（二）統籌集約開展部署
政務部門應以統籌集約的方式開展政務領域人工智能大模型部署，依托“東數西算”和全國一體化算力網，統籌推進智能算力基礎設施布局，并實施集中統一的安全管理和體系化技術防護措施，避免“碎片化”安全風險。有條件的中央和國家機關部門、省（自治區、直轄市）可統一部署智能算力資源、人工智能大模型，面向下屬單位或下轄地區提供電子政務外網環境下的人工智能大模型服務。地市應在省（自治區、直轄市）統一要求下開展部署應用，縣級及以下原則上應復用上級的智能算力和模型資源開展應用和服務，不再獨立進行政務大模型建設和部署。
（三）探索實現統管復用
政務部門應探索構建“一地建設、多地多部門復用”的集約化部署模式，統籌推進政務大模型部署應用，防止形成“模型孤島”。省（自治區、直轄市）應搭建政務領域人工智能大模型統一服務平臺，并與政務云管理平臺、政務應用和組件管理平臺等融合共建，將區域內電子政務外網智能算力、政務大模型、政務數據集等資源納入統一管理，形成要素資源“一本賬”，支撐政務大模型運行監測，提供資源申請與調度服務，推動高效復用。國家行業主管部門按照業務需求和發展需要探索細分領域政務垂直大模型的統一訓練與構建，加強與省（自治區、直轄市）協同部署，深化跨層級、跨地域的行業領域智能化賦能。垂直管理部門應強化模型、算力、數據等資源的統籌部署和管理，避免資源浪費。
（四）持續夯實數據基礎
政務部門應加強政務數據治理，持續提升數據質量，加快構建客觀反映公共政策、制度規范、業務流程和治理實效的高質量政務數據集和知識庫，支撐政務大模型的優化訓練。分類分級管理政務大模型涉及數據，加強訓練數據、微調數據、知識庫等管理，建立臺賬并詳細記錄數據來源、類型和規模等信息，確保數據來源可靠可追溯、內容準確有效。依托政務數據共享協調機制，統籌數據治理成果，推進高質量政務數據集的共建共享和生成數據的歸集治理。探索基于大模型的政務知識治理路徑，打造可信知識庫，確保數據源的權威性、準確性和時效性。
四、運行管理
政務部門應強化政務領域人工智能大模型運行管理，健全管理制度、運行模式和安全要求，有序推進人工智能大模型技術、產品和服務在政務領域部署應用。
（一）明確應用管理要求
政務部門應統籌減負和賦能，嚴格落實《整治形式主義為基層減負若干規定》《關于防治“指尖上的形式主義”的若干意見》等相關要求，避免盲目追求技術領先、概念創新，避免重復建設、無效建設，避免未審先建、建而不管，避免強制使用、無效使用，避免數據多頭采集、重復索要，切實防范“數字形式主義”。中央和國家機關政務領域人工智能大模型部署應用應納入國家政務信息化規劃統籌。政務部門應建立健全涵蓋政務領域人工智能大模型部署應用全周期管理體系，明確應用方式和邊界，落實人工智能大模型“輔助型”定位，及時解決部署與應用過程中出現的新問題。應在政務大模型應用界面顯著位置設置風險提示，明確告知大模型服務的局限性，做好大模型輸出內容標識。對于智能問答、輔助辦理等代表政務部門面向公眾和企業提供服務的人工智能大模型應用場景，應嚴格執行內容審核制度流程，結合場景特點和技術能力合理采用人工審核、生成內容實時風控、多模型交叉校驗等措施，防范模型“幻覺”等風險，確保輸出內容不超出業務范圍，保障內容準確性，維護政務部門公信力。
（二）持續推動迭代優化
政務部門應將持續迭代優化作為人工智能大模型部署應用的關鍵環節，建立常態化更新機制，加快功能優化，深化場景應用。密切關注技術發展動態，持續更新優化政務領域人工智能大模型的基礎模型和安全能力。建立高效數據收集處理機制，及時更新支撐人工智能大模型運行的輸入數據和知識庫，并適時進行清洗、標注，補充優化訓練數據集，持續提升模型能力。建立政務領域人工智能大模型用戶評價反饋機制，及時收集、處理用戶需求，以用戶反饋驅動迭代優化。
（三）扎實做好安全管理
政務部門應建立安全責任制度，明確數據處理、大模型訓練和場景應用各階段參與主體的安全職責和任務，做好用戶身份識別和權限管理。政務部門提供人工智能大模型服務時，應遵守《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等相關規定，使用具有合法來源的數據和基礎模型，依法履行算法備案和安全評估等義務，與使用者簽訂服務協議，明確雙方權利義務。構建政務領域人工智能大模型分類分級治理制度，完善安全管理流程，針對可能出現的安全風險，制定應急處置預案。做好政務大模型對抗攻擊的檢測與處置，識別并攔截提示詞注入、資源消耗攻擊等。加強政務大模型內容安全管理，綜合運用語義識別、規則庫、模型算法等，做好多模態輸入輸出內容的識別、分析與管控，建立合理的代答、拒答機制，及時發現并處置違法和不良信息、敏感內容等。發揮新聞媒體內容審核優勢，做好政務大模型訓練數據的內容審核把關，加強政務大模型內容監測管理。做好政務大模型應用運行日志管理，定期對日志記錄進行審計。推動形成安全風險威脅信息共享和應急處置機制，按照規定及時處置并報告安全事件，提升人工智能安全風險應對能力。
（四）嚴格落實保密要求
政務部門在模型訓練、部署應用等過程中應加強數據安全保密和個人信息保護，堅持底線思維，嚴格落實“涉密不上網、上網不涉密”等保密紀律要求，采取加裝保密“護欄”等措施，防止國家秘密、工作秘密和敏感信息等輸入非涉密人工智能大模型，防范敏感數據匯聚、關聯引發的泄密風險。制定完善人工智能大模型在政務領域應用相關保密管理制度，規范人工智能大模型選型、部署、訓練、使用、廢止等全流程保密管理。涉密信息系統應用人工智能大模型按照國家保密行政管理部門要求穩妥推進。
五、保障措施
（一）加強組織實施
加強統籌協調，穩妥有序推動人工智能大模型在政務服務、社會治理、機關辦公、輔助決策等領域規范應用。加快推進政務領域人工智能大模型國家標準體系建設和重點標準研制，明確應用效果評估、系統技術要求、智能技術應用等工作規范，支撐部署應用取得實效。及時總結推廣政務領域部署應用人工智能大模型的典型場景和創新應用，推動復用增效。加強政務領域人工智能大模型部署應用經費保障，引入市場化的產品和服務競爭機制，探索企業建設運營、政府購買服務、按使用情況結算費用的運作模式，營造高效、可持續的政務大模型生態。
（二）開展監測評估
構建政務領域人工智能大模型部署應用全流程監測評估體系，適時開展監測評估工作。建立政務大模型安全測評機制，上線前對模型算法、生成內容、應用功能、配置環境、掛接數據、漏洞風險等進行充分測試驗證，對發現的問題隱患進行整改加固。加強政務領域人工智能大模型系統運行狀態、響應時間、準確性、安全性和潛在風險的實時監測分析，及時發現問題，并采取有效措施解決。做好人工智能大模型應用效能評價，及時總結經驗，持續迭代優化，推動部署應用取得實效。
（三）做好培訓宣傳
開發涵蓋人工智能大模型理論、技術、應用、安全、倫理、產業等內容的培訓課程體系，開展人工智能素養和技能培訓，提升領導干部對人工智能的認知水平，增強工作人員應用能力和水平。面向公眾做好宣傳教育，提升全民數字素養，積極回應用戶關切，正確引導社會對政務領域人工智能大模型適用人群、場景、用途的認識和預期，客觀反映人工智能大模型在優化政務服務、滿足公眾和企業需求、提升社會治理水平等方面的作用。
