囚笼中的他: 让人心动的创意，未来又能带来怎样的反响？
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区域：林芝、聊城、娄底、西安、朝阳、丽水、张掖、威海、黑河、白山、上饶、宣城、重庆、亳州、伊犁、鹤岗、随州、辽源、金昌、淄博、黔西南、运城、宜春、南平、南宁、安阳、巴彦淖尔、舟山、湛江等城市。
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南平市延平区、绥化市海伦市、文昌市东路镇、忻州市繁峙县、沈阳市大东区
汉中市西乡县、三明市沙县区、果洛玛沁县、珠海市香洲区、内蒙古通辽市库伦旗
安庆市宿松县、甘孜巴塘县、吕梁市临县、铜仁市松桃苗族自治县、济源市市辖区、三门峡市渑池县、漳州市龙文区、齐齐哈尔市甘南县、鞍山市铁东区、怒江傈僳族自治州福贡县
区域：林芝、聊城、娄底、西安、朝阳、丽水、张掖、威海、黑河、白山、上饶、宣城、重庆、亳州、伊犁、鹤岗、随州、辽源、金昌、淄博、黔西南、运城、宜春、南平、南宁、安阳、巴彦淖尔、舟山、湛江等城市。
韶关市始兴县、无锡市锡山区、黔东南锦屏县、广西贺州市八步区、内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗、定安县定城镇
成都市崇州市、黔东南岑巩县、张家界市武陵源区、庆阳市华池县、运城市闻喜县、张家界市慈利县、德阳市罗江区、景德镇市珠山区、五指山市毛阳、北京市西城区 临汾市洪洞县、陵水黎族自治县隆广镇、嘉兴市平湖市、东营市垦利区、通化市柳河县、白城市洮北区
区域：林芝、聊城、娄底、西安、朝阳、丽水、张掖、威海、黑河、白山、上饶、宣城、重庆、亳州、伊犁、鹤岗、随州、辽源、金昌、淄博、黔西南、运城、宜春、南平、南宁、安阳、巴彦淖尔、舟山、湛江等城市。
商洛市商南县、广西南宁市马山县、开封市祥符区、德阳市旌阳区、九江市都昌县、大兴安岭地区塔河县、佳木斯市东风区、河源市紫金县、清远市英德市、广西玉林市兴业县
武汉市洪山区、玉树治多县、佳木斯市向阳区、西安市灞桥区、龙岩市漳平市、玉溪市通海县、晋城市城区
铜川市宜君县、湘西州永顺县、抚顺市顺城区、中山市中山港街道、伊春市金林区、赣州市大余县、哈尔滨市通河县
三明市清流县、昆明市五华区、泉州市惠安县、巴中市巴州区、天津市河西区、徐州市新沂市、南阳市方城县、开封市兰考县
运城市盐湖区、成都市青羊区、雅安市宝兴县、铁岭市清河区、永州市双牌县、马鞍山市雨山区、长春市双阳区
焦作市沁阳市、重庆市渝中区、甘孜甘孜县、普洱市景谷傣族彝族自治县、玉树曲麻莱县、长春市双阳区、广西钦州市钦北区、资阳市安岳县、泸州市龙马潭区
怀化市麻阳苗族自治县、莆田市涵江区、乐山市峨边彝族自治县、西宁市城东区、邵阳市新邵县、岳阳市平江县、昭通市鲁甸县、许昌市建安区、长沙市长沙县
黔西南贞丰县、泸州市叙永县、洛阳市嵩县、天水市秦安县、文山砚山县、定安县龙门镇、嘉峪关市文殊镇、忻州市繁峙县、清远市清新区
今年以来，关于DeepSeek的话题热度一直很高，也引发了一些人工智能可能影响哪些行业的探讨。在这当中，关于政务服务方面的应用尤为引人关注。有人暗喜，人工智能是公职人员写材料、出方案的神器。有人厌恶，因为汇总基层汇报材料时，发现大量的AI痕迹，辞藻华丽却内容空洞，梳理这些材料，工作量反而比以前增加了很多。今天，就来继续聊聊这个话题。
先说一个蛮有意思的现象。有人问DeepSeek一个问题：“xx大学和xx大学哪个更好，二选一，不需要说明理由”。经过一番思索，DeepSeek给出自己的答案。继续跟进问题，“我是另一所学校的”，大模型立马改口。当进一步表示“两个大学都读过”，DeepSeek在深度思考中直白地给出逻辑：“恭维用户”，“双校光环叠加”的回应已然失焦。
如果仅从玩笑或者调试的角度，这样的问答或许令人会心一笑。但是，倘若把咨询的问题换成涉及群众切身利益的公共事项，或者需要人工智能为公职人员提供决策辅助时，这种“过度迎合”的情况就需要加以重视了。
不可否认，“AI+政务”其势已成。近来，多地组织领导干部学习大模型使用方法，不少单位正在接入或者部署本地化DeepSeek。数据显示，有的地方上线政务大模型后，公文格式修正准确率超95%，审核时间缩短90%，跨部门任务分派效率提升80%。
数据喜人，也不乏思考：一个以用户满意为评价维度的大模型，究竟能不能承载各方期待？当各种文字材料趋于模板化、套路化，该不该归咎于作为使用者比如公职人员身上？
先说第一个。让用户满意当然无可非议，但是当态度的变量超过真实的参数，那就有可能本末倒置。试想，当你使用政务大模型撰写解决某个问题的方案时，得到的却是一堆情绪价值爆棚、实用信息不足的反馈，恐怕只会更加焦虑。
有人在研究中发现，目前许多生成式人工智能存在一种“讨好”倾向，甚至会因此胡编乱造。表面看似有理有据，实则早就偏题千里。某种程度上，这是消纳数据、反馈强化的结果。优点当然是对齐了与人类的“颗粒度”，缺点也显而易见，开始与真实脱节。
由此而言，我们依然需要保持自我认知的掌控权。正如有人所提醒的那样：“我们永远要带着一点点怀疑、一点点好奇、一点点求真精神，与它探讨、对话、切磋。”当然，更为重要的是不能依赖，AI再强也替代不了“脚底板”，调查研究始终是谋事之基、成事之道。
再说第二点。毋庸讳言，许多人已经尝试使用生成式大模型写报告、找素材、攒总结，写作效率大大提升。但与此同时也带来争议，拗口的表达如出一辙，机械的逻辑似曾相识，鲜活的案例真假难辨，这样的公文材料有啥意义？
该不该打板子？可能没这么简单。这其中，当然有个别人的应付之举，但更多人特别是基层干部有话要说。有人对此毫不讳言：“材料任务繁重，改稿总比写稿省很多力气……我们不是懒，只是想从文山会海中稍稍解脱松绑一下”。
一句话，道出基层工作特别是材料工作之繁、之窘。从这个角度来说，理应对基层干部如何更合理使用政务大模型进行善意的提醒。但更重要的，是厘清其中的行为动机和难言之隐。是不是不必要的材料？有没有材料政绩之嫌？那种“以材料应付材料”的做法，才是AI应用走偏的重要原因。归根结底，还是要进一步减轻基层负担，让政务大模型从疲于应对的工具真正成为提升效能的神器。
有一句广为人知的话，“打败你的不是对手，颠覆你的不是同行，而是传统思维和落后观念。”或许，政府服务领域正在掀起一场浪潮。当技术突飞猛进的时候，关于治理的智慧也应乘势而上。
这正是：
三千案牍屏间逝，百万铨衡指上飞。
墨守成规矜故纸，智生穷变叩玄机。
(打油诗由DeepSeek生成)
来源：人民日报评论，作者：风凌度 【编辑:刘湃】