新澳2025免费大全: 逐步浮现的局面，是否能引导决策者的思考？
更新时间： 浏览次数：701
新澳2025免费大全: 逐步浮现的局面，是否能引导决策者的思考？各热线观看2025已更新（2025已更新）
新澳2025免费大全: 逐步浮现的局面，是否能引导决策者的思考？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
三门峡市湖滨区、永州市零陵区、东莞市道滘镇、金华市金东区、淮北市杜集区、中山市阜沙镇、上海市徐汇区、荆门市东宝区
广西来宾市金秀瑶族自治县、驻马店市西平县、内蒙古巴彦淖尔市五原县、重庆市云阳县、宿州市泗县、榆林市神木市、红河蒙自市、乐山市五通桥区、澄迈县文儒镇
济南市天桥区、宜宾市江安县、上海市徐汇区、黔西南册亨县、聊城市冠县、宜昌市长阳土家族自治县、东莞市石龙镇、儋州市排浦镇、池州市贵池区
儋州市雅星镇、新乡市辉县市、大同市云州区、屯昌县南坤镇、襄阳市老河口市、临沂市兰陵县、广西钦州市浦北县、郴州市宜章县、九江市瑞昌市、鸡西市麻山区
郑州市二七区、阳泉市郊区、广安市广安区、上海市松江区、白沙黎族自治县南开乡、内蒙古赤峰市红山区、兰州市榆中县、宁夏银川市金凤区、内江市市中区、宝鸡市陇县
怀化市新晃侗族自治县、汉中市洋县、西宁市湟源县、咸阳市彬州市、洛阳市嵩县、平顶山市汝州市、青岛市莱西市、新乡市牧野区
临沂市河东区、黄山市祁门县、伊春市金林区、哈尔滨市道里区、昭通市威信县、绵阳市北川羌族自治县、长沙市天心区、太原市阳曲县
大连市金州区、合肥市包河区、内蒙古赤峰市松山区、泰州市泰兴市、忻州市静乐县
怀化市辰溪县、临沂市兰山区、达州市达川区、定西市安定区、延安市吴起县
甘南合作市、南昌市东湖区、常德市澧县、西安市未央区、东方市四更镇、六安市叶集区、温州市平阳县、齐齐哈尔市依安县、儋州市峨蔓镇
青岛市胶州市、无锡市锡山区、杭州市拱墅区、大理鹤庆县、昆明市呈贡区、广西梧州市龙圩区、安顺市西秀区、定安县黄竹镇
延安市甘泉县、德阳市绵竹市、雅安市芦山县、杭州市滨江区、黔东南黄平县、广西百色市平果市、泸州市合江县
全国服务区域：伊犁、洛阳、定西、铜川、黄冈、运城、大庆、文山、贵阳、玉溪、沧州、赤峰、福州、开封、镇江、嘉兴、绵阳、上饶、淄博、丽水、连云港、黑河、贺州、海北、许昌、枣庄、淮安、楚雄、德阳等城市。
南京市溧水区、济宁市曲阜市、内蒙古呼和浩特市武川县、贵阳市云岩区、陵水黎族自治县椰林镇、黄山市屯溪区、陇南市礼县、南京市建邺区、六安市霍山县
宜宾市叙州区、大庆市肇州县、贵阳市观山湖区、曲靖市罗平县、广西崇左市凭祥市、铁岭市昌图县、德宏傣族景颇族自治州陇川县、徐州市沛县、上海市嘉定区、深圳市光明区
东莞市麻涌镇、台州市临海市、枣庄市台儿庄区、绵阳市盐亭县、铁岭市清河区、泉州市安溪县
九江市永修县、吉林市蛟河市、万宁市和乐镇、泉州市安溪县、澄迈县中兴镇、榆林市靖边县、东方市三家镇、日照市莒县 无锡市宜兴市、抚顺市顺城区、哈尔滨市延寿县、大理洱源县、天水市武山县、肇庆市高要区、三亚市海棠区、洛阳市洛宁县、许昌市鄢陵县
临沂市兰陵县、海东市循化撒拉族自治县、果洛玛沁县、驻马店市确山县、天津市津南区
长春市榆树市、济南市济阳区、马鞍山市雨山区、德宏傣族景颇族自治州盈江县、伊春市金林区、无锡市宜兴市、丹东市东港市、定西市陇西县、汉中市南郑区
东莞市常平镇、庆阳市西峰区、南通市如皋市、昌江黎族自治县七叉镇、宜昌市宜都市、内蒙古赤峰市松山区、苏州市吴江区、武威市民勤县
泸州市合江县、汉中市宁强县、韶关市乐昌市、黔南都匀市、随州市曾都区、海西蒙古族天峻县、广西桂林市阳朔县、榆林市子洲县、郴州市北湖区 北京市通州区、北京市密云区、内蒙古锡林郭勒盟多伦县、临高县新盈镇、南昌市进贤县、定西市安定区、黄石市铁山区、眉山市青神县、大兴安岭地区漠河市
海西蒙古族德令哈市、天津市和平区、内江市隆昌市、临沂市莒南县、安康市岚皋县
哈尔滨市延寿县、六盘水市六枝特区、楚雄楚雄市、云浮市郁南县、楚雄大姚县、广元市苍溪县、合肥市肥西县、昌江黎族自治县乌烈镇、湘潭市湘乡市
内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗、运城市芮城县、九江市濂溪区、成都市彭州市、渭南市富平县
广西钦州市钦北区、攀枝花市东区、滁州市南谯区、六盘水市盘州市、临汾市侯马市、广西百色市平果市、陇南市宕昌县、澄迈县瑞溪镇、宜昌市秭归县、忻州市神池县
东莞市凤岗镇、昭通市盐津县、广安市前锋区、重庆市沙坪坝区、伊春市嘉荫县、襄阳市宜城市、黑河市五大连池市、恩施州宣恩县、内蒙古通辽市霍林郭勒市、深圳市宝安区
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】