红姐统一彩图库: 刺激思考的内容，是否能为未来建构新的框架？
更新时间： 浏览次数：58
红姐统一彩图库: 刺激思考的内容，是否能为未来建构新的框架？各热线观看2025已更新（2025已更新）
红姐统一彩图库: 刺激思考的内容，是否能为未来建构新的框架？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
东方市感城镇、昭通市镇雄县、宁夏中卫市海原县、中山市神湾镇、黄冈市团风县、东方市四更镇、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、黄南泽库县
吕梁市离石区、汕尾市陆河县、琼海市中原镇、株洲市茶陵县、内蒙古巴彦淖尔市五原县、运城市河津市
铜陵市义安区、安阳市殷都区、广西南宁市江南区、直辖县仙桃市、荆门市钟祥市、忻州市偏关县
白山市临江市、宝鸡市陇县、福州市晋安区、南阳市方城县、毕节市金沙县、黄山市休宁县、黔西南安龙县
泰安市宁阳县、广西桂林市平乐县、葫芦岛市南票区、绍兴市诸暨市、衢州市柯城区、新乡市新乡县、哈尔滨市松北区、株洲市醴陵市、揭阳市榕城区、中山市三乡镇
陵水黎族自治县文罗镇、七台河市勃利县、大兴安岭地区呼玛县、东莞市莞城街道、晋城市陵川县、青岛市即墨区、黔南惠水县、成都市彭州市、文昌市重兴镇
玉树曲麻莱县、驻马店市泌阳县、泸州市合江县、阳泉市平定县、杭州市余杭区、荆州市松滋市、深圳市光明区、黔南荔波县、广元市青川县、雅安市天全县
咸阳市渭城区、泉州市晋江市、通化市东昌区、四平市双辽市、屯昌县南吕镇、临汾市古县、盐城市盐都区、乐山市沙湾区、朔州市朔城区
攀枝花市仁和区、商丘市永城市、邵阳市邵阳县、天水市麦积区、淮安市涟水县、定安县龙湖镇、运城市垣曲县、琼海市潭门镇
株洲市攸县、铜陵市枞阳县、澄迈县金江镇、东方市大田镇、肇庆市鼎湖区、天津市蓟州区
东莞市石碣镇、荆州市监利市、三门峡市义马市、长春市农安县、九江市浔阳区
九江市修水县、大同市浑源县、凉山金阳县、永州市新田县、运城市永济市
全国服务区域：南阳、中山、南平、拉萨、承德、白银、张掖、信阳、阳江、眉山、三亚、通辽、盐城、松原、揭阳、黄冈、甘南、贵港、金昌、嘉峪关、太原、芜湖、巴中、桂林、临沧、乌海、荆门、株洲、连云港等城市。
鹤壁市山城区、内蒙古赤峰市翁牛特旗、威海市文登区、甘孜乡城县、大理祥云县
东营市河口区、漳州市南靖县、吉林市舒兰市、长沙市宁乡市、南平市松溪县、平顶山市郏县、烟台市栖霞市、玉溪市江川区、马鞍山市和县、济南市章丘区
济宁市汶上县、武威市古浪县、漳州市芗城区、海北海晏县、湛江市吴川市、宁夏固原市彭阳县、衡阳市珠晖区
邵阳市隆回县、信阳市平桥区、中山市沙溪镇、广西南宁市西乡塘区、临高县博厚镇 扬州市宝应县、深圳市盐田区、绥化市青冈县、泸州市古蔺县、绍兴市新昌县
宁夏中卫市海原县、东方市感城镇、昆明市晋宁区、黔东南岑巩县、天津市滨海新区、珠海市金湾区、上海市崇明区
长沙市天心区、阿坝藏族羌族自治州汶川县、湛江市坡头区、朝阳市龙城区、安顺市平坝区、运城市稷山县
东莞市望牛墩镇、三亚市崖州区、鹤岗市萝北县、文山砚山县、天津市西青区、红河建水县
内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、汕头市南澳县、九江市彭泽县、福州市闽清县、常州市天宁区 聊城市莘县、玉树治多县、汕尾市陆河县、广西崇左市大新县、西宁市城西区、赣州市于都县、儋州市排浦镇
攀枝花市米易县、白沙黎族自治县牙叉镇、赣州市宁都县、澄迈县瑞溪镇、杭州市桐庐县、东莞市长安镇、齐齐哈尔市拜泉县
舟山市普陀区、武汉市东西湖区、常州市金坛区、雅安市雨城区、绵阳市江油市、濮阳市南乐县、驻马店市汝南县
佛山市三水区、忻州市偏关县、延安市延长县、重庆市潼南区、邵阳市洞口县、屯昌县屯城镇、西安市临潼区、揭阳市揭西县、南阳市西峡县、赣州市兴国县
白银市平川区、广西桂林市兴安县、安庆市宜秀区、广安市岳池县、安阳市殷都区、广西桂林市叠彩区、怀化市通道侗族自治县、广西柳州市城中区、太原市小店区、普洱市景谷傣族彝族自治县
焦作市武陟县、沈阳市辽中区、广西桂林市象山区、双鸭山市岭东区、杭州市富阳区、湘潭市韶山市
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】