2025全年资料免费大全6: 持续发酵的议题，是否值得更深入的探讨？
更新时间： 浏览次数：549
2025全年资料免费大全6: 持续发酵的议题，是否值得更深入的探讨？各热线观看2025已更新（2025已更新）
2025全年资料免费大全6: 持续发酵的议题，是否值得更深入的探讨？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
上海市奉贤区、西安市高陵区、许昌市建安区、太原市古交市、漳州市南靖县、洛阳市栾川县、临高县皇桐镇、东莞市塘厦镇
雅安市天全县、阜新市阜新蒙古族自治县、西宁市大通回族土族自治县、无锡市宜兴市、通化市集安市、广西桂林市灌阳县、重庆市酉阳县、上海市徐汇区
重庆市云阳县、白山市靖宇县、滁州市明光市、杭州市建德市、内蒙古呼和浩特市和林格尔县、文昌市翁田镇、朝阳市朝阳县、三门峡市卢氏县、广西桂林市秀峰区
朝阳市北票市、齐齐哈尔市依安县、大同市广灵县、广西桂林市龙胜各族自治县、焦作市中站区、广西南宁市宾阳县、衡阳市石鼓区、周口市项城市、福州市闽清县、杭州市江干区
枣庄市峄城区、宿州市埇桥区、永州市双牌县、酒泉市金塔县、苏州市吴中区
黔东南麻江县、甘南临潭县、黔南三都水族自治县、广西北海市铁山港区、茂名市化州市、大连市普兰店区、重庆市铜梁区
乐东黎族自治县佛罗镇、庆阳市合水县、临高县波莲镇、孝感市孝昌县、福州市罗源县
泸州市叙永县、凉山冕宁县、西宁市湟中区、长治市黎城县、三沙市南沙区、长沙市天心区、泰安市肥城市、枣庄市峄城区、南昌市青云谱区
运城市新绛县、阜阳市颍泉区、白沙黎族自治县七坊镇、晋中市左权县、广西崇左市大新县、白沙黎族自治县牙叉镇、鞍山市海城市、临夏临夏市、常州市新北区
许昌市魏都区、亳州市蒙城县、菏泽市单县、毕节市纳雍县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼前旗、海南贵南县、岳阳市岳阳楼区、哈尔滨市木兰县、五指山市毛阳
楚雄武定县、成都市郫都区、大同市云州区、庆阳市合水县、甘孜色达县、南阳市社旗县、深圳市龙岗区、乐东黎族自治县佛罗镇、咸宁市赤壁市、天水市秦州区
忻州市定襄县、广西贵港市桂平市、东莞市长安镇、漳州市芗城区、洛阳市宜阳县、朔州市怀仁市、清远市连山壮族瑶族自治县、福州市永泰县、淮安市洪泽区、琼海市阳江镇
全国服务区域：广元、池州、哈尔滨、牡丹江、湖州、湘西、抚顺、昌都、金昌、黔西南、衡水、淄博、阿坝、许昌、揭阳、巴中、沧州、林芝、潮州、乌鲁木齐、葫芦岛、辽源、呼和浩特、深圳、阳江、大庆、呼伦贝尔、昌吉、黔东南等城市。
泉州市南安市、安阳市殷都区、广西河池市凤山县、上海市虹口区、上饶市万年县
曲靖市富源县、株洲市渌口区、晋中市灵石县、重庆市荣昌区、海东市循化撒拉族自治县、松原市扶余市、大同市云州区、大庆市肇源县、西安市新城区
南昌市西湖区、佛山市三水区、广西贺州市富川瑶族自治县、肇庆市怀集县、渭南市合阳县、洛阳市老城区、池州市东至县、昭通市绥江县、襄阳市老河口市、三明市宁化县
三亚市海棠区、宣城市绩溪县、济南市槐荫区、黑河市嫩江市、广西南宁市兴宁区、大同市新荣区、南京市高淳区、揭阳市普宁市、常州市钟楼区、大理剑川县 郑州市管城回族区、达州市大竹县、中山市三乡镇、盘锦市兴隆台区、苏州市常熟市
临汾市洪洞县、邵阳市双清区、十堰市茅箭区、齐齐哈尔市龙江县、大理弥渡县、广州市越秀区
成都市新都区、孝感市云梦县、榆林市子洲县、赣州市会昌县、郑州市巩义市
广西百色市右江区、乐东黎族自治县黄流镇、三明市三元区、连云港市东海县、咸阳市乾县、云浮市云安区、忻州市保德县、江门市鹤山市
丽江市华坪县、安康市岚皋县、内蒙古鄂尔多斯市乌审旗、忻州市河曲县、枣庄市山亭区、晋城市陵川县 延安市富县、海北海晏县、辽阳市宏伟区、枣庄市市中区、梅州市兴宁市、吕梁市临县、保亭黎族苗族自治县什玲、大连市西岗区、许昌市襄城县、白城市通榆县
资阳市乐至县、甘孜色达县、内蒙古呼伦贝尔市满洲里市、迪庆香格里拉市、澄迈县桥头镇、文昌市文城镇、黔南三都水族自治县、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗
常州市武进区、青岛市即墨区、东莞市塘厦镇、福州市闽侯县、张家界市慈利县
开封市通许县、忻州市五台县、黔东南凯里市、中山市坦洲镇、白山市长白朝鲜族自治县、晋城市高平市、鞍山市铁西区、汕头市潮阳区、三亚市吉阳区
海口市秀英区、鹰潭市贵溪市、漳州市龙文区、淄博市淄川区、阜新市清河门区、大同市阳高县、烟台市莱阳市、中山市东凤镇、盘锦市大洼区、酒泉市肃州区
甘孜九龙县、重庆市巴南区、大兴安岭地区呼玛县、三门峡市渑池县、南充市高坪区
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:李岩】