公共部门正处于一个关键时刻。随着2024年全球公共债务达到创纪录的102万亿美元，各国政府正夹在相互对立的结构性力量之间。一方面，财政空间正在迅速缩小，超过34亿人生活在那些用于偿还债务利息的支出超过医疗或教育支出的国家。另一方面，公民的期望值不断攀升，他们要求获得的数字服务在速度和个性化方面能与科技巨头相媲美。

大多数组织将这种融合视为一场无法克服的官僚危机。然而，市场领导者却将其视为一个战略机遇。通过构建由代理式人工智能驱动的可扩展信任体系，政府能够从根本上重塑公共服务模式，并在公共机构周围筑起一道问责制的防御壁垒。

问题：一成不变的时代已经结束

若询问任何公共部门领导者关于其数字化转型的情况，他们谈论的往往是分散的门户网站、孤立的机器学习试点项目以及渐进式的改革。然而，这些举措始终难以在必要的规模上取得突破性成果。

数据表明，情况非常明确。公共支出持续增长，目前经合组织国家的公共支出平均占国内生产总值（GDP）的40%，而官僚体系的条块分割却阻碍了关键项目的推进。从历史上看，政府领域的人工智能虽然价值巨大，但始终处于被动应对的状态。 预测模型用于风险分类，聊天机器人则为公民的咨询提供预设答案。这些系统仅作为简单的输入输出机器运行。由于缺乏自主行动的能力，人工智能仍被困在“创新秀”的范畴内，未能改变公共行政的基本经济规律：照常营业无法赢得未来的战役。

解决方案：数字化公职人员

代理式人工智能代表了机器智能领域的下一次飞跃，其系统能够在既定边界内自主进行推理、规划、行动和学习。它们不仅仅是算法，更是数字化的公共服务者。它们在观察、决策、行动和学习的持续闭环中运行。

关键在于，支撑这一发展的经济基础已发生彻底转变。正如《斯坦福人工智能指数》所报告的：“根据任务的不同，大型语言模型（LLM）的推理成本每年下降幅度在9倍至900倍之间”。这种巨大的成本降低使得持续的代理循环成为可能，同时不会给本已紧张的公共预算带来额外负担。

现代治理的五大战场

为了确保繁荣与稳定，具有自主能力的AI是赢得五场决定性战役所必需的“力量倍增器”：

  1. 公共财政之战：堵漏与充实财政储备。政府必须堵住税收漏洞，应对日益增长的国家债务。自主税务合规代理能够实时检测复杂的逃税行为，追回因欺诈而流失的数十亿资金。此外，采购监管机构能在合同签署前识别串通投标行为，成为公共财政的无休无止的守护者。
  2. 经济发展之战：吸引资本，推动增长。正如联合国所指出的，“资本依然流向最容易的地方，而非最需要的地方”。代理式人工智能能够无缝承保中小企业信贷，将外国直接投资机会与当地产业集群进行匹配，并协调复杂的供应链物流，从而使各国经济对全球投资者极具吸引力。
  3. 人类与社会发展的挑战：提升健康、教育和福利水平。这需要采取主动干预措施。与被动式医疗保健不同，自主智能体能够设计个性化的慢性病管理方案，在学校部署早期辍学风险预警系统，并模拟养老金制度的长期可持续性。
  4. 基础设施与市民服务之争：打造智能、响应迅速的城市治理体系。数字孪生和预测性维护系统可在公用设施泄漏或道路损坏导致重大服务中断发生之前，自动派遣维修人员进行抢修，从而节省数百万美元的被动维护成本。
  5. 司法、安全与安保之战：维护正义意味着要兼顾效率与公正。案件排期优化系统能够大幅缩短案件处理时间，而动态巡逻调度系统则能实时优化执法资源配置。

《行动指南：从雄心壮志到社会影响力》

从零星的试点项目向企业级、值得信赖的人工智能的转型，遵循着一套严谨、工业化的流程。

  1. 战略清晰度：明确关键任务用例。不要仅仅为了实现现代化而部署人工智能。应聚焦于人工智能能在风险可控的前提下产生重大影响的领域，并利用影响与可行性矩阵对项目进行优先级排序。
  2. 数据与工作流准备情况：人工智能的成功完全取决于准确且互联的数据。令人担忧的是，仅有12%的受访高管认为其当前的数据基础设施足以支持人工智能应用。在引入自动化之前，政府必须建立统一的数据标准、实现数据数字化，并规划端到端的工作流。
  3. 受控试点：首先在高影响区域开展范围有限的试点。为期90天的试点为测试自主型人工智能提供了安全、低风险的环境，并确保在涉及敏感决策时始终严格保持人类监督。
  4. 工业化治理：建立健全的监督机制。与《欧盟人工智能法案》等监管框架保持一致。至关重要的是，白皮书指出：“治理是一种特性，而非阻碍：明确的问责机制、影响评估以及持续监测，才是保障自主系统安全的关键”。
  5. 大规模推广与变革管理：仅靠技术无法确保成功。鉴于71%的公共部门员工认为自己尚未做好应对人工智能的准备，有针对性的技能再培训和变革管理势在必行。应设立混合型岗位，让公务员负责监督智能代理，而非亲自执行重复性任务。

“停止做”清单

同样重要的是，政府领导人必须立即摒弃什么。

  • 停止为没有退出标准的试点项目提供资金。如果某项算法在规定时间内未能证明其价值或无法证明其符合安全合规的要求，应将资金重新分配到其他项目。
  • 不要再把治理当作事后才考虑的事项。影响评估、数据主权和审计机制必须从一开始就纳入其中。
  • 别再对有缺陷的工作流程进行自动化了。首先应梳理端到端的流程。将低效的官僚体系数字化，只会让低效问题加速显现。
  • 请不要忽视“人”在整个流程中的作用。如果公务员和市民不信任人工智能，即使是最优秀的人工智能也会失败。推广应用本质上是一项变革管理挑战。

为何先行者能胜出

全球公共部门的竞争将分化为两条截然不同的道路。那些行动迅速但根基薄弱的组织将采用治理机制极度薄弱的模式，从而面临公众的强烈反对、审计失败以及公民信任的彻底丧失。然而，值得信赖的架构师将把监管和问责视为基本的设计要求，从而构建出具有韧性、以公民为中心的机构。

先行者将一举突破传统体系的低效瓶颈，在各部门间形成协同效应，从而构建一个加速学习、提升公共服务质量的良性循环。问题已不再是政府是否应该采取行动，而是从何处着手。
立即推动“主动责任制”的规模化应用。从一个高影响力的工作流程入手，证明其价值，再审慎地扩大规模。让新一代数字化公职人员与人类并肩协作，共同引领公共服务的新时代。