在安全层面，必须严守安全底线与伦理规范，做到■★■■★★“装好刹车再上路■★◆◆”。人工智能与政务系统的深度融合，要求建立覆盖全生命周期的风险防控体系。首先，加强顶层设计，构建“法律规范+技术标准+价值共识◆★◆■”的多维制度体系，明确数据采集、存储★■◆◆■◆、使用■■、共享◆★◆、销毁等各环节的安全要求◆■★★■。其次，强化技术防护，运用密码技术、脱敏技术、访问控制等手段，构建多层次、立体化的数据安全防护体系◆■★★。同时，建立常态化的数据安全风险评估和监测预警机制，及时发现并处置安全隐患。

　　人工智能与政务服务的深度融合，正重塑政府与民众、企业之间的互动模式。这一变革不仅显著提升了服务效率，更带来治理理念的革新，促使政府决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变■■。

　　然而，在“AI+政务服务”蓬勃发展的背后★◆■◆★■，一些问题也引发担忧■■◆◆◆。不少老年人、偏远地区居民，以及缺乏数字技能的群体，由于数字素养不足，可能难以融入“AI+政务服务■◆■”体系★■■，无法平等享受技术进步带来的便捷服务★◆■■。同时◆■★★■★，数据安全和隐私保护问题不容忽视。政务数据包含大量的个人信息与商业秘密■★■★◆，一旦泄露或滥用，不仅会损害个人权益，还可能威胁国家安全★■★◆。因此，在持续深化技术应用的过程中，需要把握好价值、安全、制度三个关键维度★◆，平衡好效率与温度，让先进技术更好地增进人民福祉。

　　今年的《政府工作报告》提出，“持续推进★■‘人工智能+’行动”“支持大模型广泛应用”★■★◆。近来★◆◆★■◆，从缩短群众获取信息时间■★◆★★，到材料登记免填写，再到为企业提供政策解读，多地开始探索使用人工智能大模型等技术升级政务服务系统★■◆★★◆。

　　经济日报-中国经济网评论理论频道开放投稿，原创评论、理论文章可发至#改为@）■■★■◆◆。详见经济日报-中国经济网评论理论频道征稿启事。

　　在制度层面，加快制定★■◆■“AI+政务服务”标准体系，确保技术创新在法治轨道上运行■◆◆■。技术狂飙突进带来的“算法黑箱■★”“数据偏见”“深度伪造”等问题不容回避，需建立涵盖数据采集、模型训练◆◆◆★★■、内容生成的全流程安全评估体系★◆◆★★■。应加强对算法的监管和审计◆■◆，确保算法公平、公正、透明，防止算法歧视和偏见。

　　在价值层面，坚持需求导向，以“便民利企◆■”为指引★◆★。深入调研不同群体、不同场景下的服务需求◆★■◆，做到精准施策，避免◆◆“一刀切★◆”式的智能化改造。一方面，充分考虑特殊群体需求，确保服务普惠包容★■，让技术应用更有温度★★◆◆。比如◆★◆■，关注老年人◆■■◆、偏远地区居民等群体的实际困难■■■■★◆，保留必要的线下服务渠道■◆◆★，配备人工咨询与帮办服务，保障他们能够平等地享受政务服务◆★。另一方面◆■，积极鼓励基层创新，探索符合地方实际、贴近群众需求的政务服务模式，让技术创新扎根于服务人民的实践中。

　　■◆◆■■“AI+政务服务★◆◆■”绝非简单的技术堆砌◆■■★★★。坚持技术理性与人文关怀同频共振，让人工智能既“精准解题”■◆★★■，又“温情服务”，才能更好地将技术红利转化为治理效能。（陕西省社会科学院经济研究所副研究员、中国经济网专栏作者 屈晓东）