【摘要】生成式人工智能憑借其在語言理解、內容生成、推理分析等方面的強大能力，已經能夠勝任傳統政務服務崗位工作人員的部分工作任務，主要集中于特定業務環節與事務性輔助支持層面。然而，在涉及深層次價值理性的復雜治理領域，生成式人工智能仍存在難以克服的局限性，傳統政務服務崗位工作人員所具備的深度認知、情感智能與倫理擔當構成了政府治理不可或缺的重要部分。生成式人工智能與傳統政務服務崗位工作人員的主要優勢也呈現出顯著的結構性互補，有效提升公共治理的整體效能。因此，生成式人工智能對政府職能履行以及傳統政務服務崗位工作人員的影響，并非簡單的“取代”與“被取代”的二元關系，其影響將呈現出多維滲透、動態演進的復雜特征。展望未來，隨著技術的日益成熟與應用場景的持續拓展，生成式人工智能有望在更廣泛的領域發揮關鍵作用，屆時其替代、協同和重構效應也將充分顯現，出現對傳統政務服務崗位工作人員核心崗位職責的結構性替代，驅動政府部門整體行政效率的系統性躍升，進而深刻改變政府部門的組織體系與治理模式。
【關鍵詞】人工智能 政府部門 勞動崗位 國家治理
【中圖分類號】D602 【文獻標識碼】A
技術革新與社會結構的互動演進，是貫穿人類歷史的恒常主題。回溯歷史，從工業革命的機械化浪潮到計算機的普及應用，每一次重大技術突破都引發社會對于勞動崗位被機器替代的深切關注，并切實地重塑彼時的就業結構與技能需求。因此，如何預見并有效調適新興技術可能引致的結構性影響，始終是對國家治理能力的一項重大而持續的考驗。
近年來，生成式人工智能的迅速崛起，正將這一歷史性議題推向新的焦點。以2022年底ChatGPT的問世為標志，生成式人工智能快速進入公眾視野并逐步應用于各行各業。尤其在經濟與社會領域，其在多模態內容創作等場景中對人類勞動力的替代效應日益凸顯，由此引發的“機器換人”的廣泛討論，也為政務領域的變革提供了重要參照。與此同時，得益于安全可控且具成本優勢的開源大模型（如深度求索的DeepSeek系列）的出現，我國多地政府自2025年初，開始加速此類技術的本地化部署，以期提升政務治理水平。在此期間，深圳福田等地“人工智能數智公務員”正式上崗，在公文處理、民生服務、應急管理等政務工作場景的試點應用引發社會各界廣泛關注。
在此背景下，一個人工智能時代的“人類—技術”問題日益凸顯：生成式人工智能技術將如何深度重塑政府職能的履行方式，它將怎樣深刻改變傳統政務服務崗位工作人員的工作職責？更進一步地看，在商業領域已初現端倪的職業替代趨勢，是否會在政府部門加速演進？面對新興的技術浪潮及其可能帶來的深遠影響，政府部門又該如何積極審慎地制定應對策略，以確保技術發展服務于國家治理能力現代化和公共利益最大化的目標？
深入研判并回應上述關鍵問題，絕非僅限于技術層面的探討，更具有國家戰略意涵和時代價值。當前，我國正處在推進國家治理體系和治理能力現代化的關鍵階段，對提升政府效能、優化公共服務提出新的要求。生成式人工智能對政府運行邏輯、組織結構與人員構成的潛在沖擊，直接關乎政府效能提升與公共服務優化的目標的順利實現。因此，進行前瞻性的審視與系統研究，積極探索人機協同的未來治理模式，不僅是順應技術發展大勢的必然選擇，更是將頂層戰略設計落到實處、有效提升治理效能的關鍵一環。
生成式人工智能在政府部門的應用現狀
當前，梳理以本地化部署DeepSeek等國產大模型為代表的政務人工智能應用探索，可以發現其背后貫穿著政府部門對于提升治理效能、優化公共服務以及輔助科學決策的共同追求。現階段政府部門中生成式人工智能的應用導向，主要包括效率導向、知識導向、民生服務導向以及決策支持導向。
效率導向以提升行政運行效率，增強內部工作效能為主要目標，其應用場景包括黨政機關公文生成與處理、工作任務自動分配與執行、數據報表生成與統計分析等；知識導向以構建結構化知識體系，提供政務知識輔助支持為主要目標，其應用場景包括政務知識管理與高效檢索、政策文件智能解讀分析、法律法規條款精準匹配與相似案件智能推薦等；民生服務導向以提供更精準便捷的公共服務，滿足公眾多樣化需求為主要目標，其應用場景包括全方位政務咨詢答疑、主動式政務服務推送、公眾意見與訴求歸納分析等；決策支持導向以輔助社會治理與政策決策，提高重要決策的科學化水平為主要目標，其應用場景包括城市運行風險預警與應急響應、政策效果模擬推演與影響預測、公共資源優化配置方案智能建議等。
以上四類應用導向及其對應的場景，在實現難度上呈現出由淺入深的遞進關系。目前，生成式人工智能在政府部門的應用實踐主要集中在實現難度較低的效率導向和知識導向領域，其落地相對成熟且廣泛，各地政府已經出現較多的應用案例。相較而言，涉及更復雜公共服務交互的民生服務導向和需要深度模擬預測能力支撐的決策支持導向，其應用仍處于探索或初步試點階段，普及程度相對有限。但不可忽視的是，隨著生成式人工智能技術的迅猛發展和應用場景的持續拓展，這些更高層次應用領域的深度介入正逐步成為可能，人工智能有望在未來覆蓋政府部門更多關鍵的業務流程和工作任務，為政府職能履行提供更加全面的技術支撐。
生成式人工智能與傳統政務服務崗位工作人員的主要優勢對比
探討生成式人工智能技術對政府職能履行方式以及傳統政務服務崗位工作人員工作職責的深遠影響，首先需厘清兩者在核心能力維度上的根本差異。 這種差異源于其本質屬性的不同：生成式人工智能作為數據與算法驅動的載體，其特征是工具理性，追求高效率、標準化與結果的可預測性。而傳統政務服務崗位工作人員則兼具工具理性與價值理性，在追求效率的同時，更強調人文關懷、公共價值、倫理判斷與創造性思維等。因此，兩者在數據處理、知識管理、任務執行、服務交互、政策決策等不同維度上表現出主要優勢的鮮明對比，具體可見下表。
依托自然語言處理、機器學習等先進技術，生成式人工智能在結構化數據處理、顯性知識運用、標準化工作任務執行、規模化公共服務供給以及基于數據驅動的前瞻性決策支持等方面，具有超越傳統政務服務崗位工作人員的效率與穩定性優勢。這使得其在處理規則明確、流程固定、高度重復的基礎行政任務時表現尤為突出，能夠實現高效、低差錯的全流程自動化處理。此外，生成式人工智能還具備強大的持續學習與動態適應能力，能夠通過不斷吸納新的政務數據和場景反饋,實現算法模型的迭代優化與性能的持續升級，從而有效應對日益復雜多變的治理環境挑戰，持續提升政務智能化水平和響應速度。
然而，政務工作的復雜性遠非數據與規則所能完全涵蓋，傳統政務服務崗位工作人員所具備的深度認知、情感智能與倫理擔當構成了政府治理不可或缺的另一面。面對復雜的現實世界，傳統政務服務崗位工作人員在非結構化數據質性分析、隱性知識挖掘與解讀、復雜情景下的靈活應對、個性化情感訴求回應，以及多元公共價值權衡與踐行社會公平正義等方面具有核心優勢。面對非結構化、情境依賴性強、規則邊界不清或存在沖突的復雜政務問題時，傳統政務服務崗位工作人員能夠運用專業素養、實踐經驗和治理智慧，綜合考量各類因素進行深度價值權衡與倫理判斷，從而作出符合公共利益的決策。在特定情況下，傳統政務服務崗位工作人員甚至還能夠突破常規思維和既有框架，運用長期實踐中積累的、難以言傳身教的經驗、隱性知識和情境智慧提出創造性的解決方案，有效推動政策創新或復雜問題的實質性突破。更為關鍵的是，作為行政機關代理人，傳統政務服務崗位工作人員能夠對其決策和行動負責，主動規避可能出現的重大事件或事故，這是當前人工智能無法逾越的根本界限。
綜上所述，生成式人工智能憑借其在語言理解、內容生成、推理分析等方面的強大能力，已經能夠勝任人類部分工作任務，展現出明顯的替代潛力。然而，在涉及深層次價值理性的復雜治理領域，生成式人工智能仍存在難以克服的局限性，無法對目前傳統政務服務崗位工作人員所承載的核心治理價值和治理能力形成有效替代。與此同時，在大量政務場景中，生成式人工智能與傳統政務服務崗位工作人員的主要優勢也呈現出顯著的結構性互補，二者的協同配合能夠實現工具理性與價值理性的有機統一，有效提升公共治理的整體效能。因此，生成式人工智能對政府職能履行以及傳統政務服務崗位工作人員的影響，并非簡單的“取代”與“被取代”的二元關系，其影響將呈現出多維滲透、動態演進的復雜特征：在不同發展階段、不同層次、不同性質的政務場景中，生成式人工智能可能會單獨或同時表現出對人類工作任務與崗位職能的直接替代、對其服務與決策等核心能力的協同增強，以及對政府組織體系與治理模式的深度重構。深刻理解這種影響的復合性與場景依賴性，是把握人機協同未來發展走向的關鍵。
生成式人工智能與傳統政務服務崗位工作人員主要優勢對比
生成式人工智能對政府職能履行及傳統政務服務崗位工作人員的影響
生成式人工智能對政府職能履行及傳統政務服務崗位工作人員的影響可以概括為三種不同的效應：替代效應、協同效應和重構效應。替代效應是指生成式人工智能對傳統政務服務崗位工作人員的直接或間接替代，導致其職能范圍的收縮；協同效應是指生成式人工智能通過為傳統政務服務崗位工作人員提供智能輔助支持，顯著增強其核心能力，從而系統性地提升政府行政效能；重構效應是指因生成式人工智能應用催生新型人類政務崗位，進而影響政府的組織體系與治理模式。
替代效應
生成式人工智能應用對傳統政務崗位職能的替代效應，依據其影響深度可以劃分為“任務替代”和“職能收縮”兩種模式。任務替代是指生成式人工智能僅在個別業務環節或特定操作層面應用，有限替代低技能、標準化、重復性的工作任務，原屬于傳統政務服務崗位工作人員的核心崗位職責與職能定位未發生實質性改變；職能收縮則是指隨著生成式人工智能的深度應用，出現對傳統政務服務崗位工作人員核心崗位職責的結構性替代，這意味著人工智能不僅能夠獨立、高效地完成該崗位的絕大部分工作任務，更在功能上覆蓋了其核心價值的輸出，使得某些傳統崗位在政府組織架構中失去獨立存在的必要性與價值，最終引發其整體職能范圍的收縮。
任務替代已經出現在不同的政務場景中。例如，在會議紀要生成與要點總結、數據統計填報等常規事務性工作任務中，生成式人工智能已經實現了小范圍、局部性的任務替代，有效減輕工作人員的部分工作負擔。然而，這種替代目前仍主要聚焦于部分具體的工作任務，并未導致其職能的整體收縮。但是，隨著技術的進一步發展，生成式人工智能在部分領域的深度應用趨勢已經清晰可見，未來某些強規則性、高度標準化的工作人員的公共服務職能，如行政審批的初步受理與內容審查、大規模信息核驗與篩查等，可能將完全由人工智能系統承擔或執行，從而在特定領域率先實現從任務替代向職能收縮的轉變。
協同效應
生成式人工智能應用對政府行政效率提升的協同效應，依據其提升程度可以劃分為“工具輔助”和“效能變革”兩種模式。工具輔助是指生成式人工智能作為效能增強工具服務于人個體，在既定的組織流程與規則框架內有限度地提升常規業務工作的效率，其作用聚焦于對非核心決策環節的事務性支持；效能變革是指生成式人工智能全面融入核心決策環節，與人類一同完成各類復雜工作，不僅可以顯著提升特定任務的執行效率，更能夠通過深度人機協同實現核心政務流程再造，驅動政府整體行政效率的系統性躍升，完成從個體工作效能量變到組織整體效能質變的跨越。
各地政府構建的跨部門、跨領域政務知識庫，通過融合人工智能技術提供智能化知識檢索服務，為人們日常工作提供即時、高效的輔助支撐，這正是工具輔助的具體體現。未來，隨著生成式人工智能更深層次地融入核心決策環節，它將在政策制定、應急管理等高復雜度場景中發揮關鍵作用，通過提供政策效果模擬推演、實時風險監測預警等深度分析支持，與人類工作者形成緊密的“人機協同決策”新模式，實現核心政務流程再造。這種深層次融合不僅可以顯著提升政府決策效率，更能從根本提升整體決策質量和科學化水平，從而更好地服務保障經濟社會發展和民生福祉。
重構效應
生成式人工智能應用對政府部門的重構效應，依據其影響深度可以劃分為“崗位新增”與“組織重塑”兩種模式。崗位新增是指為適應技術應用而催生的新型公務員崗位，這類崗位雖源于技術驅動，但其職責設定與運作模式仍嵌套于既有的組織架構之內，本質上是體系內部的增量調整；組織重塑是指更深層次的內部變革，生成式人工智能深度嵌入核心政務流程，不僅催生新型崗位，更促使政府部門職能邊界重構、決策鏈條優化和信息流轉機制革新，進而引發組織形態的結構性變化，最終推動政府從治理理念到運行模式的系統性變革。
隨著生成式人工智能在政府部門的持續部署與應用，崗位新增已經開始顯現。為滿足人工智能系統調試、運行維護以及風險監管等核心需求，各地政府部門正逐步設立技術支持、算法審計、倫理合規等新型專業崗位。盡管現階段此類崗位數量相對有限，且多以臨時性或項目外包的形式存在，但可以預見的是，由生成式人工智能深度應用催生的專業化治理崗位將持續涌現。這一進程不僅將打破傳統組織分工體系，簡化組織層級結構，推動形成基于項目的、融合技術專家與業務骨干的多層次、跨專業綜合性團隊，更將促成常設性政府人工智能治理機構，如“人工智能治理辦公室”“數據倫理委員會”的建立，并進一步深刻革新公共治理理念與治理模式，從而推進國家治理體系和治理能力現代化。
總體而言，當前生成式人工智能的應用尚處于早期探索階段，主要集中于特定業務環節與事務性輔助支持層面，政府傳統的職能邊界、工作流程與組織體系尚未發生根本性轉變，因此任務替代、工具輔助和崗位新增等效應表現相對明顯。然而，隨著技術的深度嵌入，政府部門在行政任務執行方式、公共服務供給模式、決策機制和治理理念等方面將發生深刻變化，屆時職能收縮、效能變革與組織重塑將逐步顯現。值得注意的是，替代、協同與重構三種效應之間也并非完全割裂，而是呈現出動態關聯的關系。生成式人工智能的嵌入程度將直接塑造其主導效應形態：當技術深度融入并驅動核心流程再造時，替代效應與重構效應將占據主導；反之，在技術主要作為輔助工具的應用場景中，協同效應則更為顯著。這一動態演進過程，本質上是技術深度賦能治理現代化的復雜映射。
面對生成式人工智能應用的政府治理策略
面對生成式人工智能在政府部門應用所造成的替代、協同與重構等多重效應及其深遠影響，政府部門亟需采取前瞻性、系統性和主動性的應對策略。這不僅關乎技術應用的創新效能發揮與潛在風險防范之間的平衡，更深刻影響著公共治理體系的現代化轉型以及核心公共價值的維護。結合當前生成式人工智能的應用現狀與發展趨勢，建議從以下三個核心維度構建應對策略體系。
完善國家戰略規劃與制度頂層設計。將生成式人工智能在政府部門的應用納入國家整體規劃框架，統籌應用場景與算力資源。一是將生成式人工智能應用融入國家發展全局。明確將生成式人工智能定位為國家治理體系和治理能力現代化的關鍵驅動，以及數字中國、智慧城市建設的重要組成部分；建立高級別的跨部門協調機制，統籌規劃生成式人工智能應用的戰略方向、資源分配、標準制定和政策協調，確保各地區、各部門行動一致，形成發展合力。二是系統規劃應用場景與應用優先級。深入調研各級政府部門的實際業務需求、痛點難點，全面梳理和評估生成式人工智能的潛在應用場景，根據技術成熟度、應用價值、數據可獲得性、風險可控性等因素，確定優先推廣和重點投入的生成式人工智能應用領域。三是統籌算力資源與基礎設施建設。規劃建設安全可控的國家級人工智能算力平臺和大數據中心，為各級地方政府提供統一、高效、彈性的算力支持和模型訓練環境；建立健全政務數據治理體系，明確數據標準、開放共享機制和安全保障措施，推動建設高質量、行業性、領域化的政務大模型訓練數據集，為生成式人工智能應用提供堅實的數據基礎；結合國家“東數西算”工程，優化算力資源布局，構建智能化的算力調度網絡，確保生成式人工智能應用所需算力的穩定供給和高效利用。
強化傳統政務服務崗位工作人員數字素養與人機協同能力建設。重塑傳統政務服務崗位工作人員能力體系，以適應人機協同新要求，鼓勵終身學習與適應性發展。一是全面提升傳統政務服務崗位工作人員的數字素養與生成式人工智能應用技能。針對不同層級、不同崗位的傳統政務服務崗位工作人員設計差異化培訓課程。面對領導干部，側重生成式人工智能戰略認知、倫理風險和治理模式的理解；面對業務骨干，側重生成式人工智能的工具應用和人機協作方法；面對技術人員，側重生成式人工智能的模型開發、運行維護和安全知識。此外，進一步加強對數據隱私、算法偏見等方面的教育培訓，培養傳統政務服務崗位工作人員在應用人工智能時的審慎態度和風險防范意識。二是推動傳統政務服務崗位工作人員核心能力深度轉型。在生成式人工智能承擔重復性、標準化工作任務的背景下，強化傳統政務服務崗位工作人員對公共價值、倫理準則的理解以及在復雜情境下的綜合權衡能力；重點提升其批判性思維、創造性解決問題、戰略性規劃及在生成式人工智能輔助下的深度決策能力；增強其同理心、溝通技巧、處理復雜人際關系和提供個性化、有溫度服務的能力。三是建立適應人機協同的績效評估與激勵機制。將數字素養和生成式人工智能應用能力，納入傳統政務服務崗位工作人員績效考核和晉升評價體系，從單純考核任務完成量轉向評價工作質量、創新性、價值貢獻及人機協作效能；設立激勵機制，鼓勵傳統政務服務崗位工作人員在生成式人工智能輔助下，探索新的工作模式、提升決策質量和解決復雜問題，持續優化工作效能。
堅持以人民為中心的價值取向與技術安全可控。鑒于生成式人工智能在政府部門應用的特殊性，必須切實保障公眾知情權與參與權，開展試點示范與風險評估，并建立健全法律法規與倫理規范。一是堅持以人民為中心的價值取向。在政務服務中使用生成式人工智能技術時，應明確告知公民并對其決策邏輯和結果提供通俗易懂的解釋；建立健全公眾對生成式人工智能應用的意見反饋機制和參與式治理框架，鼓勵公眾、專家學者、第三方機構等參與人工智能應用設計、評估和監督，確保符合公共利益；關注困難群體需求，提供必要的替代方案和人工支持，確保政務服務的普惠性和包容性。二是審慎推進試點示范與全面開展風險評估。采取“試點先行、逐步推廣”的策略，選擇特定區域、特定業務進行小范圍試點，充分驗證技術可行性、業務適用性和潛在風險；建立健全風險評估與應急機制，在人工智能系統上線前進行全面的技術風險、安全風險、倫理風險和社會影響評估；建立常態化的監控預警機制，及時發現和處置人工智能系統可能出現的故障、偏見或濫用行為。三是構建完備的法律法規與倫理治理體系。加快研究制定針對生成式人工智能應用的專門性法律法規或部門規章，明確數據權屬、算法透明度、責任主體、問責機制等核心問題，確保生成式人工智能的應用在法治軌道上運行；設立獨立的或依托現有機構的人工智能倫理審查委員會和監管機構，負責對重要的人工智能項目進行事前審查、事中監督和事后評估，防范技術不當應用損害國家利益，切實維護社會公平正義。
生成式人工智能在政府部門的應用是一項涉及技術、組織與治理的系統性工程，其推進有賴于長期持續的資源投入與漸進式創新機制。當前，該項技術應用仍處于早期探索階段，其主要聚焦于效率導向與知識導向的事務性工作范疇。此類應用雖能在特定場景提升行政效率，但技術嵌入深度以及與治理體系的融合程度仍較低，在跨部門協同、復雜決策支持等關鍵領域，仍面臨顯著的結構性挑戰。展望未來，隨著技術的日益成熟與應用場景的持續拓展，生成式人工智能有望在更廣泛的領域發揮關鍵作用，屆時其替代、協同和重構效應也將充分顯現，出現對傳統政務服務崗位工作人員核心崗位職責的結構性替代，驅動政府部門整體行政效率的系統性躍升，進而深刻改變政府部門的組織體系與治理模式。
在這一歷史性進程中，需要始終堅持價值理性與工具理性的辯證統一，既要充分發揮人工智能在結構化數據處理、規則化任務執行中的效率優勢，又要凸顯人類工作人員在非結構化問題研判、公共價值權衡、倫理風險防控等領域的不可替代性，通過“機器執行標準化流程、人類掌控價值性決策”的協同機制實現治理效能最大化。為此，需通過完善頂層制度設計、深化傳統政務服務崗位工作人員數字素養與能力建設、堅持以人民為中心與技術安全可控等多維度策略，確保生成式人工智能的應用，始終服務于國家治理現代化與公共利益最大化的核心目標，為社會的長治久安和人民福祉提供堅實的技術支撐。
（作者為清華大學國情研究院研究員）
【注：本文系國家社會科學基金重點項目“地方政府短視行為的機制分析與對策研究”（項目編號：22AGL031）與國家自然科學基金重大項目“大數據驅動的政策多維解析研究”（項目編號：72293571）階段性成果】
責編/李一丹 美編/王夢雅
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