互聯網（互聯網行業分析報告）人工智能與政務服務的深度融合，正重塑政府與民眾、企業之間的互動模式。這一變革不僅顯著提升了服務效率，更帶來治理理念的革新，促使政府決策從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變。

在“AI+政務服務”蓬勃發展的背后，一些問題也引發人們擔憂。不少老年人、偏遠地區居民，以及缺乏數字技能的群體，在融入“AI+政務服務”體系上存在技術門檻，無法平等享受技術進步帶來的便捷服務。同時，數據安全和隱私保護問題不容忽視。政務數據包含大量個人信息與商業秘密，一旦泄露或濫用，不僅會損害個人權益，還可能威脅國家安全。因此，在持續深化技術應用的過程中，需要把握好價值、安全、制度3個關鍵維度，平衡好效率與溫度，讓先進技術更好地增進人民福祉。

價值層面，堅持需求導向，以“便民利企”為指引。深入調研不同群體、不同場景下的服務需求，做到精準施策，避免“一刀切”式的智能化改造。充分考慮特殊群體需求，確保服務普惠包容，讓技術應用更有溫度。比如，關注老年人、偏遠地區居民等群體的實際困難，保留必要的線下服務渠道，配備人工咨詢與幫辦服務，保障他們能夠平等地享受政務服務。積極鼓勵基層創新，探索符合地方實際、貼近群眾需求的政務服務模式，讓技術創新扎根服務人民的實踐。

安全層面，嚴守安全底線與倫理規范，做到“裝好剎車再上路”。人工智能與政務系統的深度融合，要求建立覆蓋全生命周期的風險防控體系。首先，加強頂層設計，構建“法律規范+技術標準+價值共識”的多維制度體系，明確數據采集、存儲、使用、共享、銷毀等各環節的安全要求。其次，強化技術防護，運用密碼技術、脫敏技術、訪問控制等手段，構建多層次、立體化的數據安全防護體系。建立常態化數據安全風險評估和監測預警機制，及時發現并處置安全隱患。

制度層面，加快制定“AI+政務服務”標準體系，確保技術創新在法治軌道上運行。技術發展帶來的“算法黑箱”“數據偏見”“深度偽造”等問題不容回避，需建立涵蓋數據采集、模型訓練、內容生成的全流程安全評估體系。應加強對算法的監管和審計，確保算法公平、公正、透明，防止算法歧視和偏見。