“第一，筑牢安全防线。所有政务大模型必须采用私有化署，建立政务数据分级分类理制度，对数据行脱加密理，加全程的安全审计和风险监测。”

主考官握着笔的手停了来，微微前倾，认真地听着。

江淮语调平稳落最后一句话，密闭的考场陷一片安静。几位考官神平和，低在评分表上认真记录，他微微垂眸，缓缓放平放在桌前的双手。

九死一生上岸路，万般辛苦为归途。

……提供技术折中方案：如果对方持不让数据库，可以提 “数据不动，接动” 。……

“因此，推动大模型赋能数字政府安全健康发展，我认为要好三个方面的工作。”

……目标是找到工作推和数据安全的平衡。”

“第二，守住公平底线。建立政务大模型算法备案和审查制度，定期开展公平评估。必须持‘人机协同、人工终审’的原则，所有涉及公民权利义务的重要决策，最终决定权必须掌握在人手里。”

“考生回答完毕。”

“第三，明确权责边界。加快台相关的法律法规和标准系，明确政府、企业、运营机构的责任划分。………………

“但与此同时，我们必须清醒地认识到，政务大模型的应用，安全是底线，公平是生命线。”江淮的语气沉了沉，“第一是数据安全风险。政务数据涵盖了海量的公民个人信息和国家数据，一旦，后果不堪设想。‘数据不域、模型不网’绝对不是一句号，而是要落实到每一个接的权限控制、每一次数据调用的审计日志里。哪怕是一个微小的漏，都可能被别有用心的人利用。”

坐在等候区的椅上，江淮看着从窗透来的一缕光，心里轻轻松了一气。

数据共享不是‘谁求谁’，而是跨门协作的必然要求。……

“第二是算法偏见问题。大模型的决策逻辑源于训练数据，如果训练数据本存在历史偏见，就会被模型放大。我见过有些早期的政务智能系统，因为训练数据主要来自城市年轻群，导致对老年人、残疾人的需求识别准确率不足30。在行政审批、公共资源分这些涉及群众切利益的场景中，这偏见会直接损害政府的公信力。”

“考生思考完毕，现在开始作答第三题。”

“第三是技术依赖风险。如果公职人员过度依赖大模型完成公文写作、数据分析等工作，可能会导致自业务能力的退化。而且大模型偶尔会生成虚假信息，如果缺乏有效的人工审，就可能误导决策。”

连答两题，神的度绷，江淮觉有疲惫……

他心里清楚，自己已经拼尽全力，把当所能到的最好状态，都留在了这间考场里。

“考试结束，考生可以离场。”

这题考人际沟通。

江淮闻声，从容起，微微躬行礼，动作得，他轻声谢，步伐平缓，转走教室，轻轻带上门。

第三题的的题目容是：

他吐字清晰的：“首先，大模型确实正在全方位重塑政务运行模式。它打破了传统政务系统‘人找服务’的模式，能够理解群众的自然语言需求，实现7x24小时的智能导办和政策解读。京市有一个政务服务大厅的智能化改造项目，引大模型之后，群众的平均办事时从42分钟缩短到了11分钟，尤其是老年人，不用再对着复杂的表单发愁，只要说清楚自己要办什么事，系统就能自动生成申请材料。”

大模型技术在数字政府应用中的一两面。大模型是数字政府转型升级的心引擎，但同时其伴生的风险也必须被度重视。我们应当持发展与安全并重，让技术真正服务于治理，而不是凌驾于治理之上。”

第三题，他思考的时间比第二题还久一些，但凡涉及人际往，总有许多需要顾及的地方，他在草稿上写：明确责任，解决顾虑。

你需要从公安、民政、医保等门调取数据开展工作，但这些门以数据安全、规定为由，不愿意共享数据。你怎么沟通？

持续十几分钟的速思考，积压的疲惫瞬间翻涌上来，太隐隐发胀。指尖有一丝微微的发麻，手心浸着一层薄汗，后背也因为时间端正坐姿，泛起淡淡的酸胀。

短暂的沉默过后，主考官微微颔首，语气平淡温和：

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