【摘要】生成式人工智能凭借其在语言理解、内容生成、推理分析等方面的强大能力，已经能够胜任传统政务服务岗位工作人员的部分工作任务，主要集中于特定业务环节与事务性辅助支持层面。然而，在涉及深层次价值理性的复杂治理领域，生成式人工智能仍存在难以克服的局限性，传统政务服务岗位工作人员所具备的深度认知、情感智能与伦理担当构成了政府治理不可或缺的重要部分。生成式人工智能与传统政务服务岗位工作人员的主要优势也呈现出显著的结构性互补，有效提升公共治理的整体效能。因此，生成式人工智能对政府职能履行以及传统政务服务岗位工作人员的影响，并非简单的“取代”与“被取代”的二元关系，其影响将呈现出多维渗透、动态演进的复杂特征。展望未来，随着技术的日益成熟与应用场景的持续拓展，生成式人工智能有望在更广泛的领域发挥关键作用，届时其替代、协同和重构效应也将充分显现，出现对传统政务服务岗位工作人员核心岗位职责的结构性替代，驱动政府部门整体行政效率的系统性跃升，进而深刻改变政府部门的组织体系与治理模式。
【关键词】人工智能 政府部门 劳动岗位 国家治理
【中图分类号】D602 【文献标识码】A
技术革新与社会结构的互动演进，是贯穿人类历史的恒常主题。回溯历史，从工业革命的机械化浪潮到计算机的普及应用，每一次重大技术突破都引发社会对于劳动岗位被机器替代的深切关注，并切实地重塑彼时的就业结构与技能需求。因此，如何预见并有效调适新兴技术可能引致的结构性影响，始终是对国家治理能力的一项重大而持续的考验。
近年来，生成式人工智能的迅速崛起，正将这一历史性议题推向新的焦点。以2022年底ChatGPT的问世为标志，生成式人工智能快速进入公众视野并逐步应用于各行各业。尤其在经济与社会领域，其在多模态内容创作等场景中对人类劳动力的替代效应日益凸显，由此引发的“机器换人”的广泛讨论，也为政务领域的变革提供了重要参照。与此同时，得益于安全可控且具成本优势的开源大模型（如深度求索的DeepSeek系列）的出现，我国多地政府自2025年初，开始加速此类技术的本地化部署，以期提升政务治理水平。在此期间，深圳福田等地“人工智能数智公务员”正式上岗，在公文处理、民生服务、应急管理等政务工作场景的试点应用引发社会各界广泛关注。
在此背景下，一个人工智能时代的“人类—技术”问题日益凸显：生成式人工智能技术将如何深度重塑政府职能的履行方式，它将怎样深刻改变传统政务服务岗位工作人员的工作职责？更进一步地看，在商业领域已初现端倪的职业替代趋势，是否会在政府部门加速演进？面对新兴的技术浪潮及其可能带来的深远影响，政府部门又该如何积极审慎地制定应对策略，以确保技术发展服务于国家治理能力现代化和公共利益最大化的目标？
深入研判并回应上述关键问题，绝非仅限于技术层面的探讨，更具有国家战略意涵和时代价值。当前，我国正处在推进国家治理体系和治理能力现代化的关键阶段，对提升政府效能、优化公共服务提出新的要求。生成式人工智能对政府运行逻辑、组织结构与人员构成的潜在冲击，直接关乎政府效能提升与公共服务优化的目标的顺利实现。因此，进行前瞻性的审视与系统研究，积极探索人机协同的未来治理模式，不仅是顺应技术发展大势的必然选择，更是将顶层战略设计落到实处、有效提升治理效能的关键一环。
生成式人工智能在政府部门的应用现状
当前，梳理以本地化部署DeepSeek等国产大模型为代表的政务人工智能应用探索，可以发现其背后贯穿着政府部门对于提升治理效能、优化公共服务以及辅助科学决策的共同追求。现阶段政府部门中生成式人工智能的应用导向，主要包括效率导向、知识导向、民生服务导向以及决策支持导向。
效率导向以提升行政运行效率，增强内部工作效能为主要目标，其应用场景包括党政机关公文生成与处理、工作任务自动分配与执行、数据报表生成与统计分析等；知识导向以构建结构化知识体系，提供政务知识辅助支持为主要目标，其应用场景包括政务知识管理与高效检索、政策文件智能解读分析、法律法规条款精准匹配与相似案件智能推荐等；民生服务导向以提供更精准便捷的公共服务，满足公众多样化需求为主要目标，其应用场景包括全方位政务咨询答疑、主动式政务服务推送、公众意见与诉求归纳分析等；决策支持导向以辅助社会治理与政策决策，提高重要决策的科学化水平为主要目标，其应用场景包括城市运行风险预警与应急响应、政策效果模拟推演与影响预测、公共资源优化配置方案智能建议等。
以上四类应用导向及其对应的场景，在实现难度上呈现出由浅入深的递进关系。目前，生成式人工智能在政府部门的应用实践主要集中在实现难度较低的效率导向和知识导向领域，其落地相对成熟且广泛，各地政府已经出现较多的应用案例。相较而言，涉及更复杂公共服务交互的民生服务导向和需要深度模拟预测能力支撑的决策支持导向，其应用仍处于探索或初步试点阶段，普及程度相对有限。但不可忽视的是，随着生成式人工智能技术的迅猛发展和应用场景的持续拓展，这些更高层次应用领域的深度介入正逐步成为可能，人工智能有望在未来覆盖政府部门更多关键的业务流程和工作任务，为政府职能履行提供更加全面的技术支撑。
生成式人工智能与传统政务服务岗位工作人员的主要优势对比
探讨生成式人工智能技术对政府职能履行方式以及传统政务服务岗位工作人员工作职责的深远影响，首先需厘清两者在核心能力维度上的根本差异。 这种差异源于其本质属性的不同：生成式人工智能作为数据与算法驱动的载体，其特征是工具理性，追求高效率、标准化与结果的可预测性。而传统政务服务岗位工作人员则兼具工具理性与价值理性，在追求效率的同时，更强调人文关怀、公共价值、伦理判断与创造性思维等。因此，两者在数据处理、知识管理、任务执行、服务交互、政策决策等不同维度上表现出主要优势的鲜明对比，具体可见下表。
依托自然语言处理、机器学习等先进技术，生成式人工智能在结构化数据处理、显性知识运用、标准化工作任务执行、规模化公共服务供给以及基于数据驱动的前瞻性决策支持等方面，具有超越传统政务服务岗位工作人员的效率与稳定性优势。这使得其在处理规则明确、流程固定、高度重复的基础行政任务时表现尤为突出，能够实现高效、低差错的全流程自动化处理。此外，生成式人工智能还具备强大的持续学习与动态适应能力，能够通过不断吸纳新的政务数据和场景反馈,实现算法模型的迭代优化与性能的持续升级，从而有效应对日益复杂多变的治理环境挑战，持续提升政务智能化水平和响应速度。
然而，政务工作的复杂性远非数据与规则所能完全涵盖，传统政务服务岗位工作人员所具备的深度认知、情感智能与伦理担当构成了政府治理不可或缺的另一面。面对复杂的现实世界，传统政务服务岗位工作人员在非结构化数据质性分析、隐性知识挖掘与解读、复杂情景下的灵活应对、个性化情感诉求回应，以及多元公共价值权衡与践行社会公平正义等方面具有核心优势。面对非结构化、情境依赖性强、规则边界不清或存在冲突的复杂政务问题时，传统政务服务岗位工作人员能够运用专业素养、实践经验和治理智慧，综合考量各类因素进行深度价值权衡与伦理判断，从而作出符合公共利益的决策。在特定情况下，传统政务服务岗位工作人员甚至还能够突破常规思维和既有框架，运用长期实践中积累的、难以言传身教的经验、隐性知识和情境智慧提出创造性的解决方案，有效推动政策创新或复杂问题的实质性突破。更为关键的是，作为行政机关代理人，传统政务服务岗位工作人员能够对其决策和行动负责，主动规避可能出现的重大事件或事故，这是当前人工智能无法逾越的根本界限。
综上所述，生成式人工智能凭借其在语言理解、内容生成、推理分析等方面的强大能力，已经能够胜任人类部分工作任务，展现出明显的替代潜力。然而，在涉及深层次价值理性的复杂治理领域，生成式人工智能仍存在难以克服的局限性，无法对目前传统政务服务岗位工作人员所承载的核心治理价值和治理能力形成有效替代。与此同时，在大量政务场景中，生成式人工智能与传统政务服务岗位工作人员的主要优势也呈现出显著的结构性互补，二者的协同配合能够实现工具理性与价值理性的有机统一，有效提升公共治理的整体效能。因此，生成式人工智能对政府职能履行以及传统政务服务岗位工作人员的影响，并非简单的“取代”与“被取代”的二元关系，其影响将呈现出多维渗透、动态演进的复杂特征：在不同发展阶段、不同层次、不同性质的政务场景中，生成式人工智能可能会单独或同时表现出对人类工作任务与岗位职能的直接替代、对其服务与决策等核心能力的协同增强，以及对政府组织体系与治理模式的深度重构。深刻理解这种影响的复合性与场景依赖性，是把握人机协同未来发展走向的关键。
生成式人工智能与传统政务服务岗位工作人员主要优势对比
生成式人工智能对政府职能履行及传统政务服务岗位工作人员的影响
生成式人工智能对政府职能履行及传统政务服务岗位工作人员的影响可以概括为三种不同的效应：替代效应、协同效应和重构效应。替代效应是指生成式人工智能对传统政务服务岗位工作人员的直接或间接替代，导致其职能范围的收缩；协同效应是指生成式人工智能通过为传统政务服务岗位工作人员提供智能辅助支持，显著增强其核心能力，从而系统性地提升政府行政效能；重构效应是指因生成式人工智能应用催生新型人类政务岗位，进而影响政府的组织体系与治理模式。
替代效应
生成式人工智能应用对传统政务岗位职能的替代效应，依据其影响深度可以划分为“任务替代”和“职能收缩”两种模式。任务替代是指生成式人工智能仅在个别业务环节或特定操作层面应用，有限替代低技能、标准化、重复性的工作任务，原属于传统政务服务岗位工作人员的核心岗位职责与职能定位未发生实质性改变；职能收缩则是指随着生成式人工智能的深度应用，出现对传统政务服务岗位工作人员核心岗位职责的结构性替代，这意味着人工智能不仅能够独立、高效地完成该岗位的绝大部分工作任务，更在功能上覆盖了其核心价值的输出，使得某些传统岗位在政府组织架构中失去独立存在的必要性与价值，最终引发其整体职能范围的收缩。
任务替代已经出现在不同的政务场景中。例如，在会议纪要生成与要点总结、数据统计填报等常规事务性工作任务中，生成式人工智能已经实现了小范围、局部性的任务替代，有效减轻工作人员的部分工作负担。然而，这种替代目前仍主要聚焦于部分具体的工作任务，并未导致其职能的整体收缩。但是，随着技术的进一步发展，生成式人工智能在部分领域的深度应用趋势已经清晰可见，未来某些强规则性、高度标准化的工作人员的公共服务职能，如行政审批的初步受理与内容审查、大规模信息核验与筛查等，可能将完全由人工智能系统承担或执行，从而在特定领域率先实现从任务替代向职能收缩的转变。
协同效应
生成式人工智能应用对政府行政效率提升的协同效应，依据其提升程度可以划分为“工具辅助”和“效能变革”两种模式。工具辅助是指生成式人工智能作为效能增强工具服务于人个体，在既定的组织流程与规则框架内有限度地提升常规业务工作的效率，其作用聚焦于对非核心决策环节的事务性支持；效能变革是指生成式人工智能全面融入核心决策环节，与人类一同完成各类复杂工作，不仅可以显著提升特定任务的执行效率，更能够通过深度人机协同实现核心政务流程再造，驱动政府整体行政效率的系统性跃升，完成从个体工作效能量变到组织整体效能质变的跨越。
各地政府构建的跨部门、跨领域政务知识库，通过融合人工智能技术提供智能化知识检索服务，为人们日常工作提供即时、高效的辅助支撑，这正是工具辅助的具体体现。未来，随着生成式人工智能更深层次地融入核心决策环节，它将在政策制定、应急管理等高复杂度场景中发挥关键作用，通过提供政策效果模拟推演、实时风险监测预警等深度分析支持，与人类工作者形成紧密的“人机协同决策”新模式，实现核心政务流程再造。这种深层次融合不仅可以显著提升政府决策效率，更能从根本提升整体决策质量和科学化水平，从而更好地服务保障经济社会发展和民生福祉。
重构效应
生成式人工智能应用对政府部门的重构效应，依据其影响深度可以划分为“岗位新增”与“组织重塑”两种模式。岗位新增是指为适应技术应用而催生的新型公务员岗位，这类岗位虽源于技术驱动，但其职责设定与运作模式仍嵌套于既有的组织架构之内，本质上是体系内部的增量调整；组织重塑是指更深层次的内部变革，生成式人工智能深度嵌入核心政务流程，不仅催生新型岗位，更促使政府部门职能边界重构、决策链条优化和信息流转机制革新，进而引发组织形态的结构性变化，最终推动政府从治理理念到运行模式的系统性变革。
随着生成式人工智能在政府部门的持续部署与应用，岗位新增已经开始显现。为满足人工智能系统调试、运行维护以及风险监管等核心需求，各地政府部门正逐步设立技术支持、算法审计、伦理合规等新型专业岗位。尽管现阶段此类岗位数量相对有限，且多以临时性或项目外包的形式存在，但可以预见的是，由生成式人工智能深度应用催生的专业化治理岗位将持续涌现。这一进程不仅将打破传统组织分工体系，简化组织层级结构，推动形成基于项目的、融合技术专家与业务骨干的多层次、跨专业综合性团队，更将促成常设性政府人工智能治理机构，如“人工智能治理办公室”“数据伦理委员会”的建立，并进一步深刻革新公共治理理念与治理模式，从而推进国家治理体系和治理能力现代化。
总体而言，当前生成式人工智能的应用尚处于早期探索阶段，主要集中于特定业务环节与事务性辅助支持层面，政府传统的职能边界、工作流程与组织体系尚未发生根本性转变，因此任务替代、工具辅助和岗位新增等效应表现相对明显。然而，随着技术的深度嵌入，政府部门在行政任务执行方式、公共服务供给模式、决策机制和治理理念等方面将发生深刻变化，届时职能收缩、效能变革与组织重塑将逐步显现。值得注意的是，替代、协同与重构三种效应之间也并非完全割裂，而是呈现出动态关联的关系。生成式人工智能的嵌入程度将直接塑造其主导效应形态：当技术深度融入并驱动核心流程再造时，替代效应与重构效应将占据主导；反之，在技术主要作为辅助工具的应用场景中，协同效应则更为显著。这一动态演进过程，本质上是技术深度赋能治理现代化的复杂映射。
面对生成式人工智能应用的政府治理策略
面对生成式人工智能在政府部门应用所造成的替代、协同与重构等多重效应及其深远影响，政府部门亟需采取前瞻性、系统性和主动性的应对策略。这不仅关乎技术应用的创新效能发挥与潜在风险防范之间的平衡，更深刻影响着公共治理体系的现代化转型以及核心公共价值的维护。结合当前生成式人工智能的应用现状与发展趋势，建议从以下三个核心维度构建应对策略体系。
完善国家战略规划与制度顶层设计。将生成式人工智能在政府部门的应用纳入国家整体规划框架，统筹应用场景与算力资源。一是将生成式人工智能应用融入国家发展全局。明确将生成式人工智能定位为国家治理体系和治理能力现代化的关键驱动，以及数字中国、智慧城市建设的重要组成部分；建立高级别的跨部门协调机制，统筹规划生成式人工智能应用的战略方向、资源分配、标准制定和政策协调，确保各地区、各部门行动一致，形成发展合力。二是系统规划应用场景与应用优先级。深入调研各级政府部门的实际业务需求、痛点难点，全面梳理和评估生成式人工智能的潜在应用场景，根据技术成熟度、应用价值、数据可获得性、风险可控性等因素，确定优先推广和重点投入的生成式人工智能应用领域。三是统筹算力资源与基础设施建设。规划建设安全可控的国家级人工智能算力平台和大数据中心，为各级地方政府提供统一、高效、弹性的算力支持和模型训练环境；建立健全政务数据治理体系，明确数据标准、开放共享机制和安全保障措施，推动建设高质量、行业性、领域化的政务大模型训练数据集，为生成式人工智能应用提供坚实的数据基础；结合国家“东数西算”工程，优化算力资源布局，构建智能化的算力调度网络，确保生成式人工智能应用所需算力的稳定供给和高效利用。
强化传统政务服务岗位工作人员数字素养与人机协同能力建设。重塑传统政务服务岗位工作人员能力体系，以适应人机协同新要求，鼓励终身学习与适应性发展。一是全面提升传统政务服务岗位工作人员的数字素养与生成式人工智能应用技能。针对不同层级、不同岗位的传统政务服务岗位工作人员设计差异化培训课程。面对领导干部，侧重生成式人工智能战略认知、伦理风险和治理模式的理解；面对业务骨干，侧重生成式人工智能的工具应用和人机协作方法；面对技术人员，侧重生成式人工智能的模型开发、运行维护和安全知识。此外，进一步加强对数据隐私、算法偏见等方面的教育培训，培养传统政务服务岗位工作人员在应用人工智能时的审慎态度和风险防范意识。二是推动传统政务服务岗位工作人员核心能力深度转型。在生成式人工智能承担重复性、标准化工作任务的背景下，强化传统政务服务岗位工作人员对公共价值、伦理准则的理解以及在复杂情境下的综合权衡能力；重点提升其批判性思维、创造性解决问题、战略性规划及在生成式人工智能辅助下的深度决策能力；增强其同理心、沟通技巧、处理复杂人际关系和提供个性化、有温度服务的能力。三是建立适应人机协同的绩效评估与激励机制。将数字素养和生成式人工智能应用能力，纳入传统政务服务岗位工作人员绩效考核和晋升评价体系，从单纯考核任务完成量转向评价工作质量、创新性、价值贡献及人机协作效能；设立激励机制，鼓励传统政务服务岗位工作人员在生成式人工智能辅助下，探索新的工作模式、提升决策质量和解决复杂问题，持续优化工作效能。
坚持以人民为中心的价值取向与技术安全可控。鉴于生成式人工智能在政府部门应用的特殊性，必须切实保障公众知情权与参与权，开展试点示范与风险评估，并建立健全法律法规与伦理规范。一是坚持以人民为中心的价值取向。在政务服务中使用生成式人工智能技术时，应明确告知公民并对其决策逻辑和结果提供通俗易懂的解释；建立健全公众对生成式人工智能应用的意见反馈机制和参与式治理框架，鼓励公众、专家学者、第三方机构等参与人工智能应用设计、评估和监督，确保符合公共利益；关注困难群体需求，提供必要的替代方案和人工支持，确保政务服务的普惠性和包容性。二是审慎推进试点示范与全面开展风险评估。采取“试点先行、逐步推广”的策略，选择特定区域、特定业务进行小范围试点，充分验证技术可行性、业务适用性和潜在风险；建立健全风险评估与应急机制，在人工智能系统上线前进行全面的技术风险、安全风险、伦理风险和社会影响评估；建立常态化的监控预警机制，及时发现和处置人工智能系统可能出现的故障、偏见或滥用行为。三是构建完备的法律法规与伦理治理体系。加快研究制定针对生成式人工智能应用的专门性法律法规或部门规章，明确数据权属、算法透明度、责任主体、问责机制等核心问题，确保生成式人工智能的应用在法治轨道上运行；设立独立的或依托现有机构的人工智能伦理审查委员会和监管机构，负责对重要的人工智能项目进行事前审查、事中监督和事后评估，防范技术不当应用损害国家利益，切实维护社会公平正义。
生成式人工智能在政府部门的应用是一项涉及技术、组织与治理的系统性工程，其推进有赖于长期持续的资源投入与渐进式创新机制。当前，该项技术应用仍处于早期探索阶段，其主要聚焦于效率导向与知识导向的事务性工作范畴。此类应用虽能在特定场景提升行政效率，但技术嵌入深度以及与治理体系的融合程度仍较低，在跨部门协同、复杂决策支持等关键领域，仍面临显著的结构性挑战。展望未来，随着技术的日益成熟与应用场景的持续拓展，生成式人工智能有望在更广泛的领域发挥关键作用，届时其替代、协同和重构效应也将充分显现，出现对传统政务服务岗位工作人员核心岗位职责的结构性替代，驱动政府部门整体行政效率的系统性跃升，进而深刻改变政府部门的组织体系与治理模式。
在这一历史性进程中，需要始终坚持价值理性与工具理性的辩证统一，既要充分发挥人工智能在结构化数据处理、规则化任务执行中的效率优势，又要凸显人类工作人员在非结构化问题研判、公共价值权衡、伦理风险防控等领域的不可替代性，通过“机器执行标准化流程、人类掌控价值性决策”的协同机制实现治理效能最大化。为此，需通过完善顶层制度设计、深化传统政务服务岗位工作人员数字素养与能力建设、坚持以人民为中心与技术安全可控等多维度策略，确保生成式人工智能的应用，始终服务于国家治理现代化与公共利益最大化的核心目标，为社会的长治久安和人民福祉提供坚实的技术支撑。
（作者为清华大学国情研究院研究员）
【注：本文系国家社会科学基金重点项目“地方政府短视行为的机制分析与对策研究”（项目编号：22AGL031）与国家自然科学基金重大项目“大数据驱动的政策多维解析研究”（项目编号：72293571）阶段性成果】
责编/李一丹 美编/王梦雅
声明：本文为人民论坛杂志社原创内容，任何单位或个人转载请回复本微信号获得授权，转载时务必标明来源及作者，否则追究法律责任。
