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生成式AI在政务文本生成中的应用规范

引言

随着生成式AI技术的快速发展，其在政务服务领域的应用已从辅助工具向核心业务渗透。政务文本作为政府与公众沟通的重要载体，涵盖政策解读、通知公告、服务指南、会议纪要等多种类型，具有强政策性、高严谨性、广传播性的特点。生成式AI的引入，虽能显著提升政务文本的生成效率，降低人工成本，但也因技术本身的不确定性（如内容偏差、敏感信息泄露、逻辑矛盾等）给政务工作带来潜在风险。在此背景下，建立科学、系统的应用规范，既是保障政务文本质量的必然要求，也是推动政务服务智能化转型的关键支撑。本文围绕生成式AI在政务文本生成中的应用场景，从基本原则、关键环节、风险防控、保障措施等维度展开规范探讨，旨在为政务部门提供可操作的实践指引。

一、生成式AI在政务文本生成中的基本原则

生成式AI的应用规范需以“安全可控、质量优先、责任清晰”为总纲，通过明确核心原则为后续环节的操作提供价值导向。

（一）合法性原则：严守法律与政策底线

政务文本的生成需严格符合现行法律法规及政策要求。一方面，生成内容不得与《政府信息公开条例》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律相抵触，例如涉及公民个人信息的文本需隐去敏感字段（如身份证号、联系方式），政策解读类文本需准确引用上位法条文；另一方面，需遵循政务文书的格式规范，如通知类文本需包含发文机关、文号、主送单位等要素，避免因格式错误影响文件效力。此外，生成式AI的训练数据来源需合法合规，严禁使用未授权的政府内部文件或涉及国家秘密的信息作为训练素材，从数据源头杜绝法律风险。

（二）准确性原则：确保内容真实可靠

政务文本的核心价值在于传递准确信息，生成式AI的应用需以“事实准确、表述严谨”为第一标准。在政策解读类文本中，生成内容需与原始政策文件保持一致，避免因模型理解偏差导致“二次解读”错误（如将“阶段性减免”误写为“长期减免”）；在数据类文本（如统计报告）中，需对生成的数值、比例等信息进行人工核验，确保与权威数据源（如统计局发布数据）一致；在涉及专业术语的文本（如行政执法文书）中，需使用标准化表述（如“行政处罚”而非“处罚”），避免因口语化表达引发歧义。准确性原则的落实，本质上是对政务公信力的维护，任何“模糊处理”或“推测性表述”都可能损害政府与公众的信任关系。

（三）可追溯性原则：明确责任链条

生成式AI的“黑箱”特性易导致责任界定模糊，因此需建立全流程可追溯机制。从需求提出到文本生成、审核、发布的每一步操作，均需记录关键信息，包括操作人员、生成时间、模型版本、提示词内容、修改记录等。例如，在生成会议纪要时，系统需自动留存原始录音文件、AI转写文本、人工修改痕迹；在发布政策解读时，需关联原始政策文件编号及生成模型的训练数据范围。可追溯性不仅有助于在出现内容错误时快速定位问题环节（如模型偏差、提示词设计不当或人工审核疏漏），更能通过责任倒查倒逼各环节操作人员严格履职。

（四）适度性原则：平衡效率与质量

生成式AI的应用需避免“技术依赖”陷阱，需根据文本类型和重要程度选择“AI主导生成+人工审核”“AI辅助生成+人工主笔”等不同模式。对于常规性、模板化文本（如节假日值班通知），可由AI根据历史模板生成初稿，人工重点审核格式和关键信息；对于涉及重大政策、民生利益的文本（如征收补偿方案），则需以人工撰写为主，AI仅辅助完成资料收集、框架搭建等前期工作。适度性原则的核心是明确技术的“辅助”定位，确保政务文本的“政治性、权威性”不受技术局限性影响。

二、生成式AI在政务文本生成中的关键环节规范

在明确基本原则的基础上，需针对“需求分析-文本生成-审核校对-归档管理”全流程制定具体操作规范，确保各环节衔接紧密、风险可控。

（一）需求分析环节：精准定义生成目标

需求分析是决定文本质量的起点，需由政务部门业务人员与技术人员共同参与。首先，需明确文本的“使用场景”（如面向公众发布、内部流转、存档备查）、“受众特征”（如普通市民、企业主体、专业机构）及“核心目标”（如政策宣传、事项告知、问题说明）。例如，面向老年人的服务指南需使用通俗语言，避免专业术语；面向企业的惠企政策解读需突出申报条件、流程时限等关键信息。其次，需界定“禁止生成内容”范围，如涉及国家秘密、工作秘密、未公开政策动向的内容，需在需求阶段明确排除，避免AI因“信息联想”生成违规内容。最后，需制定“提示词规范”，要求提示词表述清晰、指令明确（如“根据XX号文件，生成关于小微企业增值税减免政策的解读，需包含适用对象、减免标准、办理方式”），避免使用模糊表述（如“写一个关于减税的说明”）导致生成内容偏离需求。

（二）文本生成环节：规范模型选择与参数设置

生成环节的规范重点在于“模型适配性”和“过程可控性”。首先，需根据文本类型选择专用模型或通用模型的