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思考了一分多钟，他便抬起头，：考生思考完毕，现在开始作答第二题。

我认为题干中的两种观点并不矛盾，恰恰反映了大模型技术在数字政府应用中的一体两面。大模型是数字政府转型升级的核心引擎，但同时其伴生的风险也必须被高度重视。我们应当坚持发展与安全并重，让技术真正服务于治理，而不是凌驾于治理之上。

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，引入大模型之后，群众的平均办事时长从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。

主考官握着笔的手停了下来，身体微微前倾，认真地听着。

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敏感数据，一旦泄露，后果不堪设想。‘数据不出域、模型不出网’绝对不是一句口号，而是要落实到每一个接口的权限控制、每一次数据调用的审计日志里。哪怕是一个微小的漏洞，都可能被别有用心的人利用。

第二是算法偏见问题。大模型的决策逻辑源于训练数据，如果训练数据本身存在历史偏见，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体，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、公共资源分配这些涉及群众切身利益的场景中，这种偏见会直接损害政府的公信力。

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，可能会导致自身业务能力的退化。而且大模型偶尔会生成虚假信息，如果缺乏有效的人工审核，就可能误导决策。

因此，推动大模型赋能数字政府安全健康发展，我认为要做好三个方面的工作。

第一，筑牢安全防线。所有政务大模型必须采用私有化部署，建立政务数据分级分类管理制度，对敏感数据进行脱敏加密处理，加强全流程的安全审计和风险监测。

第二，守住公平底线。建立政务大模型算法备案和审查制度，定期开展公平性评估。必须坚持‘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。

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

第三题的的题目内容是：

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

这题考人际沟通。

连答两题，精神的高度紧绷，江淮感觉有点疲惫……

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

考生思考完毕，现在开始作答第三题。

……目标是找到工作推进和数据安全的平衡点。

……提供技术折中方案：如果对方坚持不让数据出库，可以提出 数据不动，接口动 。……

数据共享不是‘谁求谁’，而是跨部门协作的必然要求。……

考生回答完毕。

江淮语调平稳落下最后一句话，密闭的考场陷入一片安静。几位考官神情平和，低头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。

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

他心里清楚，自己已经拼尽全力，把当下所能做到的最好状态，都留在了这间考场里。

短暂的沉默过后，主考官微微颔首，语气平淡温和：

考试结束，考生可以离场。

江淮闻声，从容起身，微微躬身行礼，动作得体，他轻声道谢，步伐平缓，转身走出教室，轻轻带上门。

坐在等候区的椅子上，江淮看着从窗户透进来的一缕阳光，心里轻轻松了一口气。

九死一生上岸路，万般辛苦为归途。