在价值层面★◆★◆◆◆，坚持需求导向■★◆★◆◆，以◆■★◆◆“便民利企”为指引★◆◆。深入调研不同群体、不同场景下的服务需求，做到精准施策，避免★★★■★◆“一刀切”式的智能化改造。一方面，充分考虑特殊群体需求，确保服务普惠包容，让技术应用更有温度。比如◆◆■◆■，关注老年人■◆、偏远地区居民等群体的实际困难，保留必要的线下服务渠道■★■■■，配备人工咨询与帮办服务■◆★■★，保障他们能够平等地享受政务服务。另一方面■★◆★，积极鼓励基层创新，探索符合地方实际、贴近群众需求的政务服务模式★◆★◆，让技术创新扎根于服务人民的实践中★★◆。

　　今年的《政府工作报告》提出★■■◆，★◆“持续推进‘人工智能+■◆★■★’行动”“支持大模型广泛应用”。近来，从缩短群众获取信息时间★★★◆■，到材料登记免填写，再到为企业提供政策解读，多地开始探索使用人工智能大模型等技术升级政务服务系统■★★★。

　　经济日报-中国经济网评论理论频道开放投稿★■◆★★，原创评论◆★、理论文章可发至#改为@）■◆■★。详见经济日报-中国经济网评论理论频道征稿启事。

　　“AI+政务服务■◆”绝非简单的技术堆砌。坚持技术理性与人文关怀同频共振，让人工智能既“精准解题”，又“温情服务■■■◆★”◆◆■★◆，才能更好地将技术红利转化为治理效能。（陕西省社会科学院经济研究所副研究员、中国经济网专栏作者 屈晓东）

　　在安全层面◆■■★★■，必须严守安全底线与伦理规范，做到“装好刹车再上路”。人工智能与政务系统的深度融合★★，要求建立覆盖全生命周期的风险防控体系。首先■★■，加强顶层设计，构建“法律规范+技术标准+价值共识”的多维制度体系★■■，明确数据采集★★★◆、存储、使用、共享★◆◆、销毁等各环节的安全要求。其次，强化技术防护，运用密码技术◆■◆、脱敏技术、访问控制等手段★■■◆，构建多层次■◆、立体化的数据安全防护体系。同时，建立常态化的数据安全风险评估和监测预警机制，及时发现并处置安全隐患。

　　人工智能与政务服务的深度融合，正重塑政府与民众、企业之间的互动模式。这一变革不仅显著提升了服务效率■★■◆，更带来治理理念的革新，促使政府决策从◆★■◆“经验驱动”向★◆■★“数据驱动”转变。

　　然而■■◆◆★，在“AI+政务服务”蓬勃发展的背后，一些问题也引发担忧◆★◆。不少老年人、偏远地区居民，以及缺乏数字技能的群体★★，由于数字素养不足，可能难以融入“AI+政务服务★◆◆★◆”体系，无法平等享受技术进步带来的便捷服务◆■。同时◆★★■◆■，数据安全和隐私保护问题不容忽视◆★★◆■。政务数据包含大量的个人信息与商业秘密，一旦泄露或滥用，不仅会损害个人权益，还可能威胁国家安全。因此◆★◆★★，在持续深化技术应用的过程中，需要把握好价值、安全、制度三个关键维度，平衡好效率与温度◆★◆★★■，让先进技术更好地增进人民福祉■◆◆。

　　在制度层面，加快制定★◆◆“AI+政务服务”标准体系，确保技术创新在法治轨道上运行■★■。技术狂飙突进带来的“算法黑箱”“数据偏见”◆◆◆“深度伪造”等问题不容回避，需建立涵盖数据采集、模型训练★★◆、内容生成的全流程安全评估体系。应加强对算法的监管和审计■★◆，确保算法公平、公正◆■★★、透明，防止算法歧视和偏见。