研讨发言加快推进人工智能大模型赋能社区治理

研讨发言：加快推进人工智能大模型赋能社区治理

在信息化、智能化浪潮的推动下，人工智能大模型以强大的泛化能力正日益成为推动社会治理创新的重要力量。“十四五”时期，“开展人工智能条件下的社会治理实验”是我国抓住智能化发展机遇、实现社会治理创新的重要举措。社区治理作为社会治理的基础和起点，是社会治理创新的重要载体和实践平台，利用大数据、大模型等技术手段支持社区系统治理、综合施策，是适应社会治理新形势、构建社会治理新格局、推进社会治理现代化的重要内容和必然要求。

借助大模型变革社区治理模式。构建基于大模型技术支撑的社区治理平台，有助于改变传统粗放式、经验化的治理模式，推进社区治理系统化、科学化和智能化。传统社区治理模式中，由于缺乏科学的数据支持和模型分析，存在治理手段单一、风险防控能力不足、社区资源分配不均、治理决策缺乏科学依据等问题。近年来，随着技术迭代，更高效、更“聪明”的大模型逐渐赋能社区治理各类应用场景，成为系统提升社区治理效能和不断创新治理模式的重要途径。

在一些城市的社区，借助大模型技术，赋能社区具有全域智能感知的“千里眼”和风险监测预警的“顺风耳”。大模型利用视频监控、传感器和居民行为数据，对社区各项活动、交通状况、环境质量、设备状态和人员动态实时追踪监测，借助深度学习和神经网络技术提取各类监测数据特征，快速识别异常行为或目标，包括未经授权的人员进入、异常噪音、火灾烟雾等安全隐患，实现“万物监测、泛化感知”。同时，针对社区公共设施运行异常以及涉及社区安全的可疑情况，快速识别并触发预警机制，在必要时通过自动调整参数或启动预设操作，完成自动响应和处理，帮助社区及时采取措施预防可能发生的各类安全风险和危机事件，变“被动响应”为“主动治理”。

此外，大模型整合分析社区人口结构、环境状况、居民行为等多元化数据，借助模式识别形成适配的动态决策模型，为社区管理者提供数据驱动的决策支持，推动“传统经验治理”向“数字智能化治理”转变，进一步提高社区治理科学化、智能化和精细化水平。

借助大模型提升社区服务水平。大模型在社区公共服务供给、公共事务处理、促进居民参与等场景中，呈现出资源配置有效化、服务规模扩大化、供给模式智能化等发展趋势，成为提升社区服务品质，增强居民获得感、幸福感的有效支撑。

在社区公共服务供给场景中，大模型借助智能化服务预测、个性化服务推荐和跨领域服务拓展等手段，为居民提供更加便捷、高效、精准的服务体验。大模型通过多种渠道收集社区居民信息、兴趣偏好、生活习惯等各类数据，建立预测模型，构建用户画像。一方面，识别社区服务的规律和趋势，精准预测居民服务偏好和未来服务需求，提前优化和调配社区服务资源。另一方面，将社区服务内容与居民需求精准匹配，针对不同人群提供与之适应的个性化服务，提高社区居民的参与感和归属感。此外，大模型将已学知识应用于新任务中，在大幅减少训练新模型所需样本数据量的同时，实现跨领域、跨任务应用。例如，基于居民需求和兴趣偏好，拓展智慧社区政务、智慧物业、智慧医疗、智慧养老、智慧文娱等多维场景，提供范围更广、规模更大的贴心服务，为社区服务“添温度”。

在公共事务处理场景中，大模型作为社区服务居民的智能助手，凭借对自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽取社区工作者和居民需求，实现“对话即服务”“平台即助理”。例如一些城市的社区里，广泛使用的“AI社工”，借助多模态大模型重塑社区服务模式。“AI社工”具备“问”“听”“说”“做”等能力，构建的“感知—认知—处置—决策”全流程支持系统，在处理日常事务、回答居民政策咨询、响应居民投诉建议、自动生成事件处置工单、主动制作科普宣传视频等方面发挥重要作用，为社区注入新的工作动能。其中，“线上24小时守候”“用AI提效率”，有效解决了人工处理方式难以满足高效率、高质量的服务标准难题，逐步形成了服务便捷、处置高效、生活智能的社区服务新业态。

积极应对大模型赋能社区治理的现实挑战。大模型在社区治理变革和社区服务创新领域的应用目前尚在起步阶段，随着应用的持续深入，社区公共事务的有效治理和社区公共服务的有效供给将进一步凸显。但同时，大模型的深度参与也带来一系列现实挑战，例如数据安全与隐私保护、技术误判与算法歧视、人工智能与人员管理协调等问题接踵而至，如何有效应对成为充分发挥大模型优势的关键所在。

在加强数据安全与隐私保护方面，实现提高治理效能的同时，保护数据安全与隐私，防止数据被滥用。一方面，需要完善数据分级分类确权授权使用，通过访问控制技术、匿名化处理技术、可识别风险防范技术等方法，化解数据风险。另一方面，通过加强立法，明确技术路径的尺度、标准、流程和范围，利用法律路径解决技术风险。

在避免技术误判和消除算法歧视方面，保证大模型样本数据训练时，避免因样本数据选择和算法模型设置偏差，造成模型结果误判进而影响决策的后果，必须提高模型的可靠性。一方面，需要在大模型的开发和应用过程中，加强技术标准和质量控制，尽可能保证数据的准确性和完整性。另一方面，建立法律规范和责任制度，对大模型技术的使用进行监管和限制。同时，强调伦理和道德价值，遵循非歧视和透明性原则，确保算法决策充分考虑社会公益性、公众利益以及公平性。

　　在协调人工智能与人员管理方面，为成功发挥大模型优势，保证人机合作无缝衔接、协调顺畅，一方面，需要在组织中明确人工智能与人员管理的角色与职责，明确各自责任范围，制定协同工作规章制度，明确各项工作的协同流程，建立有效的沟通机制，确保高效协作。另一方面，还要对社区管理人员进行人工智能相关知识培训，有效利用大模型提供的信息和工具，充分发挥大模型在社区治理中的应用效果。