媒体报道，近日，广西南宁宾阳县委书记梁展凡在参加当地政协会议分组讨论时给参会人员提出要求：“每个人至少要装两个人工智能软件，第一个DeepSeek，你必须要会用；第二是豆包，因为豆包的基础比较好。以后还会有更多的，英文版就是ChatGPT。如果你的能力强点，你就多学点，但是至少要会两个。”

　　技术迭代的浪潮从未像今天这般汹涌。开年以来，随着DeepSeek席卷全球，各地不同层级的政府负责人针对人工智能公开“表态”的不在少数。从防城港市利用AI深度整合多源数据资源构建全域政务“决策智库”，到郑州的领导干部讲堂专门开设大模型应用课程，再到深圳的“数智员工”在30秒内生成公文PPT初稿，技术工具所引发的效率革命正有力地推动着治理体系的现代化转型。

　　在公共治理领域，这种转型的迫切性表现得尤为突出。当前，基层干部面临着产业升级、民生服务等多重压力，倘若固守传统的工作模式，无异于在数字时代的湍急河流中划动木质船桨，不仅效率低下，且难以应对复杂多变的现实挑战。

　　然而，在积极拥抱这场浪潮的同时，也必须高度警惕其中可能潜藏的暗礁。诸如强制要求安装两个AI软件的行政指令，伴随着形式主义的风险。一旦将使用频率设定为考核指标，原本旨在提高工作效率的工具，极有可能异化为数字时代的“留痕管理”。

　　事实上，不同的AI大模型功能定位各异，有的擅长专业文本处理与数据分析，有的则以多模态交互见长。由此可见，技术工具的配置需要与具体政务场景深度耦合，而非简单的数量叠加。若缺乏针对性培训，基层干部很可能陷入“手里握着瑞士军刀却只会用来削铅笔”的尴尬。

　　在这场能力革命中，比工具使用更根本的是思维方式的进化。广西医科大学第一附属医院泌尿外科AI医生的成长轨迹颇具启示，其基于AI架构的专业模型，既需要300万字医学语料的“投喂”，更离不开专家团队的“知识蒸馏”。这揭示出人机协同的本质：人工智能不是替代人类决策的“黑箱”，而是需要人类用专业智慧持续调校的“白盒”。当政务大模型可自动生成80%的公文初稿、处理70%的重复咨询，公务人员的工作重心应从文字堆砌转向战略思考，将价值体现在复杂诉求的精准研判。这种从“操作工”到“设计师”的角色转换，才是技术赋能的核心要义。

　　技术伦理的边界问题同样不容回避。当政务大模型深度接入市民信息，个人隐私在算法间流转，数据安全便成为悬在头上的达摩克利斯之剑。一些地方政府已采用本地化部署确保“数据不出域”的探索，将AI应用严格限定在辅助决策层面的实践，试图绘制技术应用的“安全地图”。上述尝试也提示我们，人工智能应用亟待建立技术数据加密、制度权限管理、伦理价值校准三重防火墙，筑牢政务智能化转型的安全根基。

　　再智能的算法也计算不出民心向背，再高效的模型也模拟不出基层冷暖。在拥抱工具理性的同时，更应守护公共治理的价值理性；在学会与机器对话之前，首先要读懂人心的温度。惟其如此，方能在技术赋能的道路上行稳致远。