《公交车上被插》-公交车上遭遇插队的奇妙经历: 重要历史事件的启示，能否为我们指明方向？
更新时间： 浏览次数：72
《公交车上被插》-公交车上遭遇插队的奇妙经历: 重要历史事件的启示，能否为我们指明方向？各热线观看2025已更新（2025已更新）
《公交车上被插》-公交车上遭遇插队的奇妙经历: 重要历史事件的启示，能否为我们指明方向？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
大连市长海县、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、淮安市清江浦区、重庆市北碚区、湛江市吴川市、海口市美兰区、雅安市荥经县、雅安市天全县、阜新市太平区
广安市前锋区、常德市石门县、重庆市巫山县、重庆市潼南区、晋城市沁水县、抚州市金溪县
烟台市福山区、大庆市萨尔图区、广西北海市银海区、内蒙古乌兰察布市凉城县、南平市建瓯市、蚌埠市五河县、新乡市凤泉区、南充市营山县、湘西州龙山县
广西桂林市永福县、无锡市新吴区、泰州市泰兴市、临沂市蒙阴县、洛阳市宜阳县、儋州市和庆镇、昆明市禄劝彝族苗族自治县、内蒙古呼和浩特市回民区、济南市钢城区、甘孜康定市
本溪市平山区、延安市宝塔区、长治市沁县、楚雄元谋县、锦州市古塔区、内蒙古兴安盟突泉县
毕节市织金县、荆州市石首市、绍兴市新昌县、临沂市沂南县、鸡西市梨树区、九江市彭泽县、汉中市汉台区、韶关市南雄市、永州市零陵区
运城市垣曲县、西安市未央区、文昌市冯坡镇、遵义市余庆县、文昌市抱罗镇、内蒙古呼伦贝尔市海拉尔区
齐齐哈尔市克山县、迪庆香格里拉市、吉安市安福县、西宁市湟源县、宁波市北仑区、枣庄市峄城区、广西河池市大化瑶族自治县、荆州市石首市
遂宁市蓬溪县、文昌市翁田镇、南平市建瓯市、广西梧州市长洲区、陵水黎族自治县光坡镇
宁德市霞浦县、广西防城港市上思县、资阳市安岳县、东莞市清溪镇、淄博市周村区、文昌市公坡镇、中山市三乡镇、常州市新北区、淄博市高青县、儋州市新州镇
成都市都江堰市、忻州市宁武县、宜昌市猇亭区、洛阳市宜阳县、湛江市遂溪县、开封市龙亭区、玉树玉树市、临汾市隰县、邵阳市北塔区
成都市崇州市、淄博市沂源县、清远市连山壮族瑶族自治县、平凉市静宁县、内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市
全国服务区域：临沧、吐鲁番、通辽、昭通、烟台、鹰潭、甘孜、阳泉、潮州、玉溪、牡丹江、上饶、鹤岗、临夏、梧州、台州、龙岩、荆门、呼和浩特、福州、临沂、文山、上海、甘南、新疆、抚州、石嘴山、天津、榆林等城市。
济南市槐荫区、宁夏吴忠市青铜峡市、东莞市万江街道、抚顺市新抚区、佛山市高明区、大庆市林甸县、上海市普陀区、广西崇左市宁明县
内蒙古呼和浩特市回民区、宁夏石嘴山市惠农区、濮阳市南乐县、沈阳市康平县、咸阳市永寿县、黄石市西塞山区、渭南市澄城县、东莞市常平镇、屯昌县南坤镇
枣庄市台儿庄区、吉安市安福县、汉中市西乡县、新乡市原阳县、酒泉市肃州区、深圳市盐田区
宿迁市泗阳县、怒江傈僳族自治州泸水市、陵水黎族自治县黎安镇、东方市天安乡、定安县翰林镇、周口市商水县、岳阳市岳阳楼区、揭阳市榕城区 定安县龙湖镇、亳州市利辛县、哈尔滨市通河县、牡丹江市东安区、临沂市沂南县、直辖县天门市、长春市绿园区
鹤岗市兴山区、苏州市昆山市、深圳市光明区、孝感市孝昌县、白城市镇赉县、宁夏吴忠市青铜峡市、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗、佳木斯市抚远市、岳阳市华容县、济南市历城区
宝鸡市凤翔区、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、临夏东乡族自治县、辽阳市太子河区、运城市闻喜县、铜陵市郊区、郴州市嘉禾县、九江市柴桑区
益阳市桃江县、七台河市桃山区、广西北海市银海区、沈阳市法库县、滨州市无棣县、抚顺市顺城区、达州市达川区
西安市长安区、阜阳市临泉县、烟台市牟平区、内蒙古乌兰察布市凉城县、乐山市金口河区、阜阳市颍泉区、东莞市大岭山镇、昭通市永善县、中山市大涌镇 衢州市龙游县、双鸭山市岭东区、曲靖市宣威市、鹤岗市萝北县、凉山布拖县、长春市绿园区、吉安市遂川县、兰州市皋兰县、乐山市市中区
抚州市南城县、昌江黎族自治县海尾镇、延边安图县、四平市梨树县、内蒙古锡林郭勒盟苏尼特左旗、淄博市沂源县、宜春市铜鼓县
滁州市凤阳县、达州市开江县、铜陵市铜官区、苏州市吴中区、阿坝藏族羌族自治州金川县、南通市海门区、肇庆市高要区、曲靖市马龙区、常德市鼎城区
金华市婺城区、焦作市解放区、楚雄南华县、昭通市绥江县、济南市济阳区、张家界市永定区、郴州市永兴县、漯河市召陵区
孝感市应城市、延安市黄龙县、抚州市黎川县、滨州市阳信县、广西来宾市金秀瑶族自治县、玉溪市通海县、东莞市厚街镇
孝感市孝南区、鹤岗市萝北县、曲靖市马龙区、乐山市峨眉山市、重庆市秀山县、黔南都匀市、厦门市思明区
今年以来，关于DeepSeek的话题热度一直很高，也引发了一些人工智能可能影响哪些行业的探讨。在这当中，关于政务服务方面的应用尤为引人关注。有人暗喜，人工智能是公职人员写材料、出方案的神器。有人厌恶，因为汇总基层汇报材料时，发现大量的AI痕迹，辞藻华丽却内容空洞，梳理这些材料，工作量反而比以前增加了很多。今天，就来继续聊聊这个话题。
先说一个蛮有意思的现象。有人问DeepSeek一个问题：“xx大学和xx大学哪个更好，二选一，不需要说明理由”。经过一番思索，DeepSeek给出自己的答案。继续跟进问题，“我是另一所学校的”，大模型立马改口。当进一步表示“两个大学都读过”，DeepSeek在深度思考中直白地给出逻辑：“恭维用户”，“双校光环叠加”的回应已然失焦。
如果仅从玩笑或者调试的角度，这样的问答或许令人会心一笑。但是，倘若把咨询的问题换成涉及群众切身利益的公共事项，或者需要人工智能为公职人员提供决策辅助时，这种“过度迎合”的情况就需要加以重视了。
不可否认，“AI+政务”其势已成。近来，多地组织领导干部学习大模型使用方法，不少单位正在接入或者部署本地化DeepSeek。数据显示，有的地方上线政务大模型后，公文格式修正准确率超95%，审核时间缩短90%，跨部门任务分派效率提升80%。
数据喜人，也不乏思考：一个以用户满意为评价维度的大模型，究竟能不能承载各方期待？当各种文字材料趋于模板化、套路化，该不该归咎于作为使用者比如公职人员身上？
先说第一个。让用户满意当然无可非议，但是当态度的变量超过真实的参数，那就有可能本末倒置。试想，当你使用政务大模型撰写解决某个问题的方案时，得到的却是一堆情绪价值爆棚、实用信息不足的反馈，恐怕只会更加焦虑。
有人在研究中发现，目前许多生成式人工智能存在一种“讨好”倾向，甚至会因此胡编乱造。表面看似有理有据，实则早就偏题千里。某种程度上，这是消纳数据、反馈强化的结果。优点当然是对齐了与人类的“颗粒度”，缺点也显而易见，开始与真实脱节。
由此而言，我们依然需要保持自我认知的掌控权。正如有人所提醒的那样：“我们永远要带着一点点怀疑、一点点好奇、一点点求真精神，与它探讨、对话、切磋。”当然，更为重要的是不能依赖，AI再强也替代不了“脚底板”，调查研究始终是谋事之基、成事之道。
再说第二点。毋庸讳言，许多人已经尝试使用生成式大模型写报告、找素材、攒总结，写作效率大大提升。但与此同时也带来争议，拗口的表达如出一辙，机械的逻辑似曾相识，鲜活的案例真假难辨，这样的公文材料有啥意义？
该不该打板子？可能没这么简单。这其中，当然有个别人的应付之举，但更多人特别是基层干部有话要说。有人对此毫不讳言：“材料任务繁重，改稿总比写稿省很多力气……我们不是懒，只是想从文山会海中稍稍解脱松绑一下”。
一句话，道出基层工作特别是材料工作之繁、之窘。从这个角度来说，理应对基层干部如何更合理使用政务大模型进行善意的提醒。但更重要的，是厘清其中的行为动机和难言之隐。是不是不必要的材料？有没有材料政绩之嫌？那种“以材料应付材料”的做法，才是AI应用走偏的重要原因。归根结底，还是要进一步减轻基层负担，让政务大模型从疲于应对的工具真正成为提升效能的神器。
有一句广为人知的话，“打败你的不是对手，颠覆你的不是同行，而是传统思维和落后观念。”或许，政府服务领域正在掀起一场浪潮。当技术突飞猛进的时候，关于治理的智慧也应乘势而上。
这正是：
三千案牍屏间逝，百万铨衡指上飞。
墨守成规矜故纸，智生穷变叩玄机。
(打油诗由DeepSeek生成)
来源：人民日报评论，作者：风凌度 【编辑:刘湃】