习近平总书记指出，人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战。要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控。

当前，人工智能（AI）加速赋能千行百业，我国正积极推动政务AI落地应用，提升政府履职效能。从政务问答、政策推荐到风险预警、决策辅助，AI正全方位赋能公共治理的范式转型和升级，推动其走向精准化、智慧化和高效化。与此同时，算法黑箱、数据偏见和隐私泄露等技术风险开始显现，引发社会各界对政务AI安全可控应用的关注。

培养具备专业知识和治理能力的高素质人才，是推动政务AI安全可控应用的关键。政务AI赋能政府治理的上限，并不取决于算力和算法，更在于使用者的胜任力。当使用者无法驾驭技术应用时，便难以有效识别算法输出结果的隐形风险，更无法做出负责任的决策判断，再先进的AI算法，也无法高效转化为治理效能。为此，推动政务AI的高质量应用，亟须提升政府工作人员的AI胜任力。

AI胜任力涉及多层次综合能力

政府工作人员的AI胜任力，是指工作人员在行政管理和公共服务中，能安全、规范、有效使用AI，充分释放其治理价值，并规避技术风险的综合能力。从内容上看，AI胜任力不仅包括技术操作能力，还涉及人机协同能力和伦理判断能力。

技术操作能力是基础。政府工作人员虽无需掌握编程开发技能，但需拥有任务拆解能力，从而将复杂政务流程拆解为可供AI执行的标准化步骤。此外，还需掌握提示词工程能力和输出校验能力，从而能准确向AI发出任务指令，并识别和纠正AI幻觉。最后，使用者还需记录保留AI决策参与的全流程，确保AI推理路径的可追溯和可复盘，从而将算法黑箱问题纳入可管理的范畴。

人机协同能力是关键。其核心是在实践中建立清晰的“人机分工边界”，合理判断哪些任务应由人类主导完成，哪些可以委托给AI算法，始终将“人类在环”作为中心原则。在重复性、标准化程度较高的事务性工作场景中，可更多拓展AI的应用边界，把使用者从复杂繁琐的行政事务中解脱出来，让他们将有限的精力更多地分配到专业性和创造性工作中去。在涉及公共利益分配的重大决策场景中，最终裁量权则必须保留在人的手中，避免以算法输出结果替代人的价值判断。

伦理判断能力是底线。面对AI算法内嵌的歧视偏见，政府工作人员需要有能力辨识算法输出结果的价值公平性。面对数据汇聚带来的隐私风险，需要在技术应用的全生命周期强化安全保密意识。此外，使用者还需要具备敏捷治理思维，动态把握政务AI在不同场景中的适用边界，建立灵活的纠偏机制，防止因过度依赖或技术误用而损害公众的合法权益。

AI胜任力建设有待进一步加强

当前国内多地已采取措施，探索培养高素质人才，提升政府工作人员的AI胜任力：江苏省连云港市编制《青年公务员人工智能通识手册》，覆盖“基本知识、工具应用、场景实践、创新拓展”四个模块，将AI能力培养纳入青年公务员培训体系；广东省佛山市举办AI赋能政务办公专题培训班，聚焦大模型、智能体和算力底座等议题，结合公文处理和政务服务场景展开实训……

虽然这些实践有力推动了政府工作人员的AI胜任力，然而，对照高质量政务AI应用的现实需求，一些问题仍然值得关注。一是重操作应用、轻风险治理。一些地方政府工作人员主要停留在用AI写材料和生成表格等，对于如何识别和应对算法偏见和隐私泄露等潜在风险关注不足。二是重知识普及，轻岗位适配。一些地方的培训内容以通识科普为主，未能适配不同政府岗位的职责需求，导致培训供给和使用需求衔接不足。三是重前期培训，轻场景指引。一些地方将提升政府工作人员的AI胜任力等同于开展集中培训，缺乏结合业务场景的AI操作指南。对制度配套的忽视，使得培训效果难以在日常工作中真正落地。

需遵循“评、训、用”原则

提升政府工作人员的AI胜任力，需要遵循“评、训、用”的原则，做到事前科学评估使用者的能力准备度，事中匹配岗位需求开展分类培训，事后及时总结以形成制度性的操作指南。

一是面向政府工作人员开展能力准备度评估。能力建设无法一蹴而就，而是一个循序渐进的过程，首先需要“摸清家底”。政府部门可围绕业务流程和专业知识等要素，设计评估指标和工具，摸清当前本部门在AI应用上的真实状况以及人员AI胜任力所处阶段，为后续的培训设计和师资配置提供依据。比如，在行政执法领域，可借鉴联合国区域间犯罪和司法研究院开发的AI准备度评估工具，从组织文化、专业素质和业务流程等三个维度，系统评估各部门工作人员在使用中存在的问题。只有做好能力准备度评估，先诊断、再施策，才能对使用者的AI胜任力水平进行精准定位，有的放矢地把培育资源投放到刀刃上。

二是面向岗位需求推进分类培训。不同业务岗位对人员AI能力的需求存在显著差异，必须坚持分层分类、因岗施训。对于一般工作人员，重点在于安全有效地借助AI处理日常工作，需要培养数据保护意识和独立判断思维。对于领导干部，需要解放思想，形成对AI及其组织影响的战略性认识，增强运用AI推动流程再造和管理变革的能力。对于专业技术人员，重点在于提升系统开发、部署和运维的稳健性，掌握预判和解决AI风险的技术方案。近年来，一些地方已开始探索构建多层次培训矩阵。例如，广西壮族自治区财政厅在推进AI培训中突出岗位特点，注重培养处级干部的数字化管理能力和战略思维，提升科级干部运用AI优化业务处理效率的能力。

三是面向具体政务场景出台操作指南。不同政务场景的业务流程、风险类型与合规要求差异显著，仅靠通识培训难以满足政府工作人员在具体场景中的AI实操需要。为此，在部门层面，应立足现实政务场景，对AI的应用方式、使用范例和风险要点作出清晰说明，涵盖法律合规、系统稳健、决策自主和隐私偏见等事项。同时，应结合政务AI从选型、部署到退出的全流程出台操作指南，细化各阶段的操作步骤和责任分工，避免“人人都在用，但没人来负责”的治理难题。此外，还应建立分级分类管控机制，对行政执法等涉及公共资源分配的高风险场景，采用“列表清单”模式强化审核监督。对低风险、程序性的行政事务场景，则宜采取“底线规制”模式，在安全可控的前提下为创新应用留足空间。

（作者：范梓腾 系复旦大学全球公共政策研究院副教授）