德国麦肯锡的报告指出，GenAI不仅能够提高公共管理的效率，还能加速数字化进程，释放员工的潜力，让他们有更多时间从事价值更高的工作。
生成式人工智能在公共管理中的应用有哪些？
在数字化转型的浪潮中，公共管理领域正经历着一场由生成式人工智能（GenAI）驱动的革命。全球范围内，各国政府正在通过制定国家战略和推动GenAI的应用来挖掘其潜力。
例如，丹麦、英国和意大利都在积极推动GenAI的发展和应用。德国政府也提出了“人工智能行动计划”，计划到2025年投资15亿欧元以发展德国的AI潜力。然而，要实现GenAI在公共管理中的全面利用，需要关注七个关键成功因素。
1. 创建GenAI广泛应用的必要框架
德国要规模化应用GenAI，需要一个可靠的监管框架，包括数据保护要求和官方AI支持通信的必要法律框架。欧盟委员会已经提出了关于AI的法规草案，德国需要将其具体化和实施。此外，需要明确的程序规则来指导公共管理人员使用GenAI。
2. 促进GenAI的透明度和社会接受度
为了在公共管理中建立GenAI解决方案，需要在政府和社会中促进对GenAI解决方案的接受。这需要透明的沟通措施，告知公众GenAI的使用可能性、优势、限制和风险。同时，需要通过培训和教育来提高公共管理人员对GenAI解决方案的信心。
3. 促进GenAI解决方案的集中提供
集中提供GenAI解决方案可以促进其在公共管理中的广泛应用。这包括统一技术接口、数据格式、请求和治理，以及集中采购和提供云托管模型和本地模型。
4. 扩展现有技术基础设施
GenAI解决方案需要适当的技术基础设施，包括数据平台、向量数据库、前端和后端基础设施以及提示库。高质量的输入数据对于GenAI模型至关重要，因此需要有效的数据管理软件或流程。
5. 系统性扩展能力和吸引GenAI人才
为了全面开发和部署GenAI解决方案，需要在公共管理中建立相关能力，并吸引具有相关技能的人才。这包括数据和软件工程师，以及能够与AI模型安全交互的员工。
6. 促进GenAI解决方案的交流
为了避免重复工作和资源浪费，需要促进GenAI解决方案的交流。这可以通过建立共享技术平台或知识数据库来实现，以便跨部门共享和交流GenAI应用。
7. 建立有效的GenAI风险管理
使用GenAI解决方案涉及风险，有效的风险管理有助于识别和评估这些风险。这包括输入监控、输出监控和护栏、记录和确保灵活性等措施。
总结：
生成式人工智能在公共管理中的应用有望成为未来政府服务的关键变革因素。通过关注上述七个成功因素，德国及其他国家可以更好地利用GenAI技术，提高公共管理的效率和质量，最终实现更精简、更快速、更贴近民众的政府服务。
随着GenAI技术的不断发展和应用，公共管理领域将迎来一场深刻的变革，这不仅将改变政府的工作方式，也将为民众带来更优质的公共服务。
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