(整理)2025年引入人工智能优化工作的实施方案

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2025年引入人工智能优化工作的实施方案人民代表大会制度是实现我国全过程人民民主的重要制度载体，是坚持党的领导、人民当家作主、依法治国有机统一的根本政治制度安排。近年来，以大数据、云计算、算法模型为基础的人工智能飞速发展，其重要作用日益彰显。习近平总书记指出：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”本文以xx省宁波市xx区人大开展数智化探索为实例，对基层人大工作依托人工智能的路径进行梳理分析，研究其运行逻辑和作用机理，探求人工智能协助和提升人大工作质效的可行路径。一、人工智能优化地方人大工作的应用场景人工智能是在数据、算法、算力要素范围内新兴技术集群的基础上发展出的新的技术科学。现阶段，人工智能一般嵌入在传统电子系统中，对其进行智能化改造，使其具备以超人类的效率进行某一专项工作的能力。当下，人大数智化建设正处于持续深化的过程中，人大业务流程、资料信息等工作要素快速转变为数字形式，依托计算机技术持续运转，并且显现出“智能化”的雏形。因此，依托数智化改革，强化人工智能运用以提升人大工作质量和效率，是回应社会需要的重要内容，也是推进人大正确、依法、有效履职的关键途径。从新技术层面落实到人大工作的具体方面，人工智能主要在以下场景产生效用。(一)运用于人大会议履职的必然性。人大工作的重要特点之一，是以会议形式集体行使职权。在人工智能时代，人民代表大会会议、常委会会议、主任会议、部门评议会议、专题询问会等涉及召集会议作出立法、审查、审议、决议、决定、听取、检查等，基本都以人大数字化建设为支撑，形成人大会议“专用数据库”，系统收集会议主题、参会人员、会议文件、调查问卷、意见建议分析等要素信息。分析会议通知、人员报名、议程安排、会后反馈、信息分析等具体流程并进行优化，相对于传统人力，在提高会议信息传递效率的同时降低了信息错误的几率。同时，统筹收集归纳参会人员电子信息，形成参会人员电子画像，会议内容精准监督等，为会议自动化举办，乃至于以线上会议模式开展深层次的活动奠定技术基础。(二)开展人大调查履职的应然性。人大调查研究有其自身的特点，与党同向、与民同心、与发展同步，在调查过程中特别注意收集民情民意，这就需要以大数据、云计算、算法模型为核心要素的人工智能实现监督数据共享融合，破除各个部门、各个环节的数据壁垒，汇集各方信息，并整合外部资源，提升调研系统性。并且，人工智能在信息处理上具备高速运算优势，可以通过关键字、数据标签甚至自然语言识别等手段实现对基础信息库的全覆盖阅读、检索、筛选，并提供不同维度的智能分析，不仅替代了人力，还破除了时空限制，扩充了民意收集的广度和深度。(三)使用人大视察、检查等方式外出履职的实然性。以自然、社会、人文等综合信息构成的数据库，叠加深度学习，赋予人工智能在一定程度上观测和判断现实的能力。在具体应用上，可以为人大选取实地视察、检查点位时提供参考。同时，还可以结合行为人画像，实现人大监督过程、监督现场在媒体平台的智能推送，从而扩大民众线上参与实地监督的覆盖面，提升实地履职的效率。此外，还能够完善数据追踪体系，对于实地监督后发现的一些全局性、长远性的重大问题实施长期跟踪监督，增强人大监督的韧性。(四)协助人大其他履职的本然性。人大工作还有许多方面也适合人工智能的介入。以规范性文件备案审查工作为例，对于当下规范性文件数量庞大的现实，如何落实“有件必备、有备必审、有错必纠”的要求，是规范性文件备案审查工作的一项重要挑战。而人工智能的出现使其凭借深度运用语义理解、实体/关系识别、动态增量更新等高新技术要素，准确识别不同表述方法的法律实质意义，从而实现对规范性文件的实时审查、动态审查、追溯审查。二、人工智能优化地方人大工作的实践分析从2020年起，xx省人大常委会部署开展全省人大数字化改革工作，推进人大数据资源跨部门、跨层级、跨地区共享，推动新时代人大工作提质增效。xx区人大积极响应，坚持系统集成、实用为先、交互共享导向，统筹衔接综合平台、应用场景和数据资源，形成纵向贯通、横向衔接、内外联动的架构，取得了一系列成果，并初步形成“数据产生一数据消化一算法优化”这一将人工智能技术运用于人大工作的雏形。(一)以数据库建设为前提奠定智能基础。人大工作领域的数据包括立法数据、监督数据、人事任免数据、重大事项决定数据、代表履职数据等以及其他档案数据，其涵盖了人大工作的方方面面。针对这些数据，xx区人大依托宁波市人大“代表通”应用平台，打造xx区人大数字系统，推动市镇(街道)平台全关联、代表使用全覆盖，实现人大有关工作和人大代表履职信息数据入库。以街道为试点，创新打造“民意感知中心”应用系统、“码上见”数字平台，打通政府公共事务受理中心、民呼我为统一平台、社会治理中心、“城市大脑”、网络舆情等主要民情信息来源间的数据壁垒，进一步整合镇街民情数据，形成全口径民情诉求“数据储备池”。另外，逐步搭建人工智能分级算法雏形，将“数据储备池”民生事项与代表、选民矢量地图集成融合并进行算法分析，人工智能自动派发事件标签，合并同类相似事件，分析结果、“热词热度”通过“数字看板”一体呈现。(二)以算法初步应用为抓手融入重要议题调研监督之中。充分调动“数据储备池”活水，为人大监督议题强化民意支撑。如在开展未成年人保护、反家庭暴力等执法检查前置调研时，运用“民意感知中心”应用系统，相关代表群众意见建议“一键查找”“分类可视”，并实现调查问卷线上分发回收、结果自动汇总归类，共处理xx次信息数据，归类xx次的建议意见，为执法检查提供了翔实参考和启发。在开展科技进步“一法两条例”执法检查前置调研时，坚持数实融合，以算法为核心在全区层面构建“****”四维平衡观察体系，这个体系将分类算法融入xx项指标之中，xx项指标分别指向xx条信息数据，以“推送、处理、回流”的方式实现相关数据的自动分类标注。(三)以算法优化为核心形成代表建议办理闭环和提升循环。着重打造特色应用场景————“码上说代表督”，实现数据资源上下贯通，民意收集智能分类，根据分类进行初步纠偏，实现建议督办全流程网络闭环，民意处理快速高效。设立“选民呼、代表应、代表督、代表评”功能模块，构建“一库流转一部门办理一人大监督—代表评议”闭环处置机制。“数据储备池”民生事项自动进入“选民呼”后台，由系统分析派发至“代表应”端口，事项派发、交办、办结等环节自动发送短信提示。代表收到“任务”指令后，第一时间在线督促办理，并对办理成效进行定性评价。政府部门超期未办或评价不达标，系统“亮灯”提醒并提交镇街人大提级督办，切实提高民生事项解决率。2023年，共收集代表及群众反映问题xx条，已办结xx条，解决率达xx%，满意率达xx%。办理完成后，由工作人员对办理效果进行追踪比对，并向技术团队反馈，对系统设置指标等进行合理调整改善，进一步提升系统精度。三、从“数字化”到“智能化”：人工智能优化地方人大工作的架构分析(一)人工智能深度参与人大工作的历史选择。近年来，人工智能技术正处于“爆炸性”发展阶段。以近两年最火热的生成式人工智能1为例，由于底层技术的突破，以GPT-4、SunoAI为代表的模型已具有通过输入自然语言指令自动生成文字、图片、音频、视频，甚至3D模型和代码的能力，人工智能已经具备一定水平的思考和创作能力。在人工智能时代，人大工作领域人工智能的缺位会导致人大工作方式的落后，弱化民意通过人大制度的表达，从而影响人大工作的质效。特别是在环境变化、经济动态、社会变迁这些复杂混沌的领域，应当建立人工智能参与的人大工作机制，强化对民意的客观反映，并以算法生成建议协助参与决策，从而提升人大制度践行全过程人民民主理念的质量。(二)人工智能参与人大工作的专业模型构建。紧扣数据输入和内容生成两端，建立人大工作领域的人工智能专业模型。其依照给定的规则，以数据、算法和模型为构成，以数字平台为载体，参与和优化人大工作。可应用的场景涵盖立法(决定)工作、监督工作、选任工作、代表工作以及机关服务保障等。1.专业模型的应用场景具体演示。以人大监督水环境治理情况为例。首先，明确目的为使用人工智能协助人大了解水环境治理情况，并提供决策建议以及可行性分析。对此，从数据库中提取出和水环境治理有关的所有数据，比如天气、土壤、道路、管网、绿化等地理数据以及政策、周边行业、人口分布等社情数据，同时涵盖已发生的、本地与外地的类似案例中的问题、决策建议和后续成效评价等，通过特征工程进行预处理、形成数据标签。随后，将预处理好的数据分成训练集和验证集，选取成熟的开源或闭源的分析、建议生成、预测三类人工智能模型，对其进行微调训练后投入使用。首先，运用分析类算法模型生成水环境治理情况总体分析报告，根据具体需求下设城市排涝、农村污水处理、内河水质管控等子场景分析，供人大阅读参考。其次，运用建议生成模型生成发现的水环境治理相关问题的解决建议，供人大参考取用。最后，在人大形成决策建议，比如审议意见时，对审议意见提出的建议，通过可行性预测模型进行预测，从而提高建议质量。并且，上述模型可以持续通过新数据供给、人工复核、二次调整等办法长期更新，以保持其有效性。2.搭建完备、规范化的数据库。数据库是人工智能的基础。从数据来源看，人大工作领域的数据来源于人大代表和人民群众意见建议、人大会议文件、党政机关和社会组织数据库以及公共互联网等。当前的数字人大建设在数据收集方面已经取得了许多进展，比如对规范性文件、代表信息、会议及活动记录的文本收集较为充分和规范。在此基础上，要形成人大工作领域的人工智能数据库，则要对数据作进一步处理。(1)明确目标。基于对人大工作业务以及该议题的充分理解，明确专业模型的目标和需求，从而确定哪些数据特征对分类最有帮助。(2)数据划分。根据人大工作的条线区分(比如按照人大各专门委员会或工作机构)，将原始数据划入不同的类别中。(3)数据清洗。考虑到原始数据中存在的数值异常、数值单位不一致、内容缺失等常见问题，要进行针对性处理，如对数据进行预处理，如归一化、标准化等，确保数据的准确性和一致性。(4)特征提取。在对应的类别中，进一步提取与目标相关的数据特征。一般来说，来自其他公共数据库的数据包含大量的数值特征和标签特征，容易提取。而群众意见等实际的民意数据往往可能以文字、音频、图片乃至视频的形式上传，处理过程中建议采用成熟可靠的自然语言识别通用模型，同时针对特定社会领域(如多以图片形式反映的污染类问题)微调或开发识别模型。3.训练成熟、高性能的输出模型。在数据库建立完成的基础上，通过训练、验证、优化，使得模型性能持续提升，更快、更好地输出目标结果，产生对应功能。(1)设置训练集和测试集。将数据划分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于测试模型的表现。(2)模型训练。根据人大工作的不同类型，选择已有或开发新的合适的人工智能工具模型进行训练，实现多种任务的执行。(3)模型验证。使用测试集数据评估模型的表现效果，并定期评估模型的性能和准确性。如果发现模型的性能下降，需要及时采取措施进行调整和优化。(4)模型功能融合。最后，将实现不同专项目标的人工智能模型归集形成模型库，并根据实际工作需求，将模型自身的优化迭代和模型间的功能融合统筹起来，形成更加复杂、性能更强、智能化水平更高的人工智能专业模型。(三)人工智能参与人大决策的机制思考。人民代表大会制度作为实现我国全过程人民民主的重要制度载体，从整体的协商过程来看，人工智能既简化民意收集、分析、判断的过程，又能提供更加科学准确的协商依据，使得更多公众参与，达成相关问题的合理共识，全方位提升民主决策的真实性、精准性、有效性，高度契合了全过程人民民主的理念。从具体的协商流程来看，作为主体的具备人工智能运用能力的人大工作者，首先，通过人工智能获取更加广阔、真实、规范的民意表达，并充分收集其他地区或时间的相似议题的相关数据，进行多种比对分析。例如，可以比较不同年份、不同地区或不同领域的人大代表建议的异同点，从而了解社会热点和民生