通用大語言模型能否直接應用於政務服務？
近年，類似於ChatGPT的大語言模型（Large Language Model，LLM）在全球迅速普及，展示出巨大的應用潛力。通過海量數據的訓練，這些模型能夠生成連貫且語義合理的文字，並具有卓越的問答能力。在政務服務領域，公衆一般通過政府官網、移動應用查詢政策法規、辦事流程等資訊，或者前往政務服務大廳求助。傳統的政務服務主要依賴人工視窗服務和電話諮詢，服務效率和響應速度往往受到限制，尤其是在遇到複雜問題或需要長時間排隊等待時，公衆滿意度往往較低。隨著技術的發展，特別是大語言模型的出現，政務服務逐漸邁進智慧化、自動化。結合大語言模型的對話式諮詢服務更爲高效，能顯著提升公衆體驗。
儘管大語言模型在處理常規問題時表現優異，但在涉及政策法規等專業領域時，仍面臨諸多挑戰。LLM的訓練數據主要來源於網路的公開內容，缺乏深入專業知識，可能導致生成不準確或不符合實際情況的回答。在某些特定場景下，模型可能會出現「幻覺」現象，即自信地提供錯誤資訊。這種問題對普通用戶來說通常難以識別，因爲他們未必具備相關領域的專業知識。此外，政務政策經常更新變化，如果大語言模型未能及時獲取最新的政策資訊，其回答可能會與當前政策相沖突。由此可見，爲提高政務AI系統的可靠性，除了確保回答的準確性外，還需加強其可解釋性，以幫助用戶理解每個回答的依據，此舉亦有助提升系統的透明度和信任度。
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