本文来自微信公众号： 数旗智酷 ，作者：数旗智酷
以下是发言内容总结：【本发言的诸多观点对当前政务智能体的发展都具有重要启示意义】
当前的政府AI转型的背景与压力主要来自三个方面：一是消费者预期重构；COVID-19改变了全球一半人的观念，人们现在不仅对企业，对政府也有了极高的技术期望。二是经济视角转变；许多政府开始像管理经济资产负债表一样看待自己，将税收视为收入，将公民视为客户，从而更加关注客户体验。三是工业革命规律；政府通常是工业革命成果的最大买家，历史证明政府消费的AI可能会超过其他任何部门。
或者说，当前政府采购AI服务与产品本质上已成为推动经济复苏与增长的重要举措。
而政府AI转型的阻碍依然严重，而最核心的障碍在于，政府面临“不知道从哪开始”、数据孤岛以及技术技能差距等难题。因为不知道从哪里开始、问题在哪，因此对AI的需求与创新方向也变得模糊。
而好消息是，智能体架构提供了可观察性和治理能力，无需对现有过时的后端系统进行重大的底层改造，即可创建集成体验。也就是说，过往的政府信息化系统造成的数字负担不会对智能体政府的发展造成拖累，当然新的智能体政府建设也不必沿用老的数字化思维。
当前的智能体AI对于政府服务的转型赋能，本质上是确定性与概率性的碰撞。过去我们生活在确定性世界，数据需要严格的结构，而现在我们进入了概率性世界，非结构化数据能更快速地产生效用。也由此，传统数字化政务对数据的标准化与规范化建设要求似乎已对正在来临的智能体政务失去意义。标准与规范往往会限制概率与可能性的发生，而只有非结构化数据才能自动去想象和衍生一个全新的未来。
政府应将AI优先用于那些不需要极度精确、允许一定灵活性的任务。对于必须遵守法律、百分之百精确的“第三轨道”任务，不应立即应用概率性AI。
在智能体驱动的环境下，政府机构不要把过去因为没价值而未获资助的老项目套上AI的外壳。要寻找那些“非AI不可”的新问题。如果在一个概率性系统中加入哪怕1%的确定性规则，就会损失90%的智能。是的，最最重要的其实是无限发挥AI概率效应的最大化，而不是为了追求有限的精确性而损失无可限量的智能。
我们必须意识到现在的AI是它有史以来最糟糕的状态。未来的算力成本会更低、延迟更小、能力更强，因此在选择用例时要为未来的能力留出空间。而政府机构必须由一个以流程规范运行为核心的中心转变为一个以结果的判断、审核和验证为核心的中心。这将是一次重大的文化转变。为了信任技术，政府必须进行实验并接受人机协作的模式。
从数字化到智能化，政府不应只是“在牛径上铺路”（即用AI优化旧的流程），而应借此机会重构整个运营模式，思考是否能将流程缩减或彻底改变。
