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　　政务部门应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式，统筹推进政务大模型部署应用，防止形成“模型孤岛”。省（自治区、直辖市）应搭建政务领域人工智能大模型统一服务平台，并与政务云管理平台、政务应用和组件管理平台等融合共建，将区域内电子政务外网智能算力、政务大模型、政务数据集等资源纳入统一管理，形成要素资源“一本账”，支撑政务大模型运行监测，提供资源申请与调度服务，推动高效复用。国家行业主管部门按照业务需求和发展需要探索细分领域政务垂直大模型的统一训练与构建，加强与省（自治区、直辖市）协同部署，深化跨层级、跨地域的行业领域智能化赋能。垂直管理部门应强化模型、算力、数据等资源的统筹部署和管理，避免资源浪费。

　　政务部门应统筹减负和赋能，严格落实《整治为基层减负若干规定》《关于防治“指尖上的”的若干意见》等相关要求，避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设，避免未审先建、建而不管，避免强制使用、无效使用，避免数据多头采集、重复索要，切实防范“数字”。中央和国家机关政务领域人工智能大模型部署应用应纳入国家政务信息化规划统筹。政务部门应建立健全涵盖政务领域人工智能大模型部署应用全周期管理体系，明确应用方式和边界，落实人工智能大模型“辅助型”定位，及时解决部署与应用过程中出现的新问题。应在政务大模型应用界面显著位置设置风险提示，明确告知大模型服务的局限性，做好大模型输出内容标识。对于智能问答、辅助办理等代表政务部门面向公众和企业提供服务的人工智能大模型应用场景，应严格执行内容审核制度流程，结合场景特点和技术能力合理采用人工审核、生成内容实时风控、多模型交叉校验等措施，防范模型“幻觉”等风险，确保输出内容不超出业务范围，保障内容准确性，维护政务部门公信力。

　　政务部门应建立安全责任制度，明确数据处理、大模型训练和场景应用各阶段参与主体的安全职责和任务，做好用户身份识别和权限管理。政务部门提供人工智能大模型服务时，应遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，使用具有合法来源的数据和基础模型，依法履行算法备案和安全评估等义务，与使用者签订服务协议，明确双方权利义务。构建政务领域人工智能大模型分类分级治理制度，完善安全管理流程，针对可能出现的安全风险，制定应急处置预案。做好政务大模型对抗攻击的检测与处置，识别并拦截提示词注入、资源消耗攻击等。加强政务大模型内容安全管理，综合运用语义识别、规则库、模型算法等，做好多模态输入输出内容的识别、分析与管控，建立合理的代答、拒答机制，及时发现并处置违法和不良信息、敏感内容等。发挥新闻媒体内容审核优势，做好政务大模型训练数据的内容审核把关，加强政务大模型内容监测管理。做好政务大模型应用运行日志管理，定期对日志记录进行审计。推动形成安全风险威胁信息共享和应急处置机制，按照规定及时处置并报告安全事件，提升人工智能安全风险应对能力。