在全球范围内，公共部门机构面临着在提升服务效率、让服务更以民众需求为中心的同时，还要确保不会损害公众的信任度、安全性和合规性的挑战。生成式人工智能有望加速这一变革进程。不过，Gartner在最近发布的题为《生成式人工智能对政府工作效率的影响》的报告中指出：“尽管生成式人工智能具有巨大的提高工作效率的潜力，但实现这一目标仍面临诸多障碍。”
我认为，这一愿景对公共部门来说是完全可行的，但前提条件很明确：在生成式人工智能能够带来实际成果之前，各国政府必须先掌控好相关数据。
从好奇心到实际应用：当前公共部门在人工智能领域的进展
在同一份报告中，Gartner还引用了另一份研究报告的内容。该报告指出：“2024年Gartner员工生产力调查的对象包括来自政府各部门的管理人员。虽然传统的生产力定义通常侧重于输入与产出之间的比率，但本次调查采用了多种定性指标来进行评估。具体而言，该调查采用了一种更为全面的定义方式，即综合考虑所从事工作的成果、影响力以及其范围。”
我认为，这些观察结果表明，公共机构在雄心与准备程度之间存在巨大差距。虽然生成式人工智能在内容创作、虚拟助手以及公民服务领域的应用场景正在迅速发展，但大多数公共机构仍然缺乏实现安全、可扩展部署所需的基础数据架构和治理机制。
各机构面临着诸多严峻挑战：
- 各部门、各系统及不同管辖区域之间的数据碎片化问题
- 合规压力（GDPR -General Data Protection Regulation通用数据保护条例（欧盟）、LGPD-Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais通用数据保护法（巴西）、CSRD-Corporate Sustainability Reporting Directive企业可持续发展报告指令（欧盟）、FOIA-Freedom of Information Act信息自由法（通常指美国，但也泛指许多国家的类似法律）等法规带来的合规要求）
- 关键领域的数据成熟度较低
- 人工智能模型的“幻觉现象”与可解释性之间的矛盾/差距
如果没有可靠、经过规范处理且能实时更新的数据，生成式人工智能很可能会成为错误信息的来源，而无法发挥其提供有用洞察的作用。
Denodo能带来什么好处/Denodo具有哪些优势
我认为，要让公共部门的生成式人工智能取得成功，需要采取五个关键步骤：
- 建立人工智能治理框架
- 确保数据隐私得到保护，并有效避免偏见现象。
- 采用超越传统数据复制方式的手段，对旧有基础设施进行升级改造。
- 明确与任务目标相一致的生成式人工智能应用场景
- 优先考虑公众的信任度与信息的可解释性
第三点正是Denodo平台的强项所在。与传统方法不同，后者需要大量的数据复制或漫长的迁移过程，而Denodo则能提供：
一个能够统一不同数据源中的语义信息、以及结构化数据和非结构化数据的虚拟数据层。
细致入微的“零信任”访问控制机制，完全符合各项监管要求。
支持那些能够用于构建仪表板、大型语言模型输入提示、API等应用的数据产品，这些数据产品都适用于人工智能场景。
有清晰的溯源机制和审计记录，确保每一个人工智能分析结果都是可追溯的、可解释的。
简而言之，Denodo能够帮助各国政府在运用人工智能之前，先对数据进行有效的管理。
突破他人无法企及的极限：Denodo的优势所在
传统平台面临着架构碎片化、数据孤岛现象严重等问题，而Denodo则彻底改变了公共部门组织获取、管理和利用数据的方式。该平台的逻辑数据管理功能使得那些原本无法被访问的数据源也能被利用起来，这些数据源包括旧有系统、受保护的数据域、混合环境以及第三方平台。而且，无需进行数据复制或中断现有系统的运行即可实现这一目标。
正是在这三个关键的公共领域中，Denodo的优势得以充分体现：
1、可信赖的数据协作：各政府机构面临着在各部门之间、各级地方政府之间，甚至跨越国界进行协作的压力。然而，数据却分散在各种旧有系统中、文件共享平台上、过时的应用程序中。传统的数据整合方法无法以足够快的速度实现数据的统一处理，也无法确保数据的安全性。
Denodo能够实现从各种数据源中安全、实时地获取数据，而无需先对数据进行迁移或复制。这样一来，公共部门机构就能够以符合道德标准的方式利用人工智能技术，并确保数据的透明度，同时实现有效的管理控制。这有助于增强不同机构之间的信任与协作。无论是在社会福利事务的处理上，还是在多机构联合开展的保障工作中，Denodo都能帮助实现当今政府所要求的那种高效、规范的协作方式。
2、确保合规性与安全防护：保护公众安全已不再是防火墙和被动合规检查所能独自应对的任务。面对诸如持刀犯罪、网络攻击以及跨境贩运等现实威胁，警方、医疗机构及情报部门需要迅速开展协作才能有效应对。
然而，这些敏感数据往往存储在各个独立的运营系统中，而这些系统各有自己的隐私保护要求。Denodo通过动态的、基于规则的管控机制来克服这些障碍：它能在适当的时间，将恰当的数据提供给合适的用户。同时，该技术还具备数据掩蔽、加密功能，并能实现全面的审计追踪。
正是这些特性，使得Denodo成为实现实时数据保护功能的理想工具。它可以被用于联合调查、应急响应协调以及跨境风险分析等场景。同时，它还能帮助各国政府遵守诸如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和巴西的《通用数据保护法》（LGPD）等隐私法规。在英语中，这些法规被称为“General Data Protection Law”。
3、智能市民服务：从智能城市到个性化医疗保健，现代公共服务离不开基于人工智能的处理能力，而目前大多数人工智能系统的性能，取决于它们所能获取的数据质量。不过，这些系统往往只能利用那些集中存储在数据湖中的数据，或是最近才被数字化处理过的数据。这样一来，大量有价值但难以获取的数据就被浪费掉了。
Denodo能够与各种现代及传统系统相连，从而让人们在教育、医疗、司法、交通和环境等领域获得全面的实时数据视图。这些统一的数据视图为各类人工智能应用提供了有力支持，比如定制化的公民信息面板、聊天机器人、预测性维护功能以及有针对性的福利计划。同时，这种架构还能确保数据的有效管理及数据的可解释性。
为什么是现在？
生成式人工智能已不再是可选项，而是大势所趋。不过，它的价值取决于信任、伦理规范以及相应的管控措施。
Denodo能够帮助公共部门更快地实现目标——因为它首先确保数据的可靠性。在构建任何系统之前，先打好基础才是关键。
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高德纳研究报告：《生成式人工智能对政府工作效率的影响》，2025年4月8日，作者：托德·金布里尔
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