随着大语言模型(Large Language Model,LLM)的快速崛起,特别是国产大模型DeepSeek在自然语言处理领域的突破性进展及其在政府治理与企业运营等场景的广泛应用,纪检监察领域智能化转型亦受到重要的影响,迎来新的技术契机。从应用实践而言...随着大语言模型(Large Language Model,LLM)的快速崛起,特别是国产大模型DeepSeek在自然语言处理领域的突破性进展及其在政府治理与企业运营等场景的广泛应用,纪检监察领域智能化转型亦受到重要的影响,迎来新的技术契机。从应用实践而言,大语言模型在纪检监察工作中可以用于智能文书生成、新型腐败模式识别、跨域线索关联挖掘及网络舆情动态监测等多种场景。从算法逻辑而言,纪检监察大模型需秉持技术理性与政治伦理有效平衡的算法逻辑、分级授权数据共享机制的算法逻辑及“人机协同”模式构建的算法逻辑。与此同时,立足于国家治理现代化视域,纪检监察大模型构建面临治理挑战。基于这些挑战,可以从算法层面优化平衡技术理性与政治伦理、构建分级授权与隐私计算结合的数据防护模式、加强纪检监察干部的技术能力建设三个方面加以应对。展开更多
文摘随着大语言模型(Large Language Model,LLM)的快速崛起,特别是国产大模型DeepSeek在自然语言处理领域的突破性进展及其在政府治理与企业运营等场景的广泛应用,纪检监察领域智能化转型亦受到重要的影响,迎来新的技术契机。从应用实践而言,大语言模型在纪检监察工作中可以用于智能文书生成、新型腐败模式识别、跨域线索关联挖掘及网络舆情动态监测等多种场景。从算法逻辑而言,纪检监察大模型需秉持技术理性与政治伦理有效平衡的算法逻辑、分级授权数据共享机制的算法逻辑及“人机协同”模式构建的算法逻辑。与此同时,立足于国家治理现代化视域,纪检监察大模型构建面临治理挑战。基于这些挑战,可以从算法层面优化平衡技术理性与政治伦理、构建分级授权与隐私计算结合的数据防护模式、加强纪检监察干部的技术能力建设三个方面加以应对。
