又给关鑫发了信息：第一。
关鑫的语音
上发了过来，江淮先把手机音量调小，：我靠！！！第一！！！江淮你他妈是神仙吧！！！几百个人抢的岗你考第一！！！还是断层第一！！！我就知
你能行！！！
面试
笔试虽然拿了第一，但后面还有面试、
检，政审三关卡，还远不到放松的时候。
一家人只是简单地吃了顿饭。关鑫本想休假跑来平南一起庆祝，被江淮劝住了，：才过第一关，不宜半场开香槟。
关鑫：好吧，等尘埃落定再庆祝。
江淮又在宿舍群里跟周京、顾文青简单说了一声，便沉
心来专心准备面试。
面试安排在笔试成绩公布后的第三周，采用结构化面试形式。意思就是所有考生面对完全相同的题目、
程、评分标准，考官
统一规则打分，最大限度排除主观偏好，以保证公平
。届时就看个人的日常积累与临场发挥了。考场里一般有7--9位面试官，在你面前一字排开，而作为xx号考生的你，独自坐在教室
央的一
课桌椅上，像一座孤岛，面对着前方“虎视眈眈”的面试官，在有限的15分钟里，回答三考题，要逻辑清晰，能抓住重
，能解决问题，要立场
定……
这阵仗，心理承受能力差的，估计都要
张得昏厥过去。
又或者，有些考生平时练习得非常好，一到考官面前，就脑
一片空白，什么都想不起来。
真就是，考场百态，一念前程。
江淮面试分到的考场在省城的一所学里，他提前一天过去，住在考场周边的一家便捷酒店。
面试当天，他穿了最稳妥的白衬衫
黑
西装
，放
望去，整个考几乎都是这样的标准着装。
候考室里坐满了人，有人在低声背稿，有人在整理领带，有人在发呆。江淮坐在角落，闭着睛梳理思路。
签时，他到了第七号。不算好也不算差，属于间偏前的顺序，评委此时还没有
疲劳状态。
到他场的时候，他站起
，整理了一着装，
一
气，迈步走考场。七位考官坐在对面，一字排开。间的主考官是位五十多岁的男士，
着黑框镜，神
严肃。两侧分别坐着计时员、记分员和一名监督员。
江淮走到座位前，微微鞠躬，声音清晰的：“各位考官好，我是7号考生。”
主考官目光平和地看向他：“考生你好，请坐。”
“谢谢。”江淮依言坐，双手自然放在膝盖上，腰背
直。
“祝贺你通过笔试面试。本次面试采用结构化考试形式，答题过程，请勿透
个人信息，考生听清楚了吗？”
“清楚，考官。”
“本次考试共有三题，思考和答题时间总计十五分钟，每题答完之后请说回答完毕，请考生自行看题并组织答题时间，最后三分钟会有计时提醒。请问考生清楚了吗？”
“清楚了。”
“请考生开始答题。”
第一题是关于基层数字化治理的痛与对策。江淮的指尖在题本上轻轻划了两，脑里已经快速搭好了三层逻辑框架。他在空白
写三个关键词。思考时间刚过一分钟，他便抬起
，目光从容地看向主考官：“考生思考完毕，现在开始作答。”
他的声音清晰平稳，条理分明地从数据
垒、基层人才缺、老年群数字适度三个层面展开分析，又自然结合自己过去
智慧办公系统的实战经验，提
了“轻量化模块化开发”“政企数据共享白名单”“社区银发数字帮扶队”等
对策。每一条都落地可行，甚至连不同层级
门的权责划分和落地周期都考虑到了。
主考官握着笔的手顿了顿，抬认真看了他一，旁边几位考官也纷纷低在评分表上快速记录。江淮的语速不快不慢，发音标准好听，把每个要都讲得清楚透彻。
第二题是当前大模型技术快速发展，有人说大模型将重塑数字政府，有人说存在数据安全和算法偏见风险。你怎么看？
他这一次思考得稍微久一，在草稿纸的第二行，写了六个字：机遇、风险、平衡。笔尖顿了顿，又在旁边补了三个极小的字：不域。
思考了一分多钟，他便抬起，：“考生思考完毕，现在开始作答第二题。”
“我认为题
的两
观并不矛盾，恰恰反映了大模型技术在数字政府应用的一两面。大模型是数字政府转型升级的
心引擎，但同时其伴生的风险也必须被
度重视。我们应当持发展与安全并重，让技术真正服务于治理，而不是凌驾于治理之上。”
他吐字清晰的：“首先，大模型确实正在全方位重塑政务运行模式。它打破了传统政务系统‘人找服务’的模式，能够理解群众的自然语言需求，实现7x24小时的智能导办和政策解读。京市有一个政务服务大厅的智能化改造项目，引大模型之后，群众的平均办事时
从42分钟缩短到了11分钟，尤其是老年人，不用再对着复杂的表单发愁，只要说清楚自己要办什么事，系统就能自动生成申请材料。”
主考官握着笔的手停了来，微微前倾，认真地听着。
“但与此同时，我们必须清醒地认识到，政务大模型的应用，安全是底线，公平是生命线。”江淮的语气沉了沉，“第一是数据安全风险。政务数据涵盖了海量的公民个人信息和国家
数据，一旦
，后果不堪设想。‘数据不域、模型不网’绝对不是一句号，而是要落实到每一个接的权限控制、每一次数据调用的审计日志里。哪怕是一个微小的漏
，都可能被别有用心的人利用。”
“第二是算法偏见问题。大模型的决策逻辑源于训练数据，如果训练数据本存在历史偏见，就会被模型放大。我见过有些早期的政务智能系统，因为训练数据主要来自城市年轻群，导致对老年人、残疾人的需求识别准确率不足30。在行政审批、公共资源分这些涉及群众切利益的场景，这偏见会直接损害政府的公信力。”
“第三是技术依赖风险。如果公职人员过度依赖大模型完成公文写作、数据分析等工作，可能会导致自业务能力的退化。而且大模型偶尔会生成虚假信息，如果缺乏有效的人工审，就可能误导决策。”
“因此，推动大模型赋能数字政府安全健康发展，我认为要好三个方面的工作。”
“第一，筑牢安全防线。所有政务大模型必须采用私有化署，建立政务数据分级分类
理制度，对数据行脱加密理，加
全程的安全审计和风险监测。”
“第二，守住公平底线。建立政务大模型算法备案和审查制度，定期开展公平评估。必须持‘人机协同、人工终审’的原则，所有涉及公民权利义务的重要决策，最终决定权必须掌握在人手里。”
“第三，明确权责边界。加快台相关的法律法规和标准系，明确政府、企业、运营机构的责任划分。………
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