赋能政法工作现代化-AIGC助力青岛市社会治理大数据分析研判

【摘 要】：本研究深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）技术融合在政法社会治理中的应用及其产生的成效。通过结合两者的优势，实现数据驱动的智能化治理，本研究旨在揭示这一融合过程如何提升政法社会治理的效率和精准度，推动社会的和谐稳定与可持续发展。

【关键词】：AIGC；社会治理；智能化治理

一、引言

信息化和智能化高速发展的今天，传统社会治理模式已难以满足现代管理需求，而AIGC技术作为一种新兴人工智能技术，为社会治理提供了新的思路和方法。本文将结合青岛市的社会治理实践，探讨AIGC技术社会治理指数模型的融合，提升青岛市社会综合评价体系在实际应用中的巨大作用。

二、AIGC技术的定义与发展

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指通过人工智能技术生成的各种文本、图像、音频和视频等多媒体内容。AIGC技术是机器学习和自然语言处理等技术的结合，通过对海量数据的学习和分析，可以让计算机模拟人类的创造力和判断力，自动生成符合人类需求的内容。

三、AIGC技术的核心原理与技术架构

AIGC技术分为三个步骤：数据预处理、模型训练和内容生成。数据预处理阶段对原始数据进行清洗、去重、格式转换，以提高数据的质量和可靠性。利用深度学习等算法对预处理后的数据进行训练，让计算机学习到数据中的内在规律和模式。目前，常见的AIGC算法模型包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和Transformer等。这些算法模型利用神经网络等深度学习技术，从大量数据中自主学习并生成全新的内容。其中，生成对抗网络（GAN）是最具代表性的算法模型之一。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成逼真的假数据，而判别器的任务是判断数据是否真实。

四、AIGC落地方式与路径

目前机构端在使用相关的AIGC能力时，主要有五种方式：直接使用、Prompt、LoRA、Finetune、Train。 

Prompt，通过提示工程，微调少量参数，引导预训练语言模型做特定下游任务。LoRA，仅训练低秩矩阵（low rank matrics），使用时将LoRA模型的参数注入基础大模型，在不修改大模型的前提下，改变模型的生成风格。FineTune，Finetune是应用或利用迁移学习的一种方式。对基础大模型进行微调，以适应特定任务。Train，调用数据、算力、算法，从头开始训练大模型。

五、AIGC应用领域

AI产业链主要由基础层、技术层、应用层三大层构成。其中基础层侧重于基础支撑平台的搭建，包含传感器、AI芯片、数据服务和计算平台；技术层侧重核心技术的研发，主要包括算法模型、基础框架、通用技术；应用层注重产业应用发展，主要包含行业解决方案服务、硬件产品和软件产品。

六、青岛市社会治理现状

青岛市作为一座现代化城市，在社会治理方面取得了显著成就，但仍面临诸多挑战。首先，社会治理力量不足，基层社会治理力量薄弱，社会治理的核心是建立多人参与、运行高效的社会治理体系。其次，基层社会治理服务”温度“不足，基层治理因事项繁琐、情况多变等原因，基层社会治理力量多以流程制度为准则，市民服务仍缺乏“温度”。然后，网格基层社会治理各自为“战”，基层各部门间协调不畅，当前社会治理各部门组织架构、业务范围、职责边界较为复杂，涉及部门较多，协调较困难，各部门缺乏有效的合作统筹机制，从而也影响到危机发生时的快速反应和行动能力。最后，社会治理综合评价体系动力不足，资源不够，缺乏联动数据等，极大影响社会服务体系的闭环。

七、AIGC技术与社会治理的融合探究

社会治理相关的大模型是一种集数采、分析、预测、决策于一体的综合性系统。它通过运用大数据、人工智能、物联网等技术手段，对社会治理中的各种问题进行实时监测、预警和处理，从而提高社会治理的效率和质量。通过AIGC技术的应用，首先实现海量数据的多元汇聚和归集，其次，实现对海量数据的实时监测和分析，快速识别社会问题和风险点。能够有针对性地制定治理策略，提高治理效率和精准度。

（一）基于上下文语意理解能力，打造市民服务“一语通办”

依托AIGC图像、音视频等智能技术，构建“数智网格员”，其具备动作执行、图像、声音、视频多模态识别和人机交互等能力，实现社区、园区、网格等社会基层数据自动化交互、采集和结构化。依托AIGC社会治理的文字、语音和图片的多模态能力，市民通过语音、文字表达的诉求，精准理解市民通过语音、文字表达的诉求和意图，为市民提供高质量、精准的信息交互和社会治理服务流转的服务。大大简化当前的事项任务流程，打破基层治理各自为“战”的现状。通过上下文学习、市民反馈强化学习技术特性，实现视频政务事项的“一语通办”。

（二）AIGC技术数据收集与处理，构建“数智网格员”

基层数据采集是社会治理精准化的必要前提，以网格员日常采集、填报工作为例，以往网格员通过移动终端收集人口信息、房屋信息、事件信息等，收集的数据还需要区级、市级、各部门审核，存在系统多、任务多、任务重等特征，以及工作重复性及效率低下等诸多问题。“数智网格员”包含：数据生成、数据归集和数据应用三大模块，可自动获取业务系统数据、纸质表单数据、Excel表格数据、Word文档数据，自动填报到多个目标系统中，解决录入量大和录入错误率高的问题。  

（三）视频多模态解析，助力在非固定场景下“主动发现”能力

对于网格内视频综合治理违法事件的感知和治理，现有方式是通过网格员对重点人员、重点区域违规事件进行人工巡查上报，随着智能技术尤其是前端视觉感知视觉技术的发展，通过对接视频共享交换平台和机器模型训练，实现对视频的智能分析和研判。通过对每个细分场景大量的数据标注和训练，依托AIGC技术构建的多模态、图文结构化能力，打造机巡+AI的综合治理智能化服务。通过建立网格巡查图片、视频等图像信息与综治事件文本描述的社会治理多模态大模型，实现城市治理事件的高效识别和上报。

多模态是通过模型蒸馏量化和协同学习的方法，对训练效率进行了优化，使用文本信息监督视觉任务自训练，即将传统的小模型的机器视觉分类，转化成社会治理场景的图文（社会治理网格事件的图片和综治案件的文本描述）匹配任务，通过自监督的预训练，使模型的检测精度与小模型使用的完全监督方法相当，甚至更佳。比如，把一段摄像头视频交给AIGC，它就能一次性解决所有问题，大大提高城市治理的效率。技术人员在其中只需要做一些标注和纠正，比之前算法的训练简单很多，效果更好。

（四）助力安全体系建设，保障“数据安全”无小事

AIGC技术与社会治理融合在数据安全方面，可以通过多种技术途径和方法，确保数据的安全性和隐私性。

智能数据加密：利用先进的加密算法，为数据提供强有力的加密保护。

数据访问控制：构建精细化的数据访问控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据。

异常行为检测：实时监控和分析政法部门的数据访问和使用情况，通过机器学习等技术，自动识别并报告异常行为。                

数据脱敏与匿名化：对于需要共享或外发的数据，AIGC可以进行脱敏和匿名化处理，即在保留数据价值的同时，去除或替换其中的敏感信息。

安全审计与日志分析：可以帮助政法部门建立完善的安全审计和日志分析机制，记录数据的访问、修改和删除等操作，并生成详细的审计报告。

（五）建立健全综合社会评价体系，推动评价闭环建设

AIGC技术将推动评价与反馈机制的全面升级，建立健全全市社会治理综合评价体系，从考核、评价、反馈三方面闭环评价体系，依托分析数据、研判数据、风险预警数据等，为评价体系提供依据。极大提升社会综合评价体系的全面升级，确保基层社会治理服务水平。

（六）支持决策模型构建，AIGC让决策更轻松

AIGC技术还在智能化决策支持系统方面发挥了重要作用。设置决策模型，为决策场景提供对应的数据和风险评估，甚至给予决策建议，模型技术通过大量的训练，给予决策者提供全面、可靠的分析。帮助决策者快速识别问题、制定解决方案，并跟踪问题的解决过程。这大大提高了社会治理的效率和水平，为青岛市的和谐稳定提供了有力保障。

（七）优化预警机制，提升风险预警效能

AIGC技术为社会治理层面风险预警提供科技支撑，从各个维度判断风险因素，提前预警，联动管控等，通过对数据的实时监测和分析，模型可以预测社会问题的可能发展趋势，为执政机构采取预防性措施提供参考。

责任编辑：广汉