大模型在政府公文写作中的规范性校验：机遇、挑战与实践路径
政府公文是行政机关实施管理、履行职能、处理公务的重要工具，其质量直接关系到行政效能与政府公信力。公文写作具有严格的规范性要求，包括格式、用语、结构、逻辑乃至特定的政治表述。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型（以下简称“大模型”）在自然语言处理领域展现出强大能力，为政府公文写作的规范性校验提供了新的技术工具与可能路径。本文旨在探讨大模型在此领域应用的潜力、面临的挑战以及可行的实践方向。
一、 大模型应用于公文规范性校验的核心价值
1. 提升校验效率与覆盖面：传统公文校验主要依赖人工审核，效率有限且易因疲劳或疏忽产生疏漏。大模型能够瞬间处理海量文本，实现24小时不间断的自动初筛，快速标识出格式错误、常见语病、重复内容、数据不一致等显性问题，将人力解放出来专注于更深层次的逻辑、政策与政治把关。
2. 强化标准一致性：大模型可通过学习海量规范公文样本及相关法规文件，构建内部化的“规范知识库”。在辅助写作或校验时，可确保用词、句式、标题层级、文号格式等要素遵循统一标准，减少因个人习惯差异导致的文本风格不一问题，提升部门内乃至跨部门公文的一致性。
3. 辅助内容合规性审查：通过对政策文件、法律法规、历史公文等语料的学习，大模型可初步检测待审公文中的表述是否与现行政策精神相悖，是否存在过时或失效的法规引用，并对特定敏感词、禁用语、不当表述进行提示，为审核人员提供风险预警。
4. 提供智能写作辅助：超越单纯校验，大模型可根据公文类型（如通知、报告、函件）和给定要素，生成结构合规、用语规范的初稿或片段，或对语义模糊、逻辑不畅的段落进行改写建议，从而从源头提升文本的规范性基础。
二、 面临的主要挑战与风险
1. 规范性要求的复杂性与动态性：政府公文规范不仅是格式与语法，更深植于行政体系、政治语境与具体业务场景。这些规范往往存在大量隐性知识、例外情况以及随政策调整而变化的动态要求。大模型可能难以完全捕捉这些细微、非文本化的规则，存在误判或漏判风险。
2. 政治敏感性与安全性风险：公文内容常涉及国家秘密、工作秘密及敏感信息。使用外部或云端大模型服务存在数据泄露风险。同时，模型在政治表述上的准确性至关重要，一旦生成或认可错误表述，可能造成严重后果。模型的“幻觉”现象可能产生事实上不存在的引用或政策表述。
3. 责任界定难题：当大模型提供校验意见或辅助生成内容时，其结果的最终责任主体仍为公文起草者与审核者。如何界定人机责任边界，确保人工最终把关不因过度依赖技术而松懈，是需要明确的制度问题。
4. 模型能力局限性：当前大模型在深层逻辑推理、跨多段落一致性维护、对专业领域（如特定法律法规）的精准理解方面仍有不足。对于公文内在的政策逻辑严密性、措施可行性等高阶要求，其校验能力有限。
三、 推动应用的实践路径建议
1. 构建专有领域模型或强化训练：鼓励基于安全可控的国产基础大模型，利用脱敏后的高质量历史公文、法规库、政策文件库进行专项训练与微调，构建政务公文专用模型，使其更贴合中国行政语境与规范体系。
2. 采取“人在回路”的人机协同模式：明确大模型定位为“高级辅助工具”，而非“自动裁决系统”。建立以人工审核为核心，大模型进行前期批量校验、中期智能提示、后期质量复核的工作流程。所有模型建议均需经人工确认方可采纳。
3. 建立分层校验体系：将规范性要求拆解为不同层级：基础层（格式、标点、字词）、语法逻辑层（病句、条理）、合规层（政策引用、表述规范）、业务逻辑层。针对不同层级，结合规则引擎、小模型与大模型各自优势，构建混合智能校验系统，而非依赖单一模型。
4. 强化数据安全与部署管控：优先考虑私有化部署或使用通过安全认证的专属云服务，确保公文数据全程不出可控环境。建立严格的模型使用权限管理与操作日志审计制度。
5. 完善标准规范与培训制度：在引入技术工具的同时，需进一步细化、数字化公文写作规范，形成机器可读的规则库。加强对公文处理人员的人机协同能力培训，使其善用工具的同时保持专业判断力。
结语
大模型为政府公文写作的规范性校验带来了显著的效率提升潜力与质量改进空间，但其应用必须审慎稳妥。未来发展方向应是走向深度定制化、安全可控、人机协同的智能辅助模式。通过技术与制度的协同创新，推动大模型在严守安全底线的前提下，切实成为提升政府公文质量、促进依法行政与高效办公的有益助力。这一过程本身也是政府治理能力数字化、智能化转型的一个重要缩影。
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