5月27日, 松本尚作为日本数字大臣, 在参院全体会议上进行了透露, 他当天的答辩稿是由生成式人工智能也就是AI起草的, 经过工作人员对内容进行核实之后, 最终由他本人审定并且确认。

此次乃是生成式AI系统头一回踏入日本国会众参两院全体会议的答辩进程之中。这所代表的意义在于, AI工具正从校园、企业、客服等常规范畴脱离出来, 进而步入国会答辩这种级别更高、敏感度更为强烈的政治表达情境里头。

AI答辩稿引争议

国会答辩跟一般文稿不一样, 它是在议员全体会议这个法定议事的场合出现的, 它不但要对议员质询做出回应, 而且还构成了政府对着国会的公开表态。

进行答辩期间的数据出处, 以及措辞尺度, 还有政策立场, 这些全都带着较强的政治属性, 有可能会被在野党进行追问, 也有可能会被媒体予以放大解读。

所以, 松本尚于认可运用AI之际, 再三着重“人”的部分: 先是由职员去核查事实详情, 接着经由本人达成最终认定。

他所运用的这套AI工具, 其名为“源内”（Gennai）, 它乃是由日本数字厅予以开发的政务辅助系统。数字厅把它界定为面向政府职员的生成式AI应用平台, 且亦是日本政府布局政务AI的首个落地实施项目。

在安全性这方面, 数字厅作出表示, “源内”严格依照日本政府统一安全标准, 它支持进行机密信息录入, 并且依托政府专用网络以及统一认证体系, 同时兼顾使用安全以及办公效率。

不过，此举仍在日本国会引发争议。

有在野党参议员指出, 长期运用 AI 工具, 易于致使国会答辩趋于模板化, 变得千篇一律。

松本尚针对此作出回应, 称引入人工智能能够缩短撰写所需要的时长, 使得工作人员可以把更多的精力投放于内容核查方面, 从而塑造打造写成内容翔实、且不拘泥于形式的高质量答辩。

政务AI全面试水

事实上, 人工智能于众议院委员会会议里早就被投入运用, 此次是它头一回进入国会全体会议的答辩程序。

在数字厅对外公开的官方材料当中, “源内”并非只是单纯一项工具这么简单, 它实际是由日本政府主导推进的, 致力于实现政务数字化的, 将人工智能全面嵌入整个行政流程内的样板工程。

从2025年5月开始, 数字厅内部已经实现全员启用, 并且配套上线了多款专用工具, 像是“国会答辩检索”“法规调研辅助”这类的, 其功能有解析国会问题, 还有检索历史资料, 以及生成答辩草稿, 包括预测质询提问, 也有排查内容漏洞等等, 目的在于高答辩准备效率, 与此同时保障表态的严谨性以及口径统一。

基于规划安排, 本年度此系统定会针对日本中央省厅当中数量约计18万名之公职人员展开开放性质的测试活动, 且预计在2027年过后正式予以普及推广。当下呢, 已经存在数量约为10万名的政府系统相关职员们开通了使用权限, 而其功能所覆盖的范围是日常工作处理以及各种各样的政务方面的场景领域。

国会再添新玩法

不光是写稿, 在本届日本国会当中, 于表决环节首次引入了AI语音技术, 该技术被用于议员点名这项工作。

过去, 首相提名环节、会议表决之前进行点数名下这些行为, 向来是由众议院事务局的工作人员来完成的, 曾经因为遗漏宣读议员的姓名这样的情况, 致使投票的进程被阻断。启用AI进行点名之后, 不但能够避免人为产生的过失, 还能够减轻相关人员的负担。

今年3月, 众议院进入表决预算委员长解任决议案的环节, 于那时正式启用这项功能，这一事例进而成为日本国会事务AI化的又一典型范例。

在两大应用场景的背后地方, 所折射出来的是日本行政体系的现实困境, 具体呈现为行政部门人手紧张, 事务繁杂多样, 并且国会答辩筹备工作耗时长久, 承受压力极大, 进而导致加班的现象十分普遍。

日本政府怀抱这样的期望, 就是借助人工智能, 去承接资料检索这项工作, 还有初稿撰写这项任务, 以及内容校验这类事务, 以此把公职人员从那重复不断的劳作之中解放了出来, 进而将重心放置于内容研判上, 最终达成行政效率与工作质量的双重提升。

从横向去看, 日本并非是那唯一向政府运转之中引入AI的国家英国借助AI来辅助公务员对邮件、咨询文本以及政策材料予以处理新加坡将政府AI助手Pair推广至大多数公职人员那里加拿大着重放在透明、问责框架之下对AI进行负责任地使用欧盟先是把AI放置进风险分级以及透明监管框架之中。

然而, 和上述情形不一样, AI第一次闯进日本国会全体会议的答辩阶段, 并非仅仅是在给政府节省时间, 还逐步涉及到政府怎样发声这个更为敏感的问题。

在AI迈向政治表达前沿时, 一大批难题伴随出现, 它所引用的资料是不是真实可信, 内容生成进程有没有清晰记录下来, 一旦出现差错, 责任该怎么去界定?

更加关键之处在于, 当人工智能去代替政府起草文稿时, 又要怎样确保政府的决策以及发出的声音, 始终是源自人的独立判断, 而并非是由机器拼凑出来的“最稳妥答案”呢?

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