央广网北京2月24日消息（総台記者任夢岩 晁向栄 黄東旭）中央広播電視総台中国之声《新聞縦横》報道によると、話題のDeepSeekが人々の生活のあらゆる面に拡大しています。先日、遼寧省の12345ホットライン、広東省江門市の12345ホットラインなどの行政サービスホットラインが相次いでDeepseekに接続することを発表しました。各地の12345ホットラインと大規模モデルの組み合わせは、どのような変化をもたらすのでしょうか？
2月20日、広東省江門市は、政務クラウド国産環境下でDeepSeek-R1の汎用能力をオンライン化し、12345政務サービスホットライン、政府公文書のスマートレイアウト、政務手続きのスマートガイダンスなどのシーンで応用していると発表しました。
江門12345（央広網発 提供者提供）
江門市政務サービス・データ管理局の梁宇副局長は、政務サービスホットラインにおいて、スマートQ&A、スマートフォーム入力、スマート政策解釈などの複数の側面でDeepseek大規模モデルを試用していると紹介しました。電話での対応は引き続き人間が行いますが、インターネットでのQ&Aは、訓練を受けた大規模モデルに任せ、人間が補足します。「普段言っている12345は電話での対応ですが、実はインターネットでの対応もあります。現在、最初にオンライン化しているのはインターネットでの対応です。市民がインターネットで質問を提起する際、こちらはテキスト形式の要求になるためです。基本的に70%は問い合わせ関連の案件で、従来のモデルは、スマート検索を利用して人間のサポートを行う方式でした。ナレッジベースで市民の問い合わせ問題を検索し、回答が見つかった後、人間がフィードバックを行うため、効率があまり高くありませんでした。大規模モデルを導入した後、現在採用しているのは大規模モデルが回答し、人間が補足する方式です。大規模モデルは市民の問い合わせ問題をよく理解し、理解に基づいて、私たちが提供したナレッジベースで一致する回答を検索できます。」と述べています。
江門12345（央広網発 提供者提供）
もちろん、ローカルに展開されたDeepseek大規模モデルは、私たちがウェブページやアプリを使用するような一問一答形式ではなく、江門のローカル訓練を経て、「江門通」になっています。梁宇氏は次のように紹介しました。「ホットラインナレッジベースにある10.45万件のデータを大規模モデルにインポートして訓練し、ナレッジベースを直接大規模モデルにインポートすることは、大規模モデルに資料を与えて、ナレッジベースの回答を理解させることに相当します。人間が審査し、補足します。」
梁宇氏は記者に、大規模モデルを利用してバックグラウンドデータを分析し、市民が問題を反映する傾向を発見したいと考えていると語りました。「バックグラウンドデータの分析においても大規模モデルの応用を試みていますが、現在も訓練中です。現在、江門市では毎日、苦情案件に異なる特徴があります。私たちはこれほど多くの案件の中から、私たちが積極的に処理すべき問題を発見し、分析・分類する必要があります。これも大規模モデルが備えている能力です。」と述べています。
遼寧12345インターフェース
遼寧省12345政務サービスホットラインは、1月23日にDeepseek大規模モデルを内部試行のために接続し、最近正式に展開しました。1か月以上使用した結果、遼寧省12345ホットラインプラットフォーム技術部の張時佳部長は記者に、Deepseekの展開により、多くの作業効率が向上したことを発見したと語りました。
張時佳氏は次のように述べています。「大規模モデルの接続作業は、実は2023年8月から開始しました。以前は他の種類の大規模モデルを使用したことがありますが、現在、最先端のDeepseekを接続したところ、効果も非常に優れています。たとえば、苦情を申し立てた人が問題を提起した場合、その問題は実際には複数の部門にまたがっています。では、まずどの部門を責任主体とするべきでしょうか？ここでは、識別作業を行う必要があります。以前は人間が行っていましたが、精度は高くなく、85%程度しか達成できませんでした。Deepseekで整理した後、95%以上に達することができます。以前は個人の経験に頼っていたため、オペレーターが政府のすべての部門の権限と責任リストを明確に理解しているとは限りませんでした。このとき、Deepseekを使用すると、オペレーターをより適切に支援して、対応する責任主体を見つけることができます。」
張時佳氏は、Deepseekはシステムに接続するだけで完全に問題を解決できるわけではないと述べました。遼寧省12345がこれまでに蓄積した大量のデータで訓練した後、遼寧省のローカルホットラインをより適切にサポートできるようになります。たとえば、道路に水が溜まっている場合、オペレーターが遼寧省全体のすべての道路の名前と場所を完全に把握しているとは限りません。以前は、確認と特定にかなりの時間がかかりました。Deepseekを接続した後、作業効率が大幅に向上しました。
張時佳氏は次のように述べています。「どの地域で道路に水が溜まっているかを分析するには、以前は人間が整理する必要があり、住所の抽出だけでもかなりの時間がかかりました。抽出した後、どの街区に属しているかを区分し、説明が明確かどうかを確認し、再度データを整理する必要がありました。どの文字が道路を表しているのか、以前は人が抽出するのに時間がかかりましたが、現在では大規模モデルを使用して、最初にすべて整理し、対応する分析を行います。以前は、これらの作業は非常に退屈で、処理が遅く、精度も高くありませんでした。そこで、マシンに事前に処理させてから、レポートを作成すると、非常に迅速になります。以前は3時間または1日かかる可能性のある作業が、数分で整理して、非常に的を絞った分析レポートを作成できます。」
張時佳氏は記者に、実践的な展開を経て、Deepseekの強力な推論能力を利用することで、国民のニーズにより適合する洗練された管理政策を策定できることを発見したと語りました。しかし、実際に使用する中で、特定のシーンでは、毎回入力できる文字数に制限があり、「幻覚」が発生する場合もあることを発見しました。張時佳氏は、現在の使用結果から、大規模モデルは万能ではなく、担当者が確認する必要があることを強調しました。
「1日の通話量は非常に急速に増加しています。特に、現在、サービス品質も比較的高いため、使用すればするほど信頼度が高まり、信頼度が高まれば高まるほど、通話量は毎年基本的に10%から20%の間で増加します。これほど急速な増加に、どのように対応すればよいでしょうか？Deepseekは大きな助けになります。Deepseekをシステムに接続すれば万事解決でしょうか？そうではありません。この大規模モデルの利点は何でしょうか？多くの段階で気づかないことを警告してくれます。しかし、行政分野では、結果が推論されたものである場合、それを業務に適用するのは、どの文が推論されたものであるかを識別するのが難しく、これもリスクポイントです。私の提案は、人間の審査を放棄しないことです。人間のサポートは非常に必要であり、データガバナンスを実施して初めて、より適切に応用できます。」と述べています。
