编者按

以公共服务场景牵引词元经济价值释放

■袁硕

当前，人工智能（885728）正从模型能力竞争加快转向应用场景竞争，词元经济由此成为观察智能经济新形态的重要窗口。发展词元经济，不能只看调用规模和产业热度，更要关注其在真实场景中是否形成有效价值。离开场景，词元只是模型运算过程中的消耗量；嵌入场景，词元才可能成为连接数据、算力、模型、需求和服务结果的价值单元。公共服务领域具有需求广泛、场景丰富、知识密集和价值多元等特点，政务咨询、社会救助、养老服务、公共文化、卫生健康、教育支持、基层治理等环节都包含大量信息处理、规则解释、需求识别和资源匹配任务。以公共服务场景牵引词元经济发展，有助于把技术进步转化为群众可感可及的服务改善，也有助于在智能经济发展初期形成兼顾效率、公平和安全的制度框架。

01

公共服务场景为词元经济提供价值验证空间

词元经济的核心不在于“消耗了多少词元”，而在于词元调用是否解决了真实问题、创造了实际价值。公共服务是检验这一点的重要场域。与一般商业场景相比，公共服务面对的不是单一消费（883434）偏好，而是多样化、差异化、情境化的群众需求；追求的也不只是效率和收益，更包括公平可及、过程透明、责任明确和公共信任。正因如此，公共服务能够为词元经济提供更加复杂也更加真实的价值验证空间。

从需求端看，基层公共服务每天产生大量咨询、申办、反馈、投诉和协同处置需求，这些需求既有高频重复的标准化事项，也有需要综合判断的复杂情境。人工智能（885728）通过词元调用，可以将政策文本、办事规则、历史案例和群众诉求连接起来，辅助完成政策问答、材料预审、事项分流、风险提示和服务推荐。原本分散在窗口、电话、平台和网格中的知识服务过程，开始具备被记录、被比较、被优化的可能。词元由此不只是技术消耗单位，而成为观察公共服务知识流动和价值生成的新入口。

从供给端看，公共服务部门长期积累了大量政策规则、服务流程、业务知识和场景经验。这些知识过去主要依赖工作人员记忆、部门惯例和纸面制度传递，存在更新慢、共享难、调用成本高等问题。通过大模型和智能体技术，可以把分散知识转化为可检索、可生成、可交互的公共知识服务，使基层工作人员获得更及时的辅助支持，使群众获得更便捷的办事引导。由此形成的词元调用，不应被理解为简单的“问答次数”，而应被理解为公共知识服务能力的释放过程。

更重要的是，公共服务场景能够校准词元经济的价值方向。在商业场景中，词元价值容易被点击率、转化率、付费率等指标牵引；在公共服务场景中，词元价值必须接受群众获得感、服务可及性、资源均衡性和治理可信度的检验。一个智能问答系统回答得越多，并不必然意味着服务越好；一个智能审核系统运行得越快，也不必然意味着结果越公平。只有把词元调用与服务质量、问题解决和公共价值相联系，词元经济才能避免陷入单纯规模扩张，真正成为智能时代高质量发展的新动能。

02

从词元调用走向价值转化，关键在场景、组织和数据协同

词元经济的发展逻辑，不能停留在模型供给和算力扩张层面。大模型能力只有被嵌入具体业务流程，才可能形成持续价值。公共服务领域推动词元经济发展，关键是形成“场景牵引、组织协同、数据支撑、反馈迭代”的运行机制，把一次次词元调用转化为可持续改进的服务能力。

首先，要以真实场景牵引技术应用。公共服务不是抽象的技术试验场，而是由群众诉求、部门职责、业务流程和治理责任共同构成的实践系统。适合词元经济率先落地的，往往是知识密集、规则清晰、需求高频、风险可控的场景，如政策咨询、事项导办、公共文化资源推荐、养老服务信息匹配、基层治理工单归类等。这些场景既能形成稳定的词元需求，又能通过服务结果及时检验模型效果。对于涉及救助认定、权益分配、风险处置和复杂利益协调的事项，则不能简单交由算法自动完成，而应把词元调用定位为辅助识别和决策支持。

其次，要以组织协同提升价值转化效率。词元经济表面上表现为模型与用户之间的交互，实质上依赖组织流程的再设计。若部门数据仍然分散、业务规则仍然割裂、基层人员仍然被动填报，那么词元调用越多，反而可能制造新的重复劳动。推动公共服务领域的词元价值释放，需要把智能工具嵌入事项受理、资源调度、过程跟踪和结果反馈全过程，形成机器辅助、人员判断、部门协同、群众反馈的闭环。基层工作人员不是被人工智能（885728）替代的对象，而是把词元服务转化为治理效能的关键节点。只有提升其提出问题、识别结果、校正偏差和整合资源的能力，词元经济才能真正进入组织运行深处。

再次，要以高质量数据夯实价值基础。词元调用的质量，取决于模型、数据和知识库的质量。公共服务领域的数据资源具有公共性强、敏感度高、场景差异大的特点，既不能简单封闭沉睡，也不能无序开放流通。应围绕公共服务事项，建设标准统一、动态更新、权责清晰的公共知识库和场景知识库，将政策文本、办事指南、服务目录、空间设施、资源供给、群众反馈等信息进行规范化治理。特别是在公共文化、养老服务、社区治理等领域，许多需求具有地方性和情境性，只有把地方知识、基层经验和群众反馈纳入训练与迭代过程，才能提高词元服务的适配性。

还要看到，词元价值转化并非只发生在单次调用中，而是发生在连续反馈中。一次问答、一次推荐、一次审核、一次预警，若不能沉淀为流程优化和知识更新，价值就会停留在即时服务层面。公共服务部门应建立基于服务结果的反馈机制，把群众评价、问题解决率、人工复核情况和异常案例及时回流到模型优化、知识库更新和业务流程调整中，使词元调用形成累积效应。这样，公共服务场景就不仅是词元经济的应用端，也是智能经济知识生产和制度创新的重要来源。

03

完善治理规则，推动词元经济在公共价值中健康发展

词元经济越是快速发展，越需要在制度层面回答好谁来生产、谁来使用、如何计量、怎样定价、如何监管等问题。尤其是在公共服务场景中，词元调用直接关系个人信息保护、公共资源分配、服务公平和政府责任，不能只依赖市场逻辑和平台规则。推动词元经济健康发展，应在鼓励创新的同时，把公共价值、安全底线和治理能力建设摆在更加突出位置。

一方面，要建立面向结果的价值计量体系。当前，对词元经济的认识容易停留在调用总量、模型规模和算力消耗等指标上，但这些指标只能反映技术活跃度，不能充分说明价值创造能力。在公共服务领域，更应关注“有效词元”而非简单词元数量。所谓有效词元，至少应体现问题是否被准确识别、服务是否被有效触达、群众是否减少办事成本、资源是否得到更合理配置、结果是否可解释可追溯。以此为基础，可以探索把词元调用量、服务完成率、人工纠错率、群众满意度、资源节约量和风险事件率等指标结合起来，形成更能反映公共价值的评价体系。

另一方面，要完善风险防控和责任规则。公共服务中的词元调用往往涉及个人身份、家庭状况、健康信息、困难救助和社会关系等敏感信息，必须坚持最小必要、授权使用、全程留痕和安全可控。对智能客服、自动分流、辅助审核、风险预警等应用，应明确模型开发者、平台运营者、业务主管部门和具体使用人员的责任边界，防止出现“系统推荐、无人负责”的现象。对影响群众权益的重要事项，应保留人工复核和申诉救济渠道，确保技术应用不削弱公共责任。

与此同时，要防止词元经济扩大新的数字鸿沟。公共服务的对象包括老年人、残障人士、低收入群体、农村居民等多元群体。智能服务越普及，越要确保不会使用智能设备、不会表达复杂需求、难以理解算法结果的群众同样享有可靠服务。词元经济的发展不能以排斥线下服务、弱化人工窗口和减少情感沟通为代价，而应通过人机协同提高公共服务的包容性。技术应当帮助基层更好理解群众，而不是让群众迁就技术流程。

从更长远看，公共服务场景中的词元经济建设，还可以为智能经济治理提供制度样板。公共服务天然具有规则约束、责任要求和价值导向，能够在应用初期就把安全、伦理、公平和可持续纳入制度设计。通过政务服务、公共文化、养老照护、卫生健康、教育支持等场景的稳妥探索，可以形成一批可复制、可评估、可监管的词元应用模式，为产业发展提供需求牵引，也为政策治理提供实践依据。

词元经济打开了技术进步的“黑箱”，也提出了价值治理的新课题。它不仅关乎人工智能（885728）产业如何商业化，更关乎知识如何进入生产过程、公共资源如何优化配置、智能技术如何服务人的全面发展。以公共服务场景牵引词元经济价值释放，就是要把技术规模优势转化为场景应用优势，把知识计量能力转化为服务改善能力，把智能经济发展转化为人民群众可感可及的公共福祉。只有坚持场景为本、价值为先、协同为要、治理为基，词元经济才能在智能时代行稳致远，为发展新质生产力、推进高质量发展注入更加坚实的动能。

（作者系天津市中国特色社会主义理论体系研究中心天津社会科学院基地研究员）