生成式AI应用于政府统计服务的理论初探.pdf

2023年第7 期53制度方法研究生成式AI应用于政府统计服务的理论初探口林戴忠摘要：生成式AI作为一种强大的人工智能工具，在自然语言处理领域和统计分析领域展现出巨大潜力。本文对生成式AI的定义、原理以及在自然语言处理领域的应用进行阐述，从应用潜力、生成统计分析报告的流程、撰写统计报告中的应用效果三方面对生成式AI在政府统计服务中的应用进行分析。通过分析生成式AI在政府统计服务中的优势和局限性，提出通过制定实施指南、加强数据隐私保护、关注模型的可解释性和公平性等利用生成式AI改进政府统计服务的建议。关键词：生成式AI；政府统计服务；数据分析；报告生成当前，政府统计服务的重要性日益凸显，它为决策者、研究人员和公众提供了关于社会经济发展的重要信息。然而，随着统计数据量、统计服务需求和数据处理复杂性的增加，传统的统计方法已经无法满足快速、精确和高效的需求。生成式人工智能（AIGC）作为一种强大的工具，具备自动生成文本和进行统计分析的能力，成为改进政府统计服务的潜在解决方案。随着技术的进步，生成式AI在自然语言处理领域取得了显著成果。通过深度学习模型和生成模型，生成式AI能够理解和生成自然语言，可在统计分析领域展现潜力，可以自动分析大规模数据集并生成统计报告。生成式AI简介（一）生成式AI的定义和原理根据相关资料显示，生成式AI是一种基于深度学习的人工智能技术，它可以从给定的大数据中学习并理解数据的结构、规律和特征，然后使用学到的知识生成新的、与原始数据类似的样本，如文本、图像、音频等。其原理是通过训练神经网络来学习数据的分布规律，然后利用这种规律来生成新的数据。生成式AI的核心是生成模型，它是一个能够生成新数据的神经网络。在自然语言处理领域的应用中，生成式AI可以用于文本生成、机器翻译、对话系统等任务；在统计分析领域，生成式AI可以用于生成统计报告、填补缺失数据、合成新的数据样本等。（二）生成式AI在自然语言处理领域的应用生成式AI在自然语言处理领域的应用为人们提供了自动化、高效和创造性的解决方案。通过学习大规模的语言数据，生成式AI能够理解和生成自然语言，为文本生成、机器翻译、对话系统、语言填补等任务提供强大支持。一是文本生成。生成式AI可以通过学习大量的文本数据，从中理解语言的结构和规律，并生成新的文本，包括文本摘要、故事创作、自动对话生成等任务。生成式AI在这些任务中能够产生具有一定逻辑性和语义连贯性的文本，并且能够创造新的2023年第7 期54-STA TISTICALTHEORYANDPRACTICE-统计科学与实践内容。二是机器翻译。生成式AI通过学习不同语言之间的对应关系和语法结构，能够将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，可以捕捉句子的含义和上下文信息，产生准确、流畅的翻译结果。三是对话系统。生成式AI可以学习对话的模式和语境，并生成合适的回应。在开放域对话中，能够生成具有多样性和创造性的回答，使得对话更加自然流畅。四是语言生成和填补。生成式AI可以用于语言生成和填补任务。例如，在问答系统中，生成式AI可以从问题和已知的上下文中生成合适的答案。在文本补全任务中，生成式AI可以根据给定的上下文生成缺失的文本片段，使得文本更加完整和连贯。|生成式AI在政府统计服务中的应用分析（一）生成式AI在政府统计服务中的应用潜力生成式AI可以为政府统计服务提供新的方法和工具。一是数据预处理和特征提取。传统的统计方法，需要人工进行数据清洗、缺失值填补、异常值处理等操作，而生成式AI可以通过机器学习，自动识别和处理这些问题，提高数据的质量和准确性。二是统计模型训练和优化。生成式AI能够捕捉数据中的潜在特征和相关关系，提高统计模型的预测准确性。同时，还能够通过自动调整模型参数和结构，优化统计模型的性能。三是统计分析报告的生成。生成式AI可以根据需求和数据输入，自动生成符合规范和要求的统计报告。四是缺失数据的填补和合成。生成式AI可以利用已有的数据，学习数据的分布和相关特征，然后生成缺失的数据样本，从而填补数据缺失的部分。此外，生成式AI还可以合成新的数据样本，以扩充现有的数据集，提高统计分析的可靠性和有效性。（二）生成式AI在数据预处理和特征提取中的应用通过应用生成式AI进行数据预处理和特征提取，政府统计服务可以获得更高质量的数据，减少人工处理的工作量，并提高数据的准确性、一致性和可用性，这将为后续的统计分析和政策决策提供更可靠和可解释的基础。一是数据清洗和去噪。生成式AI可以通过学习大量的数据样本和模式，自动识别和纠正数据中的错误和噪声。它可以生成缺失值的合理估计，还可以检测和纠正异常值，从而提高数据质量和准确性。二是数据标准化和统一化。在政府统计服务中，数据通常来自不同的领域，存在不一致的度量单位和标准。生成式AI可以学习数据的分布和特征，自动对数据进行标准化和统一化，使得不同数据源之间具有可比性。三是数据特征提取和选择。在政府统计服务中，数据通常具有大量的特征和维度，其中一部分特征可能是穴余或无关的。生成式AI可以发现数据中的关键特征，并进行特征选择和提取，从而减少特征维度、提高数据的表达能力和预测性能。四是缺失数据填补。生成式AI可以基于已有的数据模式和分布，生成合理的估计值来填补缺失数据。它可以通过学习数据的内在结构和关联性，自动推断和填补缺失值，从而提高数据的完整性和可用性。（三）生成式AI生成统计分析报告的流程生成式AI可以经过一定的流程后，自动化生成统计分析报告，减少人工劳动，提高报告的一致性和效率。首先，准备数据。我们要收集和准备用于统计分析的各种数据，并确保数据的质量、完整性和准确性，并进行必要的数据清洗和预处理。其次，选择模型。选择适当的生成式AI模型来生成统计分析报告，常用的模型包括循环神经网络（RNN）、变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）。第三，训练模型。使用准备好的数据集对生成式AI模型进行训练，模型训练的目标是学习数据的分布和模式，以便能够生成符合统计分析要求的报告。第四，生成报告。将数据输入给训练好的生成式AI模型，并通过模型生成相应的报告内容，包括摘要、图表、统计指标和解释性文本等。第五，评估结果。使用定性和定量的方法来评估报告的内容是否符合预期、是否准确地反映了数据的特征和模式。同时，与人工生成的报告进行比较，以评估生成式AI模型的性能。第六，优化报告。根据评估结果，对生成的报告进行优化和改进，可以通过调整模型参数、改变输入数据的表示方式或调整生成过程中的采样策略，以获得更准确和可解释的报告结果。第七，反馈和迭代。根据用户2023年第7 期55制度方法研究的反馈和需求，收集用户的意见和建议，不断改善生成式AI模型的性能和报告的质量。（四）生成式AI在撰写统计报告中的应用效果应用生成式AI撰写统计报告，能够提高报告的准确性、效率和一致性，为政府统计部门提供更好的服务和决策支持。预计主要应用效果有以下几个方面。一是自动化撰写。生成式AI能够自动化生成统计报告的文本内容，从而减轻人工编写报告的工作量，节省时间和人力资源，并提高报告的产出效率。二是提高准确性。生成式AI模型可以捕捉到数据中的潜在模式和趋势，并将其准确地反映在报告中。这有助于降低人为错误和主观偏差，提高报告的准确性和可信度。三是可定制性和灵活性。生成式AI可以根据不同的需求和要求生成定制化的统计报告。它能够灵活适应各种统计分析任务和报告类型，如描述性统计、趋势分析、比较分析等。四是提高一致性和标准化。生成式AI能够遵循统一的写作风格、用词规范和报告结构，确保报告的一致性和可比性。这有助于提高报告的可读性和可解释性，便于政府决策者、研究人员和公众理解和使用报告中的统计信息。五是多样性和创新性。生成式AI可以生成多样化和创新性的统计报告。生成式AI模型能够生成多样的表达方式、句子结构和文本内容，从而提供新颖的视角和洞见。这有助于推动统计报告的创新和发展，为政府决策和公众提供更全面、多样化的信息。|生成式AI在政府统计服务中的优势和局限性（一）优势：准确性、效率和可扩展性一是准确性。生成式AI在处理大量统计数据和生成报告时具有较高的准确性。通过深度学习和模式识别，AI模型可以捕捉到数据中的潜在规律和趋势，并将其准确地反映在报告中。相比传统方法，生成式AI可以降低人为错误和主观偏差，提供更准确的统计分析结果。二是效率。生成式AI能够自动化执行统计分析和报告生成的过程，大大提高了政府统计服务的效率。它能够快速处理大规模的数据集，并自动生成结构完整、连贯的报告内容。政府统计部门可以节省时间和人力资源，将更多精力投入到数据解读和决策支持上。三是可扩展性。生成式AI具有较强的可扩展性，可以应用于不同规模和复杂度的统计分析任务。无论是处理小规模的局部数据还是处理大规模的全国性数据，AI模型都能够灵活适应，并保持高效的处理能力。随着数据量的增长和需求的变化，生成式AI可以扩展和优化，满足不断增长的政府统计服务需求。四是自动化更新。生成式AI可以自动学习和更新模型，随着新数据的输入和训练，不断改进和优化生成报告的能力。这使得政府统计部门能够及时跟踪数据的变化和趋势，生成最新的统计分析结果和报告，提供及时的决策支持。五是降低人力依赖性。生成式AI的应用可以减少对专业人力的依赖。政府统计部门可以通过训练和使用AI模型，降低对专业统计人员的需求。这对于一些资源有限或人才短缺的地区和机构来说，具有重要意义。总体而言，生成式AI在政府统计服务中的优势在于提供准确的统计分析结果、提高工作效率、可扩展性强、能够自动更新模型，并降低对人力资源的依赖。（二）局限性：数据依赖性和可解释性一是数据依赖性。生成式AF在政府统计服务中的一个主要局限性是对高质量和大量的数据依赖性。生成式AI的性能和效果受到训练数据的质量、覆盖范围和代表性的影响。如果训练数据存在偏差、不完整或不准确，生成的统计报告质量可能会受到影响，并产生错误或误导性的结果。因此，在使用生成式AI进行政府统计服务时，需要确保数据的质量和可靠性，并进行充分的数据清洗和预处理工作。二是可解释性。生成式AI的另一个局限性是其结果的可解释性较低。由于生成式AI的工作原理较为复杂，模型的决策和推理过程难以被人直接理解和解释。这可能导致政府统计部门难以解释和证明报告的可靠性和可信度。在涉及重要决策和政策制定时，可解释性是一项重要的考量因素，政府统计部门需要综合权衡使用生成式AI和传统方法，以确保报告结果的可解释性和可靠性。三是伦理和隐私问题。政府统计部门需要处理大量敏感数据，包括个人身份信息和隐私敏感的统计指标。确保数据的隐私保护和安全性是一项重要任务，需562023年第7 期STA TISTICAL THEORYANDPRACTICE统计科学与实践要采取相应的数据脱敏和保护措施。此外，生成式AI的模型训练和应用也需要遵守相关的伦理准则和法规，确保模型的使用符合伦理和道德标准。四是缺乏人的判断和专业知识。生成式AI虽然能够自动化执行统计分析和报告生成的过程，但缺乏人的判断和专业知识。在某些情况下，生成的统计报告可能缺乏专业的洞察和深度解读。政府统计部门仍然需要专业的统计人员和领域专家进行结果的审查和补充，以确保报告的完整性和准确性。总之，政府统计部门需要谨慎处理数据，确保数据质量和可靠性，同时平衡生成式AI和传统方法的使用，以充分发挥生成式AI的优势，并解决其局限性。利用生成式AI改进政府统计服务的建议(一）制定具体的实施指南为了有效地利用生成式AI改进政府统计服务，建议政府统计部门制定具体的实施指南，以明确实施步骤和标准。这些指南应包括以下方面。一是明确生成式AI在政府统计服务中的应用目标和预期效果，确定所需的统计报告类型、分析任务和预测需求，为生成式AI模型的训练和优化提供明确的方向。二是制定数据收集、清洗和整理的标准化流程，确保数据的质量和一致性，减少数据处理过程中的错误和偏差。三是选择适合的生成式AI模型，并制定评估指标和标准，以衡量生成结果的准确性、多样性和连贯性。四是进行人工审核和校对，以确保结果的准确性和可靠性，制定相应的审核流程和标准，提高人工审核的效率和一致性。(二)加强数据隐私保护在利用生成式AI进行政府统计服务时，数据隐私保护至关重要。政府统计部门应制定严格的数据隐私保护政策，并采取以下措施。一是在数据处理阶段，对个人身份信息进行匿名化和脱敏处理，以保护个体的隐私。采用数据脱敏技术，如数据加密、泛化和降维等，确保敏感信息无法被还原和识别。二是建立严格的数据访问控制和权限管理机制，限制对敏感数据的访问，仅授权人员能够访问和使用数据，并且需要遵守相关的隐私保护协议和规定。三是与其他政府部门和合作伙伴建立数据共享协议，明确数据使用的目的、范围和时限，确保数据仅在授权范围内使用，并对数据使用进行监督和审计。（三）关注模型的可解释性和公平性生成式AI模型在政府统计服务中的应用应关注其可解释性和公平性，以确保模型的决策过程透明、可理解且不带有偏见。一是可解释性研究。开展生成式AI模型的可解释性研究，探索模型生成结果的解释方法和机制。这可以帮助用户理解生成结果的依据和推理过程，提高用户对结果的信任和接受度。二是公平性考量。确保生成式AI模型在统计分析和报告生成中遵循公平原则，不带有任何偏见或歧视。监控模型的输出，特别关注对不同群体和少数群体的处理，避免结果的不公平或偏差。三是可解释性和公平性指标。开发相应的指标和评估方法，用于评估生成式AI模型的可解释性和公平性。这样可以进行系统的模型比较和选择，确保使用最符合要求的模型。（四）探索与其他领域的合作与应用政府统计部门应积极探索与其他领域的合作与应用，以进一步提升生成式AI在统计服务中的效果和价值。一是跨部门合作。与其他政府部门、研究机构和学术界合作，共享数据资源和技术经验。利用跨部门合作的优势，共同解决统计分析和报告生成中的难点，并推动生成式AI的应用和发展。二是技术交流和培训。组织技术交流会议、研讨会和培训课程，促进生成式AI技术的交流与分享。提供培训和支持，提升政府统计部门员工的技术能力和应用水平。综上所述，利用生成式AI改进政府统计服务具有巨大的潜力。通过制定实施指南、加强数据隐私保护、关注模型的可解释性和公平性，并探索与其他领域的合作与应用，政府统计部门可以实现更准确、高效和可靠的统计服务，并为政策制定和决策提供有力支持。然而，需同时注意数据隐私保护的挑战，不断推动生成式AI技术的研究和发展，以确保其在政府统计服务中的合理应用和可持续发展。作者单位：温州市统计局