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• 你可能想知道
• 主要議題
• 關鍵見解表
• 之後...

你可能想知道

現代的 AI 助手如何改變向公共服務提出請求的數量與性質？

政府應將大量湧入視為需要過濾的垃圾訊息，還是視為重新設計服務交付的機會？

主要議題

隨著大型語言模型和其他 AI 助手變得更易使用且更有能力，全球的公共服務機構正在報告提交、投訴和正式申請的明顯增加。來自多個國家的例子說明了這一變化的規模：在英國，住房申訴專員收到的投訴在公眾採用先進對話式 AI 之後翻倍以上，從 2022 年大約 2,600 件上升到翌年略超過 7,000 件。在美國，消費者金融保護局（CFPB）在同一期間記錄的投訴大約增長了五倍。其他司法管轄區，包括巴西和德國，也記錄到司法請願和議會投訴的類似激增。

研究人員已開始將這一現象置於更廣泛的模式之下。一位研究者 Chris Schmitz 將這些變化稱為「代理式氾濫」（agentic flooding），記錄了多起看似由 AI 工具改變人們與公共機構互動方式的案例。在為 AI 倫理與社會會議準備的論文中，Schmitz 彙編了來自 11 個司法管轄區的 84 個候選案例，並發現一致的證據顯示 AI 與多種公共服務的提交率上升相關。他的彙編表明，這一現象並不限於單一類型的服務：它涵蓋福利申請、官方上訴、消費者投訴以及其他通常提供可由 AI 代理協助的線上介面之互動。

在方法論上，Schmitz 謹慎地不在此階段宣稱 AI 使用與申請增長之間存在嚴格的因果關係。然而，這些案例大體上遵循相似的軌跡：在 2022 年之前，提交量相對穩定，隨著 AI 工具的擴散與改進後開始上升。重要的是，這一上升趨勢普遍未顯示出減弱的跡象，這意味著更高的量可能在可預見的未來持續或繼續增加。

導致增長的機制相對直接。隨著 AI 系統變得更有能力且更易取得，它們降低了完成複雜行政任務所需的努力。過去需要彙整文件、理解法律或程序語言或撰寫正式信函的任務，現在可以大幅自動化。正如 Schmitz 所指出的，過去需要小心、技術性提示或手動彙集背景資訊的流程，現在常常只需粘貼文本或拍張照片，讓助手起草出合適的回應即可完成。

這種影響類似於其他領域觀察到的干擾。例如，當語言模型被用來產生候選提交時，許多漏洞懸賞計劃經歷了大量低品質漏洞報告的突然增加。儘管大多數這些安全報告沒有揭露實質問題，但其數量迫使組織分配時間與注意力進行分類——這是一種消耗資源而回報有限的行政負擔。公共服務面臨類似的能力挑戰：機構可能需要在預算和人員大致不變的情況下處理數倍於以往的申請或投訴。

然而，Schmitz 與其他人強調，漏洞懸賞的氾濫與公共服務申請激增之間存在一個關鍵區別：大多數新的公共申請似乎來自具有真實申訴的真實人，而非完全捏造的低價值輸出。在許多情況下，申請人是那些本應有資格獲得福利或救濟但因申請過程過於繁重而未曾申請的人。這一現象在公共政策中常以「行政負擔」（administrative burden）一詞討論——描述複雜性、時間需求和程序摩擦如何阻礙符合資格的人行使權利或取得服務。

透過降低這些負擔，AI 能夠為先前因摩擦而被排除的人開啟服務的通路。這一結果既帶來挑戰也帶來機會。一方面，機構必須管理更高的案量、維持服務品質，並偵測及阻止明顯濫用或對抗性自動化使用。另一方面，AI 協助的到來提供了一個罕見的機會去重新設計官僚流程，使其對市民與管理者更為友善。

設計更好系統並非易事。這需要基於新使用模式重新思考表單、工作流程、驗證程序和資源配置。組織需要投資於支持合法申請人的自動化——改進受理、分流與案件管理——同時部署防範濫用或操縱的保障措施。對許多機構而言，這將涉及技術升級、政策修訂、員工培訓，以及可能為應對暫時性需求激增而增加的資金。

這也涉及治理層面。如果 AI 工具正在促進取得服務，監管者與政策制定者必須決定如何在法律與程序上對待 AI 協助的申請。由 AI 代理起草或提交的申請應該適用不同的驗證標準嗎？機構如何在簡化受理流程的同時維持公平並防止歧視？答案將依情境而異，早期的政策選擇可能在未來數年形塑市民與中介如何使用自動化。

重要的是，這一現象指向一條樂觀的路徑：當 AI 減少不必要的負擔時，它可以通過將有權利的受益者與其應得的服務連接起來，幫助實現潛在的公共利益。這種樂觀觀點將湧入視為不僅僅是討厭的雜音，而是長期未被表達的需求終於被顯現出來的證據。如果公共系統能夠適應，淨社會結果可能是改善歷來服務不足族群取得司法、福利與服務的機會。

同時，務實的應變規劃是必要的。機構應透過改進數位受理系統、自動化但可稽核的驗證步驟、建立穩健的優先排序機制，並監控對抗性或詐欺模式，為更高的量做準備。研究與試點計畫可以幫助找出將 AI 支援的申請人協助與機構保障及人性化服務交付相結合的最佳實務。

總之，AI 推動的公共服務互動增加已在多國與多個部門顯現。隨著 AI 變得更有能力且更廣泛普及，這一趨勢看來具有持久性且可能持續。與其將激增視為無可避免的麻煩，政策制定者與管理者有窗口期可以重新設計流程，使其既能容納更高量，也能更好地服務市民。

關鍵見解表

之後...

直接的含意是公共機構應開始主動為持續較高量的數位化請求做好準備。實務步驟包括投資改進的數位受理系統、自動化但可稽核的分流工作流程，以及用於偵測詐欺或濫用的分析工具。政府與研究人員也應探究 AI 協助提交的標準，於易取得性與適當驗證與問責之間取得平衡。

除了營運上的修正外，還有更廣泛值得追求的研究與政策議程。這包括研究 AI 對行政負擔的長期影響、試驗重新設計的數位表單與對話式中介，以及制定在 AI 協助申請時釐清責任的法律框架。此外，以人為本的設計與關注公平的評估可以確保新系統不會無意間使數位素養或存取有限者處於不利。

簡言之，AI 協助的申請浪潮既帶來能量挑戰，也提供政策機會：透過理解並及時調整，社會可以利用 AI 改善公共服務的可及性，同時防範濫用與系統性壓力。