2025红箱谢幕！政府AI两年蜕变，效率大爆发！

在数字技术飞速发展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。政府部门作为社会治理的核心，也在积极拥抱AI技术，以期提升工作效率、优化公共服务。在这样的背景下，一个名为“红箱”（Redbox）的代码库在2025年12月正式退役，标志着一个全新篇章的开启。这个由AI孵化器（I.AI）团队初步构建的系统，在英国政府一个重要部门（以下简称“该部门”）的持续迭代与发展中，已经演变出了一套截然不同、更加符合其独特需求的AI工具。

两年的时间，该部门的团队与用户紧密合作，特别是针对公务人员日常工作中处理“官方敏感”材料的特定要求，进行了深入的探索和优化。这不仅仅是一次简单的技术升级，更是一场深刻的理念重塑，从最初的协作基础，逐步发展成为一个具有高度专业性和适应性的独立系统。

从“红箱”到“协助”：技术演进催生全新身份

“红箱”在该部门的历史使命已经完成，现在，它拥有了一个全新的名字——“协助”（Assist）。这次品牌更名绝非表面功夫，而是深层次技术演进的必然结果。最初的“红箱”承载了I.AI的印记，包括他们的命名习惯、设计系统和发展路线图。然而，随着该部门在技术上持续深化，特别是在处理敏感信息方面开发出了一系列新的功能和模式，原有的品牌名称逐渐变得具有误导性。

用户往往会期待一个与中央政府产品完全相同的体验，但我们所构建的，实际上是一个在功能和应用逻辑上都已发生根本性转变的工具。因此，“协助”这个名字的启用，清晰地传达了工具的真正作用：它旨在辅助完成特定、高价值的工作，弥补通用型AI在这些专业领域上的不足。它并非一个包罗万象的通用聊天机器人，而是一个为可重复工作流程提供专业化能力的工具，从质量审查部级提交材料到从内部数据库中提取公司情报，无所不包。

新媒网跨境获悉，这一转变体现了政府部门在AI应用上的成熟思考，即从广撒网的尝试转向精准定位、深耕垂直领域的策略。这种专注于解决具体痛点的思路，对于确保AI技术真正服务于实际需求，提升政府治理能力，具有重要的借鉴意义。

设计之魅：在用户期待与制度信任间寻求平衡

在我们的日常生活中，许多人已经习惯了使用像“ChatGPT”这样的消费级AI服务。因此，当他们在工作中接触到大型语言模型（LLM）工具时，自然会期待流畅的对话界面、即时响应以及熟悉的操作模式。然而，英国政府数字服务（GDS）的设计系统，最初并非为流式AI响应或动态聊天界面而设计。这给开发团队带来了一个独特而严峻的挑战：如何在满足现代用户期望的同时，又能坚守机构对信任和安全的核心要求？

当公务人员上传一份“官方敏感”文件时，他们必须坚信这份文件得到了妥善处理。当他们将AI生成的摘要用于部级提交材料时，这份材料将以他们的名义呈现。因此，工具的界面不仅要展现其强大的功能，更要明确传达其严谨的责任机制。为了解决这一难题，开发团队创新性地创建了新的设计模式，例如直观的聊天界面、实时流式响应，以及具有页面级别精准度的来源引用。在进行这些创新的同时，团队还精心保留了GDS和部门原有的品牌视觉元素，确保整体体验既具有即时性和对话感，又能维持至关重要的信任标志。

这种在创新与信任之间寻求精妙平衡的设计理念，体现了对用户体验和公共责任的双重考量。它不仅提升了工具的实用性，更巩固了用户对政府数字化服务的信心。

贡献力量：为政府内部AI应用贡献设计规范

“协助”项目的成功经验和设计模式，未来有望反哺GDS和其他政府部门，形成跨政府的共享资源。事实上，在该部门内部，以及更广阔的政府体系中，许多团队都在积极构建对话式AI工具。例如，GDS正在研发其“GOV.UK聊天”系统，英国机动车辆驾驶员许可局（DVLA）正致力于开发客户服务聊天机器人，该部门自身也在试点“商业增长服务聊天”功能，而英国外交、联邦和发展事务部（FCDO）则在探索使用AI进行信函分类。

这些探索呈现出一种普遍而一致的模式：通常从信息摘要和搜索功能入手，严格限定应用范围，进行严谨的效果衡量，并在建立充分信任之后再逐步扩展。通过详细记录“协助”项目的方法论，包括所构建的组件、用户调研所提供的重要洞察，以及处理敏感信息的模式，我们可以大大加速其他政府部门在面临相似挑战时的工作进程。这意味着，一份宝贵的经验和一套可复用的方案将被共享，从而推动整个政府体系AI应用的协同发展和效率提升。

新媒网跨境了解到，这种协同发展模式不仅能够避免重复建设，节省公共资源，更能通过集体的智慧和经验，共同提升政府服务效能和治理水平，这正是构建服务型政府，实现国家治理体系和治理能力现代化所必需的。

信任基石：超越技术保障的深层要求

在消费级AI领域，用户对产品的信任往往是一种默认的假设。然而，在政府机构中，信任必须通过持续的努力才能赢取。这里的信任，绝不仅仅是简单的安全控制措施，它是一个综合性的结果，源于多方面的精心设计与实践：

界面设计传递溯源信息： 用户通过直观的界面，清晰地了解信息的来源和处理过程，增强透明度。
引用链接至原始文件： AI生成的内容提供准确的源文件链接，确保信息的可验证性和权威性。
AI生成内容的明确标注： 明确标识哪些内容由AI生成，哪些是人工修订，避免混淆和误导。
敏感信息处理的透明化： 公开并严格遵循敏感信息的处理流程和安全标准，让用户安心。

我们的方法是经过深思熟虑和审慎衡量的，旨在确保技术进步能够真正转化为生产力的提升。这种严谨的考量也延伸到了界面本身。用户需要清楚地看到信息的来源，理解AI工具的局限性，并始终掌握如何利用AI生成洞察的主导权。只有当用户能够全面掌握和理解AI工具的工作方式时，他们才能真正建立起对这项技术的信任，从而更有效地将其融入到日常工作中。这种对信任的极致追求，是政府AI应用成功的关键，也与我们倡导的诚信、公正的社会主义核心价值观高度契合。

立足既有：在坚实基础上持续创新

回溯到2024年，通过与I.AI团队的联合研讨会、人员借调和代码共享，我们仅用一个月时间就成功启动了“红箱”系统。这个坚实的基础为后续基于用户反馈的快速迭代奠定了重要条件。自那时起，团队深入学习并掌握了哪些功能是最受用户重视和最有价值的。

一位政策顾问的反馈尤其具有代表性，她评价“提交审核工具”（Submissions Checker）“令人印象深刻”，因为它“挑战了论证的清晰度和证据基础”，就像一双“独立的眼睛”。她认为这个工具帮助他们“避免了文件因修改而被退回的情况，最终节省了宝贵的时间”。正是这些来自一线用户的深刻洞察，驱动着“协助”系统向更加任务化、专业化的工具方向不断演进。这充分说明，技术创新只有紧密结合实际需求，才能发挥出最大的效能。

从泛化对话到专用工具：精准赋能专业场景

现在的“协助”系统，拥有一个围绕“工具”概念重新设计的改进界面。它不再是一个空白的聊天框，而是允许用户根据具体的工作流程，选择专门构建的能力。例如，“提交审核工具”用于质量保障，“投资透镜”（InvestLens）用于公司情报分析。目前，团队正在积极开发一款名为“谈判规划师”（Negotiation Planner）的新工具，旨在为贸易谈判提供先例参考。

这一转变反映了一个更广泛而深刻的洞察：对政府部门而言，最有价值的AI应用往往并非那些最通用的工具。恰恰相反，那些能够理解特定专业背景、与部门现有系统深度融合，并能够增强而非取代人类专业知识的工具，才能真正发挥其独特价值。它们能够精准地解决政府工作中面临的复杂问题，为公务人员提供强大的智能辅助，从而提升决策的科学性和执行的精准性。新媒网跨境认为，这种从“大而全”到“小而精”的转变，是未来政府AI应用发展的重要趋势。

可复制模式：打造政府AI应用的典范路径

从“红箱”到“协助”的演进历程，为政府部门采纳和发展AI技术提供了一个清晰、可复制的模式：

始于开源协作，避免重复建设： 充分利用现有资源，通过开放代码和协作，避免不必要的重复开发，提升效率。
持续用户参与，理解真实需求： 始终将用户的声音放在首位，通过不间断的互动和反馈，确保AI工具真正解决实际问题。
通过架构和界面透明度，建立信任： 确保AI系统的运行机制和交互界面公开透明，增强用户信心，消除顾虑。
在现有模式不足时，创建新的设计范式： 勇于创新，当传统设计模式无法满足对话式AI的需求时，积极探索并确立新的设计标准。
在宣称效率提升前，进行谨慎衡量： 保持严谨的科学态度，通过精确的数据和指标，验证AI带来的实际效益。
紧密限定范围，聚焦高价值用例： 避免盲目扩张，将资源集中于能够产生最大价值、解决最紧迫问题的应用场景。
贡献回馈社区，加速跨政府采纳： 积极分享经验和成果，促进其他部门的AI应用进程，形成协同效应。

该部门一直致力于开放代码，并定期与其他政府部门进行协作。在政府各部门积极探索生成式AI的今天，我们深知，采取何种方法论比单纯的技术选择更为重要。这种方法论通过透明化来构建信任，创造可复用的模式，并专注于那些AI能够切实增值的实际问题。“协助”项目正是该部门为这一集体学习过程所贡献的重要成果。我们的平台通过协作构建，经由用户调研精炼，其宗旨在于协助完成现代政府复杂而敏感的工作。

创新、协作与信任，这三者在政府工作中必须齐头并进。如果你所在的团队也在探索AI工具的无限可能，我们期待在评论区听到你的声音，共同探讨未来。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-redbox-gone-gov-ai-2yr-change-efficiency-soars.html