利用 AI 撰写福利申请书虽然提高了便利性,但由于过度的自动化导致了“代理泛滥”,进而引发了公共服务的中断。
试想一下,为了申请福利待遇,你需要填写一份复杂的文书。过去,你可能需要花费数天时间逐一阅读并填写海量项目,而现在,你只需要告诉生成式 AI(Generative AI,一种基于海量数据生成文章或图像的人工智能):“请解释我的情况并帮我写一份福利申请书”,一份完美的申请书便瞬间诞生了。
对于那些信息获取能力较低或在复杂行政程序中感到困难的人来说,这种技术变革无疑是一种祝福。然而,最近公共机构办公室的景象却以一种不同以往的含义变得繁忙起来。因为 AI 发出的申请书正像滚雪球一样开始激增。
为什么值得关注?
我们通常期待技术引入后,公共服务能变得更高效,行政浪费能减少。事实上,许多政府机构也都将利用 AI 提高生产力作为目标 来源: The Promises and Perils of using LLMs for Effective Public Services。
但技术的引入绝非解决所有问题的良药。由 AI 代理(AI Agent,一种为达成既定目标自主判断并行动的 AI 程序)撰写的申请书爆发式涌入,正给准备不足的政府机构造成过度的负担。这不仅导致工作处理速度变慢,更严重的是,真正急需福利的人们的申请可能会被 AI 生成的大量文书所淹没,或者在系统过滤过程中,真正合规的申请者也被拒之门外,产生令人遗憾的结果 来源: Agent-Written Applications Are Filling Government Desks。
现象解析
研究人员近期开始将这种现象称为 “代理泛滥(Agentic Flooding,即 AI 代理生成的文书如洪水般涌入的现象)”。用一个简单的比喻来解释这种情况:
原本一家著名餐厅只接受电话预订,但从某一天起,有人安装了自动拨号装置,开始每秒钟拨打数百次电话。身为店主的公共机构面对无休止的电话铃声乱了阵脚,而真正想要订座的客人则只能一直听到“通话中”的信号,最终不得不放弃订座。
专家们已经在 11 个辖区收集了超过 84 个案例,确认了这种现象正在成为现实 来源: Characterizing Agentic Flooding of Government Services。AI 永不疲倦地创造着语句完美的申请书,但这些成果超出了机构的处理负荷,导致系统陷入“过载”。
更大的问题在于应对方式。为了阻挡这股洪流,公共机构最先引入的就是更强大的“技术过滤器”。然而,这种建立起来的壁垒往往会不加区分地拦截所有请求,无论是 AI 还是人类。打个比方,这就好比餐厅老板因为电话铃声太吵,干脆拔掉了电话线。这严重损害了公共福利原本的宗旨 来源: Agent-Written Applications Are Filling Government Desks。
我们所处的现状
在公共服务一线,技术引入背后的利弊已经显现得非常清晰。虽然一些国家呈现出简化申请流程的趋势,但对于这种变化能否完美保障行政质量,仍然存在许多质疑的声音 来源: The risks and benefits of government moves to push more appeals through a streamlined written procedure。
况且在政府自身资源匮乏的情况下,技术的引入本身并不是神奇的解决方案。甚至有报告指出,随着处理技术所需的复杂程序增加,需要帮助的人们获取福利的难度反而更高了 来源: “In the last year, it’s gotten a lot worse” A Qualitative Investigation of Barriers to Disability Benefits in 2025。技术不仅没有帮助我们的生活,反而正在成为官僚主义又一道沉重的壁垒 来源: New Technologies, Old Rights: Litigating Public-Benefits Modernization。
未来的课题
未来,公共机构为了与 AI 代理共存,必须制定更精密的制度性装置。不仅要跨越“判断申请书是人写的还是 AI 写的”这一基础门槛,更需要建立一个整合的沟通窗口,用以确认申请书是否清晰包含了系统所需的核心信息 来源: Clear Appeal Rights for Public Benefits Agencies。
显而易见的是,技术确实让获取福利待遇的流程变得更加便利。但为了避免技术导致行政工作瘫痪,且不让这道壁垒挡住真正需要帮助的人,社会共识与制度修缮必须先行。技术应当是为了帮助人类而存在,绝不应让人类为了追赶技术的速度而做出牺牲。
参考资料
- Agent-Written Applications Are Filling Government Desks
- Characterizing Agentic Flooding of Government Services
- Clear Appeal Rights for Public Benefits Agencies
- The Promises and Perils of using LLMs for Effective Public Services
-
[How to Appeal Health & Human Services](https://hhs.iowa.gov/appeals/how-appeal) -
[The risks and benefits of government moves to push more appeals through a streamlined written procedure Planning Resource](https://www.planningresource.co.uk/article/1925103/risks-benefits-government-moves-push-appeals-streamlined-written-procedure) - “In the last year, it’s gotten a lot worse” A Qualitative Investigation of Barriers to Disability Benefits in 2025 - DREDF
- New Technologies, Old Rights: Litigating Public-Benefits Modernization
- AI 代管公共机构预算的现象
- 由 AI 代理生成的申请书激增,导致公共服务过载的现象
- 政府机构在 AI 开发上投入巨额资金
- AI 技术的发展速度被减缓
- 真正需要援助的申请者也会被一同拒绝
- 政府机构的预算增加
- 应相信仅凭技术引入就能解决所有资源匮乏问题
- 技术引入并不等同于公共服务效率的提升,必须并行法律和制度层面的补强
- 必须无条件引入最先进的 AI 模型