生成式人工智能（生成式AI或 智能人工智能商业软件已经渗透到欧洲公共行政部门。但并非以有序和计划的方式，而是通常通过非正式做法：公务员使用商业工具进行写作、总结、翻译或编程，往往未经正式批准或既定准则。报告将这种现象称为“影子使用”或“软件滥用”。 影子人工智能“ 是当今公共部门面临的最紧迫的治理挑战之一。
欧盟委员会联合研究中心（JRC）刚刚发布了这份报告。 《欧盟公共行政部门采用生成式人工智能：探索个体行为和组织方法》 （Mikalef、Medaglia、Tangi 和 Rodriguez Müller，2026），其中之一eres 本研究对欧洲各级政府部门如何采用生成式人工智能进行了结构化分析。该研究基于对来自七个国家和欧盟委员会的31位管理人员和专家的访谈，构建了八个案例研究。 加泰罗尼亚是其中一个例子，加泰罗尼亚自治区主席米格尔·埃斯塔佩是接受采访的人之一。
两种互补的视角
该报告从两个相互影响的角度分析了生成式人工智能的采用情况：
- 个人使用： 公务员在日常工作中如何看待和使用这些工具。
- 组织同化： 政府如何决定如何使技术易于获取、如何管理技术以及如何将技术融入其流程中。
两个行政部门可以选择相同的整合模式，然而，它们的团队却使用相同的管理工具。eres 截然不同。所以我们需要同时考虑这两个维度。
就个人而言：三种持续存在的紧张关系
根据访谈内容，该报告指出了公共部门工作人员在理解生成式人工智能时存在的三个矛盾：
- 赋权与依赖。 生成式人工智能被视为一种认知助手，能够提高生产力并促进知识获取。与此同时，人们也开始担忧过度依赖、技能退化和分析深度下降等问题。一位受访者坦率地总结道：他承认自己对这款工具的依赖程度远超他愿意承认的程度。
- 创新与控制。 采用这种方法是为了提高效率和改进决策，但其实施却与治理要求、风险管理和组织惯性相冲突。预期与实际应用价值之间往往存在差距。
- 勘探与监管。 员工们探索各种有望提高效率和创造力的新工具，但这些工具都必须在严格的数据保护和问责框架内运行。因此，他们需要在实验和合规之间不断权衡取舍。
尤其值得注意的是，当内部工具不够直观或功能不够强大时，员工往往会求助于外部商业工具，这会对数据保护、安全和监管合规性产生影响。
四阶段成熟度模型
该报告最有价值的贡献之一是…… 价值创造的四阶段模型被设计成一种战略工具，而不是每个人都必须遵循到终点的线性路径：
- 探索性的 – 看到它的潜力。 临时性、个人用途，使用商业工具，任务简单。其主要价值在于提高意识。
- 歌剧 – 构建使用框架并建立信任。 引入了安全环境、培训和使用指南。其价值在于提高日常工作的效率。
- 变压器 – 重新设计工作和服务。 生成式人工智能已集成到工作流程和系统（例如 RAG、智能体）中。其价值在于增强了处理复杂任务的能力。
- 反光的 – 机构学习和融入生态系统。 政府通过反馈机制和适应性治理，系统地评估其使用情况。
报告明确指出了一点： 并非所有行政部门，甚至同一行政部门内的所有单位，都必须达到最终阶段。 每个组织都可以根据自身的基础设施、能力、数据的敏感性和任务的性质来选择同化策略。
加泰罗尼亚，作为参考行政区之一
该报告将加泰罗尼亚描述为 欧洲数字化程度最高的地区之一它强调，它创建了数据平台、算法治理框架和跨行政平台，以支持对公共服务和经济的人工智能采取负责任的态度。
该研究还重点介绍了旨在开展的试点项目 内部安全生成式人工智能环境和沙箱 部署过程中采取了严格的保障措施，确保符合《通用数据保护条例》(GDPR)、国家人工智能指南和欧洲人工智能法规，同时改进了算法系统的编目、质量和风险分类机制。正如报告所述，这项工作展现了加泰罗尼亚将快速实验与稳健的组织和监管保障相结合的雄心。
三个行动领域
报告最后提出了一系列操作建议，这些建议分为三个优先领域：
- 构建可互操作的生成式人工智能基础设施。 从设计上建立安全、易于使用且符合欧洲法规的环境，并开发数据治理和可靠文档语料库的共享框架。
- 加强治理和行动准备。 将人工智能治理机构制度化，规范工作流程中的集成框架，并引入以人为监督和判断为核心的培训计划。
- 加快创造公共价值和创新。 通过在风险等级分级的环境中开展结构化试点，优先考虑高价值用例，并通过共享提示、模板、治理模型和评估结果来促进各管理部门之间的合作。
这对加泰罗尼亚政府意味着什么？
报告中的许多建议都与像AOC这样的联盟存在的理由直接相关： 提供共享的数字基础设施和服务，避免重复劳动，使规模较小的政府机构能够获得它们自己不太可能开发的能力。
该报告明确指出，一种方法 超组织 数据治理能够促进互操作性，确保系统间的一致性，并有助于在不同行政部门部署人工智能助手，而无需每次都重建底层数据管道。报告还指出，区域或国家层面的集中式模型可以减少技术重复，并使高质量的人工智能能力惠及更多用户，这表明混合式的多层次治理模型可能是最合适的选择。
在很大程度上，这就是我们即将面临的对话：我们如何从分散的实验和难以管控的影子使用，转向战略性、安全和自主地吸收生成式人工智能，使其与公共价值观和欧洲监管框架保持一致。
最后反思
该报告的基本结论是： 生成式人工智能能否成功应用，与其说取决于技术的可用性，不如说取决于个人实践与组织结构能否相协调。 弥合这一差距，才能使生成式人工智能提供可持续的公共价值，同时保持信任、问责制和制度一致性。
完整报告： Mikalef, P.、Medaglia, R.、Tangi, L. 和 Rodriguez Müller, AP (2026)， 欧盟公共行政部门采用生成式人工智能：探索个体行为和组织方法欧盟出版局，卢森堡。
可在以下网址获取： JRC出版物库（JRC147095）
