【新闻回放】央视新闻频道近期报道，在人工智能飞速发展的当下，“龙虾”智能体凭借着功能多元、易用性强的特点受到网民的青睐。根据国家计算机病毒应急处理中心发布的监测预警，多款“龙虾”智能体的技能包中暗藏着恶意代码，极易被不法分子利用实施网络攻击，进而威胁用户的设备和财产安全。

 

从ChatGPT刷新大众对自然语言交互的认知，到DeepSeek等开源大模型让高质量交互能力触手可及，再到如今OpenClaw（俗称“龙虾”）这类开源智能体项目引发“全民养虾”热潮，人工智能的技术壁垒与硬件门槛正被一层层削平。在此背景下，税务部门拥抱人工智能（AI），不是简单的“用或不用”的二元选择，而应有清晰的策略与思路。

笔者认为，税务部门在运用AI技术的过程中，必须明确智能体的操作边界与责任归属，让“最小权限原则”成为实际应用的硬性约束，这样既充分拥抱AI带来的可能性，又确保其在合规、安全、可控的轨道上运行，守护好数据安全。具体来说，可以从以下三个方面着手：

——精准研判应用场景。传统业务模型具有明确的确定性，严格按照业务需求、规则和流程进行计算，始终输出符合业务逻辑的对应结果。AI的思考逻辑截然不同，其核心是通过深度学习、分析与自主迭代形成判断，而非遵循固定规则输出——没有既定的标准答案，只有基于数据训练得出的最优解或概率性结论，且受训练数据质量、算法设计等因素影响，可能出现“幻觉”，即输出看似严谨规范、实则与事实不符的错误信息。

税收工作强调的是法定性与确定性，税费征管的每一个环节、每一项结果，都有明确的法律法规、政策规定作为依据，必须具备可追溯、可核验的特性。因此，税务部门可以利用AI数据处理效率高、分析维度广、自然语言处理能力强的优势，在稽查选案、风险扫描、公文校对、会议纪要撰写等场景中积极推广应用。对于事项审核审批、申报预填、风险提醒或阻断等直接生成最终结果、影响纳税人权益及征管秩序的场景，应避免直接应用AI，防止因结果不确定性导致执法偏差、政策执行不到位等问题。

——审慎进行应用授权。AI应用的授权管理，必须坚持“最小必要、权责清晰”的原则。前台操作权限直接对应业务系统的具体操作入口，若将此类权限予以开放，可能因智能体在自主运行中产生错误操作，沦为“不听话”的流程自动化机器人，模糊了人与机器的责任边界。税务部门作为执法部门，必须牢牢掌握前台操作权限，所有涉及业务流程发起的动作，应由具体负责相关事项的税务干部确认后执行，确保每一项操作都可追溯，做到权责清晰。

针对后台数据的权限，需要分类分级管控：一是对生产数据库应避免授予直接增、删、改的权限，防止因人工智能误判、训练数据污染或“幻觉”，导致生产数据被篡改或破坏；二是可审慎授予查询权限，用于辅助税务干部开展数据分析、风险筛查等工作，但查询范围应限定在必要字段之内，并留存完整操作日志；三是可适当授予加工主题数据、模型生成的权限，允许AI在受控环境下加工中间数据、构建分析模型、生成辅助性报告。通过建立清晰、分层的权限体系，让AI在“有所为、有所不为”的边界内安全运行，既发挥其数据处理与分析的优势，又将风险控制在可接受的范围之内。

——严控对外输出边界。面向纳税人缴费人交互式的AI，必须基于税务垂直领域进行深度微调。税务领域的法律法规、政策文件具有高度的严谨性与法定性，其表述方式、适用条件及执行口径均经过严格审定，不容随意发挥。然而，通用大模型在自然语言交互中，往往会以“通俗易懂”为导向，对政策内容进行重新组织、转述或“翻译”，这种处理方式虽提升了可读性，但是容易在无意间扩大解释范围、曲解政策本意，甚至生成似是而非的误导性信息。

因此，在AI模型训练与输出设计上，应坚持“法言法语优先”原则，对于法律法规、政策文件、征管流程等确定性内容，只能按照设定的权威表述进行输出，不得擅自归纳、引申或添加解释性语言；对于超出知识边界或无法确认的问题，应明确告知纳税人缴费人无法回答或引导至人工渠道，而非“强行生成”似是而非的答案。唯有让基于AI技术的政策解释做到“准确、完整、不逾矩”，才能有效防范因智能交互引发的政策误解与执法争议，真正让技术服务于税务治理，让最终的答案规范且具有公信力。（作者单位：国家税务总局重庆市税务局信息中心）