GovTech 預期,AI Assistant Desk 可支援撰寫報告、管理日程、程式編寫、研究及其他日常工作。 這種安排讓 AI 更接近一個受管理的工作夥伴,而不是擁有無限制系統存取權的自主工具。
新加坡提出的方向,是把安全控制放在 AI 應用周邊的系統層,而不是只依賴個別模型本身的安全措施。已披露或規劃中的控制包括:
這套做法體現「最小權限」原則:AI 代理只應取得完成指定任務所需的存取權和行動範圍,而不是預設擁有更廣泛的操作能力。當政府機構同時使用多個模型,或把代理接入敏感的政府系統時,這種系統層面的限制尤其重要。
GovTech 的 AI Guardian 為 AI 應用提供獨立的治理與安全層。其中兩項工具分別處理部署前後的風險:Litmus 透過對抗性測試,在上線前評估安全及保安風險;Sentinel 則在應用運行期間進行即時內容審核和輸出過濾。
把這些功能從底層模型中分離出來,有助減少政府對單一供應商的依賴。GovTech 亦表示,AI Assistant Desk 的安全架構旨在確保即使加入或更換第三方 AI 工具,原有的保護措施仍能維持。
這個區分相當關鍵:模型可能會更新,供應商也可能改變,但政府對資料保護、可執行動作、監察機制及輸出安全的要求,應該保持穩定。GovTech 的負責任 AI 框架,將安全性、穩健性、保安與私隱、可解釋性及透明度列為核心要求。
GovTech 亦在發展 AI 輔助軟件工程及低程式碼工具,讓技術團隊和公務員更快製作原型或自動化工作流程。較早前的報道則提到,當局計畫引入 AI 程式編寫助手、AI 支援工程,以及協助機構把原型安全地投入使用的工具。
培訓同樣是這套基礎設施的一部分。GovTech 為公務員提供數據及 AI 學習資源;新加坡更廣泛的人才計畫,則包括為科技專業人士提供 AI 技能課程,協助他們進行程式編寫自動化及建構具代理能力的系統。
實際目標,是建立政府內部的長期能力:公務員要知道何時適合使用 AI,技術團隊要能評估及保護所開發的系統,而各機構也需要共享平台,避免 AI 變成彼此割裂、難以管理的試驗項目。
這項原則也適用於其他公共服務:機構需要測試 AI 是否真正完成設計目標、是否遵守限制,以及在接近真實的互動中能否維持可接受的表現,而不是只因為它「聽起來很有說服力」就視為合格。
部分報道在擴大安全測試時提到超過 2,000 個政府數碼系統。不過,現有資料支持的主要方向是紅隊測試、滲透測試及 AI 輔助安全營運;資料並未證實,持續性的 AI 測試已經在這 2,000 多個系統中的每一個全面運行。
綜合來看,相關措施連結起三個目標:
新加坡的核心訊息是:安全擴大 AI 應用,不只是模型能力問題,更是整體架構問題。當局正嘗試讓 AI 廣泛進入政府日常工作,同時把擁有人、權限、測試和活動紀錄清楚留在負責公共服務的機構手中。