英国住房监察专员去年收到的投诉超过7000件,三年前这个数字还是2600件。美国消费者金融保护局同期的投诉量涨了5倍。巴西的司法请愿、德国的议会请愿,在同一时间段里冒出了差不多的曲线。这些机构说的是同一句话:ChatGPT和Claude让更多人学会了怎么写投诉信。
这句话听起来像一场新灾难的开场白——智能体军团攻陷了政府系统。但研究者Chris Schmitz那份即将在AI伦理与社会会议上发布的论文,先把这个画面自己拆穿了大半。
论文写了什么,也写了没写什么
Schmitz和合著者Lewis Hammond、Alan Chan扫描了12个国家的政府服务,最后收进论文的是11个司法管辖区、13类服务、84个"疑似被淹没"的案例。这84个案例里,58例是官员自己怀疑是AI导致,26例来自第三方指认——样本的起点就是"有人已经怀疑AI",不是随机抽查。
论文自己写得清楚:这不是代表性样本,方法论上也无法确立因果关系,更算不出AI到底贡献了多少增量。这几句免责声明,通常会被标题吃掉。但它决定了这篇论文能撑起什么结论——只能撑起"官员们普遍怀疑是AI",撑不起"AI正在淹没政府"。
87%的"淹没",其实是人在手动交表
再往细看,84个案例里50例被归为"数量型淹没"(申请变多了),76例是"质量型淹没"(申请变复杂、看起来更专业),42例两种都占。比起单纯的数量海啸,更常见的情况是申请材料突然变得像律师写的。
真正决定这次现象性质的一个数字是:87%的案例里,主导机制是"LLM廉价生成一份具备法律或行政水准的文本,人还是要自己动手把它交上去"。
这和标题暗示的画面——AI agent自主批量提交、把系统当成攻击目标——差了一个身位。更准确的说法是:AI替人把一封难写的信写清楚了,剩下复制、粘贴、点提交,还是人干的。
这个区别不是文字游戏。如果真是自动化程序批量攻击,拦截AI流量是对症下药;如果只是人借助AI把文书写得更专业,拦截AI等于拦住了本该被服务的人。
行政负担不是AI发明的,只是被解锁了
英国就业与养老金部2025年的一份研究提到过一个细节:有申请人花了近一小时填写投诉表,结果因为超时,内容全部丢失。这种系统摩擦,在ChatGPT出现之前就已经存在很多年——公共政策学界给它起了个名字,叫"行政负担":门槛不在资格上,而在填表这件事本身的难度上。
"求木之长者,必固其根本",公共服务的根本问题从来是流程本身的重量,不是申请人变懒了。AI这次做的事,很可能不是制造了新需求,而是把一批本来因为"太麻烦"而放弃维权的人,重新推回了申请队伍。
这也是Schmitz乐观的地方:他说,大多数新增申请都是"符合资格的人在申请自己本该拿到的东西"。如果这个判断站得住,那这次激增更接近一次迟到的需求释放,而不是一次伪造的攻击。
机会论与滥用论,业界内部并不统一
Schmitz把这次激增看作重塑公共服务的机会——他说,任何用过AI报税的人都知道,存在一个"被好好帮助"的版本,这可能是让整个流程重新设计的时刻。
但另一边,Anthropic已经把"向政府服务、紧急系统和危机热线发送垫量请求"明确写进了智能体使用政策的禁止清单;加拿大政府也专门出台了针对政府场景AI代理的问责与终止开关规定。一边说这是机会,一边把同一件事定性为需要遏制的滥用——这两套叙事目前在行业内部还没对齐。
- 风险.能立刻上线的应对手段——收费、限流、加验证——最容易伤到刚刚借助AI迈过门槛的人,残障、语言弱势、数字素养低的申请人往往是第一批被挡在外面的。
论文给出的方向更慢一些:先审计哪些服务真的容易被淹没,再考虑结构化提交通道和身份验证,把抗压措施的法律边界写清楚。慢,但不会误伤。
投诉是变多了,但淹没政府的不是智能体,是三十年没修的表格
接下来真正值得盯的,不是又一份"AI闯祸"的报道,而是住房监察专员、CFPB有没有拆分出"AI辅助"和"非AI"的申请占比;有没有哪个司法管辖区真的把结构化提交通道落地,而不是简单加一道验证码;以及第一批因为用AI写材料而被误判成滥用、真实被拒的申请人案例,什么时候会浮出水面。