一、美国的合规性要求

1. 联邦层面的核心框架

• 行政命令与出口管制2025 年 1 月，美国商务部发布《人工智能扩散暂行最终规则》，将全球国家分为三个等级实施差异化管控：

  • 第一梯队（18 个盟友）：无限制获取先进 AI 芯片（如 NVIDIA H100）和开放模型权重orac.hainan.gov.cn。
  • 第二梯队（多数国家）：2025-2027 年累计最多可进口 5 万个 AI GPU，需通过 “国家验证终端用户”（NVEU）认证orac.hainan.gov.cn。
  • 第三梯队（中国、俄罗斯等）：全面禁止进口先进 AI 芯片（如 A100、H100），并限制 “封闭式 AI 模型权重” 出口。该规则通过出口管制确保美国技术主导权，同时要求企业在训练 “高风险模型” 前向政府报备，并共享红队测试结果orac.hainan.gov.cn。

• 联邦贸易委员会（FTC）的执法实践FTC 依据《联邦贸易委员会法》第 5 条，对 OpenAI 等企业展开调查，重点审查生成内容的真实性、用户数据保护及算法歧视问题。例如，2023 年 FTC 指控 OpenAI 因安全漏洞导致用户聊天记录泄露，违反消费者保护法。2025 年，FTC 进一步要求企业建立 “生成内容溯源机制”，确保输出内容可验证。

2. 州级立法与行业自律

• 加州 SB 1047 法案2025 年通过的《前沿人工智能模型安全创新法案》要求：

  • 训练成本超 1 亿美元、计算量超 10²⁶ FLOPs 的模型开发者，需每年聘请第三方审计安全措施，并建立 “紧急停止” 机制。
  • 开源模型的原始开发者需对微调版本负责，除非微调成本达到原始模型的 3 倍。
  • 违规最高可处 3000 万美元罚款，并面临集体诉讼。

• 纽约州 RAISE 法案2025 年 6 月生效的法案要求大型 AI 实验室提交安全报告，若模型导致百人以上伤亡或超 10 亿美元损失，企业需承担严格责任。

• 行业自愿承诺微软、谷歌等科技巨头加入《安全、可靠、可信 AI 自愿承诺书》，承诺公开模型风险评估报告，并参与联邦政府主导的 “AI 安全沙盒” 测试。

3. 技术标准与风险管理

• NIST AI 风险管理框架（RMF）2025 年更新的 RMF 要求企业对大模型实施全生命周期风险评估，包括：
  • 数据治理：训练数据需标注来源、多样性及潜在偏见（如医疗数据需通过 HIPAA 合规审查）。
  • 模型验证：采用对抗性测试（如 FGSM 攻击）验证鲁棒性，确保生成内容不涉及虚假信息或侵权。
  • 透明度披露：需公开模型架构、训练数据量及红队测试结果。

二、多边组织的合规性要求

1. 经济合作与发展组织（OECD）

• 2024 年更新的 AI 原则强调 “包容性增长、人权保护、透明度与可解释性” 四大支柱，要求企业：
  • 建立跨学科伦理委员会，审查模型对就业、隐私的影响。
  • 对高风险应用（如司法量刑算法）实施第三方审计，并公开审计结果。
  • 采用联邦学习等技术保护数据隐私，避免集中存储敏感信息。

2. 七国集团（G7）与广岛 AI 进程

• 2023 年框架与 2025 年进展G7 发布的《广岛 AI 进程综合政策框架》要求：
  • 对训练计算量超 10²⁴ FLOPs 的模型实施 “系统性风险评估”，涵盖生物安全、选举干预等场景g7.utoronto.ca。
  • 建立国际 “AI 安全认证互认机制”，例如欧盟 AI 法案与美国 NIST RMF 的交叉认证g7.utoronto.ca。
  • 2025 年启动 “全球 AI 安全联盟”，共享漏洞数据库（如 CVE-2025-1234）和应急响应方案g7.utoronto.ca。

3. 世界数字技术院（WDTA）

• 2024 年国际标准发布《生成式人工智能应用安全测试标准》，要求：
  • 分层测试：从基础模型（如 LLM）到应用层（如 RAG 系统）逐层验证，确保嵌入数据库无数据投毒。
  • 供应链安全：第三方组件（如向量检索工具）需通过 ISO/IEC 27001 认证，避免供应链攻击。
  • 运行时监控：部署实时内容过滤（如识别 Deepfake 视频），并建立用户举报响应机制。

4. 国际标准化组织（ISO）

• 2025 年更新标准
  • ISO 26262:2025：针对汽车行业 AI 模型，要求硬件级冗余（如双核锁步校验）和模型版本可追溯性。
  • ISO/PAS 8800:2023：补充伦理安全要求，包括数据伦理标签（如标注采集场景敏感度）和决策可解释性（如自动驾驶变道需生成 “置信度热图”）。
  • ISO/IEC 42001:2025：通用 AI 管理体系标准，要求企业建立 “安全 - 伦理 - 合规” 三位一体的治理架构。

三、联合国的合规性要求

1. 联合国大会决议与核心原则

• 2024 年美国主导的决议强调 “安全、可靠、可信赖” 三原则，要求各国：

  • 禁止部署 “与人权不相容” 的 AI 系统（如社会评分、实时生物识别）。
  • 建立跨国数据共享机制，向发展中国家提供技术援助（如非洲国家可申请 “AI 能力建设基金”）。
  • 2025 年启动 “全球 AI 治理伙伴关系”，协调各国立法差异（如欧盟 AI 法案与美国出口管制的冲突）。

• 2024 年中国提出的决议聚焦 AI 能力建设，要求发达国家向发展中国家转让技术（如开源模型训练框架），并减免知识产权费用。

2. 联合国教科文组织（UNESCO）的伦理指南

• 十大核心原则包括：
  • 比例原则：AI 系统的部署不得超出实现合法目标的必要范围（如医疗诊断 AI 需通过伦理委员会审查）。
  • 人类监督：关键决策（如司法量刑、医疗手术）需保留人工最终否决权。
  • 可持续性：模型训练需评估碳排放（如每万亿 FLOPs 能耗需低于 500kWh）。

3. 国际人权保护机制

• 2025 年特别报告联合国人权理事会要求各国：
  • 对生成内容实施 “人权影响评估”，确保不传播仇恨言论或歧视性内容（如招聘算法需通过公平性审计）。
  • 建立跨国数据隐私联盟，协调 GDPR 与美国 CCPA 的冲突（如跨境数据传输需通过 “标准合同条款”）深圳市司法局。

四、全球合规趋势与挑战

1. 共性要求

• 全生命周期管理：从数据采集（如 ISO 27701 隐私设计）到模型退役（如数据彻底删除）实施闭环管控。
• 透明度披露：需公开训练数据来源摘要（如版权内容占比）、模型架构（如 Transformer 层数）及第三方审计报告g7.utoronto.ca。
• 风险分级应对：高风险场景（如金融风控）需通过 “双盲测试” 验证准确性，低风险场景（如聊天机器人）可豁免部分审查。

2. 争议与挑战

• 技术主权博弈：美国出口管制与欧盟 AI 法案形成 “规则冲突”，企业需同时满足 “技术封锁” 与 “伦理合规” 双重要求orac.hainan.gov.cn。
• 执行成本压力：中小企业面临合规成本高企（如第三方审计费超百万美元），可能被迫退出市场。
• 标准碎片化：ISO、OECD、G7 等框架缺乏互认机制，企业需重复认证（如同时通过 GDPR 和 CCPA）深圳市司法局。

3. 未来方向

• 动态合规工具：开发自动化合规系统（如 AI 驱动的伦理审查平台），降低人工成本。
• 国际协调机制：推动 “全球 AI 治理公约” 谈判，统一风险分级标准和执法流程。
• 技术创新激励：设立 “合规沙盒”（如欧盟 AI 法案的试点机制），允许企业在受控环境中测试创新技术g7.utoronto.ca。

小结

美国通过联邦立法、出口管制和州级法案构建 “技术主导型” 合规体系；多边组织以 OECD 原则、ISO 标准和 G7 框架推动全球协同；联合国则以人权保护和数字包容性为核心，形成 “价值导向型” 治理网络。企业需在技术创新与合规成本间寻求平衡，同时关注跨境规则冲突（如中美欧标准差异），通过动态风险管理（如 ISO 42001）和国际合作（如参与 UNDP 能力建设项目）应对挑战。