我国对大模型安全的合规性要求已形成覆盖全生命周期的监管框架，核心围绕数据安全、算法透明、内容合规、行业适配等维度展开，同时强调技术创新与风险防控的平衡。以下是具体要求及实施路径：

一、核心法规与标准体系

1. 法律层级

   • 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》：要求大模型开发者对训练数据的合法性、隐私保护及跨境传输负责。例如，训练数据若包含个人信息，需取得用户明示同意并完成匿名化处理。
   • 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023 年 8 月施行）：明确生成式 AI 服务提供者需履行算法备案、内容标识、用户实名等义务。例如，生成内容需按《互联网信息服务深度合成管理规定》添加不可篡改的标识。
   • 《网络数据安全管理条例》（2025 年 1 月施行）：要求生成式 AI 服务提供者建立训练数据安全管理制度，防范数据投毒、泄露等风险。

2. 国家标准与行业规范

   • GB 45438-2025《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》：强制要求生成内容（如图片、视频）需嵌入机器可识别的标识，确保来源可追溯。
   • GB/T 45674-2025《生成式人工智能数据标注安全规范》：规范数据标注流程，要求标注人员需通过伦理培训，标注规则需符合社会主义核心价值观。
   • 行业指南：如《人工智能气象应用服务办法》《人脸识别技术应用安全管理办法》（2025 年 6 月施行），对特定领域的大模型提出细化要求。

二、全生命周期合规要求

（一）数据治理

1. 训练数据安全

   • 来源合法性：需提供训练数据的版权授权文件（如原创声明、采购协议），禁止使用未授权的公开数据或用户隐私信息。例如，医疗大模型若使用病历数据，需通过伦理委员会审查并完成脱敏处理shrd.gov.cn。
   • 质量管控：训练数据中违法不良信息占比不得超过 5%，并需通过对抗测试验证数据鲁棒性民主与法制网。
   • 跨境传输：若训练数据包含超 1 万条个人信息且需跨境传输，需通过数据出境安全评估。

2. 数据标注规范

   • 标注规则需明确且可操作，标注人员需接受合规培训。例如，金融大模型的风险评估标注需覆盖信用违约、洗钱等场景，并保留标注日志备查。

（二）模型开发与部署

1. 算法安全

   • 可解释性：高风险场景（如金融风控、医疗诊断）需提供模型决策逻辑说明，例如年龄、收入等因素在信贷审批中的权重占比。
   • 对抗测试：需通过 FGSM 攻击、提示词注入等测试，确保模型在恶意输入下仍能拒绝生成有害内容。例如，代码大模型需通过 OWASP 漏洞检测，避免生成含后门的代码。
   • 供应链安全：第三方组件（如开源框架）需通过 ISO/IEC 27001 认证，避免供应链攻击。

2. 技术防护措施

   • 实时监控：部署内容过滤系统（如腾讯云内容安全），识别并拦截暴力、歧视性内容，响应时间需低于 1 秒。
   • 应急响应：建立模型熔断机制，当生成内容触发风险阈值时自动暂停服务，并在 3 个月内通过模型优化消除风险。

（三）服务运营

1. 用户权益保护

   • 实名验证：需通过手机号、身份证等方式对用户进行实名核验，禁止向未认证用户提供生成服务康保县人民政府。
   • 隐私保护：不得留存用户输入信息中的敏感字段（如银行卡号），交互日志需加密存储并定期销毁。
   • 投诉处理：需设置便捷的投诉入口，处理用户关于更正、删除个人信息的请求，响应时限不得超过 7 个工作日。

2. 内容合规

   • 标识义务：生成内容需按 GB 45438-2025 添加水印或元数据，明确标注 “AI 生成”。例如，图片生成工具需在输出文件中嵌入不可见标识。
   • 虚假信息防控：需建立辟谣机制，对生成的虚假新闻、不实医疗建议等及时澄清并报告监管部门shrd.gov.cn。

三、风险分级与行业适配

1. 风险分级管理

   • 高风险场景（如医疗诊断、金融风控）：需通过第三方安全评估（如中国信通院的 Secure@k 指标），并建立人工终审机制。例如，医疗大模型需提交临床试验报告（覆盖 3 家以上三甲医院数据）shrd.gov.cn。
   • 中低风险场景（如聊天机器人、内容创作助手）：可豁免部分审查，但需定期提交风险自查报告。

2. 行业特定要求

   • 医疗领域：需符合《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，模型输出需与临床指南一致，并保留医生最终否决权shrd.gov.cn。
   • 金融领域：需通过算法公平性审计（如消除性别、地域歧视），并建立交易指令拦截机制，避免生成高风险操作建议。
   • 教育领域：生成内容需符合《未成年人网络保护条例》，避免诱导未成年人沉迷或传播不良价值观。

四、实施机制与监管架构

1. 备案与评估

   • 算法备案：具有舆论属性或社会动员能力的大模型需向国家网信办提交算法备案，内容包括训练数据来源、模型架构、安全措施等。
   • 安全评估：上线前需通过技术检测（如国家人工智能产业综合标准化体系要求的 50 项以上国标），并由第三方机构出具评估报告。

2. 监管分工

   • 国家网信办：统筹协调大模型安全管理，负责备案、安全评估及跨部门协作康保县人民政府。
   • 工信部：制定技术标准（如大模型算力能耗要求），推动行业应用示范。
   • 公安部：打击利用大模型实施的网络犯罪（如生成 Deepfake 诈骗视频）康保县人民政府。
   • 行业主管部门：如卫健委、银保监会，制定本领域的准入规则和测试规范shrd.gov.cn。

3. 跨境监管

   • 境外企业在中国境内提供服务需指定境内授权代表，并确保训练数据本地化存储。例如，接入境外大模型 API 的企业需按《生成式人工智能服务管理暂行办法》完成备案。

五、支持措施与挑战

1. 创新激励

   • 合规沙盒：允许企业在受控环境中测试创新技术（如自动驾驶、医疗诊断），豁免部分合规要求。例如，上海、北京已启动试点，重点支持中小企业shrd.gov.cn。
   • 税收优惠：符合条件的 AI 企业可享受研发费用加计扣除（如 175% 税前扣除），并优先获得算力资源配额。

2. 中小企业支持

   • 简化备案流程，允许联合第三方机构共同承担合规成本。例如，开源模型开发者若未商业化，可豁免部分数据披露义务。

3. 挑战与争议

   • 技术主权博弈：美国出口管制与国内技术自主创新需求存在冲突，企业需平衡合规与技术获取。
   • 执行成本压力：第三方审计费用可能超过百万元，中小企业面临退出风险。
   • 标准碎片化：ISO、OECD 等国际框架与国内规范缺乏互认，企业需重复认证。

六、未来趋势

1. 动态合规工具：开发 AI 驱动的伦理审查平台（如腾讯云 AI 伦理与治理解决方案），实现自动化风险识别和合规报告生成。
2. 国际协调：推动 “全球 AI 治理公约” 谈判，统一风险分级标准和执法流程，减少跨境合规冲突shrd.gov.cn。
3. 技术创新激励：设立 “合规沙盒” 和专项基金，支持大模型在碳中和、公共安全等领域的应用转化。

七、小结

        中国通过 “法律 + 标准 + 行业规范” 的三维体系，构建了大模型安全的合规框架，强调 “风险越高、监管越严” 的原则。企业需从数据治理、算法安全、内容合规等多维度落实要求，同时关注跨境规则冲突和技术迭代带来的挑战。通过动态风险管理和国际合作，中国正努力在安全与创新间寻求平衡，为全球 AI 治理提供 “中国方案”。