语料安全为何是大模型备案核心焦点？

生成式人工智能技术快速渗透各行业，大模型潜在安全风险同步凸显。语料作为模型训练的核心基石，其质量与安全性直接决定模型输出的合规性和可靠性。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求，服务提供者需依法处理训练数据、使用合法来源数据并建立完善安全评估制度；《生成式人工智能服务安全基本要求》进一步细化语料安全技术标准，为备案提供明确指引。

语料安全涵盖来源合法性、内容合规性、标注规范性等维度，构成全生命周期管理体系。备案要求明确，服务提供者需确保语料采集、清洗、标注、使用全环节符合国家安全标准，严格过滤违法不良信息、保护知识产权与个人信息，从源头降低模型生成有害内容的风险。本文将拆解语料相关核心要求，为企业合规实践提供系统指导~~

一、语料来源合法性：筑牢合规训练数据根基

语料来源合法性是备案首要审查要点，也是数据合规的基础。依据《生成式人工智能服务安全基本要求》，语料来源分为开源、自采、商业三类，各有明确合规边界。

1 、开源语料合规使用
开源语料虽获取便捷，但需严格遵循合规条件：需留存开源许可协议及授权文件，重点关注Robots协议与个人信息拒绝授权声明限制；若开源语料含网络地址、数据链接等可衍生其他内容的要素，其衍生内容需视同自采语料管理，逐项核查授权条款，规避版权侵权及采集限制风险。

2 、自采语料合法采集
自采语料包括自行生产及互联网采集数据，需留存完整采集记录，严禁采集他人明确禁止的内容，如通过Robots协议等技术手段限制采集的网页数据、个人拒绝授权的个人信息，切实尊重数据主体意愿与网站管理者权利。

3 、商业语料合规获取
商业语料需通过具备法律效力的合同/协议获取，要求合作方提供语料来源、质量、安全的书面承诺及证明材料，无法提供的不得使用。同时需审核合作方资质与材料真实性，确保供应链全链路合规，规避上游不合规引发的连锁风险。

语料类型	合规要求	需提供证明材料	风险提示
开源语料	提供开源许可协议或授权文件，衍生内容视同自采管理	开源许可协议、授权文件	重点关注Robots协议及个人信息拒绝授权声明
自采语料	留存采集记录，禁止采集明确受限内容	采集记录、数据来源清单	规避技术手段明确限制采集的数据
商业语料	通过合法合同获取，审核合作方合规性	交易合同、合作方资质证明	需合作方提供语料来源、质量及安全证明

此外，语料来源需保障多样性：不同语言、类型（文本、图片、音频、视频等）语料需具备多来源；使用境外语料时，需搭配境内来源（境外语料不得超过总语料的30%，按照我们多个成功备案的经验，一般控制在20%左右为最佳），避免单一依赖引发偏见或合规风险，提升模型适用性与平衡性。

二、语料安全评估体系：量化标准与操作流程

语料安全评估是把控数据质量的核心，通过量化指标与多重过滤机制管控违法不良信息。《生成式人工智能服务安全基本要求》明确采集前评估、采集后核验双重机制，确保合规数据进入训练环节。

双重评估核验机制
采集前需对语料来源开展安全评估，若违法不良信息占比超5%，禁止采集；采集后仍需核验，同比例超标则废弃该批次语料，通过“前置筛选+后置核验”双重保险降低不良语料影响。

多重抽检具体要求
采用人工与技术抽检结合模式，保障评估准确性：

1. 人工抽检：随机抽取不少于4000条语料审查，无31种安全风险的合格率不低于96%，精准识别技术难以发现的隐含风险；
2. 技术抽检：通过关键词、分类模型等手段，随机抽取不少于总量10%的语料检测，合格率不低于98%，实现大规模语料快速筛选。

三、 违法不良信息分类识别

依据规范附录A，需规避5类31种不良语料，具体包括：违反社会主义核心价值观（8小类）、歧视性内容（9小类）、商业违法违规行为（5小类）、隐私权益侵害（7小类）、无法满足特定服务安全需求（2小类）。

医疗、金融等专业领域需额外防范非专业、误导性内容，如医疗服务避免非专业诊疗建议，金融服务符合投资者保护与风控要求。

四、语料标注规范：全流程管控人员、规则与流程

语料标注直接影响模型输出质量，《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者制定可操作标注规则、开展质量评估、做好标注人员培训。

1.标注人员管理培训
对标注人员（含内部及外包）开展系统安全培训，覆盖任务规则、工具使用、质量核验、数据安全等内容；培训后组织考核，合格者授予上岗资格并定期复评；划分标注、审核等角色，同一任务中一人不得兼任多职，形成监督制衡。

2.标注规则制定要求
规则需兼顾功能性与安全性：功能性规则指导生成真实、准确、多样的语料，保障模型输出实用性；安全性规则覆盖31种安全风险，防范有害内容生成。

标注规则要素	具体要求	适用场景
标注目标	明确功能性与安全性双重目标	所有标注任务
数据格式	规定文本编码、图像分辨率、音频采样率等	根据数据类型定制
标注方法	明确分类、实体、关系等标注方式	根据任务复杂度选择
质量指标	设定准确性、一致性、完整性标准	质量评估与核验
实施流程	规范标注准备、实施、审核全流程	流程管理与追溯

3.标注实施与核验流程
标注工作遵循标准化流程：准备阶段选拔培训人员、备齐工具资料、建立术语表与风险识别指南；实施阶段按规则标注、记录问题、定期备份；审核阶段由专人审核，不合格返回修改，合格进入下一环节。
质量控制上，功能性标注需人工抽检，不准确的重新标注，含违法信息的整批次作废；安全性标注每条需经至少一名审核人员确认，且数据隔离存储，防范污染。

五、持续监控与风险控制：动态过滤与迭代更新

语料安全管理需建立动态机制，贯穿模型全生命周期。《生成式人工智能服务安全基本要求》明确，服务提供者需构建持续监控体系，及时应对新增风险。

1.关键词库与动态过滤
关键词库需覆盖17类安全风险，总规模不少于10000个，其中附录A.1每类风险关键词不少于200个，A.2每类不少于100个，且每周至少更新一次。同时结合分类模型与人工抽检，弥补关键词匹配短板，精准识别隐含、上下文相关风险。

GB45654-2025-相关内容

2.测试题库构建与更新
需搭建三大测试题库，每月至少更新一次：

GB45654-2025-相关内容

生成内容测试题库：不少于2000题，覆盖31类风险，A.1、A.2每类风险不少于50题，其余每类不少于20题；

应拒答测试题库：不少于500题，覆盖17类风险，每类不少于20题，评估敏感问题拒答能力；

非拒答测试题库：不少于500题，覆盖制度、文化、民族、性别等领域，每类不少于20题。

评估标准为：生成内容合格率≥90%，应拒答场景拒答率≥95%，非拒答场景拒答率≤5%。（标准）

3.模型迭代更新要求
模型迭代或新增语料时，需重新开展安全评估；重要更新升级后，需自行组织评估形成闭环。同时建立常态化监测机制，发现问题及时处置，通过指令微调、强化学习优化模型，适配动态安全需求。

六、备案材料准备与实施建议：从合规到优化

备案需提交完整材料佐证语料安全管理能力，结合实务经验，企业可从材料准备与合规实践两方面推进。

必备备案材料清单

1. 《语料安全评估报告》：说明来源合法性、评估结果、标注规范执行情况，附相关证明材料；
2. 《语料标注规则》：细化标注目标、格式、方法、质量指标，体现功能与安全双覆盖；
3. 《拦截关键词列表》：列明过滤关键词，说明风险覆盖范围及更新机制；
4. 安全评估证明材料：含语料抽检结果、题库评估报告、分类模型覆盖情况等。

语料合规实践建议

1. 建立全链路追溯体系：留存各环节记录，实现问题可追溯、可定责，提前审查语料来源合规性；
2. 实施分类分级管理：按语料敏感度差异化管控，对个人信息、知识产权等高风险语料强化管控；
3. 构建多方协同架构：设立知识产权负责人，组建跨法律、业务、技术的管理委员会，统筹合规政策；
4. 提前筹备材料更新：备案周期通常4-7个月，需提前准备材料，制定关键词库、题库等内容的定期更新计划与责任分工。

语料合规是大模型备案的核心要求，更是构建安全可信AI生态的基础！以上的信息希望可以帮助到各位，欢迎各位沟通交流~