2026生成式人工智能服务交易合规评估指引.pdf
《生成式人工智能服务交易合规评估指引》由深圳数据交易所牵头编写，旨在为生成式AI服务交易相关方（交易主体、服务使用者、第三方评估机构、数据交易机构等）提供一套具有操作性的合规评估标准与流程。以下是该文档的核心内容总结：
**一、 评估框架与原则**
* **基本原则**：遵循合法原则、客观公正原则和保密原则。
* **评估框架**：从“合法、安全、诚信、权益保障”四个维度，对“交易主体、交易标的、流通合规”三个核心内容进行评估，评估过程分为准备、实施、报告三个阶段。
**二、 交易主体合规评估**
* **合法与诚信维度**：核验营业执照及特殊行业许可资质（如出版、医疗、算法备案等），核查外商投资合规性。核实主体近三年在网络安全、数据安全、知识产权等方面是否存在严重违法记录。
* **安全维度**：要求主体建立安全管理机构，对重要数据进行风险评估；建立算法安全自评估、科技伦理审查机制及防谣言机制；对大模型研发、算力服务等全生命周期实施风险监控，留存系统日志不少于6个月。
* **权益保障维度**：确保建立针对合作方、服务使用者及第三方的权益保护和投诉举报机制。
**三、 交易标的合规评估**
* **训练数据合规**：核查数据来源合法性（开源、自采、商业购买均需授权证明），确保数据内容健康、准确（违法不良信息率不超过5%），涉及个人信息的需具备合法性基础。规范数据标注规则、标注人员培训及保密管理。
* **大模型与服务合规**：
* 大模型的设计研发需进行安全评估，采用合法基础模型，进行输出内容测试。
* AI服务须按国家标准进行显著标识（文字、语音、图片、视频等水印）；对服务使用者进行真实身份信息认证；对未成年人采取防沉迷、消费限制及内容安全等特殊保护措施；具备输入输出内容的实时过滤和违法信息处置能力。
* **数据与模型安全**：落实存储安全、加密传输、访问控制、数据分类分级、安全审计及不可逆销毁。大模型需具备抗样本攻击、抗数据投毒等鲁棒性，并建立漏洞监测与内容异议处理机制。
**四、 流通合规评估**
* **合法与安全维度**：评估服务在使用和传播中是否包含违法不良信息或歧视性内容。涉及舆论属性或社会动员能力的AI服务，需履行安全评估与备案手续。涉及数据出境、技术出口的，须符合数据出境安全评估和出口管制相关规定。
* **流通安全保护**：贯彻数据分类分级规则，处理100万人以上个人信息的系统原则上应满足等保三级要求。
* **诚信与权益保障**：交易合同约定内容需公平合理；主体应依法承担网络信息内容生产者责任；保障第三方的知识产权与个人信息权益。
**五、 评估方法与附录工具**
* 指引规范了评估团队组建、方案制定、现场实施、问题整改确认、报告编制及归档复审的闭环流程。
* 附录提供了合规评估模板（附录A）、建议核验文档清单（附录B）、训练数据及生成内容的主要安全风险（附录C）、典型场景（汽车、金融、医疗等）的常见违法违规行为（附录D）以及常见备案与许可手续表（附录E）。
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