生成式人工智能服务管理细则

生成式人工智能服务管理细则一、总则与监管框架生成式人工智能服务管理体系以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为核心，构建起"发展与安全并重、创新与治理结合"的监管框架。该体系适用于向境内公众提供文本、图片、音频、视频等内容生成服务的各类主体，覆盖从基础模型训练到终端内容输出的全链路流程。监管遵循分类分级原则，对新闻出版、影视制作等特殊领域实施专门规范，对一般服务领域则采取包容审慎的监管策略，既保障技术创新活力，又防范潜在风险。监管体系明确四大核心义务：坚持社会主义核心价值观，禁止生成危害国家安全、破坏社会稳定、侵犯他人权益的内容；在算法设计与数据处理中消除民族、性别、地域等歧视性因素；尊重知识产权与商业道德，禁止利用技术优势实施垄断；提升服务透明度，保障用户对生成内容的知情权与纠错权。这些原则贯穿于技术研发、服务提供、用户使用的各个环节，形成闭环管理机制。二、技术研发与数据治理规范训练数据处理需满足合法性与质量双重要求。服务提供者必须使用来源合法的数据和基础模型，涉及个人信息的需获得用户明确同意或符合法定例外情形，涉及知识产权的需取得合法授权。数据质量控制方面，要求通过多源数据融合、异常值检测、标注质量评估等手段，提升训练数据的真实性、准确性和多样性。数据标注工作应建立标准化流程，对标注人员进行法律合规培训，定期抽样核验标注内容，确保标注规则符合伦理规范。基础技术创新与基础设施建设得到政策重点支持。鼓励算法框架、芯片及配套软件平台的自主研发，推动算力资源协同共享与公共训练数据平台建设。在技术研发过程中，要求采用安全可信的软硬件工具，建立模型安全评估机制，对预训练、优化训练等关键环节实施安全管控。同时支持参与国际技术交流与标准制定，促进形成开放包容的技术创新生态。三、服务运营与内容管理要求服务提供者需履行网络信息内容生产者责任，建立健全内容安全管理制度。应在服务协议中明确与用户的权利义务，公开服务适用人群、场合和用途，对未成年人用户采取特殊保护措施，防范过度依赖或沉迷风险。针对生成内容，需按照《人工智能生成合成内容标识办法》实施双轨制标识管理：显式标识要求在文本、图片、视频等内容的显著位置添加不易消除的标识，隐式标识则通过元数据嵌入内容属性、服务提供者、生成时间等溯源信息，确保内容可识别、可追溯。内容审核机制需实现全流程覆盖。提供者应建立基于人工智能和人工复核的双重审核系统，对输入信息进行安全过滤，对生成内容实施实时监测。发现违法违规内容或用户违法行为时，需立即采取警示、限制功能、暂停服务等处置措施，保存相关记录并向主管部门报告。审核规则应定期评估更新，确保对新型违法违规行为的识别能力。四、用户权益保护与透明度建设个人信息保护贯穿服务全周期。提供者不得收集非必要个人信息，对用户输入信息和使用记录需采取加密存储、访问控制等保护措施，严格限制数据使用范围。应建立便捷的个人信息权利行使渠道，及时响应用户查阅、复制、更正、删除个人信息的请求。在自动化决策场景中，需向用户告知决策逻辑，提供拒绝自动化决策的选项，并对决策结果进行人工复核。服务透明度建设包含多维度要求。提供者应在服务界面显著位置标明备案编号及公示链接，公开算法基本原理、训练数据类型、内容生成机制等信息。对生成内容的准确性和可靠性负责，建立内容纠错机制，允许用户反馈不实信息并及时修正。针对金融、医疗等特殊领域应用，需额外披露模型性能指标、适用范围及潜在风险，保障用户的知情权与选择权。五、监督管理与法律责任监管实施分类分级与动态调整机制。根据服务规模、用户数量、技术复杂度等因素，对生成式人工智能服务实施差异化监管，对高风险应用场景采取更严格的管控措施。监管部门定期开展合规评估，对新技术、新应用实施包容审慎监管，给予创新发展空间。截至2025年8月，全国已有538款生成式人工智能服务完成备案，形成较为完善的服务管理台账。违法违规行为将面临严格处罚。根据情节严重程度，监管部门可采取责令整改、功能限制、暂停服务、吊销许可等措施，涉及违反网络安全、数据安全、个人信息保护等法律法规的，将依法追究法律责任。典型案例包括对生成虚假金融信息的服务平台实施15日功能暂停，对未经同意克隆生物特征的企业采取永久封禁相关功能、强制清除违规数据等处罚，形成有效监管震慑。六、行业应用与安全治理实践生成式人工智能技术在各行业领域的应用需遵循特定规范。在新闻出版领域，需遵守内容真实性原则，明确区分AI生成内容与人工创作内容；在医疗健康领域，应用需通过相关主管部门审批，确保生成内容的专业性与安全性；在金融服务领域，禁止生成误导性投资建议，建立风险提示机制。各行业组织正加快制定自律规范，推动形成行业特色鲜明的应用标准。安全治理框架持续完善，2025年发布的《人工智能安全治理框架》2.0版将风险细化为技术内生、技术应用和应用衍生三类，要求企业建立全链路风险防控体系。实践中，企业普遍采用"输入-检索-输出"三侧防护机制：输入侧部署越狱攻击检测与敏感信息过滤系统，检索侧实施知识库分级分域与敏感字段脱敏，输出侧强化内容审核与标识管理，形成多层次安全防护网。七、发展趋势与合规建议技术发展呈现轻量化与多模态融合趋势。随着模型推理成本显著降低，轻量级模型成为服务拓展的重要方向，可满足边缘计算、移动终端等多样化场景需求。多模态生成能力持续提升，模型不仅能处理文本、图片等静态数据，还能理解视频、音频等动态信息，实现跨模态内容生成与交互。这些技术进步要求监管体系保持动态调整，在鼓励创新与防范风险间保持平衡。企业合规实施可采取分阶段推进策略。初期应完成服务备案与标识系统建设，确保生成内容可识别；中期建立数据合规管理体系，规范训练数据采集与处理流程；长期构建"技术+制度+应急"的立体安全屏障，将合规要求嵌入产品设计、开发测试、部署运营的全生命周期。建议定期开展合规审计，针对输入侧风险（如提示词攻击）、检索侧风险（如知识库污染）、输出侧风险（如内容失实）建立专项防控机制，确保服务持续符合监管要求。随着技术应用的深化，生成式人工智能服务管理将更加精细化、智能化。监管部