AI透明度报告模板-含模型说明和局限性

AI透明度报告模板——含模型说明和局限性

标签：AI透明度|模型说明|局限性披露|模型卡|系统卡|合规报告|2026最新

日期：2026年9月22日

一句话简介：提供一份可直接复制使用的AI透明度报告模板，覆盖模型基本信息、预期用途与禁止用途、技术架构、

训练数据说明、评估结果、局限性披露、风险管理措施和版本记录，每一步都有填写说明和完整示例。

关键词/标签：AI透明度报告、模型卡、系统卡、模型说明、局限性披露、预期用途、禁止用途、评估结果

适用人群：AI企业合规人员、AI产品经理、算法团队负责人、法务人员、企业管理者、AI治理专业人员

文档类型：模板工具类

目录

第一章：透明度报告的法规要求与作用

第二章：透明度报告完整模板（可直接复制）

第三章：填写说明

第四章：使用场景

第五章：注意事项

第六章：示例填写（完整示例）

附录：速查表与自查清单

第一章：透明度报告的法规要求与作用

1.1法规要求

中国法规要求

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十二条规定，服务提供者应当按照《互联网信息服务深度合成管理规定》对

图片、视频等生成内容进行标识。《人工智能生成合成内容标识办法》要求添加显式标识和隐式标识。

《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》明确，审查重点包括是否合理披露算法、模型、系统的用途、运行逻

辑、交互方式说明、潜在风险等信息。

欧盟AI法案要求

欧盟《人工智能法案》第13条对高风险AI系统规定了透明度要求，要求高风险AI系统应附有使用说明，包含系统的预

期用途、性能特征、局限性、可解释性等信息。第53条要求通用人工智能模型提供者向AI办公室提交技术文档，包括

训练数据、模型能力、局限性等信息。

国际最佳实践

模型卡（ModelCard）和系统卡（SystemCard）是国际通用的透明度披露工具。Google于2019年提出模型卡框架，

OpenAI、Anthropic等公司在发布模型时均会发布系统卡。模型卡的核心目的是帮助用户和监管者理解模型的预期用

途、性能特征和局限性。

1.2透明度报告的作用

作用对象核心价值

用户了解模型能做什么、不能做什么，做出知情决策

监管机构了解模型的技术特性和合规情况

开发者系统梳理模型的技术细节和风险

社会公众增强对AI系统的理解和信任

1.3透明度报告与风险评估、伦理审查的关系

透明度报告与风险评估报告、伦理审查报告三者相互补充。透明度报告侧重于“说明和披露”——告诉用户和监管者模

型是什么、能做什么、不能做什么；风险评估报告侧重于“分析和评价”——识别风险并制定缓解措施；伦理审查报告

侧重于“审查和决策”——决定项目是否可以开展。

第二章：透明度报告完整模板（可直接复制）

以下模板可直接复制使用，根据项目实际情况填写。

【模型/系统名称】透明度报告

一、报告信息

报告版本：v【X.Y】

报告日期：【日期】

模型版本：【模型版本号】

上一次报告日期：【日期】

报告编制人：【姓名脱敏】

审核人：【姓名脱敏】

二、模型基本信息

模型名称：【名称】

模型类型：【如：大语言模型/图像生成模型/多模态模型】

模型版本：【版本号】

开发方：【示例公司】

发布时间：【日期】

模型架构：【如：Transformer/扩散模型】

参数规模：【如：70B】

上下文窗口：【如：128Ktokens】

部署方式：【云端/本地/混合】

三、预期用途与禁止用途

3.1预期用途

主要用途：【描述】

目标用户：【描述】

适用场景：【列出2-5个】

不适用场景：【列出2-5个】

3.2禁止用途

以下用途禁止使用本模型：

1.【禁止用途1】

2.【禁止用途2】

3.【禁止用途3】

4.【禁止用途4】

5.【禁止用途5】

四、技术架构说明

4.1模型架构

【描述模型的技术架构，包括基础架构、参数量、训练方式等】

4.2训练方式

【描述预训练、微调、对齐等方法】

4.3推理方式

【描述推理部署方式、延迟、并发能力等】

五、训练数据说明

5.1数据来源

来源类型占比说明

自有数据【百分比】【说明】

公开数据【百分比】【说明】

授权数据【百分比】【说明】

合成数据【百分比】【说明】

5.2数据规模

训练数据总量：【如：X万亿tokens】

数据时间范围：【如：截至2025年X月】

数据语言分布：【如：中文60%、英文30%、其他10%】

5.3数据合规

数据来源合法性审查：【已完成/未完成】

个人信息处理合规：【已获得同意/符合法定情形】

版权合规：【已获得授权/使用开放授权数据】

数据脱敏：【已完成】

六、评估结果

6.1性能评估

评估维度评估方法评估结果参考基准

准确性【方法】【结果】【基准】

鲁棒性【方法】【结果】【基准】

公平性【方法】【结果】【基准】

6.2安全评估

评估维度评估方法评估结果

提示词注入防护【方法】【结果】

有害内容拦截【方法】【结果】

隐私保护【方法】【结果】

6.3局限性评估

【列出模型在评估中表现不佳的场景或输入类型】

七、局限性说明

7.1已知局限性

1.【局限性1】：【具体描述】

2.【局限性2】：【具体描述】

3.【局限性3】：【具体描述】

4.【局限性4】：【具体描述】

5.【局限性5】：【具体描述】

7.2使用建议

对于【局限性1】，建议【使用建议】

对于【局限性2】，建议【使用建议】

7.3风险提示

模型输出不构成专业建议（如医疗、法律、财务）

模型可能产生幻觉，关键信息需人工核实

模型输出需经人工审核后方可用于正式业务

八、风险管理措施

输入过滤：【描述】

输出过滤：【描述】

安全护栏：【描述】

人工审核：【描述】

日志留存：【描述】

九、部署与适用场景

部署环境：【描述】

访问控制：【描述】

监控机制：【描述】

十、联系方式

技术咨询：【邮箱】

合规咨询：【邮箱】

投诉举报：【邮箱】

十一、版本记录

版本日期主要变化

v1.0【日期】初始版本

v【X.Y】【日期】【变化描述】

第三章：填写说明

3.1报告信息部分

报告版本：建议采用vX.Y格式，X表示重大版本变更，Y表示小版本更新。

报告日期：填写报告编制完成的日期。

模型版本：填写当前模型的版本号，与内部版本管理保持一致。

上一次报告日期：如果是首次报告，填写“首次报告”。

报告编制人/审核人：填写姓名时需脱敏处理，使用“张先生”“李女士”或“【姓名】”。

3.2模型基本信息部分

模型类型：根据实际情况填写，如大语言模型、图像生成模型、多模态模型、语音模型等。

模型架构：简要描述技术架构，如Transformer、扩散模型等。不需要披露具体的网络层数和详细参数配置。

参数规模：填写模型参数量，如7B、70B、175B等。

上下文窗口：填写模型支持的最大上下文长度，如128Ktokens。

部署方式：填写云端、本地或混合部署。

3.3预期用途与禁止用途部分

预期用途：描述模型设计时预设的使用场景。应具体明确，避免笼统表述。例如“用于客服场景的自动回复生成”而非

“用于文本生成”。

禁止用途：列出明确禁止的使用场景。应覆盖法律法规禁止的用途、高风险用途和超出模型能力范围的用途。

3.4技术架构说明部分

模型架构：描述基础架构、参数量、训练方式等。不需要披露商业秘密级别的技术细节。

训练方式：描述预训练、微调、对齐等方法。可简要说明使用的技术路线，无需披露具体超参数。

推理方式：描述部署方式、延迟、并发能力等。

3.5训练数据说明部分

数据来源：按自有数据、公开数据、授权数据、合成数据分类填写占比。如涉及商业秘密，可披露比例而不披露具体

来源。

数据规模：填写训练数据总量、时间范围、语言分布。

数据合规：如实披露数据来源合法性审查、个人信息处理合规、版权合规、数据脱敏等情况。

3.6评估结果部分

性能评估：填写准确性、鲁棒性、公平性等维度的评估方法和结果。应使用行业公认的基准测试。

安全评估：填写提示词注入防护、有害内容拦截、隐私保护等维度的评估结果。

局限性评估：列出模型在评估中表现不佳的场景或输入类型。

3.7局限性说明部分

已知局限性：至少列出5条具体局限性。局限性应具体明确，避免笼统表述。例如“模型在处理超过10万tokens的长文

本时，对前文信息的回忆准确率下降约15%”而非“模型可能不准确”。

使用建议：针对每条局限性给出使用建议。

风险提示：列出模型输出的通用风险提示。

3.8风险管理措施部分

描述已部署的输入过滤、输出过滤、安全护栏、人工审核、日志留存等措施。

3.9联系方式部分

填写技术咨询、合规咨询、投诉举报的联系方式。邮箱使用“【邮箱】”格式。

第四章：使用场景

4.1模型发布时

在发布新模型或重大版本更新时，随模型一起发布透明度报告，帮助用户和监管者了解模型的基本信息、预期用途和

局限性。

4.2合规备案时

在向主管部门提交算法备案或安全评估材料时，透明度报告可作为技术文档的一部分。

4.3企业客户采购时

企业客户在采购AI服务时，可要求供应商提供透明度报告，作为评估模型适用性和风险的重要依据。

4.4内部治理时

企业可要求内部AI项目团队编制透明度报告，作为AI治理体系的一部分，帮助管理层了解各AI项目的技术特性和风险

状况。

4.5定期更新时

建议至少每年更新一次透明度报告。发生重大技术变更、数据源变更、监管要求变化时，需要立即更新。

第五章：注意事项

5.1信息披露的边界

应披露：模型的基本信息、预期用途、禁止用途、训练数据来源类型、评估结果、已知局限性、风险管理措施。

可不披露：具体的网络层数和详细参数配置、商业秘密级别的技术细节、具体的训练数据来源、具体的超参数设置。

不应披露：涉及国家安全的信息、核心商业秘密、个人隐私信息、API密钥等敏感凭证。

5.2局限性披露的原则

具体优于笼统：应具体描述局限性的表现、条件和影响程度。避免“模型可能不准确”这类笼统表述。

定量优于定性：尽可能提供定量数据。例如“在XX测试集上准确率为XX%”而非“准确率较高”。

全面优于片面：应覆盖模型在准确性、鲁棒性、公平性、安全性等维度的局限性。

诚实优于掩饰：如实披露模型的局限性，不隐瞒、不淡化。

5.3脱敏处理规范

报告中涉及的个人信息和企业信息必须脱敏处理：

字段类型脱敏格式示例

姓名张先生/李女士/【姓名】张先生

电话xxx/【电话】【电话】

身份证号xxx/【身份证号】【身份证号】

地址示例省示例市示例区示例路1号示例省示例市示例区示例路1号

邮箱【邮箱】【邮箱】

企业名称示例公司/公司A示例公司

品牌名称示例品牌/品牌A示例品牌

API密钥【API_KEY】【API_KEY】

5.4版本管理

每次更新透明度报告时，应记录版本号和变更内容。建议保留历史版本，便于追溯。

5.5发布渠道

透明度报告可通过以下渠道发布：企业官网、产品文档、开发者平台、监管备案系统。对外发布的报告应确保格式规

范、内容准确。

第六章：示例填写（完整示例）

以下以一个虚构的“智能简历筛选助手”为例，展示完整填写示例。

智能简历筛选助手透明度报告

一、报告信息

报告版本：v1.0

报告日期：2026年9月22日

模型版本：ResumeFilter-v2.1

上一次报告日期：首次报告

报告编制人：张先生

审核人：李女士

二、模型基本信息

模型名称：智能简历筛选助手

模型类型：大语言模型应用

模型版本：ResumeFilter-v2.1

开发方：示例公司

发布时间：2026年3月

模型架构：基于开源大语言模型微调

参数规模：7B

上下文窗口：32Ktokens

部署方式：私有云部署

三、预期用途与禁止用途

3.1预期用途

主要用途：辅助HR进行简历初筛，提取候选人关键信息并生成匹配度评分

目标用户：企业HR部门

适用场景：简历信息提取、候选人匹配度评分、候选人排序

不适用场景：最终录用决策、面试评估、薪酬谈判

3.2禁止用途

以下用途禁止使用本模型：

1.替代人工做出最终录用或淘汰决策

2.基于年龄、性别、婚育状况、户籍等与岗位无关的因素进行筛选

3.处理包含真实个人信息的简历而不做脱敏处理

4.将候选人数据用于模型训练

5.用于招聘以外的任何用途

四、技术架构说明

4.1模型架构

基于开源大语言模型进行微调，采用LoRA（低秩适应）方法，参数量7B。输入为脱敏后的简历文本，输出为结构化的

候选人信息（JSON格式）和匹配度评分（1-5分）。

4.2训练方式

在开源基座模型基础上，使用10万条脱敏简历-岗位匹配数据进行微调。训练数据已移除所有个人信息，仅保留与岗位

匹配相关的特征。

4.3推理方式

私有云部署，单次推理延迟约2秒，支持并发100请求。

五、训练数据说明

5.1数据来源

来源类型占比说明

自有数据60%历史脱敏简历数据

合成数据30%AI生成的虚拟简历数据

公开数据10%公开的岗位描述数据

5.2数据规模

训练数据总量：10万条脱敏简历-岗位匹配数据

数据时间范围：截至2026年1月

数据语言分布：中文100%

5.3数据合规

数据来源合法性审查：已完成

个人信息处理合规：已获得候选人单独同意（用于算法优化）

版权合规：不涉及版权内容

数据脱敏：已完成

六、评估结果

6.1性能评估

评估维度评估方法评估结果参考基准

信息提取准确性人工标注对比96%行业平均92%

匹配度评分一致性与HR评分对比一致性85%—

公平性群体通过率差异差异≤5%阈值≤8%

6.2安全评估

评估维度评估方法评估结果

提示词注入防护红队测试拦截率95%

有害内容拦截安全护栏拦截率98%

隐私保护脱敏验证脱敏成功率100%

6.3局限性评估

在以下场景中表现不佳：简历格式非常规（如纯文本、手写扫描件）、岗位描述模糊、候选人经历跨行业。

七、局限性说明

7.1已知局限性

1.格式适应性有限：对非常规格式的简历（如纯文本、手写扫描件）信息提取准确率下降至约75%

2.岗位描述依赖：岗位描述模糊时（如仅写“要求能力强”），匹配度评分准确性下降约20%

3.跨行业经验评估不足：对跨行业候选人的匹配度评分，与HR判断的一致性降至约70%

4.无法评估软技能：模型仅基于简历文本评估，无法评估沟通能力、团队协作等软技能

5.存在算法偏见可能：虽然公平性测试通过，但不能完全排除训练数据中的隐性偏见

7.2使用建议

对于格式适应性有限：建议HR对非常规格式简历进行人工补充评估

对于岗位描述依赖：建议使用前完善岗位描述

对于跨行业经验评估不足：建议HR对跨行业候选人进行人工复核

对于无法评估软技能：模型评分仅作为初筛参考，不能替代面试

对于算法偏见可能：建议定期审查AI筛选结果的群体通过率

7.3风险提示

模型输出不构成录用建议

模型评分仅供参考，最终决策由HR做出

模型输出需经HR审核后方可用于招聘流程

八、风险管理措施

输入过滤：简历上传后自动脱敏，移除姓名、电话、身份证号等个人信息

输出过滤：评分结果仅输出匹配度评分和关键信息，不输出敏感属性

安全护栏：部署内容安全过滤，拦截违规输出

人工审核：AI评分低于3分的候选人需HR人工复核

日志留存：所有筛选操作留存日志不少于6个月

九、部署与适用场景

部署环境：私有云部署，数据不出企业内网

访问控制：仅授权HR人员可访问

监控机制：每月审查群体通过率，每季度复审模型性能

十、联系方式

技术咨询：【邮箱】

合规咨询：【邮箱】

投诉举报：【邮箱】

十一、版本记录

版本日期主要变化

v1.02026年9月22日初始版本

附录：速查表与自查清单

附录A：透明度报告核心模块速查表

模块核心内容必填

报告信息版本、日期、编制人是

模型基本信息名称、类型、版本、架构、参数规模是

预期用途与禁止用途主要用途、目标用户、适用场景、禁止用途是

技术架构说明模型架构、训练方式、推理方式是

训练数据说明数据来源、规模、合规情况是

评估结果性能评估、安全评估、局限性评估是

局限性说明已知局限性、使用建议、风险提示是

风险管理措施输入过滤、输出过滤、安全护栏、人工审核是

部署与适用场景部署环境、访问控制、监控机制是