欧盟AI通用大模型提供者合规框架征求意见，合规政策争议焦点与改进建议

作者简介：叶绍琛，蓝典信安董事长兼CEO，网络安全专家，人工智能安全研究者，公安部全国网警培训基地专家导师，中国下一代网络安全联盟常务理事，清华大学出版社网络安全教材作者，出版《移动安全攻防进阶》等多本网络安全学科教材。

一、背景与意义

2024年8月1日，欧盟《人工智能法案》正式生效，标志着全球首个综合性人工智能监管框架落地。该法案以“风险分级”为核心，对人工智能系统的开发、部署和使用进行差异化监管。其中，通用目的人工智能模型（GPAI）因其广泛适用性和潜在系统性风险成为监管重点。2024年11月，欧盟人工智能办公室发布《通用人工智能行为准则》草案，旨在细化通用大模型提供者的义务，确保其符合法律要求与欧盟价值观。

此次发布的《通用目的人工智能模型提供者义务适用范围指南》征求意见稿，进一步明确了通用大模型提供者的合规边界，标志着欧盟在技术治理与创新平衡上的新探索。

意义层面：

1. 填补监管空白：通用大模型具有跨领域、多模态特性，传统行业法规难以覆盖其风险。该指南通过“系统风险分类”和“全生命周期管理”，构建动态监管框架。

2. 促进全球标准输出：欧盟凭借“布鲁塞尔效应”，推动其治理模式成为国际参考。例如，对版权合规和透明度要求的规定，可能影响全球AI企业的技术路径选择。

3. 平衡创新与安全：通过分层义务设计（如对中小企业的简化合规），既防范系统性风险，又避免过度抑制技术发展。

二、征求意见稿核心内容解析

2.1 适用范围与责任主体

该指南明确，通用大模型提供者包括开发者、部署者、进口商及分销商，涵盖以下情形：

• 地理范围：无论企业是否位于欧盟境内，只要其通用大模型输出用于欧盟市场，即受约束。境外企业需指定欧盟授权代表。

• 技术范围：基于“自主性”“适应性”“推理能力”等七大要素定义AI系统，排除传统规则引擎和简单预测系统。

• 角色转换：部署者若对通用大模型进行“实质性修改”（如调整模型参数导致功能变化），可能被视为提供者，承担更高义务。

争议点：

• “实质性修改”界定模糊：企业可能因技术微调意外触发合规升级，增加运营成本。

• 中小企业的豁免限度：尽管该指南提出简化流程，但版权合规（如文本数据挖掘）仍对资源有限的企业构成挑战。

2.2 透明度与文档要求

通用大模型提供者需公开技术文档，包括：

• 模型架构：参数规模、训练数据来源、能耗信息等。

• 使用政策：明确可接受用途（如禁止用于犯罪）、安全措施及用户协议。

• 版权声明：数据获取合法性证明及投诉处理机制。

创新性：

• 动态更新机制：要求模型迭代时同步更新文档，确保信息实时性。

• 公共透明度：鼓励公开部分技术细节（如训练数据类别），但需权衡商业秘密保护。

2.3 版权与数据合规

该指南将版权管理贯穿通用大模型全生命周期：

• 数据获取：需遵守欧盟《数字单一市场版权指令》，确保受版权保护内容的合法使用（如遵循robots.txt协议、排除盗版来源）。

• 输出管控：生成内容若侵犯版权，提供者需建立追溯机制并承担连带责任。

• 例外条款：科研用途可部分豁免，但商用需严格授权。

挑战：

• 数据溯源难题：海量训练数据中混杂未授权内容，企业难以逐一验证。

• 跨国合规冲突：欧盟标准可能与其他地区（如美国合理使用原则）产生法律冲突。

2.4 系统风险管理框架

该指南引入“安全与保障框架（SSF）”，要求通用大模型提供者：

• 风险分类：识别网络攻击、生物威胁、大规模歧视等6类系统风险，并根据“概率-严重性”矩阵评估等级。

• 缓解措施：针对高风险场景（如模型自主性过高），实施技术防护（如行为修正算法）与治理机制（如董事会层级监督）。

• 独立评估：部署前需通过第三方机构测试，开源模型需允许外部研究审查。

亮点：

• 前瞻性设计：要求模型适应“未知风险”（如未来技术漏洞），通过动态监测降低长期威胁。

• 协同治理：鼓励行业共享风险案例与最佳实践，构建生态系统级防护网。

三、争议焦点与改进建议

3.1 争议焦点

• 合规成本与创新抑制：中小企业可能因高昂的文档编制和风险评估支出，被迫退出欧盟市场。

• 技术中立性缺失：该指南对“高风险”定义偏重应用场景，可能阻碍技术中性研发（如生物识别技术的医疗创新）。

• 执行可行性：成员国监管能力差异可能导致执法碎片化，削弱统一市场效果。

3.2 改进建议

• 细化豁免条款：对非营利性研究和开源社区提供更宽松的合规路径。

• 建立动态清单：定期更新“低风险应用场景”，减少企业合规不确定性。

• 强化技术支持：由欧盟AI办公室提供标准化工具（如风险评估模板），降低企业负担。

四、合规挑战与应对策略

4.1 企业层面

• 技术适配：重构模型架构以满足透明度要求（如嵌入可解释性模块）。

• 数据治理：建立版权审核流水线，采用区块链技术实现数据溯源。

• 组织变革：设立专职合规官，协调技术、法律与业务部门。

4.2 监管协同

• 跨境合作：推动欧盟-美国-中国三方对话，避免监管套利。

• 能力建设：通过“数字欧洲计划”资助成员国监管机构，提升执法专业性。

五、总结

欧盟该指南的出台，标志着人工智能治理从“原则框架”迈向“操作细则”。其影响将辐射至三方面：

1. 技术演进：推动通用大模型向“可审计设计”转型，催生合规驱动的新技术范式。

2. 市场格局：高合规门槛可能加速行业整合，形成以欧盟规则为核心的全球供应链。

3. 全球治理：为联合国《全球数字契约》提供范本，推动多边治理机制成型。

该指南征求意见稿是欧盟人工智能治理的关键一步，其最终形态将深刻影响技术发展与全球竞争格局。企业需提前布局合规体系，监管机构则需平衡安全与创新，共同塑造可信赖的人工智能未来。