使用第三方训练数据，企业应履行哪些尽职调查义务？

蓝典信安 · AI合规服务中心，专注于为企业提供一站式AI合规咨询及治理服务，提供涵盖算法备案、数据安全与伦理审查等全面的合规咨询、评估与审计服务，量身定制内部治理体系与合规流程，致力于将复杂法规转化为清晰指南，助您高效规避AI合规风险，确保您的AI创新业务在合规上行稳致远。合作邮箱：AI@LD-SEC.com

在AI大模型训练中，第三方数据供应商已成为不可或缺的合作伙伴。然而，外部数据的引入也带来了复杂的合规风险。我们认为企业必须对第三方数据供应商实施系统化的尽职调查，构建可靠的数据供应链合规体系。

一、 源头核查：确保数据授权链条完整

数据来源的合法性是整个合规体系的基石，企业需实施多层次的核查机制。

1. 授权文件审查

• 要求供应商提供完整的权利证明文件，包括原始数据采集授权书、转授权许可等

• 重点核查授权范围是否明确包含”AI模型训练”用途

• 确认授权地域、期限、是否允许商业使用等关键条款

2. 数据来源追溯

• 建立数据溯源机制，要求供应商说明数据的原始获取途径

• 对声称的”公开数据”进行抽样验证，确认其获取方式符合网站协议和法律规定

• 核查是否存在数据爬取违反网站Robots协议或服务条款的情形

二、 内容审查：构建多维度的合规防线

数据内容的合规性直接关系到模型输出的安全性与合法性。

1. 个人信息保护审查

• 要求供应商提供个人信息处理的合法性证明

• 核查是否完成必要的去标识化处理

• 确认个人敏感信息已获得单独同意

2. 知识产权风险评估

• 抽样检查数据中是否包含明显的侵权内容

• 要求供应商提供不侵权保证条款

• 建立侵权内容快速响应机制

3. 安全合规筛查

• 部署多层次的内容过滤系统

• 建立敏感词库和图像识别模型

• 对政治、暴力、违法等内容进行重点排查

三、 质量评估：确保数据的技术可靠性

数据质量直接影响模型性能，需要建立科学的质量评估体系。

1. 准确性验证

• 实施多源数据交叉比对

• 建立专业领域的专家审核机制

• 设置数据质量置信度指标

2. 偏见检测与消除

• 使用统计学方法检测数据中的群体偏差

• 分析数据在不同维度上的代表性

• 建立数据平衡性评估标准

3. 完整性保障

• 检查数据字段的完整度

• 评估数据的时间跨度与覆盖范围

• 验证数据标注的准确性与一致性

四、 合同保障：明确双方的权利义务

严谨的合同条款是风险防范的最后防线，也是最重要的法律保障。

1. 权利与保证条款

• 明确数据授权的具体范围和使用限制

• 要求供应商提供不侵权保证和合规承诺

• 约定知识产权瑕疵担保责任

2. 责任与赔偿机制

• 设立清晰的侵权责任分配方案

• 约定因数据问题导致损失的赔偿标准

• 明确违约情形和合同解除权

3. 持续合规义务

• 要求供应商及时通知数据来源变更

• 约定定期的合规审计权利

• 建立数据安全事件应急处理机制

五、 供应商管理：建立长期合作的基础

1. 资质评估体系

• 审查供应商的经营资质和合规记录

• 评估其数据安全保护能力

• 考察行业口碑和客户评价

2. 动态监控机制

• 建立供应商合规绩效评估体系

• 定期更新供应商风险评估

• 保持对供应商合规状况的持续关注

3. 退出预案准备

• 制定数据交接和销毁流程

• 准备替代数据源方案

• 确保业务连续性的同时满足合规要求

结语

在数据监管日益严格的环境下，对第三方数据供应商的尽职调查不再是可选动作，而是企业合规经营的必然要求。通过建立系统化的供应商评估体系、实施多层次的数据审查机制、签订权责清晰的商业合同，企业能够有效管控第三方数据风险，为AI大模型的健康发展奠定坚实的合规基础。唯有如此，才能在享受数据红利的同时，规避潜在的法律陷阱。