近来，人工智能数据治理出现重大的变革——两项核心的法规已经正式落地，为人工智能的发展描绘出清晰的“跑道”。
对于企业而言，并非是单纯的“合规考试”，反倒是关联长远发展的“战略机遇期”。
读懂新规要求，理清发展思路，才能在智能时代稳稳地站稳脚跟。
01
两大核心法规
- 新《网络安全法》
新修订的《中华人民共和国网络安全法》将在2026年1月1日起正式实施。
其核心要求：
数据泄露处罚的“梯度化”，依据数据泄露规模（个人信息50条/500条/5000条进行分级）、泄露时长、补救措施效果，设立从50万元到5000万元的阶梯罚款。
新增了“从轻免责情形”，如果企业在泄露之后的24小时内启动其应急预案、挽回用户损失超过80%。
或者系第三方攻击且已经履行了安全防护义务的话，那么就可以被减轻乃至免除处罚。
- 《生成式人工智能预训练数据安全规范》
核心要求：
训练数据有“洁净度”的底线，违法信息包含色情、暴力、虚假信息等等的占比不能超过5%，而且得经过“人工复核加上AI筛查”的双重验证，验证日志留存至少6个月。
幻觉风险的“全流程管控”，企业需要建立起幻觉评估机制，对于医疗、金融、法律等关键领域的AI应用来说，幻觉率需要被控制在0.5%以下。
普通场景下不超过3%的幻觉率，同时要为用户提供带有“内容溯源”性质的入口，并且明确标注人工智能生成内容以及相关数据来源的入口。
02
新规落地的核心意义
- 保障数据安全与隐私
新规里清晰地界定数据收集、使用、存储等方面的合规要求，是为了防止数据出现泄露、滥用以及非法获取等情况，从而保护用户个人信息以及敏感数据的安全。
- 规范AI训练数据质量
训练数据符合一定标准要求，比如限制违法信息占比、确保数据真实性等，从源头上提高AI模型的可靠性以及准确性。
为减少因数据质量问题引发的算法偏差、幻觉风险等等，以提升AI输出内容的可信度。
- 明确责任与监管边界
在数据治理里明确了AI研发企业以及应用平台和用户等各方的责任与义务，构建起涵盖数据全生命周期的监管框架。
为了避免责任的推诿，去确保各方依规依法开展数据处理活动，从而促进人工智能产业的健康发展。
- 促进AI技术可信发展
通过规范的数据治理，可以增强人工智能技术的透明度以及可解释性。
让AI系统的决策过程变得更容易被理解与监督，同时提升用户对AI技术的信任度，进而推动AI在医疗、金融、法律等关键领域的安全应用。
- 推动国际合规与合作
在与国际AI治理趋势相衔接的情况下，为中国AI企业出海提供合规保障，助力企业在全球市场竞争中构建起“可信优势”，同时还有利于推动国际间AI数据治理标准的协调与合作。
03
企业面临的机遇和挑战
- 挑战
（1）合规成本上升
在新规要求更严格的数据分类分级保护、个人信息保护影响评估等制度的情况下，企业需要投入许多人力、技术以及资金来进行系统方面的升级以及流程方面的优化。
（2）数据质量与供给难题
虽然数据总量存在增长的情况，但是高质量的数据依旧是稀缺的。
全球通用的大模型训练中中文语料占比偏低，国内的AI模型在中文理解和本土场景适配方面存在短板。
同时，数据清洗、标注以及治理成本高，高端数据服务生态不完善。
（3）法律风险防控压力
数据产权界定跨境数据流动规则等不明确，或许会给企业带来潜在的法律风险。
（4）市场机制不完善
数据价值评估及定价缺乏统一的标准，交易市场活跃度存在不足，特别是工业数据交易规模所占的比例比较低，进而制约AI技术向实体经济方面的渗透。
- 机遇
（1）数据供给多元化
在政策所推动的公共数据授权运营机制完善的情况下，企业能够借助规范化的渠道获取交通、医疗、政务等领域的高质量数据。
与此同时，那可信的数据空间构建以及合成数据的兴起，悄然打破那“数据孤岛”的壁垒，从而为模型训练带来新的途径。
（2）资本与政策支持
国家数据局引导资本投入数据领域，明确数据产权规则以及交易规范，使得投资顾虑被降低，进而为企业带来更多融资机会。
与政策“人工智能+”行动相契合、拓展了AI在工业、交通、消费等领域的应用场景、加速技术商业化。
（3）合规环境优化
逐步完善数据要素治理政策体系，有明确数据采集、处理、交易等环节边界的，从而能够减少企业政策不确定性。
合规标准的清晰化使得经营风险得以降低，企业从而能够集中地去开展创新活动。
（4）技术创新赋能
AI技术能够助力数据治理，比如自动规范化元数据、生成高质量SQL、智能分析等等，从而提升治理效率，降低人力成本。
企业借助AI驱动的数据平权与洞察，来挖掘数据的价值，进而达成“数据驱动增长”的目标。
AI数据治理新规的落地，已经标志行业从“野蛮生长”的旧状态迈向“规范发展”的新境地。真实的挑战是客观存在的，但是机遇更为可观。
你所在的行业面临了怎么样的合规难题？数据获取或者技术升级方面又有什么样的困惑？
