京沪AI专项治理初步成效:30天清理82万违规内容,企业求生指南出炉

简介: 随着生成式AI的快速发展,其带来的虚假信息、隐私泄露等问题日益突出。为整治AI技术滥用,中央网信办启动“清朗”专项行动,北京、上海率先行动,聚焦违规功能(如“一键脱衣”)、训练数据合规、“脏数据”治理、医疗金融及未成年人保护等重点领域。企业需落实内容标识管理,避免未标注或误导性传播。同时,大模型备案、全链路审核、标识亮明及自查机制成为合规关键。此次行动标志着AI治理深化,企业应主动拥抱规范,将伦理融入设计,以赢得用户信任并占据市场优势。


随着人工智能技术,特别是生成式AI的迅猛发展,其在带来便利与创新的同時,也伴生了诸多风险,如虚假信息泛滥、隐私泄露、伦理争议等。为营造清朗网络空间,中央网信办部署开展了“清朗·整治AI技术滥用”专项行动。北京、上海作为科技前沿阵地,率先行动,其初步治理情况不仅揭示了当前AI滥用的重点领域,也为企业合规发展敲响了警钟,提出了明确的技术与运营要求。

WechatIMG631.jpg

一、整治瞄准这些 “重灾区”,企业别踩红线!

(一)违规功能与内容:AI 不能成为 “脱缰野马”

北京重点打击 “一键脱衣”“声音克隆” 等违规功能,微博清理 AI 换脸教程 162 条、关闭账号 22 个;上海则聚焦 “未授权人脸 / 人声克隆”,小红书、B 站等平台拦截违规信息超 82 万条。这类功能不仅侵犯隐私,还可能引发诈骗、低俗内容传播,企业若开发或传播此类服务,面临账号封禁、行政处罚,甚至法律追责。

(二)训练数据:“脏数据” 会拖垮整个模型

北京要求企业清洗训练数据,百度用 211 个权威网站的正能量数据源 “净化” 存量数据;上海督导企业规范数据爬取,百川停止使用存疑数据。若企业使用侵权、违规数据训练模型(如未经授权的人脸数据、涉黄文本),会因数据合规性问题被责令整改,还可能陷入知识产权纠纷。

(三)重点领域风险:医疗金融、未成年人是 “守护红线”

医疗金融:北京要求 AI 禁止生成具体股票推荐(智谱已落实),快手给医疗回答标注 “不替代专业建议”;上海对 33 款医疗、金融类 AI 应用开展督导,要求提升输出准确性。这类领域一旦出错,可能误导投资、延误病情,企业需建立专业知识库和审核机制。
未成年人保护:北京猿力科技对未成年人提问分级审核,仅开放教育内容;上海小米通过实名认证限制未成年人使用敏感功能。若企业未设防,让未成年人接触暴力、低俗 AI 生成内容,将面临重罚,还会冲击社会信任。

(四)标识管理:AI 生成内容必须 “亮明身份”

北京推动近 60 家企业落实 “显著标识 + 元数据水印” 双标注;上海成立 AIGC 标识生态联盟,小红书、B 站等完成显式标识上线。若企业未标识 AI 生成内容,会导致公众误认(如把 AI 写的新闻当成人原创),触发平台治理处罚,还可能因虚假宣传吃官司。
WechatIMG632.jpg

二、这些 “坑” 踩了就违规!企业务必警惕

功能开发坑:别碰 “一键脱衣”“无授权声音克隆”,这类功能天生违规,开发即踩红线。
数据来源坑:爬取数据前先确权!用了侵权数据、未清洗的违规文本,训练出的模型再优秀也得下架。
内容输出坑:医疗建议别乱说、股票推荐别胡给、未成年人内容别放纵,专业领域输出错误信息,轻则整改重则吊销资质。
标识遗漏坑:AI 生成的文本、图片、视频,必须清晰标注 “AI 生成”,隐瞒标识就是违规。
三、企业合规实操指南:跟着北上经验走

(一)先备案!大模型与应用 “持证上岗”

北京已推动企业完成大模型备案,上海完成 82 款大模型备案、87 款应用登记。企业若提供生成式 AI 服务,必须按《生成式人工智能服务管理暂行办法》完成备案,未备案就商用,会被约谈处罚(上海市对3款未履行备案或登记程序提供服务且存在风险的应用,依法约谈并给予行政处罚。)。
备案流程:准备《安全评估报告》《语料标注规则》等材料,通过属地网信办提交,经省级、中央网信办审核(北京流程需 4 - 6 个月,上海 4 - 6 个月)。
(二)强审核!从数据到输出全链路管控

数据层:建立数据溯源机制,用合规数据源(如权威公开数据、自有授权数据),定期清洗训练数据(参考百度 “正能量数据源” 模式)。
内容层:像京东新增 100 个 AI 特征敏感词、360 优化语义识别模型,企业要针对违规内容(涉政、涉黄、虚假信息等)建立拦截机制,用 “敏感词库 + 语义模型” 双重过滤。
输出层:医疗金融类回答加 “风险提示”(如快手标注 “不替代专业建议”),未成年人交互设限(分级审核、实名认证)。
(三)明标识!AI 生成内容 “亮身份”

按《人工智能生成合成内容标识办法》,文本、图片、视频等 AI 生成内容,必须显著标注(如图片角落加 “AI 生成” 水印,文本结尾附标识说明)。
企业可参考微博、抖音的 “显著标识 + 元数据水印” 模式,技术上通过模型嵌入标识代码,让 AI 生成内容自带 “身份标签”。
(四)建机制!自查 + 共治双管齐下

自查自纠:像北京组织企业全环节自查(大模型备案、数据训练、内容审核),企业定期开展内部合规审计,覆盖模型开发、服务运营全流程。
社会共治:北京开通省级 AI 举报渠道、上海平台设举报入口,企业可主动接入监管举报机制,同时加入 “AI 安全治理联盟”(如北京的联盟),共享治理经验、技术工具(深度伪造检测、多模态溯源等)。

北京、上海的“清朗”行动只是开始,全国范围内的AI治理将持续深化。对于企业而言,这既是挑战,更是规范发展的机遇。积极拥抱合规,将技术伦理融入产品设计,不仅能规避风险,更能赢得用户信任,在日趋规范的市场中占据有利位置。

相关文章
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 API
构建可落地的企业AI Agent,背后隐藏着怎样的技术密码?
三桥君深入解析企业AI Agent技术架构,涵盖语音识别、意图理解、知识库协同、语音合成等核心模块,探讨如何实现业务闭环与高效人机交互,助力企业智能化升级。
47 6
|
1月前
|
人工智能 安全 机器人
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速,企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品,借助创新网页集成技术,助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南,包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案,帮助企业实现便捷部署与安全管理,提升内外部用户体验。
268 11
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
|
11天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
企业AI知识库搭建指南
中关村科金得助智能企业知识库基于AI大模型,支持多格式文档上传与自动解析,具备智能问答、内容生成、精准搜索等功能,助力企业高效构建产品文档、技术手册、FAQ等知识体系。
|
23天前
|
人工智能 自然语言处理 DataWorks
AI工具落地指南:企业SEO与营销双提升
使用国内工具(如百度智能投放)规避数据风险,参考乐儿互动的SEO合规方案。 通过以上工具组合与策略调整,企业可实现SEO流量与营销转化的双重提升。
|
17天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
Function AI 工作流发布:以 AI 重塑企业流程自动化
AI工作流正重塑企业自动化流程。Function AI工作流基于函数计算FC,融合LLM、Agent等技术,实现智能任务处理与自我优化,助力企业迈向智能流程自动化,提升效率,增强响应能力。
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 数据安全/隐私保护
企业AI落地开源五剑客:Open-WebUI、Dify、RAGFlow、FastGPT、n8n
在AI技术迅猛发展的今天,企业常面临数据安全、技术门槛和系统整合等难题。本文介绍了五款开源工具——Open WebUI、Dify、RAGFlow、FastGPT和n8n,它们以低成本、私有化部署和模块化扩展的优势,助力企业构建AI能力闭环,覆盖交互、生成、知识处理与流程自动化等多个环节,推动AI真正落地应用。
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
Open WebUI 和 Dify 在构建企业AI应用时的主要区别
本文对比了企业AI应用构建中的两大开源工具——Open WebUI与Dify,在技术架构、核心能力及适用场景方面的差异。Open WebUI适合轻量级对话场景,侧重本地部署与基础功能;而Dify则聚焦复杂业务流程,提供可视化工作流编排与端到端RAG支持。文章结合典型用例与落地建议,助力企业合理选型并实现高效AI集成。
|
27天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
Function AI 工作流发布:以 AI 重塑企业流程自动化
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务,该服务结合 AI 技术与流程自动化,实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景,展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程,并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性,成为企业智能化转型的重要基础设施,助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
391 28
|
23天前
|
人工智能 运维 安全
F5推出AI网关,赋能企业化解大模型应用风险
F5推出AI网关,赋能企业化解大模型应用风险
63 5
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Open WebUI 和 Dify 在构建企业AI应用时的主要区别
Open WebUI与Dify是企业AI落地的两大开源方案,定位差异显著。Open WebUI专注零代码交互界面开发,适合快速部署对话式前端;Dify提供全栈低代码平台,支持AI应用全生命周期管理。前者优势在轻量化UI组件,后者强于复杂业务编排与企业级功能。企业可根据需求选择前端工具或完整解决方案,亦可组合使用实现最优效果。