引言
基于中国信通院于2026年1月发布的《人工智能安全治理研究报告（2025年）》，人工智能的法律合规工作正经历着从宏观伦理倡导向微观产业实践的深刻转型。
对于法律从业者与企业合规部门而言，这意味着合规的边界已不再局限于事前合规与监管应对，而是需要深入到技术生命周期的每一个“毛细血管”中，构建一种动态、全链条的风险防御机制。
一、全流程合规
监管趋势的演变要求企业必须树立“全流程合规”的全局观。报告明确指出，全球AI治理已步入体系化、实操化的新阶段，单纯依赖原则性的伦理宣誓已无法满足当下的监管要求。无论是欧盟推进的统一立法与配套标准，还是中国形成的以算法备案、安全评估为核心的链条化管理方案，都表明监管的触角已经延伸至技术开发与产品部署的具体环节。这意味着，法律合规部门不能再仅作为最后一道“审核关卡”存在，而必须将合规要求前置，通过“管理”与“技术”的双线协同，将法律标准转化为具体的工程实践要求。
二、分阶段合规
在模型开发的源头阶段，数据合规与内生安全成为了法律风险防控的第一道防线。随着技术发展，数据安全问题不仅未被解决，反而在赋能过程中被放大，尤其是“有毒”数据污染训练语料库的问题，直接导致模型输出可能包含违法违规或歧视性内容。因此，合规审查的重心必须大幅前移，严把数据准入关，对数据来源的合法性、内容的安全性进行彻底审查，坚决剔除包含偏见、隐私侵犯或恶意后门的语料。同时，企业需要在规划设计阶段就确立“安全基线”，将反歧视、价值观对齐等法律红线转化为模型训练的约束条件，从源头上培育模型的安全认知，而非仅仅依赖后期的修补。
进入系统部署与应用运行阶段，供应链风险管控与用户权益保障构成了合规工作的核心挑战。报告特别强调了开源生态开放性带来的模型滥用与供应链漏洞风险，指出第三方工具的漏洞可能成为攻击入口，这要求法务部门在审查技术采购与开源协议时，必须将供应链安全纳入尽职调查范围。在应用端，为了应对生成式AI带来的虚假信息与深度伪造风险，落实“标识溯源”已成为硬性的合规义务。企业必须在技术上实现显式或隐式水印的嵌入，确保生成内容可识别、可追溯，以履行对公众的告知义务并降低自身的法律责任风险。此外，针对AI可能引发的情感依赖、认知误导等次生风险，合规体系需建立动态监测机制，防止因算法推荐导致的各类侵权纠纷。
结语
面对人工智能技术的“黑盒”特性与快速迭代，企业需要建立一种适应“未知风险”的动态合规观。由于深度学习的不可解释性，传统的基于过错的责任认定在AI致损案件中面临取证与归责的难题。
报告指出，模型能力的边界不明甚至可能出现“欺骗”行为，这使得静态的合规清单难以应对不断演进的风险形态。因此，法律合规部门应当推动建立跨部门的敏捷治理架构，将风险评估、红队测试等技术手段嵌入业务流程，实现风险的“早发现、早预警、早处置”。同时，针对金融、医疗等高风险领域，更需结合具体的行业监管规范，探索分级分类的精细化治理方案，以确保技术创新在法治的轨道上安全运行。
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