生成式人工智能现已广泛应用于企业办公、内容创作、客户服务等场景，随之暴露的数据使用、内容输出、隐私保护等合规问题愈发突出。国家出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范行业发展、落实安全管控。本文结合政策内容，梳理企业AI落地的核心合规要点，供从业者参考。
一、训练数据管理，筑牢底层合规基础
企业在开展人工智能模型训练和微调工作时，最需要关注的就是训练数据的问题，一定要保证数据来源正规，整体使用符合相关规范
企业在选取模型和训练数据的过程中，尽量选用正规渠道的资源，不要随意去抓取网络上的各类公开内容。在使用各类数据素材时，也要重视知识产权的相关规定，不随意使用别人拥有版权的文字、图片等内容。
如果企业使用的训练数据当中，包含了普通用户的个人信息，就需要按照相关规定提前获取对应的使用权限。同时也要对数据进行简单的清理处理，尽量保证训练数据合规可用，不会出现违规问题。
除此之外，企业最好搭建一套简单的数据保存和溯源机制，后续一旦出现数据相关的问题，也可以及时开展核查和整改工作。
二、内容输出管控，规避AI生成内容风险
只要企业上线运营生成式人工智能相关服务，就要对AI输出的所有内容负责，做好日常的内容管理和把控工作。
企业需要搭建基础的内容审核体系，对人工智能生成的所有内容进行筛查，尽量规避违规内容、带有歧视性内容的产生。与此同时，企业也要告知使用用户，人工智能并不是完美的，存在一定的功能短板，不要全盘相信AI生成的所有内容
如果企业研发的AI服务是面向未成年人开放使用的，就必须配套对应的防护措施，尽可能降低人工智能对未成年人造成的各类不良影响。
三、运营流程规范，完善内部管理制度
（一）明确权责与服务约定
企业如果面向普通大众提供人工智能服务，需要提前和使用用户签订正规的服务协议，把双方的权利和责任都划分清楚。企业还要主动公示服务的适用范围，引导用户规范、合理地使用AI工具。
（二）做好信息安全与隐私保护
企业在运营AI服务的全过程中，都要好好保护用户的个人隐私，还有企业自身的商业信息。按照规范要求收集和存储数据，绝对不能私自泄露、对外传播用户的相关数据。另外，企业可以开通用户反馈渠道，及时处理用户反馈的侵权、数据滥用等各类问题。
四、企业落地整体建议
企业需要对照自身的实际业务，认真判断自身业务是否属于这份管理办法的监管范围。企业对外公开提供AI服务，和只在企业内部使用AI模型，两种情况的合规标准不一样，需要区分对待。
企业可以逐一梳理自身正在运行的AI项目，对照最新的政策规定逐一自查，慢慢养成常态化合规检查的习惯。企业在发展AI技术、创新业务模式的同时，也要做好风险防控工作，让人工智能相关业务可以长期、稳定、合规地开展下去。