合规底线:上线前必须知道的几条
备案、标识、告知、留存——以及"哪些事你现在还不能做"
前面五节讲的是技术上怎么不出事。这一节讲的是法律上怎么不出事——对国内做 AI 产品的人来说,这一条的优先级不比技术低。
好消息是:如果你是调用已备案大模型的应用开发者,你要做的事比你想的少;坏消息是:其中几件是硬性的、有明确时间点的,比如自 2025 年 9 月 1 日起,AI 生成内容必须打标识——显式的给人看,隐式的写进文件元数据。
这一节把散在各部规章里的要求,收成一张你上线前能逐条打勾的清单。
本节是工程视角的整理,依据是公开发布的规章原文,校订时间 2026 年 8 月。三点提醒:
① 规章会更新,以官方最新发布为准;② 不同业务形态适用的条款不同,尤其涉及医疗、金融、教育、未成年人的,要求会更严;③ 真要上线,请咨询专业人士——尤其是"要不要备案"这个判断,不同的人给你的答案可能不一样,而这个判断是有后果的。
本节的价值在于:让你知道该问什么问题、该准备什么材料,而不是替你做判断。
开餐厅需要三样东西:营业执照(你能不能开)、食品经营许可(你能不能卖吃的)、明厨亮灶(顾客能不能看见你怎么做的)。
AI 产品同理:备案(你能不能提供服务)、资质(你能不能碰这个领域)、标识与告知(用户知不知道这是 AI 做的)。
第一个问题:你要备案吗?
判定链条,从上往下走:
① 你是不是"向境内公众提供"生成式 AI 服务? 《生成式人工智能服务管理暂行办法》(2023 年 8 月 15 日施行)适用于利用生成式 AI 技术向境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务。
- 纯内部工具(只有员工用、不对外)→ 一般不落在"向公众提供"里;
- 面向不特定用户的产品(网站、小程序、App、公众号)→ 落在里面。
② 你自己算"服务提供者"吗? 算。很多人以为"我只是调用了别人的 API,备案是模型厂商的事"——模型备案确实是厂商的事,但你是直接面向用户的那一方,你就是服务提供者,要对你的服务承担相应责任。
③ 具体要办哪些手续? 实践中形成的是"双轨":模型侧的大模型备案由模型厂商完成(截至 2026 年 4 月已有 868 款服务完成备案);应用侧的开发者,通常走算法备案 / 应用登记这条路(同期有 530 款应用完成登记)。具备舆论属性或社会动员能力的,还要按规定开展安全评估。
这一步别自己拍板——去看你所在地网信部门的最新口径,或者找做过的人问。它需要时间(材料准备 + 审核周期通常以周-月计),要排进你的上线时间表,而不是等产品做完了才想起来。
第二件硬性的事:AI 生成内容必须打标识
《人工智能生成合成内容标识办法》自 2025 年 9 月 1 日起施行(网信办、工信部、公安部、广电总局四部门联合发布),配套的强制性国家标准同步实施。两类标识:
| 标识 | 给谁看 | 怎么做 |
|---|---|---|
| 显式标识 | 用户 | 在内容上/周边以文字、声音、图形等方式明确提示"由 AI 生成/合成" |
| 隐式标识 | 系统与监管 | 写进文件元数据:生成合成属性、服务提供者名称或编码、内容编号等 |
工程上要落到三处:
- 前端:AI 生成的文本/图片/音视频,界面上要有可见的提示——不是藏在"关于"页面里的一行小字;
- 导出/下载的文件:元数据里写入隐式标识(图片 EXIF、音视频容器字段、文档属性);
- API 输出:如果你的结果会被下游继续使用,标识信息要一起传下去。
别把它当成"加个水印"的小事:它是有强制性国家标准的,而且是最容易被检查到的一项——因为用户一眼就能看见你有没有做。
第三件:产品里必须有的四个东西
| 必备项 | 具体要求 | 工程动作 |
|---|---|---|
| 用户告知与同意 | 服务协议/隐私政策里写明:使用了 AI、可能生成不准确内容、你会收集什么数据、用途和留存期 | 写进注册流程,不是埋在页脚 |
| 投诉举报入口 | 必须有,而且要真的有人看 | 页面上的入口 + 后台工单 + 响应时限 |
| 内容审核与处置 | 发现违法不良内容要及时处置并保留记录(ap6.3) | 审核链路 + 处置日志 + 留存 |
| 未成年人保护 | 采取措施防止未成年人过度依赖或沉迷 | 未成年人模式 / 时长限制 / 内容分级 |
加上 ap6.5 的两条:个人信息最小必要收集、明确的留存期限并到期删除(《个人信息保护法》)。
第四件:哪些事你现在还不能做
这些是要资质、或者根本不能碰的领域。技术上你三天就能做出来,法律上你不能上线:
| 场景 | 问题 |
|---|---|
| 诊断病情、推荐用药 | 属于医疗行为,需要相应资质;AI 辅助医疗器械另有注册要求 |
| 出具法律意见、代写诉讼文书 | 法律服务有执业资质要求 |
| 给出具体投资建议、荐股 | 证券投资咨询需要牌照(本课姊妹课「AI 量化」里同一条红线) |
| 代替人做信贷、招聘、教育录取等决定 | 涉及自动化决策,需要透明度、拒绝权与人工复核 |
| 用未授权的数据训练 / 抓取他人内容做检索库 | 训练与语料来源须合法,授权链条要能说清 |
做"信息与工具",不做"判断与承诺"——这是产品设计层面最实用的一条经验。同样一个功能,"帮你整理病历要点,建议就医时向医生确认"是工具;"你这是 XX 病,建议吃 XX"是诊断。中间那条线,就是你能不能上线的线。
上线前自检清单
🔧 动手做:给你的产品做一次合规体检(20 分钟)
- 走一遍上面的判定链条,写下你的结论和理由(理由很重要——将来要向别人解释)。
- 打开你的产品截图,找一找:AI 生成的内容有显式提示吗?导出的文件带隐式标识吗?
- 读一遍你自己的服务协议——里面写了 AI 的事吗?写了数据留存多久吗?很多人的协议是从模板抄的,压根没提 AI。
- 找一找投诉入口:它在哪?点进去能提交吗?提交后谁会看到?
- 对照红线表,标出你产品里离线最近的那个功能,想清楚它的措辞和免责该怎么处理。
- 把备案/登记这件事排进时间表,写上负责人和目标日期。
✅ 做到这里你应该有:一份写下理由的判定结论 + 标识落地的三处检查 + 修订过的协议要点 + 一条排进日程的备案任务 + 一份红线自查表。
为什么:🎉 AP6 完结。这一章的六节合起来是同一件事——让你的产品在最坏的情况下也不至于崩塌:模型挂了有降级(6.1)、被注入了权限也够不着(6.2)、内容出格有审核(6.3)、被刷了有配额(6.4)、日志泄了没隐私(6.5)、被查了有备案和标识(6.6)。
这些都不是"功能",用户不会因为你做了这些而多留一秒。但少了任何一条,你都可能一夜回到解放前——而且这一章里的每一条,都比出事之后再补要便宜得多。
下一章开始把东西真正交出去:AP7 产品化上线——从脚本到服务、多轮会话、前端体验、可观测性、灰度与回滚。
三个常见的"上线时合规、半年后不合规":
① 功能悄悄越线。产品迭代时加了一个"健康建议"模块,没人回头看红线表。规矩:每次上新功能,过一遍第四节那张表。
② 规章更新了。AI 领域的规章这几年一直在动(2023 年暂行办法、2025 年标识办法、配套国标……)。规矩:每季度看一次官方发布,别等被通知。
③ 数据越留越多。留存期限当初写了 30 天,但删除任务从来没人跑。规矩:把删除写成定时任务并加监控——和 ap6.5 说的一样,靠人记得的规矩等于没有规矩。
我在中国大陆做一个 AI 产品:【描述功能、目标用户、是否面向公众、调用哪家模型、收集哪些数据】。请帮我:1) 梳理可能适用的法规和规章,逐条说明为什么适用;2) 列出上线前必须完成的动作清单(备案/登记、标识、协议、投诉入口、审核、未成年人保护、数据留存);3) 指出我的功能里可能触碰资质红线的地方,以及产品措辞上的规避建议;4) 整理一份我该向法律顾问确认的问题清单。请注明哪些是明确规定、哪些是实践口径可能有差异的部分。
合规四件事:判定要不要备案(你是服务提供者,别指望模型厂商替你担)、AI 生成内容必须打显式+隐式标识(2025 年 9 月 1 日起施行)、产品里必须有告知/投诉/审核/未成年人保护、离资质红线远一点——做工具不做判断。
🎉 AP6 完结。你的产品现在扛得住故障、扛得住攻击、扛得住滥用、扛得住检查了。下一章开始把它真正做成一个产品:AP7 产品化上线。
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