現在、AIGCは科学技術とビジネス分野で話題になっている。第12回中国インターネット視聴大会では、AIGCが注目され、映画・テレビの創作分野での影響力が急速に拡大している。例えば、映画「この青緑だけ」はAIGCを借りて、改編効率が大幅に向上した。2025年の国家文創実験区投資大会では、多くのAIGC応用プロジェクトが着地契約し、「AIGCマイクロコント共創計画」のようにマイクロコント創作に新たな変革をもたらす。これらはAIGCが急速に各業界に溶け込み、企業に多くの発展のチャンスをもたらしていることを示している。しかし、チャンスの背後には課題もあり、AIGCの応用シーンが広がるにつれて、法律コンプライアンスの問題はますます複雑になってきた。そのため、完全な法的リスク防止制御システムの構築は一刻も猶予できない。本文は『生成式人工知能サービスの安全基本要求』と『生成式人工知能サービス管理暫定方法』などの規範に基づいて、AIGC語料の収集、訓練から対外提供サービス、コンプライアンス評価などの一環からAIGCサービス企業のコンプライアンス要点とリスク管理戦略を分析する。

一、言語材料安全コンプライアンスの法律的考慮量とリスク管理制御

言語材料はAIGCモデル訓練の礎石として、その合法性と安全性はサービス全体の法的リスク状況に直接関係している。法律実務の角度から見ると、企業は語源管理において厳格かつ全面的な審査メカニズムを確立し、同時にリスク識別と対応を強化しなければならない。

オープンソースの言語に対して、企業は決して油断してはいけない。オープンソースライセンス契約は種類が多く、条項が複雑で、その中でcopyleft条項の伝染性特徴は特に注目する必要がある。この特徴は、企業がcopyleftプロトコルに準拠したオープンソースソースソースソースを使用している場合、そのソースに基づいて開発された製品またはサービスも同じオープンソースプロトコルに従う必要があり、これは企業のビジネスアプリケーションに重大な制限を与える可能性があることを意味している。近年、司法実践におけるGPLなどのオープンソース合意違反による著作権紛争は珍しくない。企業はオープンソース言語を使用する前に、必ず専門の法律チームを組織してオープンソース授権協定を深く解読し、使用権限と制限を明確にし、自身の行為が協定の規定に完全に合致することを確保しなければならない。同時に、オープンソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソースソース

言語材料を採取する際、企業はデータ収集行為の法的境界を正確に把握する必要がある。robotsプロトコルという業界の通例を遵守するほか、「不正競争防止法」第12条のデータ取得に関する禁止性規定を深く研究しなければならない。実際の操作の中で、企業はデータ収集前の法的リスク評価メカニズムを構築することを提案し、いかなるデータを収集する前に、専門の法律家が収集行為の合法性に対して全面的で、入念な予審を行う必要がある。同時に、収集過程の監視を強化し、データ源、収集時間、収集方式などの重要な情報を記録し、リスクが発生した場合に迅速に追跡し、対応できるようにする。

商業語材料の導入は語材料源の重要な構成部分であり、同様に厳格な法律による制御とリスクの防止が必要である。契約の起草段階では、通常の品質基準条項を明確にするほか、語料源の合法性保証、知的財産権瑕疵担保などの重要な内容を重点的に約束しなければならない。特に、国境を越えたデータ取引のシーンでは、国や地域によってデータ保護法の違いがあるため、企業は特に慎重になる必要があります。紛争解決の観点から、契約において違約救済措置と紛争解決メカニズムを明確に約束することは極めて重要である。また、商業語材料サプライヤーリスク評価システムを構築し、サプライヤーの信用、データ品質、コンプライアンス状況を定期的に評価し、サプライヤー問題によるリスクを低減する。

個人情報保護は、言語コンプライアンスにおいて重要な地位を占めている。個人情報を含む文献を処理する際には、企業は個人情報保護法で確立された諸原則に厳格に従わなければならない。敏感な個人情報については、情報主体の単独同意を得るだけでなく、法律の要求に基づいて専門的な影響評価を行う必要がある。モデルの訓練シーンの下で、個人情報の識別化に関する技術要求はより厳しく、企業は相応の技術資源を投入し、先進的な暗号化、脱感作などの技術手段を採用し、訓練過程における個人情報の安全性を確保し、情報漏洩と乱用を防止する必要がある。個人情報セキュリティ事件の応急対応メカニズムを確立し、情報漏洩などのリスク事件が発生すると、迅速に措置をとり、情報主体に通知し、監督管理部門に報告し、タイムリーで効果的な救済を行うことができる。

二、モデルコンプライアンスの法的リスク防止とリスク管理

モデルはAIGCサービスの核心技術担体として、そのコンプライアンス管理とリスク防止制御は複数の法律次元から深く考慮する必要がある。

届出管理はモデルコンプライアンスの第一の一環である。「生成式人工知能サービス管理暫定方法」の規定によると、世論属性または社会動員能力を持つサービスは、安全評価と届出手続きを完了しなければならない。実務経験から見ると、届出材料の準備は煩雑で、技術説明、管理制度、安全措置など多方面の内容に及ぶことが多い。企業は事前に計画し、詳細な届出計画を制定し、各段階の責任者と時間ノードを明確にし、届出作業の円滑な進行を確保し、届出遅延による業務の正常な展開に影響を与えないようにしなければならない。同時に、届出後も監督管理政策の変化に引き続き注目し、届出情報をタイムリーに更新し、モデルが監督管理の要求に常に合致することを確保する。

出力内容の動的管理制御はモデルコンプライアンスとリスク管理の核心的な一環である。モデル出力内容の正当性と安全性を確保するために、企業は「技術フィルタリング+手動監査」の二重構造を構築することを提案した。一方、先進的なコンテンツ安全識別システムを配置し、自然言語処理、画像識別などの技術手段を利用して、モデル出力内容に対してリアルタイムの監視とフィルタリングを行い、違法コンテンツをタイムリーに発見し、ブロックする、一方、専門的なコンテンツ監査チームを設立し、システムが選別した高リスクコンテンツを人工的に監査し、監査の正確性と公正性を確保する。自動制御、医療情報サービス、心理コンサルティングなどの特定のサービスタイプにおいて、モデル出力内容の正確性と信頼性は極めて重要である。企業は、コンテンツの正確性、ユーザーへの潜在的な影響など、出力コンテンツに対して多次元リスク評価を行うための専門的なリスク評価モデルを構築する必要があります。同時に、リスク開示要件を明確にし、医療情報サービスにおいて、モデルが提供する情報が専門医療診断の代わりにならないことをユーザーに明確に通知し、参考にするなど、存在する可能性のあるリスクをユーザーに明確に通知する。

透明性の義務を果たすことは、モデルコンプライアンスとリスク管理の重要な側面でもあります。「電子商取引法」の要求から出発して、企業はユーザーにサービスの機能特徴、技術的限界、第三者モデルの使用状況などの情報を十分に開示しなければならない。情報開示の具体的な形式では、階層的な展示方式を採用し、重要な情報、例えばサービス適用者、使用制限、潜在リスクなどを顕著に提示するとともに、全体的なインタフェースの簡潔性を維持し、情報過多によるユーザーの迷惑を回避することを提案する。発生する可能性のある法的リスクと責任制限条項について、企業は目立つ方法で特別に提示し、ユーザーが明確に知ることができるようにし、提示不足による条項効力紛争を回避しなければならない。

三、出力コンテンツコンプライアンスのシステム構築とリスク対応

AIGC出力内容のコンプライアンスは企業の法的責任に直結しており、企業は高度に重視し、異なるリスクに対して効果的に対応しなければならない。

価値観の方向性の面では、企業は生成内容が「サイバーセキュリティ法」が確立した基本的な基準に合致することを確保しなければならない。これにより、企業はアルゴリズム設計段階でコンテンツ安全評価メカニズムを構築し、ルールエンジンや意味分析などの技術手段を通じて、モデルが生成したコンテンツをリアルタイムで監視・評価し、社会主義の中核的価値観に違反するコンテンツの発生を防止することが求められている。実際の操作では、ニュース情報、金融情報などの分野では、公衆の利益と社会の安定に関連しているため、コンテンツのリスクレベルが高く、より厳格な審査基準を設定する必要があります。企業は異なる分野の特徴に基づいて、個性的な審査戦略を制定し、出力内容の合法性とコンプライアンスを確保しなければならない。同時に、世論モニタリングメカニズムを確立し、出力内容に対する公衆のフィードバックをタイムリーに理解し、価値観の方向性のずれを発見した場合にはモデルと審査戦略をタイムリーに調整する。

差別的なコンテンツの防止には、システム的なソリューションが必要です。法律的視点から見ると、これは『就業促進法』『女性権益保障法』など多くの法律法規のコンプライアンス要件に関連している。企業は訓練データの選別から着手し、データサンプルの多様性と代表性を確保し、データ偏差によるモデルの差別的な内容を避けることを提案する。同時に、アルゴリズムレベルで偏見検出ツールを配置し、出力内容に対して定期的に多様性評価を行い、存在する可能性のある差別的な問題をタイムリーに発見し、是正する。特に、採用、与信などの敏感な場面での応用については、企業は専門的なコンプライアンス審査プロセスを構築し、出力内容を厳格に審査し、特定の集団を差別することがないようにしなければならない。差別的な内容が発見されると、直ちに出力を停止し、モデルを改善し、影響を受けたグループに謝罪し、補償する措置をとる。

知的財産権侵害リスクの防止・制御も同様に無視できない。関連する可能性のある著作権問題に対して、企業は多層的な防御システムを構築することを提案する。まず、著作権素材ホワイトリストを構築し、授権された素材を優先的に使用し、源から権利侵害リスクを下げる。次に、コンテンツ類似度検出システムを配置し、出力コンテンツに対して著作権スクリーニングを行い、既存作品との類似度が高すぎるコンテンツをタイムリーに発見する、最後に、迅速な権利侵害苦情対応メカニズムを制定し、権利侵害苦情を受け取った後、権利侵害行為の停止、権利侵害内容の削除、損害賠償などの必要な措置を迅速に講じることができるようにしなければならない。特に注意しなければならないのは、いくつかの創作分野では、AI生成コンテンツ自体の著作権認定には法律上の論争が残っており、企業は業務計画の中でこの要素を十分に考慮し、著作権問題による法律上の紛争を回避しなければならない。

特定のサービスタイプについては、自動制御、医療情報サービス、心理コンサルティングなど、上述の共通のコンプライアンス措置に加え、より明確なリスク開示が必要である。自動制御の分野では、企業はモデルに存在する可能性のある制御誤差リスクと、異常な場合に発生する可能性のあるシステム障害リスクをユーザーに説明しなければならない。医療情報サービスの分野では、ユーザーモデルが提供する情報が診断の権威性を備えていないことを明確に告知し、使用結果は実際の病状と差がある可能性があり、モデル情報に過度に依存して病状を遅延させる可能性があるリスク、心理カウンセリングの分野では、モデル応答が専門心理カウンセラーの対面指導に代わるものではないことを強調し、ユーザーの複雑な感情や心理的な問題を正確に理解できない可能性があり、ユーザーに誤解を招くリスクもある。明確で明確なリスク開示を通じて、ユーザーがサービスを使用する前に直面する可能性のあるリスクを十分に理解し、理性的な意思決定を行うことができます。

四、コンプライアンス管理体系とリスク管理体系の整備

完全なコンプライアンス管理システムとリスク管理システムはAIGC企業の安定した発展の基礎的保障であり、企業は多方面から着手し、この2つのシステムを絶えず改善しなければならない。

全プロセスコンプライアンスとリスク評価メカニズムを構築することが第一の仕事です。企業は法律リスク評価とコンプライアンス審査を製品の研究開発、運営メンテナンスの各段階に組み込み、詳細なコンプライアンスとリスクチェックリストを制定し、語料収集、モデル訓練、サービス提供から後続メンテナンスまでの全ライフサイクルをカバーしなければならない。評価頻度では、少なくとも四半期ごとに包括的な評価を実施し、潜在的なコンプライアンスとリスク問題をタイムリーに発見し、解決することをお勧めします。同時に、法律法規に重大な更新がある場合、直ちに特定項目の評価を行い、企業の業務活動が常に最新の法律要求に合致することを確保しなければならない。

苦情処理メカニズムの規範化建設も同様に重要である。「消費者権益保護法」の要求を参照して、企業は標準化された苦情受理、調査、フィードバックの流れを構築しなければならない。具体的な実施過程において、企業は処理期限の法律要求に特に注意し、規定時間内に苦情を有効に処理することを確保する必要がある。同時に、苦情情報の完全な記録と保存を行い、後続の分析と総括に便利である。リスク防止の観点から、企業はクレームデータを定期的に分析し、データマイニングと分析技術を通じて、潜在的なコンプライアンスリスクポイントとユーザーニーズを識別し、関連管理措置を適時に調整し、製品とサービスを最適化し、ユーザー満足度を高めることを提案する。

法的リスクの緊急対応能力は、企業のコンプライアンスとリスク管理レベルを直接反映しています。私たちは企業が『サイバーセキュリティ法』の関連要求を参照して、確実に実行可能な応急対策を制定することを提案した。事前案の内容には、違法違反内容の緊急処置手順、ユーザー権益の臨時救済措置、監督管理部門とのコミュニケーションメカニズムなど多くの面が含まれなければならない。特に注目すべきは、事前案は文書レベルにとどまってはならず、企業は定期的な訓練を通じてその実際の効果を検証する必要がある。訓練の過程で、事前案に存在する問題と不足を発見し、適時に最適化と改善を行い、突発的な法的リスクと安全事件に直面した時、企業が迅速かつ効果的に応答し、損失を低減できることを確保する。

おわりに

AIGC技術のコンプライアンス管理とリスク管理は長期的に困難なシステム工学である。「生成型人工知能サービス管理弁法」などの法規が深く実施されるにつれて、業界の監督管理はますます厳しくなるだろう。企業は組織構造からコンプライアンスとリスク管理の独立性を確保し、上級経営陣に直接報告するための最高コンプライアンス責任者と最高リスク責任者のポストを設置し、コンプライアンスとリスク管理業務の統一的な計画と調整を強化しなければならない。資源投入の面では、内部の法律チームとリスク管理チームの建設を強化し、企業自身のリスク防止制御能力を向上させるだけでなく、外部の専門法律顧問とリスク評価機関の支持を適時に導入し、専門力を借りて複雑な法律問題とリスク挑戦に対応しなければならない。

継続的な法律訓練は企業文化建設と同様に不可欠である。定期的なトレーニングを通じて、全従業員のコンプライアンス意識とリスク意識を高め、コンプライアンスとリスク管理の要求を日常の業務プロセスに本当に溶け込ませ、従業員の自覚行動になる。同時に、企業は監督管理部門と良好な相互作用を維持し、監督管理の動態と政策の方向性を適時に理解し、積極的に積極的に自身の業務を調整し、企業がコンプライアンスとリスクの制御可能な軌道上で安定した発展を確保しなければならない。この急速な発展の分野では、コンプライアンスとリスク管理の理念を企業の遺伝子に深く植え付けてこそ、企業は技術革新と法律規制の間に最適なバランスを見つけ、持続可能な発展を実現することができる。