在当下，AIGC成为科技与商业领域的热门话题。在第十二届中国网络视听大会上，AIGC备受瞩目，其在影视创作领域的影响力迅速扩大，比如电影《只此青绿》借助AIGC，改编效率大幅提升。在2025国家文创实验区投资大会上，众多AIGC应用项目落地签约，像“AIGC微短剧共创计划”将为微短剧创作带来新变革。这些都显示出AIGC正快速融入各行业，给企业带来诸多发展机遇。但机遇背后也有挑战，随着AIGC应用场景拓展，法律合规问题愈发复杂。因此，构建完善的法律风险防控体系刻不容缓。本文将依据《生成式人工智能服务安全基本要求》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规范，从AIGC语料的采集、训练到对外提供服务、合规评估等环节剖析AIGC服务企业的合规要点与风险管理策略。

一、语料安全合规的法律考量与风险管控

语料作为AIGC模型训练的基石，其合法性与安全性直接关乎整个服务的法律风险状况。从法律实务的角度出发，企业在语料来源管控上必须建立严格且全面的审查机制，同时强化风险识别与应对。

对于开源语料，企业绝不能掉以轻心。开源授权协议种类繁多，条款复杂，其中copyleft条款的传染性特征尤其需要关注。这一特征意味着，如果企业使用了遵循copyleft协议的开源语料，那么基于该语料所开发的产品或服务可能也需要遵循相同的开源协议，这对企业的商业应用可能会产生重大限制。近年来，司法实践中因违反GPL等开源协议而引发的著作权纠纷屡见不鲜。企业在使用开源语料前，务必组织专业的法律团队对开源授权协议进行深入解读，明确使用权限和限制，确保自身行为完全符合协议规定。同时，建立开源语料风险监控机制，定期审查所使用开源语料的授权协议变化情况，及时调整使用策略，避免潜在的法律风险。

自采语料时，企业需要精准把握数据采集行为的法律边界。除了遵守robots协议这一行业通行惯例外，更要深入研究《反不正当竞争法》第十二条关于数据获取的禁止性规定。在实际操作中，建议企业建立数据采集前的法律风险评估机制，在采集任何数据之前，都要由专业法律人员对采集行为的合法性进行全面、细致的预判。同时，加强对采集过程的监控，记录数据来源、采集时间、采集方式等关键信息，以便在出现风险时能够快速溯源和应对。

商业语料的引进是语料来源的重要组成部分，同样需要严格的法律把控与风险防范。在合同起草环节，除了明确常规的质量标准条款外，还应当着重约定语料来源的合法性保证、知识产权瑕疵担保等关键内容。特别是在跨境数据交易场景下，由于涉及不同国家和地区的数据保护法规差异，企业需要格外谨慎。从争议解决的角度出发，在合同中明确约定违约救济措施和争议解决机制至关重要。此外，建立商业语料供应商风险评估体系，定期对供应商的信誉、数据质量、合规情况进行评估，降低因供应商问题带来的风险。

个人信息保护在语料合规中占据着举足轻重的地位。在处理包含个人信息的语料时，企业必须严格遵循《个人信息保护法》确立的各项原则。对于敏感个人信息，不仅需要获取信息主体的单独同意，还应当按照法律要求进行专门的影响评估。在模型训练场景下，个人信息去标识化的技术要求更为严格，企业需要投入相应的技术资源，采用先进的加密、脱敏等技术手段，确保个人信息在训练过程中的安全性，防止信息泄露和滥用。建立个人信息安全事件应急响应机制，一旦发生信息泄露等风险事件，能够迅速采取措施，通知信息主体、报告监管部门，并进行及时有效的补救。

二、模型合规的法律风险防控与风险管理

模型作为AIGC服务的核心技术载体，其合规管理与风险防控需要从多个法律维度进行深入考量。

备案管理是模型合规的首要环节。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的规定，具有舆论属性或社会动员能力的服务必须完成安全评估和备案手续。从实务经验来看，备案材料的准备工作较为繁琐，往往涉及技术说明、管理制度、安全措施等多方面内容。企业应当提前规划，制定详细的备案计划，明确各个环节的责任人和时间节点，确保备案工作的顺利进行，避免因备案延误而影响业务的正常开展。同时，在备案后持续关注监管政策变化，及时更新备案信息，确保模型始终符合监管要求。

输出内容的动态管控是模型合规与风险管理的核心环节。为了确保模型输出内容的合法性和安全性，我们建议企业建立“技术过滤+人工审核”的双重机制。一方面，部署先进的内容安全识别系统，利用自然语言处理、图像识别等技术手段，对模型输出内容进行实时监测和过滤，及时发现并拦截违法违规内容；另一方面，组建专业的内容审核团队，对系统筛选出的高风险内容进行人工审核，确保审核的准确性和公正性。在自动控制、医疗信息服务、心理咨询等特定服务类型中，模型输出内容的准确性和可靠性至关重要。企业需要建立专门的风险评估模型，对输出内容进行多维度风险评估，包括内容准确性、对用户的潜在影响等。同时，明确风险披露要求，向用户清晰告知可能存在的风险，例如在医疗信息服务中，告知用户模型提供的信息不能替代专业医疗诊断，仅供参考等。

履行透明性义务同样是模型合规与风险管理的重要方面。从《电子商务法》的要求出发，企业应当向用户充分披露服务的功能特点、技术局限性和第三方模型使用情况等信息。在信息披露的具体形式上，建议采用分层展示的方式，将重要信息如服务适用人群、使用限制、潜在风险等进行显著提示，同时保持整体界面的简洁性，避免信息过多导致用户产生困扰。对于可能产生的法律风险和责任限制条款，企业应当以醒目方式特别提示，确保用户能够清楚知晓，避免因提示不足而导致条款效力争议。

三、输出内容合规的系统构建与风险应对

AIGC输出内容的合规性直接关系到企业的法律责任承担，企业必须高度重视，并针对不同风险进行有效应对。

在价值观导向方面，企业必须确保生成内容符合《网络安全法》确立的基本准则。这要求企业在算法设计阶段就建立内容安全评估机制，通过规则引擎和语义分析等技术手段，对模型生成的内容进行实时监测和评估，防范违反社会主义核心价值观的内容产生。在实际操作中，不同领域的内容风险等级有所差异，例如新闻资讯、金融信息等领域，由于其涉及公众利益和社会稳定，内容的风险等级较高，需要设置更为严格的审核标准。企业应当根据不同领域的特点，制定个性化的审核策略，确保输出内容的合法性和合规性。同时，建立舆情监测机制，及时了解公众对输出内容的反馈，发现价值观导向偏差时及时调整模型和审核策略。

歧视性内容的防范需要系统性的解决方案。从法律视角来看，这涉及《就业促进法》《妇女权益保障法》等多部法律法规的合规要求。建议企业从训练数据筛选入手，确保数据样本的多样性和代表性，避免因数据偏差导致模型产生歧视性内容。同时，在算法层面部署偏见检测工具，定期对输出内容进行多样性评估，及时发现并纠正可能存在的歧视性问题。特别是在招聘、信贷等敏感场景下的应用，企业更应当建立专门的合规审查流程，对输出内容进行严格审核，确保不出现歧视特定群体的情况。一旦发现歧视性内容，立即采取措施停止输出、整改模型，并向受影响的群体道歉和补偿。

知识产权侵权风险的防控同样不容忽视。针对可能涉及的著作权问题，建议企业建立多层次的防御体系。首先，构建版权素材白名单，优先使用经过授权的素材，从源头上降低侵权风险；其次，部署内容相似度检测系统，对输出内容进行版权筛查，及时发现与已有作品相似度过高的内容；最后，要制定快速的侵权投诉响应机制，确保在收到侵权投诉后，能够迅速采取必要措施，如停止侵权行为、删除侵权内容、赔偿损失等。需要特别提醒的是，在某些创作领域，AI生成内容本身的著作权认定仍存在法律争议，企业在业务规划中应当充分考虑这一因素，避免因著作权问题引发法律纠纷。

在特定服务类型方面，如自动控制、医疗信息服务、心理咨询等，除了上述通用的合规措施外，还需要进行更明确的风险披露。在自动控制领域，企业应向用户说明模型可能存在的控制误差风险，以及在异常情况下可能导致的系统故障风险；在医疗信息服务领域，明确告知用户模型提供的信息不具备诊断权威性，使用结果可能与实际病情存在差异，以及过度依赖模型信息可能延误病情的风险；在心理咨询领域，强调模型回复不能替代专业心理咨询师的面对面指导，可能无法准确理解用户复杂情感和心理问题，甚至可能对用户造成误导的风险。通过清晰、明确的风险披露，让用户在使用服务前充分了解可能面临的风险，从而做出理性的决策。

四、合规管理体系与风险管理体系的完善

完善的合规管理体系与风险管理体系是AIGC企业稳健发展的基础保障，企业应当从多个方面入手，不断完善这两个体系。

建立全流程合规与风险评估机制是首要工作。企业要将法律风险评估和合规审查嵌入到产品研发、运营维护的各个环节，制定详细的合规与风险检查清单，覆盖从语料采集、模型训练、服务提供到后续维护的全生命周期。在评估频率上，建议至少每季度开展一次全面评估，及时发现并解决潜在的合规与风险问题。同时，在法律法规有重大更新时，应当及时进行专项评估，确保企业的业务活动始终符合最新的法律要求。

投诉处理机制的规范化建设同样重要。参照《消费者权益保护法》的要求，企业应当建立标准化的投诉受理、调查和反馈流程。在具体实施过程中，企业需要特别注意处理时限的法律要求，确保在规定时间内对投诉进行有效处理。同时，要对投诉信息进行完整记录和保存，便于后续的分析和总结。从风险防范角度出发，建议企业对投诉数据进行定期分析，通过数据挖掘和分析技术，识别潜在的合规风险点和用户需求，及时调整相关管控措施，优化产品和服务，提升用户满意度。

法律风险的应急响应能力直接体现企业的合规与风险管理水平。我们建议企业参照《网络安全法》的相关要求，制定切实可行的应急预案。预案内容应当包括违法违规内容的紧急处置程序、用户权益的临时救济措施、与监管部门的沟通机制等多个方面。特别值得注意的是，预案不能仅停留在文件层面，企业需要通过定期演练来检验其实际效果。在演练过程中，发现预案存在的问题和不足，及时进行优化和完善，确保在面对突发法律风险和安全事件时，企业能够迅速、有效地做出响应，降低损失。

结语

AIGC技术的合规管理与风险管理是一项长期而艰巨的系统工程。随着《生成式人工智能服务管理办法》等法规的深入实施，行业监管将日益严格。企业应当从组织架构上确保合规与风险管理的独立性，设立直接向高级管理层汇报的首席合规官和首席风险官职位，加强对合规与风险管理工作的统筹和协调。在资源投入方面，既要加强内部法律团队和风险管理团队建设，提升企业自身的风险防控能力，也要适时引入外部专业法律顾问和风险评估机构的支持，借助专业力量应对复杂的法律问题和风险挑战。

持续的法律培训和企业文化建设同样不可或缺。通过定期培训，提升全体员工的合规意识和风险意识，让合规与风险管理要求真正融入日常业务流程，成为员工的自觉行动。同时，企业应当与监管部门保持良性互动，及时了解监管动态和政策导向，积极主动地调整自身业务，确保企业在合规与风险可控的轨道上稳健发展。在这个快速发展的领域，只有将合规与风险管理理念深植于企业基因之中，企业才能在技术创新与法律规制之间找到最佳平衡点，实现可持续发展。