国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布了《生成式人工智能服务安全基本要求》（GB/T 45654-2025），将于 11 月 1 日实施。以下是关于 2025 年生成式 AI 备案新规中语料安全与模型输出合规要点的解读：
语料安全要点
语料来源安全 ：
采集前评估 ：在采集特定来源语料前，提供者需对该来源语料进行安全评估，若语料内容中含违法不良信息超过 5%，则不应采集该来源语料。
采集后核验 ：采集后，应对所采集的该来源语料进行核验，含违法不良信息情况超过 5% 的，不应使用该来源语料进行训练。
搭配多样性 ：应提高语料来源的多样性，对每一种语言的语料以及每一种类型的语料，均应有多个语料来源，并合理搭配境内外来源语料。
可追溯性 ：使用开源语料时，应具有该语料来源的开源许可协议或相关授权文件；使用自采语料时，应具有采集记录，避免采集他人已明确不可采集的语料；使用商业语料时，应有具备法律效力的交易合同、合作协议等，并对交易方或合作方所提供语料、承诺、材料进行审核。
语料内容安全 ：
过滤违法不良信息 ：服务提供者应采取关键词、分类模型、人工抽检等方式，过滤语料中的违法不良信息。
知识产权保护 ：设置知识产权负责人，建立管理策略，对语料中的知识产权侵权风险进行识别，不应使用有侵权问题的语料进行训练，并应建立知识产权问题的投诉举报渠道。
个人信息保护 ：使用包含个人信息的语料时，应获得个人信息主体的授权同意，或满足其他合法使用条件。对于敏感个人信息，则需取得单独同意。
语料标注安全 ：
人员管理与培训 ：应对标注人员进行安全培训、考核、划分，并指定标注的规则。
抽检与隔离存储 ：应当对标注语料进行抽检，且安全性标注数据需隔离存储。
模型输出合规要点
内容安全性 ：
生成内容审核 ：服务提供者需确保模型生成的内容符合法律法规要求，避免生成违法、不良信息。应建立实时检测使用者输入信息的机制，对生成内容进行常态化监测，一旦发现违法有害信息，及时停止传输并采取消除等处置措施。
安全评估与备案 ：如需基于第三方基础模型提供服务，应使用已经主管部门备案的基础模型。生成或者编辑人脸、人声等生物识别信息，或者生成或者编辑可能涉及国家安全、国家形象、国家利益和社会公共利益的特殊物体、场景等非生物识别信息的，应当依法自行或者委托机构开展安全评估。
准确性与可靠性 ：
技术优化 ：采取技术措施提高生成内容响应使用者输入意图的能力，减少错误内容，确保生成内容的准确性及可靠性，提高生成内容对使用者的帮助作用。
常态化测评与优化 ：通过针对性的指令微调、强化学习等方式优化模型，确保模型生成内容安全，并建立常态化监测测评手段，及时处置监测测评中发现的问题。
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