在人工智能技术的迅猛发展背景下，私有化大模型作为一种重要的技术手段，正逐渐在各个行业中发挥关键作用。然而，随着国家对于人工智能行业监管的加强，私有化大模型的备案成为了企业合规运营的必经之路。本文将深入揭秘私有化大模型备案的真相，并探讨合规之路的关键要点。
一、私有化大模型备案的必要性
1. 法律法规要求
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关法律法规，提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，应当开展安全评估，并在实操中安全评估被监管部门简化为生成式人工智能服务备案，即大模型备案。因此，私有化大模型备案是企业合规经营的必要条件。
2. 保障公众利益和社会安全
大模型备案有助于规范大模型的发展和应用，保障公众利益和社会安全。通过备案，监管部门可以更好地了解大模型的技术特点、应用场景和潜在风险，从而采取相应的监管措施，确保大模型在合法合规的轨道上运行。
二、私有化大模型备案流程
1. 备案范围
私有化大模型备案主要针对具有舆论属性和社会动员能力的面向公众（ToC）服务，以及部分面向企业（ToB）服务。若ToB服务仅提供应用程序编程接口（API）或私有化部署，当前一般无需备案。
2. 材料提交
企业需提交备案表、安全评估报告、服务协议、标注规则、关键词库等材料。备案表需详细填写大模型的基本信息、功能描述、应用场景等；安全评估报告要对大模型的安全性进行全面评估；服务协议明确企业与用户之间的权利和义务；标注规则有助于规范大模型的输出内容；关键词库用于过滤敏感信息。
3. 安全测试
监管部门会对提交的模型进行安全测试，测试内容通常包括敏感词检测、涉政内容的生成等。只有通过安全测试，模型才能最终获得备案。
三、合规之路的关键要点
1. 语料安全评估
- 建立语料来源黑名单，不使用黑名单来源的数据进行训练；
- 使用开源语料或使用商业语料时，应具有该语料来源的开源授权协议或相关合作证明；
- 训练语料内容过滤方面：应采取关键词、分类模型、人工抽检等方式，充分过滤全部语料中违法不良信息；
- 语料用于训练前，知识产权相关负责人等应对语料中的知识产权侵权情况进行识别，提供者不应使用有侵权问题的语料进行训练。
2. 黑盒测试
- 功能需求验证：确保模型能够按照预期执行任务，对各种类型的输入产生正确和合理的输出；
- 用户界面测试：针对用户界面的测试，确保界面的易用性和一致性；
- 输出验证：检查模型的输出是否符合预期，是否满足业务需求，确保模型在不同输入情况下能够按预期执行。
3. 模型安全措施评估
- 评估模型在语料处理、模型训练、服务提供等环节中的安全性；
- 识别和纠正算法偏见；
- 建立有害信息过滤机制；
- 制定应急响应预案。
4. 性能评估
- 评估模型处理复杂任务的能力、推理速度和能耗效率等；
- 确保模型性能达到行业基准。
5. 可解释性评估
- 评估模型算法的透明度和可解释性；
- 提高用户对模型决策过程的信任度。
6. 法律和合规性评估
- 确保模型在开发、训练、部署及应用的全过程中，均遵循相关法律法规；
- 保障用户权益，维护国家安全和社会稳定。
7. 应急管理措施
- 制定应急预案，应对可能出现的风险和问题；
- 建立应急响应机制，确保在紧急情况下能够迅速采取行动。
四、总结
私有化大模型备案是企业合规运营的重要环节。了解备案流程、关键要点，并采取相应的措施，有助于企业顺利通过备案，确保大模型在合法合规的轨道上运行。在人工智能技术不断发展的今天，合规之路是企业可持续发展的关键。