欧盟 AI 法案：对你的代码、模型和用户意味着什么

Source: Dev.to

风险金字塔：合规性随后果而升

该法案根据 AI 系统对基本权利和安全造成伤害的潜在程度，将其划分为三层。作为开发者，你的义务与系统所属的风险层级成正比。

1. 禁止区（不可接受的风险）

这些 AI 系统被直接禁止，因为它们对人权和民主构成危害。

关键禁令

• 政府社会评分 – 对个人的社会行为或个人特征进行评估或分类，以给出“分数”，从而导致不利待遇的系统。
• 认知行为操控 – 使用潜意识技术实质性扭曲个人行为，使其做出本不会做出的有害决定的 AI（例如高度欺骗性的界面或掠夺性 AI 驱动的玩具）。
• 非目标化面部抓取 – 大规模、非目标化地从互联网或监控摄像头收集面部图像，以创建面部识别数据库。

开发者提示： 这些禁令是绝对的。如果你的设计涉及大规模数据剥削或操纵性心理技术，则不符合规定。

2. 合规考验（高风险 AI）

高风险 AI 系统用于对个人生活、安全或基本权利产生重大影响的关键领域。它们并未被禁止，但在欧盟部署前必须满足严格要求。

可能被认定为高风险的行业

• 就业与员工管理 – 简历筛选、候选人评估或员工绩效评价工具。
• 重要的私人和公共服务 – 决定信贷（信用评分）或公共福利资格的系统。
• 执法与司法 – 用于评估证据、进行风险评估或预测犯罪的 AI。
• 关键基础设施 – 控制交通、供水、燃气或电力供应的 AI。

你的新义务（“必须具备”）

• 风险管理体系 – 在 AI 生命周期的整个过程（从设计到退役）中建立持续、可记录的风险管理流程。
• 高质量数据与数据治理 – 确保训练、验证和测试数据集符合严格的质量标准，并积极减轻偏见。
• 技术文档与日志记录 – 保持详细的技术文档（设计、能力、局限性），并启用自动事件日志以实现可追溯性。
• 人工监督 – 设计系统使其能够被人有效监控和控制，包括明确的“停止”或“覆盖”机制以及可解释的输出。
• 准确性、鲁棒性与网络安全 – 确保系统对错误、误用和安全威胁（如对抗性攻击）具备韧性。

开发者提示： 治理是高风险系统的核心特征。优先考虑可审计性、严格测试以及完善的数据血缘。

3. 透明度要求（有限与最小风险）

大多数 AI 应用——如垃圾邮件过滤器或电子游戏中的 NPC——属于最小风险类别，基本不受监管。然而，直接面向用户或生成内容的系统仍有透明度义务。

关键透明度要求

• 生成式 AI（GPAI）模型 – 基础模型提供者（如 GPT、Claude 等大语言模型）必须记录用于训练的数据（尤其是受版权保护的数据），并实施政策防止生成非法内容。
• 聊天机器人和交互式系统 – 任何设计用于与用户交互的 AI（客服聊天机器人、AI 心理治疗师等）必须披露交互对象是机器而非人类。
• 深度伪造 / 合成生成内容 – 由 AI 生成或显著修改的音频、视频或图像必须以机器可读的方式明确标注为合成内容。

开发者提示： 对于面向用户的生成式应用，黄金法则是披露。明确标注机器身份；透明度能够建立用户信任。

给技术社区的结语

欧盟 AI 法案不仅是一套新规，更是全球负责任 AI 开发的蓝图。它迫使我们从“我们能否构建？”转向“我们是否应该构建，以及如何安全构建？”

• 提升数据治理能力 – 了解数据血缘、偏差检测和质量控制已成为核心工程需求。
• 重视文档编写 – 技术文档（规格、测试、风险报告）是系统合法性的证据，而不仅是合规的琐事。
• 以透明为本 – 有疑问时就标注并披露。用户信任是 AI 时代最宝贵的资产。

法案的完整实施将在未来几年分阶段展开，组织有时间进行适应。现在就启动内部 AI 审计：识别组织内所有 AI 系统，划分其风险层级，并将合规嵌入产品路线图。