报告概述
本报告针对各级党政机关和事业单位在政务领域开展人工智能技术合作的需求，系统梳理了模型合规、数据安全、服务规范以及合作合同四个方面的合规要点。报告以《政务领域人工智能大模型部署应用指引》为指导，结合现行法律法规和国家标准，为政务机构与技术服务方在合作开发、部署人工智能模型时提供推荐性合规实务操作建议。读者可据此了解在政务AI项目中如何确保合法性、安全性与可操作性，规避法律风险。
报告的核心结论
政务AI合作必须遵循《政务领域人工智能大模型部署应用指引》。
报告明确指出，政务机构开展人工智能技术合作应以中央网信办、国家发展改革委联合印发的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》为指导，确保部署应用符合国家政策方向，围绕政务共性高频需求选择典型场景进行探索应用，并做到因地制宜、统筹集约、统管复用。
承建方须在境内部署模型并完成安全评估与备案。
报告要求承建方在中华人民共和国境内部署模型，使用自有算力或云服务均须满足合规要求。同时，使用的模型必须已完成国家规定的安全评估并取得生成式人工智能服务备案，以确保模型来源合法、安全可控。
数据处理遵循“原始数据不出域、数据可用不可见”原则。
报告强调，使用公共数据时，建设方和承建方应依据“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的原则，合规使用公共数据。未经批准不得将数据传输至境外，且需在项目交付后归还或删除数据，确保数据安全与隐私保护。
合作合同应明确知识产权归属与数据处理协议。
报告建议建设方与承建方签署书面合作合同，明确开发目标、交付内容、验收标准、费用承担及知识产权归属。同时需单独签署数据处理协议，约定数据使用目的、方法、存储期限及安全措施，以防范法律风险。
报告回答的关键问题
政务机构如何合规开展人工智能技术合作？
政务机构应参照本指南，在合作前明确建设目标和应用场景，选择已备案的模型，并与承建方签署书面合同及数据处理协议。合作过程中需确保模型在境内部署，数据安全遵循“原始数据不出域”原则，并对服务对象进行身份认证和内容标识。报告提供了从合作启动到验收的全流程合规指引。
政务AI模型需要满足哪些安全与合规要求？
模型须完成安全评估并备案，算法设计需透明、准确且防止歧视。承建方应定期进行后门检测，并将训练环境与推理环境隔离。模型数据和生成内容不得侵犯他人知识产权或个人信息权益，且须添加显式与隐式标识。报告详细列举了模型在算法、算力部署、网络安全等方面的合规要求。
政务AI合作中数据安全保护的重点是什么？
数据安全保护的重点包括：建立全流程数据安全管理制度，对训练数据进行质量评估和违法不良信息过滤；公共数据使用需遵循“原始数据不出域”原则，个人信息处理需获得同意并采取去标识化措施；数据处理应在境内进行，项目完成后归还或删除数据。报告还提供了数据标注、安全评估等具体措施。
如何制定政务AI合作合同中的知识产权条款？
报告建议在合同中明确区分背景知识产权和项目知识产权。背景知识产权归各自所有，但需为合作提供必要授权；项目知识产权可约定由单方或双方共享，并约定份额和管理责任。同时应包含知识产权保护、侵权责任以及乙方无法履约时的知识产权转让条款。
完整报告包含什么
- 第一章总则：包括指南目的、适用范围、部署应用原则以及关键定义，如人工智能模型、开源模型、应用场景、数据、个人信息等，为后续章节提供基础概念框架。
- 第二章模型合规：详细规定了算法设计、专家资源、模型来源（含开源模型评估）、算力与部署要求（境内部署、环境隔离）以及网络安全措施，确保模型从设计到运行的全链路合规。
- 第三章数据安全：涵盖数据安全责任、训练数据来源合规、公共数据使用原则（原始数据不出域）、个人信息保护、数据标注规则、数据质量与安全管理制度，以及项目交付后的数据归还与删除要求。
- 第四章服务规范：明确服务范围确定、服务协议签订、真实身份信息认证、内容安全、合理使用管理、持续服务保障、输入内容处理、违法内容防范、安全风险应对、个人信息请求响应、投诉举报处理、监督管理、服务透明度、监看要求及内容标识等多项规范。
- 第五章合作合同重点内容：提供合作合同、数据处理协议、知识产权条款的必备内容和参考框架，包括开发目标、交付内容、验收标准、费用及收益分配、保密义务、违约责任等。
- 第六章附则：说明指南的推荐性效力和发布日期，强调本指南为非强制性实务操作建议。
- 附录一参考材料：列出编制本指南所依据的法律法规、部门规章和国家标准，包括民法典、数据安全法、个人信息保护法、生成式人工智能服务管理暂行办法等，便于用户查阅权威依据。
- 附录二合作合同参考样例：提供一份完整的项目合作合同模板，包含定义、合作内容与期限、双方资源与权利义务、交付验收、项目经费、知识产权、数据安全、开源软件、违约责任、保密、争议管辖等条款，可直接参考使用。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
