政策

治理政策观察

关注治理政策、监管路径与制度落地方式，强调合规责任与政策协同。

最近看到一篇很适合企业 AI 安全落地的论文，题目叫**《Positive Data Control: A Secure Architecture for LLM-Mediated Data Governance》**。

文章拆解大模型“开源”的不同层次，区分开放代码、开放权重、训练数据、训练配方和使用政策，并比较 MIT、Apache-2.0、BSD、自定义模型协议等对企业商用、微调、再分发和合规风险的影响。

2026年5月8日三部委联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，监管对象从大模型转向智能体，提出七层安全框架、权限边界、行为围栏、AIP协议与智能互联网等核心议题，标志着 Agent 时代治理底座正式铺底

去年打的是 AI 黑灰产，今年管的是 AI 产业链——监管正在从治理"AI 技术被滥用"，进入治理"AI 应用全链条"的阶段。

从基础法律到生成式AI专项规章，系统梳理中国大模型内容安全的五层法律框架：网络安全法、数据安全法、算法监管规定、生成式AI暂行办法及技术标准，厘清平台主体责任与合规路径。

梳理全球AI治理的三条主路径，比较不同政治制度下的治理逻辑、立法结构与工具组合，并聚焦生成式AI、深度合成与算法透明度的差异化监管。

首个AI虚拟陪伴的监管办法

解读《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，按场景、部署与安全要求给出落地清单。

解读《意见》的六大领域与八大支撑，梳理AI+国家级工程的逻辑、机遇与挑战。

围绕“清朗·整治AI技术滥用”专项行动，梳理13个AI治理重点方向、监管方式与治理措施。