1. 审核通过率低
   • 截至 2024 年 5 月，国内 305 个大模型中，完成备案的仅约 140 个，占比 45.9%。备案涉及语料安全、模型安全、服务安全等多方面的严格审查，企业需耗费大量时间和精力应对审核。
   • 备案审核流程繁琐，企业需先将材料提交属地网信办审核，通过后再上报中央网信办进行复审和技术评审。在此过程中，若材料不符合要求或模型存在安全隐患，备案就会失败，企业需不断修改材料或调整模型能力，直至符合审核要求。
2. 材料准备复杂
   • 备案需准备大量材料，包括大模型上线备案表、语料标注规则、拦截关键词列表、评估测试题集、安全评估报告、模型服务协议等。这些材料不仅要内容完整、准确，还需符合最新政策要求。
   • 以安全评估报告为例，其包含语料安全评估、模型安全评估和安全措施评估等多方面内容，且需得出整体评估结论。此外，拦截关键词列表总数不少于 10000 个，要至少覆盖《生成式人工智能服务安全基本要求》。
3. 技术要求严苛
   • 企业需对模型进行全面安全评估，涵盖语料安全、模型安全、服务安全等方面。同时，要对模型进行性能测试、稳定性测试和安全性测试，确保模型在各种情况下稳定运行，不泄露用户隐私，不被恶意攻击。这些测试需专业技术和设备支持，增加了备案难度。
   • 企业还需关注模型的透明性、准确性、可靠性等方面，明确评估方法、评判标准和结果，确保模型符合相关要求。
4. 政策动态调整
   • 随着生成式人工智能技术的发展和应用领域的扩大，相关政策不断更新完善。企业需密切关注政策变化，及时调整备案策略和材料准备方案。政策的不确定性给大模型备案带来诸多困难。
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备案的必要性

1. 合法合规运营
   • 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，利用生成式人工智能产品向公众提供服务前，必须履行备案手续。未备案的大模型无法公开向公众提供服务，企业可能面临警告、通报批评、罚款等处罚，甚至承担刑事责任。
   • 备案是企业合法合规运营的前提，有助于保障用户权益，提升企业的社会信用和形象。
2. 促进产业健康发展
   • 备案制度的实施有助于规范大模型行业的发展秩序，防止低水平重复建设和无序竞争。通过备案审查，能够筛选出技术实力强、服务质量高、合规性好的企业，推动大模型产业向高质量、可持续方向发展。
   • 备案还可以促进企业加强技术创新和安全管理，提高大模型的性能和安全性，为用户提供更好的服务。
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企业应对建议

1. 提前规划与分工
   • 企业应成立专项备案团队，明确技术、法务、运营等部门的职责分工。技术部门负责模型的安全评估和测试，法务部门负责审核材料的合法性，运营部门负责与监管部门的沟通协调。
   • 企业需提前了解备案的具体要求和流程，制定详细的备案计划，合理安排时间和资源，确保备案工作顺利进行。
2. 借助专业力量
   • 由于备案材料复杂、审核严格，企业可考虑借助专业的备案服务机构。这些机构熟悉备案流程和要求，能够高效准备材料并提交申请，提高备案通过率。
   • 专业机构还可以为企业提供政策咨询和技术支持，帮助企业及时了解政策变化，调整备案策略，降低备案风险。
3. 持续跟踪政策
   • 企业应密切关注国家和地方政府发布的人工智能相关政策，及时了解备案要求的变化。可通过官方网站、行业协会、专业媒体等渠道获取最新政策信息，并根据政策调整备案材料和策略。
   • 企业还应建立政策跟踪机制，定期评估政策变化对备案工作的影响，及时做出相应调整。
4. 加强内部管理
   • 企业需加强对语料来源的管理，确保语料的合法性和合规性。建立完善的语料标注规范和质量控制机制，确保标注内容的准确性和完整性。
   • 企业还应加强对模型的安全管理，建立健全的安全评估和监测体系，及时发现和解决模型中存在的安全隐患。同时，要加强对用户个人信息的保护，确保在服务过程中不泄露用户隐私。