拜登总统关于安全、可靠和负责任地开发和使用人工智能的行政令 40 3. 非歧视与公平 .................................................. 41 3.1 部分现行反歧视法律法规 .................................... 41 3.2 监管方面的挑战 ............................................ 44 本研究文件由云安全联盟编写，探讨了当前围绕人工智能的监管治理情况。 虽然本文涉及各种法律和监管框架，但必须强调的是，所提供的信息不适用于 任何特定情况的法律指导。 人工智能的监管环境正在迅速演变，法律法规的解释和应用会因各种因素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全联盟和本文作者强烈建议，如果有任何与人工智能开发、部 着 时间的推移而发生变化。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 9 ● 新兴的伦理考量：随着人工智能应用变得越来越复杂，可能会出现新 的伦理考量，促使更多有关负责任的开发和使用这些技术的法规或指导原则出 台。 ● 经济和社会因素：整体经济环境和对人工智能的社会态度，可能会影 响新技术的开发、采用及监管环境。 这些关于前瞻性的陈述仅反映作者和云安全联盟本文件发布之日的观点， 作

影像视频智能解译、国土空间规划和实施监督、国土空间用途 管制等方面予以应用。 事项 语料分类 自然资源 部 重庆 武汉 浙江 深圳 基础语料 数据 办事指南 408 126 104 政策法规 5405 219 82 107 47 公开报告 577 文献期刊 基础知识 48 26 规划文本 19 293 技术标准 33 10 2 总计 6472 219 218 504 16 微调测评 无人机影像 规划图件 地图街景 宗地地块 实景三维 文本库 办事指南 政策法规 标准规范 数据库 表 字段描述 SQL 示例 3.3“1” 个模型构建平台 约束审查框架 口专类知识融合 融合用途审查、空间规划、整治修 复等特定类型知识库，识别规划精 细度、合理度等柔性管控治理。 —— 智能政务辅助中枢 口政策智库构建 集成行业法规、建立政策语义 网络图谱，实现条文关联检索， 开发政策更新追踪模块，实时 同步最新修订。 口智能咨询服务 构建多轮对话引擎，支持模糊 语义解析，案例库包含数万 +

需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 疗指标，涵盖诊断速度、治疗精度、患者满意度等，量化 AI 模型 对医生工作效率及患者健康管理的影响。 最后，针对伦理问题和法规合规性，研究将探讨 AI 生成式大 模型在医疗应用中的伦理框架，以确保技术应用符合医学伦理规 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  系统至关重要。以下是系统设计的一些关键要素：  数据采集模块：支持多种类型的可穿戴设备，如智能手环、智 能手表等，确保数据的实时性和准确性。  数据存储与管理：使用云存储技术，确保数据的安全性与隐私 保护，符合当地相关法律法规。  数据分析引擎：利用 AI 技术，进行大数据分析，生成有价值 的健康洞见。  用户界面：为患者和医生提供友好的界面，方便查询健康数 据、历史记录和建议。 在各类健康监测方案的实际应用中，患者的参与至关重要。通

.158 16. 法律法规与合规性..........................................................................................................................................................159 16.1 相关法律法规............ 在识别异常发票和虚假申报 方面表现出色，准确率高达 95%以上。 DeepSeek 还引入了自然语言处理（NLP）技术，用于自动解 析和提取税务文档中的关键信息。通过深度学习模型，系统能够理 解复杂的税务法规和案例，辅助稽查人员快速定位问题。同 时，NLP 技术还可以用于自动化生成稽查报告，减少人工操作的繁 琐。 在数据可视化方面，DeepSeek 提供了多维度的分析图表和仪 表盘，帮助稽查人员 表盘，帮助稽查人员直观地理解数据趋势和异常点。系统支持实时 监控和预警功能，可以在发现潜在风险时立即通知相关人员，确保 及时处理。 此外，DeepSeek 还具备高度可扩展性和灵活性，可以根据不 同地区的税务政策和法规进行调整。系统支持多语言和多币种处 理，适用于全球范围内的税务稽查工作。 为了确保系统的安全性和稳定性，DeepSeek 采用了多层次的 安全防护机制，包括数据加密、访问控制和审计日志等。系统定期

.........................109 14. 法律法规与合规性.........................................................................................................111 14.1 相关法律法规..................................... 如，在初期阶段，可先在企业内部的财务和供应链管理领域引入 AI 智能体，验证其效果后再推广至其他部门。此外，方案的落地将遵 循数据安全和隐私保护的原则，确保 AI 技术的应用符合相关法律 法规和行业标准。 通过以上目标与范围的明确，本方案旨在为企业提供一套切实 可行的 AI 智能体应用服务框架，助力企业在数字化转型中抢占先 机，提升核心竞争力。 1.3 方法论 在商务 AI 智 核心功能模块化，我们可以根据不同的商务需求灵活组合和配置， 实现快速定制化开发。这不仅提高了开发效率，还降低了维护成 本。最后，我们强调数据安全和隐私保护，在智能体的设计和开发 过程中，严格遵循相关法律法规，确保用户数据的安全性和隐私 性。 通过上述方法论的实践，我们能够确保商务 AI 智能体应用服 务方案不仅技术上先进，而且在实际应用中能够为企业带来显著的 商业价值。 2. 商务 AI 智能体概述

图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 还集成了以下功能：  多语言支持：通过多语言预训练和跨语言迁移学习，模型能够 处理多种语言的电子政务数据，满足不同地区和用户的需求。  动态知识更新：模型支持在线学习和增量更新，能够及时吸收 最新的政策法规和政务信息，确保知识库的时效性和准确性。 通过上述核心技术，DeepSeek 模型能够在电子政务领域的知 识库构建和信息检索任务中表现出色，为政府部门提供高效、智能 的解决方案。 1.2.2

大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 政府部门在日常工作中需要处理大量的法律法规、政策文件、 办事流程等文本数据，这些数据具有以下特点： - 专业性高：涉及 法律、经济、社会等多个领域的专业术语和知识。 - 复杂性强：政 策文件通常包含多层次的逻辑关系和相互关联的内容。 - 和高效决策，推动政务智能化发展，为政府部门提供切实可行的技 术解决方案。 1.1.1 政务场景的自然语言处理需求 在现代政务场景中，自然语言处理（NLP）技术的需求日益迫 切。政府部门每日处理大量的文本数据，包括政策文件、法律法规、 市民咨询、舆情监测等。这些数据不仅数量庞大，而且形式多样， 涵盖结构化和非结构化数据。传统的文本处理方法在面对如此复杂 的场景时，往往效率低下且难以满足实际需求。因此，引入深度学 习的自

赋能工程审计行业的典型应用如 图 1-1 DeepSeek 赋能工程审计所示。 图 1-1 DeepSeek 赋能工程审计 1 、法律法规的自动解读 在工程审计中法律法规的复杂性常常使审计工作变得异常复杂 。应用 DeepSeek，可以对相关法律法规进行自动解读，总结和提取关键信息，帮助审计 人员快速理解和应用相关规定。这不仅可以提高审计的效率，还可以减少因人为 理解偏差而导致的失误。 降低从业 1 人员的工作强度。 3 、招投标文件自动生成 招投标过程是工程项目的重要环节，传统的招投标文件编写往往耗时耗力， 而且易出差错。应用 DeepSeek 可以根据项目需求和法律法规自动生成招投标文 件，确保文件的规范性和完整性。这一过程不仅可以提高工作效率，还可以降低 了人为失误带来的风险。 4 、工程项目成本测算 在工程项目实施过程中，准确的成本测算至关重要。DeepSeek ：点击形似云朵的 “上传文件” 按钮，支持上传的文件格式有 CSV、 Word 、TXT 等。可以一次性选中多个文件进行拖拽上传，系统会自动整理。比 如，将以往工程项目的造价文件、造价相关政策法规文件、成本分析报告等上传 至当前知识库。 图 3-21 上传工程造价相关文件 将知识库所需的暂存区文件，添加到当前知识库。 21 图 3-22 将文件添加到当前知识库 本地知识库问答：

...................................134 15. 法规和合规.............................................................................................135 15.1 相关法规............................................ 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡量项目的成功，我们将设立一系列关键性能指标 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 面。金融机构 需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如 GDPR）、反洗钱 法规（如 AML）以及金融行业标准（如 Basel III）。需求分析中 需明确以下几点：模型的训练数据需符合监管要求，不得使用非法 或敏感数据；模型的输出结果需符合行业标准，确保其透明性和可 解释性；模型的部署和使用需经过合规审查，确保其符合相关法律 法规。 综上所述，部署 Deepseek 大模型在银行系统中需全面考虑功

....................................................................................103 5.2.1 隐私保护法规...........................................................................105 5.2.2 行业标准与认证...... 3. 用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 5. 运营和支持：提供优质的客户支持和技术保障，确保用户在使 用过程中能迅速获得帮助，最大化服务价值。 通过这些考虑，我们可以构建一个切实可行的人工智能大模型 SaaS 平台，满足市场需求，并帮助企业实现数字化转型。接下来 影响用户的选择。同时，用户对免费的试用期或低门槛体验也 有较高的期望。 4. 安全与合规：随着数据隐私和安全的关注度提高，企业用户尤 其重视平台的数据安全性与合规性。他们希望平台能够确保数 据的保护，并满足各类法律法规的要求，如 GDPR 等。 5. 技术支持与社区：用户对平台的技术支持服务需求较高，包括 及时的故障排查、使用指导和培训。此外，活跃的用户社区能 够促进经验分享与资源获取，增强用户的粘性。 在实际调研中，我们发现用户对大模型