在生成式人工智能蓬勃发展的当下，AI产品从构思到终止（停用）通常经历战略规划→数据治理→模型研发→测试验证→合规部署→运营监控→迭代优化→终止（停用）处置等八个阶段。每个阶段都伴随着相应的法律合规要求，需要同步遵循相关法律法规要求，如《数据安全法》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》。贯穿全生命周期的核心基本原则是合规先行、风险可控、过程可追溯：在项目伊始就将法律要求融入方案设计，确保高风险场景下风险可控，并保证整个过程有迹可循。本文由上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎律师及团队律师撰写，以这八个阶段为脉络，结合实践案例，概述介绍企业AI产品全生命周期的合规要点。

一、战略规划与需求调研阶段（启动期）

在项目启动阶段，团队需要明确AI产品的业务目标和应用场景，确认AI技术与业务需求的匹配度。例如，是提升生产效率还是优化客户服务？是否需要引入大模型？此外，要进行可行性评估，从技术（算力、算法成熟度）、数据（数据量和质量）、成本（研发投入）以及合规风险（是否涉及敏感数据或高风险应用）等四个维度综合论证方案可行性。基于评估结果制定技术路线，明确是自研模型、微调开源模型还是采购第三方服务，并确定项目周期和各部门职责。

合规要点（部分）：

- 如果项目需要使用公共数据，应提前查阅相关法规（如《重庆市数据条例》），判断是否需要申请数据使用授权，避免违规使用政府或公共数据。- 对照当地政策，确认项目是否属于鼓励或受限的AI应用领域。例如在重庆，需参考《重庆市推动“人工智能+”行动方案》，看拟应用场景是否在鼓励范围内，某些领域（如医疗、教育）可能有额外监管要求。

二、数据准备与治理阶段（基础期）

数据质量决定了AI模型的上限，因此数据准备是整个生命周期的核心基础。团队的核心任务（部分）包括：

- 数据收集：整合企业内部数据（如客户信息、生产记录）以及外部合法获取的数据（通过购买数据集、使用公开授权数据或经用户授权采集）。

- 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重和标注（如分类、实体识别），以及格式转换，确保数据满足模型训练要求。

- 数据分级分类：按照《数据安全法》要求区分普通、重要、核心数据，对个人信息、生物识别等敏感数据实施特殊管控]。

合规要点（部分）：

- 数据来源合法性：确保数据来源合规，杜绝使用爬取的未授权或侵权数据；使用开源数据集时仔细遵守其许可协议。 - 个人信息保护：如涉及用户个人数据，必须履行告知义务并取得用户明示同意，还需开展个人信息保护影响评估（PIA），这是《个人信息保护法》的要求。 - 公共数据合规：若使用政府或公共数据，应通过官方渠道核验权限。例如在重庆，使用市级公共数据需通过市公共数据资源管理平台获取授权，高敏感度公共数据还需取得主管部门的专项批准。

实践案例：某互联网公司在训练推荐算法前放弃了爬取社交媒体数据的方案，改为使用已授权的数据集，规避了侵权和违法风险。

三、模型研发与调优阶段（核心建设期）

进入模型构建的核心阶段，团队首先要明确模型选型和构建方案。对于简单需求，可以直接调用第三方已备案的大模型API服务（如GPT-5、文心一言）；针对定制化需求，则可能需要基于开源模型（如 Llama 3）进行微调，或从零开始自主研发。随后进行算法设计与模型训练，设置合适的训练参数，不断优化模型精度，确保输出结果的准确性与稳定性。同时嵌入伦理和安全要求：避免引入算法偏见，并为模型输出设置内容过滤机制，拦截违法违规内容。

合规要点（部分）：

- 遵循伦理规范：开发过程中应遵照国家标准《人工智能伦理规范》，落实“以人为本、安全可控”的原则。模型设计应以人为中心，保障隐私与公平，并确保模型行为可控。 - 算法备案准备：如果企业自研模型或深度微调开源模型，需提前准备好算法白皮书，详述模型技术原理、潜在风险点及防控措施，为后续算法备案提供支持。

四、测试与验证阶段（上线前置期）

在产品上线前必须经过充分的测试验证。团队需开展以下测试验证：

- 功能测试：验证模型是否满足业务需求，例如客服机器人的回答准确率是否达标、质检AI对不良品的识别是否准确。

- 性能测试：通过压力测试了解模型的响应速度、并发处理能力和算力消耗，确保系统稳定性和效率。

- 安全测试：排查模型是否存在数据泄露风险，评估其抵御对抗攻击的能力[20]。

- 合规测试：检查AI生成内容是否符合法规要求，输出是否带有清晰的AI标识，以及模型决策是否存在不公平倾向[21]。

合规要点（部分）：对于深度合成、算法推荐等高风险AI应用，应在上线前通过属地网信办进行前置的合规风险排查，并参照《生成式人工智能服务安全基本要求》对产品完成全流程的安全评估。通过提前介入监管和标准评估，可及时发现并整改潜在合规隐患。

五、合规备案与部署上线阶段（落地期）

当模型通过测试准备上线时，企业需完成相应的合规备案手续，并确保部署过程稳妥可控。核心任务（部分）：

- 算法备案：针对提供生成式AI或深度合成服务的产品，企业必须通过国家网信办的算法备案平台提交材料获取备案编号；在某些地区（如重庆），还需同步向属地网信部门报送备案材料，完成地方备案。

- 部署上线：通常采用灰度发布（先小范围试点再逐步推开）方式验证稳定性，再部署至企业私有云、公有云或混合云等环境。

- 标识公示：在AI产品界面显著位置标明“AI生成内容”，公示算法备案编号，并提供用户服务协议和隐私政策供查阅。

合规要点（部分）：

- 严格执行《人工智能生成合成内容标识办法》，确保AI生成内容具备清晰标识并可追溯来源。例如聊天机器人的回复、AI生成的图片都应注明“AI生成”或嵌入数字水印，以提醒用户并方便监管。 - 按要求接入官方的AI运行监测平台，实现实时数据上报。按规定对接相应的AI安全监测平台，及时上报模型运行数据。

实践案例：某在线内容平台上线一款AI写作助手。发布前，他们通过网信办算法备案系统提交了模型技术方案、训练数据来源等材料，取得算法备案编号，并在产品主页公示了该编号和隐私政策。正式上线时，平台在编辑器界面提示“本段由AI生成”，所有AI撰写的文章结尾也附上算法备案编号，符合《人工智能生成合成内容标识办法》的要求。另外，该平台还与当地监管部门的监测系统对接，将AI内容产生量及违规拦截情况自动报送，确保运行过程中的风险可控。

六、运营监控与维护阶段（稳定期）

产品上线进入稳定运营后，合规工作依然不可松懈。企业需要建立7×24小时的实时监控机制，包括：

- 性能监控：持续跟踪模型的准确率和响应速度，及时发现模型“漂移”（数据分布变化导致性能下降）迹象。

- 内容及合规监控：审核AI生成的内容并拦截违规输出，同时监督模型对用户数据的使用不超出授权范围。

同时要做好日常系统维护，定期更新训练数据、优化模型参数，修复漏洞或BUG，保证模型持续稳定运行。建议每季度开展一次合规审计，由内部合规团队对照法规自查产品运营情况，并按监管要求向主管部门提交AI产品安全报告。

合规要点（部分）： - 如果模型核心算法在运营中发生重大调整，需重新履行备案手续并进行相应的风险评估。每次重要升级都应像上线前一样检查合规，不能因产品在运行就忽视新的风险。 - 建立完善的应急响应机制，针对AI生成严重违规内容、发生数据泄露等紧急事件制定预案。一旦发生问题，可迅速采取措施，例如紧急下线相关功能、通知用户和监管部门并启动调查处理。

实践案例：某AI内容服务在一次模型升级后出现性能下降迹象，团队怀疑模型产生漂移，立即回滚至旧版本并重新训练优化，同时按规定向监管部门更新了算法备案信息。

七、迭代优化阶段（升级期）

AI产品在运营中需要不断迭代改进。需求迭代方面，团队根据运营数据和用户反馈，新增功能或优化现有功能，例如提升客服AI的多语种支持能力等。技术迭代方面，引入新的算法或算力，升级模型架构（如将模型从版本1.0升级至2.0）以提高性能。

合规要点（部分）： - 每次功能或模型的重大更新后，都应重新评估产品合规性；若涉及核心算法变更，需及时更新算法备案材料，确保备案信息与实际模型一致。 - 在迭代过程中要保留好各版本的数据和模型变更记录，确保出现问题时可以追溯具体改动，必要时可回滚到旧版本。

八、终止（停用）与数据处置阶段（终结期）

当AI产品不再满足业务需求或存在不可控风险时，需及时启动终止（停用）流程，妥善结束其生命周期。首先模型下线：停止该AI产品的对外服务。然后进行数据处置：按照《数据安全法》等法规要求，对训练数据和用户数据进行彻底销毁或安全归档，不得随意保留任何含敏感信息的数据。最后备案注销：向监管机关提交备案注销申请，办理算法备案的注销手续，正式告知监管部门该AI产品已终止（停用）。

合规要点（部分）： - 数据销毁：对需要删除的数据必须采用不可逆的方法彻底清除（如磁盘消磁或多次覆盖），避免删去的数据被恢复。严格杜绝仅删除文件表面但实际可被技术恢复的情况，防范终止（停用）后发生数据泄露。 - 记录保存：对产品终止（停用）的关键操作和结果做好记录，并至少保存三年，以备监管部门日后调阅核查。这些记录包括模型下线时间、数据销毁方式细节、备案注销凭证等，形成可追溯的闭环档案。

实践案例：某金融科技公司终止（停用）一款老旧的信贷审核AI模型时，采用不可恢复的方式销毁了全部相关训练数据和用户数据；随后向网信部门提交算法备案注销申请，并将整个终止（停用）过程记录归档以备审计。

综上所述，李章虎律师认为，AI产品的合规治理是一项贯穿全生命周期的系统工程，需要企业管理层和一线团队共同重视。从规划到终止（停用）的每一步，都应坚持“合规先行”原则，将法律法规要求前置考虑，做到风险可控、过程可追溯。实践中，企业可以制定内部的AI产品合规检查清单或聘请专业的AI产品专项法律顾问，明确每个阶段的负责部门和合规任务，并定期培训相关人员学习最新相关法律法规要点。只有将合规融入AI研发和运营全流程，企业才能在享受AI技术红利的同时管控风险，实现业务发展与安全合规的双赢。

（以上内容为一般性框架的概述，具体合规措施应结合企业所属行业及地区的监管要求进行调整。）