2026年4月，工信部等十部门联合印发的《人工智能科技伦理审查与服务办法(试行)》（文号：工信部联科〔2026〕75号）正式落地实施。

（信息来源：工信部官网搜索文件名）

一、政策背景

2026年3月20日，工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、科技部、农业农村部、国家卫生健康委、中国人民银行、国家网信办、中国科学院、中国科协十部门联合印发《办法》。

《办法》明确适用范围：在中华人民共和国境内开展的，可能在人的尊严、公共秩序、生命健康、生态环境、可持续发展等方面带来科技伦理风险挑战的人工智能科学研究、技术开发等活动。

二、核心内容解读

🔴 核心条款一：训练数据”来源合法”硬性要求

《办法》第十五条明确规定，伦理审查重点关注：

训练数据的选择标准，算法、模型、系统的设计是否合理；是否采取措施防止偏见歧视、算法压榨。

企业合规风险：

数据来源不明将导致审查不通过

训练数据存在歧视性内容未处理，项目将被要求整改

无法提供数据授权证明，面临法律责任

（政策来源：《办法》第四章第十五条）

🔴 核心条款二：数据困境破局之道

《办法》第六条提出：

促进人工智能科技伦理审查高质量数据集有序开源开放。

当前企业普遍面临三大困境：

困境

表现

不敢用
数据使用缺乏法律边界

不愿给
担心商业秘密泄露

不能通
数据格式不统一

《办法》通过建立伦理审查高质量数据集开源机制，为合规数据流通提供制度保障。

（政策来源：《办法》第二章第六条）

🔴 核心条款三：高风险AI强制审查

《办法》第十二条要求，申请材料必须包括：

科技伦理风险评估情况、防控及应急处理预案。

对于人机融合系统、具备舆论动员能力的算法模型、高风险场景自动化决策系统，企业必须建立风险监测机制和应急处置预案。

（政策来源：《办法》第四章第十二条）

三、行动建议

✅ 建议一：设立伦理审查委员会

3个月内设立委员会，成员包含技术、伦理、法律等专业背景人员

配备专职人员和专项经费

✅ 建议二：完善数据管理体系

建立数据来源核验台账

完成数据清洗与去偏处理记录

留存完整数据使用授权文件

✅ 建议三：算法公平性自评估

定期排查歧视性风险

重点审查招聘、信贷、医疗等敏感场景AI系统

✅ 建议四：履行信息披露义务

AI服务界面显著标注AI身份

向用户披露算法用途、潜在风险

✅ 建议五：申请政策支持

可申请使用简易审查程序

关注地方伦理审查与服务中心建设

四、互动话题

《办法》实施后，企业最需要优先解决的是哪项合规挑战？

A. 建立伦理审查委员会，配置专业人员

B. 完成训练数据来源梳理，建立授权台账

C. 进行算法公平性评估，消除歧视风险

D. 制定应急处置预案，完善风险监测

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文章内容为政策解读，不构成法律建议，企业合规事宜请咨询专业法律顾问。

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