2026 新网安法 AI 专条落地！算法备案新增 3 项硬要求
发布时间：2026-01-22
2026年1月1日，修改后的《中华人民共和国网络安全法》正式施行，新增的第二十条AI专条首次以基础性法律形式确立人工智能安全与发展的双重导向，标志着我国AI治理从专项规制迈入法治体系化新阶段。与此同时，算法备案制度在原有框架基础上新增三项硬要求，进一步收紧监管颗粒度，倒逼企业从技术研发、数据管理到服务运营全链条升级合规能力。
AI专条：发展与安全协同的立法锚点
此次新网安法新增的AI专条，并非单一的监管条款，而是构建了“支持创新+底线防控”的二元治理框架，与《数据安全法》《个人信息保护法》形成协同闭环。不同于欧盟《人工智能法》的强监管导向，也区别于美国的场景化干预模式，我国通过基础性法律确权，既为AI技术发展释放制度空间，又划定不可逾越的安全红线。
从立法核心来看，专条明确了三大实践方向：其一，强化基础支撑，国家层面将引导资源向AI基础理论研究、算法关键技术研发集聚，推进训练数据资源、算力等基础设施合规建设，破解行业“数据荒”“算力散”的合规困境；其二，融合伦理与安全，将伦理规范提升至与安全监管同等高度，要求建立覆盖算法设计、数据训练、模型部署全生命周期的风险监测评估机制，针对性解决算法歧视、黑箱透明性不足等深层问题；其三，推动技术反哺，鼓励运用AI技术创新网络安全管理模式，实现“以AI治AI”的防御升级，在自动化威胁识别、应急响应等场景发挥核心作用。
这一立法安排并非凭空创设，而是对党的二十届三中全会“建立人工智能安全监管制度”要求的法治转化，既避免了过度监管对技术创新的束缚，又为后续专项立法预留了制度接口，体现了包容审慎的治理智慧。
算法备案新增三大硬要求：从形式合规到实质可控
伴随AI专条落地，算法备案作为AI监管的核心抓手，在原有“事前准入+事中监管+事后追溯”体系基础上，新增三项硬要求，直指当前行业合规薄弱环节，推动备案从“材料达标”向“实质可控”转变。
硬要求一：训练语料合规溯源与质量管控双达标
语料作为AI模型的“源头活水”，其合规性直接决定模型安全底线。新增要求明确，备案企业需提交完整的语料合规证明文件，实现“来源可查、权利可溯、质量可控”。具体而言，自采数据需提供《网络数据采集授权书》，商业语料需附带采购合同及版权证明，开源语料需核查授权协议合规性，境外语料占比不得超过30%且需提交安全承诺书并经公证认证。
质量管控方面，监管部门明确了量化标准：人工抽检4000条语料合格率需≥96%，技术筛查10%语料合格率≥98%，同时需建立黑名单管理机制与侵权投诉处理流程，定期开展语料清理。此前某生成式AI企业因使用未授权爬取数据训练模型，在备案审核中被要求全面整改并补充数据合法性证明，印证了语料合规已成为备案审核的“一票否决项”。
硬要求二：高风险场景安全防控机制具象化
针对医疗、金融、未成年人服务等重点领域，新增要求明确企业需提交针对性的安全防控方案，杜绝“AI幻觉”“诱导误导”等风险。具体包括：医疗类算法需披露疾病诊断准确率、误诊率及可解释性机制，金融类算法需建立用户资金决策风险提示体系，面向未成年人的算法需设置内容分级拦截与使用时长管控功能。
在敏感内容防控上，量化指标进一步收紧：对300条敏感问题测试的拒答率需≥95%，非拒答场景误拒率≤5%，同时需建立不少于1万条的拦截关键词库，结合人工审核与智能过滤双重机制。中央网信办“清朗·整治AI技术滥用”专项行动已明确，未落实重点领域防控要求的已备案算法，将被纳入限期整改名单。
硬要求三：全流程可追溯体系落地见效
新增要求强调算法全生命周期可追溯，企业需建立算力资源、模型迭代、服务运营的完整台账。自研算力需提供设备清单及运行日志，外采算力需核查供应商安全审查报告；模型迭代需记录版本更新内容、测试结果及合规评估意见，每一次重大迭代需同步向监管部门报备；服务运营中需实现用户指令、生成内容、审核记录的全程留痕，留存期限不少于6个月。
值得注意的是，跨部门联审中新增了供应链安全核查环节，外采软硬件需提交安全审查报告，涉及跨境数据流动的算法需同步提供《数据出境安全评估报告》，确保算法运行的每一个环节都处于监管视野内。
企业合规应对：从被动整改到主动构建竞争力
新要求落地后，算法备案周期普遍延长至3-6个月，企业需摒弃“临时补材料”的应对心态，构建系统化合规体系。短期来看，应组建“法务+技术+运营”跨部门团队，对照硬要求开展自查：梳理语料来源并补充合规证明，优化高风险场景防控机制，搭建全流程追溯台账，同时关注地方差异化执行要点——北京、上海要求三级以上系统提交《差距分析报告》，广东、浙江则支持全流程线上办理，可缩短审核周期。
长期来看，合规已成为企业核心竞争力。多地出台的政策红利的可操作性极强，深圳对完成备案的企业最高奖励100万元并提供算力券补贴，江苏算力补贴最高可达500万元。企业可借助合规备案获取政策支持，同时通过技术升级实现合规与创新的协同——如引入联邦学习技术保障数据隐私，运用可信计算提升算法透明度，将合规要求转化为技术壁垒。
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