中国企业“国内训练、全球部署”的合规与架构全集成方案

一、总体思路:国内把“数据与出口”做干净,境外把“本地合规”做扎实一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略:在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净,在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净,两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离起来。拆解为三大闭环:1.1 境内合规闭环:以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《数据出境安全评估办法》等为基础,做到:训练数据来源合法数据分类分级与台账完备个人信息处理合规数据出境路径可证明、可复盘1.2 境外合规闭环:按欧盟GDPR、欧盟AI Act、美国与重点国家隐私...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...

在大模型快速普及的今天,很多人把 AI 当作一个可以随时调用的“智能黑盒”:输入问题,等待答案,然后要么照单全收,要么完全不信。真正缺失的,是把“人与 AI 的协作”当作一个可以系统设计、持续优化的工程对象。借用工程控制论的视角,我们可以更清晰地理解: 人与 AI 不是简...