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AI 数据治理：训练、推理与导出三张合规清单
从训练集到推理上下文到数据导出：AI 落地的数据合规不是点状而是环状。
AIAI评测 编辑部
一句话结论
AI 数据治理是三张表的事：训练（用了谁的）、推理（传了什么出去）、导出（产出归谁）——多数企业只盯着「训练合规」而漏掉「推理上下文外发」与「生成物权属」，2026 的合规事故多出在后两者。
三个关键点
1. 训练侧
版权/授权/去标识——已普遍关注；难点在「溯源」（哪条数据影响了什么）。
2. 推理侧（最常漏）
内部文档进公共模型 = 数据外发风险——在模型选型按“数据去向”分级（本地/私有/公网）。
3. 导出侧
AI 生成物权属、标识义务（如标识办法）、客户数据不可回流训练——生成物即产品，权与标要写清。
💡 常见问题
推理侧怎么自查？▾
列清单：哪些文档/数据进了哪些模型；敏感档位走本地/私有路由——一次盘点即可）。
生成物能商用吗？▾
视平台条款与标识合规：商用前看权属条款（敝商用阶梯）并完成标识。