來源 | 智合標準化建設
作者 | 智合標準中心
DeepSeek的全球熱度再次掀起AI大模型的應用革命，出於資料安全、隱私保護及定製化需求，越來越多的企業和機構選擇私有化部署AI大模型。然而，行業內面臨著技術錯配導致資源浪費、流程不規範導致合規安全隱患、缺乏系統評價導致技術-業務脫節等問題。
基於此，智合標準中心（北京之合網路科技有限公司）聯合公安部第三研究所啟動《人工智慧大模型私有化部署技術實施與評價指南》團體標準編制工作。旨在助力各行業人工智慧大模型的高質量私有化部署，並對部署成果及質量進行有效評價，促進人工智慧技術應用的健康發展。
其中，評價維度是構建AI大模型私有化部署評價體系的關鍵。本次標準擬定的評價維度中，有5類與法律、合規及認證領域緊密相關，需相關專業機構、從業者的積極參與。
安全性：關注部署過程及成果抵禦惡意攻擊、防止資料洩露和未經授權訪問等防範安全隱患的能力。歡迎有網路安全、資料治理經驗的專家參與。
可解釋性：關注模型決策的透明度和輸出成果的可解釋性，以及是否符合相關法規要求。歡迎資料隱私及合規專家參與。
相容性：關注部署成果能否與現有系統、工具和基礎設施合規有效整合，確保部署過程不會侵犯他人智慧財產權。歡迎IT律師及智慧財產權律師參與。
合規性：關注私有化部署過程和結果是否符合相關法律法規及業內規範，包括資料安全和跨境保護、商業隱私等方面。歡迎有資料治理及合規管理經驗的專家參與。
綠色效能：關注部署過程和成果對環境和能耗的影響，包括碳排放、能源消耗及廢棄物處理等方面。歡迎有碳管理、環保合規等經驗的環境專家參與。
本標準作為國內首部AI大模型私有化部署標準，將有效填補人工智慧標準體系中有關大模型部署環節的空白，並助力完善測試評估、智慧服務和安全/治理領域的標準建設。
《國家人工智慧產業綜合標準化體系建設指南》（2024版）
人工智慧標準體系框架圖
標準特點
“選用+部署+最佳化”全流程要點覆蓋：本標準統一了從模型選用→資源規劃→關鍵步驟→質量評價→持續最佳化的全流程要點，助力提升人工智慧大模型私有化部署的高效性與可靠性。
“技術+安全+評價+案例”深度融合：技術實施是核心，安全保密是前提，質量評價是保障，行業案例是參考，透過四方面緊密結合，為AI大模型的私有化部署提供科學、可行且具有前瞻性的實施路徑。
“模型應用方+技術服務方+質量評價方”三方協作：從AI模型應用方的實際需求、技術服務方的部署實施和質量評價方的反饋最佳化，共同構建三方協作的底層框架，確保指南能夠真實反映行業現況和市場需求。
為增強標準的科學性和實用性，確保編制工作以解決實際業務問題為導向，歡迎下列單位積極參與標準編制：
合規及法律服務機構
提供AI技術合規、資料隱私保護及法律諮詢服務的機構，為標準在合規性領域提供專業支援。
人工智慧大模型企業
專注於人工智慧大模型開發、最佳化及部署的企業，分享模型適配與部署的實踐經驗。
AI技術及系統整合服務商
提供AI技術部署與系統整合解決方案的企業，探討技術實施、系統整合和成果檢驗的專業經驗。
基礎設施及硬體提供商
提供高效能硬體裝置及基礎設施支援的硬體廠商、資料中心及相關服務機構，給予私有化部署硬體選型方面的專業支援。
雲計算與邊緣計算企業
提供私有云及邊緣計算等技術支援的企業，分享資源規劃與有效部署方面的專業經驗。
網路及資訊安全服務商：
專注於資料安全、隱私保護及網路防護的企業，為標準文字在相關領域提供專業支援。
資料治理與資料服務商：
提供資料治理、資料清洗等資料服務的企業和機構，為標準文字在資料相關領域提供專業支援。
AI大模型行業應用企業
已在特定行業（如金融、醫療、製造、教育等）實施AI大模型私有化部署的企業和機構，分享實際應用場景與需求。
測試評估與認證機構：
具備AI效能測試或質量評價及認證能力的機構，共同完善評價維度與方法。
可持續發展服務機構
關注並提供AI技術綠色效能、能耗最佳化及可持續發展策略的機構。
歡迎以上領域的專業企業、機構和個人掃碼填寫資訊，積極參與標準編制，共同推動AI大模型私有化部署的標準化與規範化發展。
END