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7阶段37条要求！AI出事谁担责？一图读懂网安标委AI安全新指引
2026 年 9 月，全国网络安全标准化技术委员会（网安标委）发布《网络安全标准实践指南——人工智能应用安全指引 总则》（TC260-PG-20268A，v1.0-202609）。如果说之前发布的《个人用户使用人工智能服务安全指南》是写给咱们普通人的，那这份新文件，就是写给所有正在「上 AI」的单位的。
一句话概括：不管你是自研大模型、基于开源二次开发，还是采购第三方 AI 服务接入业务，从立项规划到最终下线，7 个阶段、37 条安全要求，这份文件都给你划好了线。
AI 上线不是「能跑就行」，而是「能停、能查、能赔」。这是全文最核心的一句话。
一、先搞清楚：出了事，谁担责？
文件把 AI 应用全过程拆成了 4 类角色：数据提供方（提供训练和运行数据）、建设部署方（做模型、做系统、做部署）、运行管理方（负责上线后的运维监控）、访问使用方（直接用 AI 干活的）。同一个组织可以身兼多角，但责任不会因此消失——每一类的安全职责都要落到位。
在此基础上，文件提出 5 项基本原则，可以当成企业 AI 安全治理的「总纲领」：
二、7 个阶段怎么走？一张图看懂
这是文件的主体框架，和软件工程里的 SDLC（软件开发生命周期）高度对应：前期规划 → 设计开发 → 验证确认 → 部署 → 运行和监控 → 持续验证评估 → 退役下线。另外还有一节「其他」要求，把等保、个人信息保护、数据安全、密码应用、关基保护这五条并行合规线全部拉了进来。
特别注意第 6 阶段：每年至少开展一次安全测试，出现重大风险事件、或应用场景/智能化水平/服务规模显著变化时，安全设计失效的会被「打回」前期规划阶段重新设计。
三、风险分五级，能力要「够格」
前期规划阶段有个很「硬核」的机制：安全分级 + 能力对齐。
同时还要明确安全第一责任人，建立覆盖全阶段的安全责任机制，模型选型、数据源选取、部署方式选择等关键决策都要有记录，出事能追溯到人。
四、开发到上线前：三条硬门槛
设计开发阶段，重点抓两头：一头是内生安全——从算法规则、模型框架、系统架构入手，提升可解释性、公平性、鲁棒性、可靠性、透明性、隐私保护和价值对齐；另一头是数据安全——训练数据来源可溯、交叉标注加结果审计、清洗过滤违法不良信息和个人隐私信息、防止数据投毒。基于开源二次开发的，还得遵循开源协议并对框架代码做安全审计。
验证确认阶段最务实的一点：按应用场景分类测试——
测试不达标：能调优解决的，调优后重测；解决不了的，退回设计开发重做——不是「边上线边改」。
五、部署：四类环境，四套打法
部署阶段给出了很接地气的分环境指引：
通用要求两条：一是部署安全护栏，拦截违法不良内容、防提示词注入、防执行链路失控；二是对软硬件和第三方工具做安全检测，建立漏洞追溯机制，防范供应链植入后门。
六、跑起来之后：监控、标识、能「一键关停」
运行和监控阶段，几个动作是硬性的：用户输入要做安全检测；具备舆论传播属性的服务场景，要配备与服务规模相匹配的监看人员；生成合成内容要按《人工智能生成合成内容标识办法》和 GB 45438-2025 做好标识，并通过国家标准公共服务平台验证标识有效性。
应急方面，针对重大及以上安全事件，必须具备紧急关停、紧急切换备用服务、版本回退能力；涉及人与物理空间交互的场景，要设置便于人工操作的关停方式，防止失控时停不下来。
全文最值得关注的一条：鉴于 AI 的不可解释性、幻觉等技术特点和「定责难」的现状，文件鼓励在涉及人身安全的应用场景，事前建立无条件救济保障措施——发生重大事故时，第一时间、无理由进行人道主义救济。
「无条件救济」写入官方指引文件，等于给 AI 应用的责任兜底提供了新思路：先赔人、后定责。
七、下线也不能「一关了之」
退役下线阶段分三步：先做必要性、可行性、影响范围的安全评估并形成方案，告知用户和合作方（需报备的主管部门也要同步）；停止服务前保证原有用户完成迁移，避免骤停引发人身、财产、社会安全问题；最后是数据清理——模型文件、训练数据、权重文件、超参数配置、训练脚本、推理服务配置等，都要确保无法被恢复或加载。确需留存的，按合法、正当、必要原则保留最小范围，明确期限，隔离存储、控制权限。
「其他」章节则把 AI 安全和其他合规体系做了衔接，五条并行要求一个都不能少：等保（GB/T 22239/22240）、个人信息保护（同意、影响评估、合规审计）、数据安全（分类分级、风险评估、出境评估）、密码应用（GB/T 39786 等）、关基保护（GB/T 39204）。
八、给你的落地自查清单
最后送上一份 14 项自查清单，建议对照自己的 AI 项目逐项打勾：
三个常见问题：
Q：我们只是采购第三方大模型 API，也适用吗？
A：适用。作为「访问使用方」或「运行管理方」，至少要在选型评估、运行监控、应急关停、数据出终端等环节落实对应要求。
Q：内部试用、不面向公众的 AI 项目要做吗？
A：文件适用于各行业领域组织开展 AI 应用的安全风险防范与管理，不限于对公众提供服务；涉及重大决策、物理装置、人身安全的内部应用，风险等级反而更高。
Q：和等保测评冲突吗？
A：不冲突，是叠加关系。文件明确要求按等保开展系统安全建设和测评，AI 安全要求是在等保、个信、数据安全、密评基础上的新增一层。
AI 已经从「要不要用」进入「怎么安全地用」的阶段。这份总则就是官方给出的第一份全生命周期底线清单，后续各行业的领域文件也会陆续跟进。建议政企单位尽早对照自查，别等监管问询时才补作业。
来源：全国网络安全标准化技术委员会秘书处《网络安全标准实践指南——人工智能应用安全指引 总则》（TC260-PG-20268A，v1.0-202609）。本文为通俗解读，具体要求以原文为准。
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