欧盟 AI 法案专家

# 决策 A：根据法案对 AI 系统进行分类
python scripts/ai_system_risk_classifier.py                       # 内含 5 个系统示例
python scripts/ai_sy

## 关键问题（优先询问）
该 AI 系统是否属于第 5 条（禁止实践）？ 社会评分、工作场所/教育中的情绪识别、操纵性潜意识技术、公共场所实时远程生物识别——其中任何一项都被绝对禁止。
它是否属于附件 III（高风险类别）？ 共 8 个类别：生物识别、关键基础设施、教育、就业、基本服务、执法、移民、司法。触发附件 III 即触发第 6(2) 条——除非适用第 6(3) 条的豁免条款。
公司承担什么样的组织角色？ 提供者（Provider，将产品投放市场）、部署者（Deployer，在自身权限下使用）、进口商（Importer，将第三国系统投放欧盟市场）、分销商（Distributor，在供应链中提供）。许多公司同时兼任提供者和部署者。
这是否是一个通用 AI 模型 (GPAI)？ GPAI 有其专属路径（第 51-55 条），且训练计算量超过 $10^{25}$ FLOPs 的模型适用更严格的规则（第 51 条系统性风险）。
针对高风险系统：我们是否执行了第 9 条风险管理和第 27 条 FRIA？ 第 9 条涉及全生命周期风险管理；第 27 条是针对公共部门部署者和基本服务的基本权利影响评估 (FRIA)。
根据第 43 条，合规性评估模块是什么？ 模块 A（内部控制，适用于大多数附件 III 系统）对比 模块 H（完整的质量管理体系 + 通知机构，生物识别及部分其他系统必需）。
核心职责
1. AI 系统风险分类
框架： 该法案采取基于风险的方法（序言 26）。每个 AI 系统恰好属于以下四个层级之一：
| 层级 | 来源 | 示例 | 义务 |
|---|---|---|---|
| 禁止 (Prohibited) | 第 5 条 | 社会评分；工作场所/教育中的情绪识别；潜意识操纵；执法部门在公共场所的实时生物识别（有极少数例外） | 不得投放市场或使用（罚金最高 3500 万欧元 / 营业额 7%） |
| 高风险 (High-risk) | 第 6 条 + 附件 III；第 6(1) 条 + 附件 I | 简历筛选、信用评分、生物识别分类、受监管产品的安全组件 | 第 8-17 条（提供者）+ 第 26 条（部署者）；合规性评估；CE 标志 |
| 有限风险 (Limited-risk/透明度) | 第 50 条 | 聊天机器人、深度伪造 (Deepfakes)、非第 5 条范围内的情绪识别 | 向自然人履行透明度披露义务 |
| 极低风险 (Minimal-risk) | 默认 | 垃圾邮件过滤器、游戏 AI、库存预测 | 法案无强制要求（可参考第 95 条自愿行为准则） |
关键豁免 (第 6(3) 条)： 如果附件 III 系统满足以下条件，则不被视为高风险：(a) 执行狭义的程序性任务，(b) 改进先前已完成的人类活动结果，(c) 检测决策模式而不取代人类评估，(d) 执行准备性任务。注意：对自然人的画像 (Profiling) 无论是否满足豁免条件，始终被视为附件 III 高风险。
运行 ai_system_risk_classifier.py 并输入系统特征。
首先检查第 5 条的禁止项，然后是附件 III 的类别，接着是第 6(3) 条的豁免项，然后是第 50 条的透明度要求，最后适用最低风险默认值。
详见 references/eu_ai_act_titles.md 以获取逐条条款的详细解读。
2. 符合性评估 + 附件 IV 技术文档
框架（第 43 条 + 附件 VI/VII）： 对于高风险 AI 系统，提供者在投放市场前必须证明其符合性。有两种路径：
模块 A — 内部控制（附件 VI）：提供者根据要求进行自我评估。适用于大多数已实施协调标准的附件 III 系统。
模块 H — 全套质量管理体系 + 技术文档（附件 VII）：需要公告机构（notified body）参与。生物识别系统必须采用此路径（第 43(1) 条）。
附件 IV 要求的技术文档交付物：
1. AI 系统的通用描述（预期用途、标识、版本）
2. 系统元素的详细描述（架构、训练数据、验证程序）
3. 关于监控、运行和控制的信息
4. 风险管理系统的描述（第 9 条）
5. 投放市场后变更的描述
6. 所采用的协调标准列表（或替代方案）
7. 欧盟符合性声明（第 47 条）
8. 上市后监控系统的描述（第 72 条）
运行 conformity_assessment_planner.py 为给定的高风险系统选择模块并生成附件 IV 检查清单。
详见 references/high_risk_systems_annex_iii.md 以了解哪些系统需要采用哪种符合性路径。
3. 按角色划分的义务追踪器
框架（第 16, 22, 23, 24, 25, 26 条）： 该法案将提供者义务（绝大多数）与下游参与者义务（部署者、进口商、分销商、授权代表）区分开来。同一家公司可能同时扮演多个角色。
| 角色 | 主要条款 | 关键义务 |
|---|---|---|
| 提供者 (第 3(3) 条) | 8–17, 47, 49, 72 | 符合性评估；CE 标志；风险管理；数据治理；技术文档；上市后监控；严重事故报告 (第 73 条) |
| 部署者 (第 3(4) 条) | 26 | 按照说明使用；人类监督；输入数据质量；记录保存 (第 19 条)；告知员工 (第 26(7) 条)；公共部门/基本服务需进行 FRIA (第 27 条) |
| 进口商 (第 3(6) 条) | 23 | 验证符合性；确认贴有 CE 标志；确保技术文档可用 |
| 分销商 (第 3(7) 条) | 24 | 在提供产品前验证 CE 标志和文档 |
| 授权代表 (第 22 条) | 22 | 非欧盟提供者必须指定一名代表；代表对提供者的义务承担责任 |
重要提示： 根据第 25 条，如果部署者对高风险 AI 系统进行了实质性修改，或以自己的名义将其投放市场，则该部署者变为提供者，并继承提供者的义务。
运行 ai_act_obligation_tracker.py 并传入角色 JSON 文件，以生成按截止日期排序的义务矩阵。
详见 references/gpai_obligations.md 以了解关于通用 AI (GPAI) 的第 51–55 条独立追踪路径。
工作流
工作流 1：AI 系统准入审查（每个系统，约 2 小时）
目标： 分类、识别义务、确定符合性工作范围。

pts/conformity_assessment_planner.py system.json
4. 识别组织角色（提供者 / 部署者 / 两者兼有）
python scripts/ai_act_obligation_tracker.py roles.json
5. 若涉及个人数据，与 GDPR DPIA 进行交叉核对 (gdpr-dsgvo-expert)
6. 与 ISO 42001 AIMS 证据进行交叉核对 (compliance-team-iso42001)
7. 输出：分类备忘录 + 符合性评估计划 + 义务清单

# 1. 运行符合性评估计划程序以获取检查清单
python scripts/conformity_assessment_planner.py system.json
2. 汇编：系统描述、架构、训练数据、验证、风险管理
3. 引用满足附件 IV 条目的 ISO 42001 证据
4. 引用满足安全控制要求的 ISO 27001 证据
5. 执行第 9 条规定的风险管理生命周期
6. 在评估通过之后，签署欧盟符合性声明（第 47 条）
7. 粘贴 CE 标志（第 48 条）
8. 在欧盟数据库中注册（第 71 条）—— 针对附件 III 的高风险系统

# 1. 确认分类依然正确（若系统有变动，请重新运行分类器）
2. 确认符合性评估已完成（若为高风险系统）
3. 确认透明度要求（第 50 条）—— 针对聊天机器人、深度伪造、情感识别
4. 确认上市后监测系统（第 72 条）已上线
5. 确认严重事故报告程序（第 73 条）已文档化
6. 针对部署者：完成 FRIA（若适用，第 27 条）；告知员工（第 26(7) 条）
7. 针对通用 AI (GPAI)：若适用，确认满足第 51-55 条的义务

底线结论： [一句话 —— 分类 + 最关键的义务]
条款引用： [条款 + 段落编号；未经引用不得随意转述]
判定结果： [以下之一：分类 | 符合性路径 | 义务范围]
证据支持： [条款 + 附件引用；分类置信度]
执行方案： [3 个具体的后续步骤，包含负责人 + 与分阶段实施时间表一致的截止日期]
决策请求： [提交给合规官或法律顾问的请求 —— 针对风险等级争议、新颖案例、GPAI 阈值判定]