生成式人工智能（大语言模型）备案对“训练数据”有何特殊要求？

训练数据不是“拿来主义”，备案红线在这儿

最近不少客户问：大模型备案时，光把模型参数调好就行了吗？错！真正卡脖子的，其实是训练数据——它不是“喂什么都能长”，而是有明文规定的“食材清单”。

数据来源必须“可追溯、可验证”

备案要求里反复强调一点：你用的数据从哪来，得说得清、查得到、证得了。比如爬公开网页？得保留爬虫日志和授权页面快照；买第三方数据集？合同里必须写明版权归属和使用范围；用内部业务数据？得过脱敏关、过合规评审关。九蚂蚁在帮客户做备案预检时，第一件事就是拉出数据溯源表——哪个数据集、哪年采集、谁授权、怎么清洗，一条条对齐《生成式AI服务管理暂行办法》第7条。

敏感信息必须“零残留、零风险”

别以为“模型学不会具体人名”就放心了。备案审查真会抽样检测训练数据原始包：身份证号、银行卡号、医疗记录、未成年人信息……只要原始数据里出现，哪怕没进最终模型，也算违规。我们见过有团队把客服对话当语料，结果忘了过滤用户报修时顺手写的手机号——这一处疏漏，直接导致备案材料被打回重做。九蚂蚁的“数据净化SOP”里，光是PII（个人身份信息）识别规则就有47类，连座机区号+号码组合都设了拦截层。

价值导向得“有依据、有痕迹”

很多人忽略这点：训练数据本身要体现主流价值观。不是随便堆100G新闻就叫“正能量”，而是得有结构化标注——比如哪些段落用于强化事实核查能力，哪些对话样本用于训练拒绝违法请求的响应逻辑。我们在协助某政务大模型备案时，专门建了“价值观校准数据集”，每条样本附带人工标注的意图标签和政策依据条款，审查组一眼就看懂设计逻辑。

说白了，备案不是交作业，是交一份“数据健康报告”。数据不干净，模型再聪明也是沙上筑塔。九蚂蚁干的活，就是帮你在训练之前，把数据底子扎牢——不为应付检查，而是让模型真正立得住、跑得稳、用得久。