生成式人工智能-海外合规白皮书（东南亚篇）-垦丁律师事务所-2024.8-125页_1mb

生成式人工智能海外合规白皮书（东南亚篇）总结

核心内容概述

本白皮书聚焦于东南亚地区（新加坡、越南、泰国、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾）生成式人工智能（GenAI）的产业现状、监管框架及合规核心问题，旨在帮助企业与从业者更好地理解和应对各国不同的法律环境。

主要观点与关键信息

一、新加坡

1. 产业及监管现状

• 产业政策：新加坡采用“软法”为主的治理方式，通过各行业监管机构发布指南和建议，而非强制性法规。
• 监管机构：IMDA、PDPC、MAS、CSA、MOH 等机构共同推动人工智能治理。
• 企业案例：AI Rudder、ADVANCE.AI、科大讯飞、字节跳动等企业在新加坡开展业务，并推出相关AI产品。
• 国际合作：新加坡积极参与国际AI治理合作，如APEC CBPR和AI Verify等框架。

2. 合规核心问题

• 基础模型与AI产品定性：需遵循《MGF for GenAI》的透明度、偏见、数据质量等要求。
• 数据合规：需遵守《PDPA》和《PDPD》相关规定，确保数据使用合法、透明、安全。
• 数据本地化与跨境：需遵守数据本地化要求，并根据《PDPA》进行数据跨境传输合规评估。
• 开发者安全责任：开发者需确保系统安全，使用RLHF、RAG等技术提升模型安全性，并建立事件报告机制。
• 内容安全：需避免歧视、偏见和虚假信息，遵循FEAT原则与道德标准。
• 知识产权：AI生成物需具备“人类智力努力”，否则无法获得版权保护。
• 透明度：需在AI决策过程中提供清晰解释，但不需暴露知识产权或源代码。
• 用户权利保护：用户有权获得信息、访问、更正、删除等权利，需通过明确的政策与弹窗实现。

二、越南

1. 产业及监管现状

• 产业政策：越南推动AI发展，提出《2030年人工智能国家战略》，但尚未形成独立的AI法案。
• 监管框架：《数字技术产业法》和《人工智能生命周期国家标准》草案初步确立AI合规框架，借鉴欧盟模式。
• 企业案例：FPT、VinBigdata等企业在越南开展AI业务，提供本地化服务。

2. 合规核心问题

• 基础模型与AI产品定性：需关注数据质量和算法透明性，确保模型不产生歧视或偏见。
• 数据合规：需遵守《PDPD》对个人信息与敏感数据的处理要求，确保数据合法、透明使用。
• 数据本地化与跨境：需遵守《网络安全法》和《网络信息安全法》的数据本地化要求，并进行数据跨境传输影响评估。
• 开发者安全责任：开发者需关注AI系统的安全、可控性和隐私保护，遵守《人工智能开发指南》的九项原则。
• 内容安全：需避免AI生成违背社会价值观、伦理或法律的内容，如鼓励暴力、歧视等。
• 知识产权：AI生成物需由人类参与创作，否则无法获得版权保护。
• 透明度：需在AI系统使用过程中提供清晰解释，以提升用户信任。
• 用户权利保护：用户有权了解数据使用方式、获得信息、访问和更正数据，需通过政策与技术措施保障。

各国合规要点对比

东南亚AI合规趋势

• 监管趋严：各国在AI合规方面正逐步加强，尤其是数据保护、内容安全和开发者责任方面。
• 借鉴欧盟模式：越南等国在AI风险分类、数据本地化和合规框架上借鉴了欧盟《人工智能法案》。
• 国际合作：新加坡积极参与国际AI治理合作，如APEC CBPR、AI Verify等框架。
• 企业合规意识提升：越来越多企业开始重视AI合规，建立内容审核机制和数据保护措施。

结语

本白皮书全面分析了新加坡、越南等东南亚国家在生成式人工智能领域的法律合规要求，强调企业在开展AI业务时，需结合各国法规、伦理标准与行业实践，制定适合本地市场的合规策略，以确保技术创新与法律规范的有机结合。