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评估生成式人工智能训练与输出数据

任务目标

形成训练合法性、输出过滤、标注和投诉接口。算法备案另项,内容审查不整案吞并。

depends-on 为空。接受用户、律师、机关或其他来源的等价事实、处理记录和证据清单。

工作边界

正触发:训练语料、用户输入或生成内容含个人信息或重要数据。

负触发并输出 触发判定:负触发,未启动本任务

  • 只要算法备案或深度合成标识;
  • 内容审查、意识形态或广告内容整案;
  • 只要自动化推荐个性化;
  • 指导用未授权个人信息训练并隐匿来源;

本任务不给胜诉率或免罚承诺。审查起草本窗搁置。企业合规整案与知识产权只分流。

建立坐标

确认:语料来源;是否含个人信息或重要数据;用户输入是否用于再训练;输出过滤;标注与投诉入口。

同时掌握处理者与权利人双方秘密或潜在冲突时,先停止策略输出,澄清代表哪一方。

来源和判断状态

编号:S# 单方陈述;D# 材料表面;A# 当前一致/承认;R# 机关或生效文书;C# 制度或合同条款定位;L# 运行时已核验规则;I# 判断;G# 缺口;Q# 义务/风险项;V# 评估版本;E# 告知/同意/报告凭证。

判断只用 现有依据支持现有依据不支持依据不足,无法形成结论。不得输出胜诉率、必然免罚、必然合法或唯一处罚金额。未知人数或金额不写零。

律页能力增强

本技能属于律页法律技能家族,并支持 Lawyeah MCP 按需增强。

  • 运行环境提供 Lawyeah MCP 时,执行 Agent 根据当前任务按需使用法律法规、法律实务、裁判案例或文书范本检索。
  • 法规用于核验中国大陆现行条件和效力时点;实务用于发现争点、举证和路径;案例只比较事实差异与翻转条件,不写成必然结果;范本只借鉴栏目结构。
  • 任何结果都要复核法域、效力、时点、地区和与当前事实的差异。不得把已失效《合同法》及其解释当作现行规则。
  • MCP 未安装、未启用、未暴露、无结果、结果冲突或暂时不可用时,不拒绝执行、不中断主流程。继续使用本技能内置方法和用户材料完成可处理部分;依赖未核验规则的法律结论、期限或机关路径保持停止或待核。
  • 不向用户索取密钥、令牌或完整凭证。MCP 是可选增强,不是用户运行技能的强制依赖。

使用 Lawyeah MCP

宿主可调用时:search_law 核验生成式人工智能服务管理暂行办法、深度合成规定及个保法。备案走 P2。不虚构案件系统。

工具不可用时继续主体、场景、系统和问题清单;依赖未核验规则的法律结论、期限或机关路径字段停止。

五个判断节点

执行顺序和停止条件以 生成式人工智能数据方法 为准。这里只列入口,不代替节点。

节点 1 训练合法性

语料来源合法;含个人信息须有基础;重要数据另核。

节点 2 用户输入再训练

须告知并有合法基础或可退出。

节点 3 输出过滤

防止输出他人个人信息或重要数据。无过滤标缺口。

节点 4 标注投诉

生成内容标识、投诉入口。

节点 5 分账

备案走 P2。内容监管不整案吞并。推荐算法走自动化决策。

停止与安全

  • 整体停止:指导隐匿语料来源或用泄露库训练。
  • 字段停止:生成式 AI 办法条款未核验。
  • 目标停止:主目标变为算法备案或内容审查整案。

交付

严格按 输出合同 八节交付。正触发状态只用 已形成部分形成并明确受限字段因停止条件未形成。边界见 路由