导语：
11 月 7 日，全球数字治理议题集中在三条主线：欧盟 AI Act 即将进入最终投票环节，美国国会继续向 Google 追问 Gemma 幻觉事件的责任，白宫披露中国放宽稀土出口限制，这三件事分别影响算法透明度、平台责任与供应链安全。对于身处多国经营的科技企业而言，这是又一波“政策冲击测试”。
欧盟 AI Act 的冲刺阶段
欧洲议会与理事会在本周夜间召开多轮谈判，围绕高风险模型的登记、透明度、纠错义务达成初步妥协：
- 高风险名录：涉及公共服务、金融、医疗、教育、关键基础设施的模型必须申报，并接受第三方审计。
- 透明度与可追溯：要求记录训练数据类别、评估指标、版本变更，监管机构可以抽查模型日志。
- 用户申诉与纠错：若用户认为模型输出错误，有权要求企业在 30 日内给出解释或修正。
- 罚则：严重违规者可能被处以全球营收 6% 的罚款。
这些条款意味着任何在欧盟提供 AI 服务的公司，都需要建立“模型注册表+证据链”。即便尚未正式投票，企业也应提前准备合规档案，避免被动。
Gemma 事件与美国立法者的态度
参议员 Marsha Blackburn 向 Google 发送第二封公开信，警告若 30 日内不给出调查结果，将提案限制高风险 AI 的公共发布。多名众议员呼吁 FTC 研究“AI 幻觉导致诽谤”是否属于不公平商业行为。对于所有面向公众的生成式 AI 产品，意味着：
- 必须有事实核验机制，尤其是提及公众人物、医疗、法律内容。
- 需要可审计的引用链路，证明输出的依据。
- 要建立用户反馈与纠错渠道，避免因响应慢导致诉讼。
稀土出口调整的潜台词
白宫透露，中国计划放宽稀土出口限制，短期内缓解 GPU、5G、EV 的成本压力。美国、日本、欧盟仍会推动本土冶炼与友岸外包，这说明供应链风险不会消失，只是从“立刻断供”转向“长期博弈”。AI 企业需要：
- 评估 GPU、FPGA、网络设备的供应多元化方案。
- 关注量子计算、光计算等新算力路线，以应对政策波动。
- 与政府保持沟通，争取税收减免或采购补贴。
企业应对策略
- 合规即代码：将模型版本、训练数据、评估结果写入配置管理系统，形成“可查询账本”。
- 事实验证流水线：在生成链路中嵌入可信知识库、事实核验服务、黑名单过滤，确保敏感问题必须引用权威来源。
- 跨国数据策略：针对欧盟、美国、亚太不同法规，部署区域化数据中心，使用隐私计算、联邦学习降低跨境风险。
- 供应链风险盘点：建立 GPU、稀土、核心零部件的风险评分，制定多供应商与长期采购合约。
- 公共沟通：主动发布透明度报告，披露算法治理、用户申诉、数据保护情况，提升监管和用户信任。
行动清单
- 在内部成立 AI 合规工作组，模拟欧盟 AI Act 审核流程，补齐文档。
- 为生成式 AI 产品增加“事实引用提示”，记录引用来源与可信度评分。
- 与法务团队建立快速响应流程，处理来自立法者或监管机构的问询。
- 与供应链团队更新稀土、GPU 的采购策略，加入价格与政策预警机制。
- 组织一次跨部门演练，验证在 30 日内完成模型纠错与说明的能力。
结语：政策确定性正在到来
虽然监管条款看似苛刻，但它们提供了可预期的行动框架。谁能率先建立合规能力，谁就能在多国市场中获得先发优势。数字治理不再是“附加题”，而是决定企业能否长期运营的“主干课程”。
