导语：
国内视频模型与大模型在 2 月集中发布，技术进步速度超越治理节奏。Seedance 2.0、Kling 3.0 的发布让视频生成成为主流能力，GLM-5 的开源使大模型更易被集成。这要求治理体系快速升级，把合规、审计与责任链并入产品与研发流程。
1. 新技术对治理的冲击
- 视频生成带来版权、隐私与内容安全的叠加风险。
- 大模型开源化使责任链拉长，供应链治理更复杂。
- 多模态能力跨越部门边界，需要统一治理口径。
2. 治理对象清单
- 模型资产：模型版本、来源、训练数据范围。
- 内容资产：素材来源、授权范围、使用记录。
- 供应链资产：第三方模型、插件与工具。
3. 治理机制升级
- 证据链：对每次生成记录输入来源、模型版本与输出摘要。
- 审计流程：高风险场景必须有人工复核与留档。
- 责任链：明确业务、技术、合规的职责边界。
4. 参考价值的具体操作流程
- 建立“多模态资产台账”，记录模型与生成内容的全链路。
- 对视频生成场景进行版权与隐私风险评估。
- 设定素材来源规则，确保授权可追溯。
- 对开源模型建立准入与更新流程。
- 在研发流程中引入合规评测门禁。
- 建立治理看板，定期复盘风险与成本。
5. 关键指标建议
- 高风险场景覆盖率与复核通过率。
- 证据链完整度与可导出率。
- 供应链模型更新响应时效。
- 合规评测完成率与缺陷修复周期。
6. 落地检查清单
- 是否有统一的多模态治理台账？
- 是否明确模型与内容的责任边界？
- 是否能提供可审计的证据链？
- 是否把治理流程纳入日常运营？
7. 组织能力建设
- 建立跨部门治理委员会，保障决策一致。
- 设立“合规产品经理”角色，负责风险与证据链输出。
- 对研发与业务团队开展 AI 素养培训，确保流程可执行。
8. 交付物清单建议
- 合规评测报告与风险评估表。
- 素材授权与使用记录清单。
- 供应商审计与整改跟踪表。
9. 结语
治理是长期运营能力，不是一次性合规。只有把治理嵌入研发流程，才能在技术迭代中保持稳态。
10. 常见误区与对策
- 误区：治理只在上线前做一次检查。
- 对策：建立月度复盘与持续更新机制。
- 误区：忽略内容授权与素材来源管理。
- 对策：把素材授权记录纳入合规清单。
11. 关键指标建议
- 素材授权完整率与缺失率。
- 证据链导出成功率与审计通过率。
- 合规整改闭环率与平均周期。
12. 补充建议
- 将视频模型与大模型分别纳入风险分级，避免“一刀切”。
- 对外部模型建立备案与审计流程，形成责任可追溯链。
13. 运营建议
- 建议设定季度治理评审会，评估模型升级与风险变化。
- 对关键场景建立“合规白名单”，避免无序扩展。
补充：建议建立“多模态合规库”，收录可用素材、授权模板与敏感场景指南，减少一线团队误用风险。
补充：对于多模态内容建议建立统一的“授权到期提醒机制”，减少授权过期风险。
可将授权到期提醒接入内部工单系统。
可把合规检查纳入上线审批自动流程。
并把治理指标纳入管理层例会。
建立“素材授权到期”自动提醒看板。
并保留审计追踪记录。
