AGI与ASI算法透明度要求：超级智能决策逻辑的公开与解释边界

一、透明度的法定三层架构

第一层：对用户与公众的"适度透明"

⚖️ "算法推荐服务提供者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况，并以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等。"

• 服务适用的人群、场合、用途
• 基础模型使用情况
• 服务的局限性
• 所采集的个人信息及其在服务中的用途
• 服务所使用的模型、算法等方面的概要信息

第二层：对监管的"可说明、可审计"

💡 "有关主管部门依据职责对生成式人工智能服务开展监督检查，提供者应当依法予以配合，按要求对训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理等予以说明，并提供必要的技术、数据等支持和协助。"

📌 "该义务以保障用户知情权、理解决策逻辑为目的，不要求披露核心商业秘密"

第三层：对重大影响决策的"算法解释权"

⚖️ "通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。"

💡 "一是提供自动化决策时要做到决策透明，保障用户的知情权；二是要做到决策公正；三是当用户不希望向其个性化推送时，应向其提供非个性化推荐的服务或者设置关闭个性化推荐的功能。"

二、AGI 阶段的透明度落地：四个必须公开的维度

维度一：算法基本原理与目的意图

• 算法推荐服务的基本原理、目的意图、主要运行机制（《算法推荐管理规定》第十六条）
• 服务适用的人群、场合、用途（《暂行办法》第十条）
• 服务的局限性（GB/T 45654-2025 第 6.2 条）
• 基础模型使用情况（GB/T 45654-2025 第 6.2 条）

维度二：训练数据的宏观透明度

维度三：决策逻辑的"有意义解释"

💡 "《个保法》第 24 条对基于个人信息的算法自动化决策作出了专门规定……被认为是构成了中国版的算法解释权。"

📌 "相比于事后的算法解释私人赋权制度，事前的算法告知义务更能合理平衡个人信息主体与公共利益之间的复杂关系，能促进'有意义的透明度'之提升。"

⚖️ "基于说明理由规则，落地算法解释权，明确 AI 作出影响用户权益的决策时，必须向用户清晰说明决策依据、过程和理由，保障用户的知情权和监督权。"

维度四：幻觉风险与合理信赖边界

💡 "要求 AI 服务提供者要在显著位置提示用户'该内容由 AI 生成，仅供参考'等字样，引导用户理性看待 AI 输出，减少盲目信赖带来的损害风险。要明确高度能力化人工智能中的合理信赖标准适用边界。"

三、ASI 阶段的透明度升级：从"告知"到"可验证"

⚖️ "在透明可解释方面，是否合理披露算法、模型、系统的用途、运行逻辑、交互方式说明、潜在风险等信息；是否采用有效技术手段提升算法、模型和系统的可解释性。"

升级一：高影响决策的"说明义务 + 人工复核"

💡 "我国的立法方案可以设定高影响人工智能应用的说明义务。当人工智能系统作出对个人权益产生重大影响的决定时，系统提供者应当向个人说明该决定的基本逻辑，并设置由人工介入的复核与申诉渠道，防止个人权利被算法系统完全剥夺。"

• 智能体作出对个人权益有重大影响的自主决策时，必须能够回溯并说明决策的基本逻辑
• 关键节点（身份信息调用、支付授权、对外发送个人资料、重大影响的判断结果）必须有人工确认机制
• 建立申诉与复核通道

升级二：公共管理领域的"核心裁量权不可让渡"

📌 "公权力机关不得将核心的裁量权完全交由人工智能系统行使，确保技术应用活动处于行政监督与司法审查的覆盖范围之内。"

• 行政决策的核心裁量权必须保留在人类手中
• ASI 系统的决策逻辑必须可审查、可推翻、可追责
• 技术应用活动处于行政监督与司法审查的覆盖范围之内

升级三：行为围栏的可验证透明

• 感知、决策、执行环节建立"行为围栏"
• 重要应用场景智能体行为可验证、可追溯（探索区块链等技术）
• 全链路审计与追溯体系

升级四：训练数据与模型权重的"分层透明"

四、公开与解释的操作边界

边界一：用户层"适度透明"的实操标准

⚖️ "法律要求的是'适度透明'——既让用户明白，又不泄露核心技术。"

1. 算法/服务的基本原理、目的意图、主要运行机制
2. 服务适用的人群、场合、用途
3. 服务的局限性
4. 基础模型使用情况
5. 所采集的个人信息及其在服务中的用途
6. 模型、算法等方面的概要信息
7. "该内容由 AI 生成，仅供参考"等幻觉风险告知

边界二：监管层"深度说明"的实操标准

• 必要的技术、数据等支持和协助
• 算法安全自评估报告
• 安全评估报告（三签字）
• 全链路审计日志

• 披露核心商业秘密（模型权重、完整训练数据、核心源代码）
• 公开可能危害国家安全、公共利益的信息

边界三：重大影响决策的"算法解释权"实操标准

• 触发条件：通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定
• 个人权利：要求说明 + 拒绝纯自动化决策
• 说明内容：决策依据、过程和理由（法治网张凌寒标准）
• ASI 升级：说明该决定的基本逻辑 + 人工介入的复核与申诉渠道（法治网立法建议）

边界四：商业秘密与国家安全的豁免

📌 "该义务以保障用户知情权、理解决策逻辑为目的，不要求披露核心商业秘密。"

• 模型权重、完整训练数据、核心算法源代码依法受商业秘密保护
• 但监管在监督检查时可要求提供必要的技术、数据等支持和协助
• 国家安全、国家秘密、敏感事项依法依规做好保密（参照《科技伦理审查办法》第十五条）

五、ASI 透明度的合规框架

AGI/ASI 算法透明度合规框架
    │
    ├─ 第一层：用户与公众透明度（适度透明）
    │   ├─ 算法基本原理、目的意图、主要运行机制（《算法推荐管理规定》第十六条）
    │   ├─ 服务适用人群、场合、用途（《暂行办法》第十条）
    │   ├─ 服务局限性、基础模型使用情况（GB/T 45654-2025 第 6.2 条）
    │   ├─ 采集的个人信息及用途（GB/T 45654-2025 第 6.2 条）
    │   ├─ 幻觉风险告知："该内容由 AI 生成，仅供参考"（法治网张凌寒）
    │   └─ API 服务：说明文档中同等公开
    │
    ├─ 第二层：监管透明度（深度说明 + 可审计）
    │   ├─ 训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理（《暂行办法》第十九条）
    │   ├─ 必要的技术、数据支持和协助
    │   ├─ 算法安全自评估报告 + 安全评估报告（三签字）
    │   ├─ 全链路审计日志（≥6 个月）
    │   └─ 不要求披露核心商业秘密（姚佳论述）
    │
    ├─ 第三层：重大影响决策的算法解释权
    │   ├─ 触发：对个人权益有重大影响的自动化决策（《个保法》第二十四条第三款）
    │   ├─ 个人权利：要求说明 + 拒绝纯自动化决策
    │   ├─ 说明标准：决策依据、过程、理由（法治网张凌寒）
    │   ├─ ASI 升级：说明基本逻辑 + 人工复核与申诉渠道（法治网立法建议）
    │   └─ 公共权力：核心裁量权不可让渡给 AI（法治网立法建议）
    │
    └─ 第四层：ASI 智能体透明度升级
        ├─ 透明可解释：用途、运行逻辑、交互方式、潜在风险（2026《科技伦理审查与服务办法》）
        ├─ 行为围栏可验证：感知/决策/执行环节权限可核验
        ├─ 决策链路可追溯：区块链等技术实现重要场景可验证
        ├─ 关键节点人工确认：身份调用/支付授权/对外发送/重大影响判断
        └─ 分层透明：用户层适度公开 + 监管层可审计 + 商业秘密受保护

六、欧盟参照：高风险系统的透明度义务

1. 设计透明：系统设计和开发应确保操作足够透明，使部署者能够解释系统输出并适当使用
2. 使用说明：随系统提供数字或物理形式的"使用说明"，包含：
   • 提供者身份与联系方式
   • 系统特性、能力与局限（预期目的、准确率、鲁棒性、网络安全）
   • 已知或可预见的风险情境
   • 技术能力与特性（输出解释）
   • 输入数据规格与训练、验证、测试数据集信息
   • 预定变更
   • 人类监督措施
   • 计算与硬件资源需求
3. 通用 AI 模型（GPAI）透明度：2026 年 8 月 2 日起，训练算力超过 10^25 FLOPS 的 GPAI 模型须向 AI Office 提交技术文档，披露模型架构、训练数据来源、计算资源使用

• "使用说明"制度可借鉴——要求 ASI 提供者提供结构化的"系统卡片"，类比模型卡（model card）
• GPAI 训练数据摘要模板（基本信息 + 数据来源清单 + 数据处理相关信息）可作为我国训练数据透明度的国际协同模板
• 自由开源模型透明度的"部分豁免 + 系统性风险例外"值得参考

七、简短的结论

⚠️ 必须正视的六点：

1. "透明≠完全公开"——东方律师网指南明确：法律要求的是"适度透明"，既不泄露核心技术，又让用户明白
2. 用户层必须公开算法基本原理、目的意图、主要运行机制——《算法推荐管理规定》第十六条的硬义务
3. 监管层须对"训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理"予以说明——《暂行办法》第十九条，但姚佳明确"不要求披露核心商业秘密"
4. 对个人权益有重大影响的自动化决策，个人享有算法解释权——《个保法》第二十四条第三款；法治网张凌寒进一步要求"清晰说明决策依据、过程和理由"
5. ASI 阶段透明度必须升级为"可验证"——2026《科技伦理审查与服务办法》要求合理披露运行逻辑与潜在风险；行为围栏可验证、决策链路可追溯、关键节点人工确认
6. 公共权力核心裁量权不可让渡给 AI——法治网立法建议明确：公权力机关不得将核心裁量权完全交由人工智能系统行使