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沙特阿拉伯现行有效对中国 AI 企业相关度:高AI 监管数据与隐私

SDAIA 人工智能伦理原则与生成式 AI 指引

《人工智能伦理原则》(2025);《生成式人工智能指引(公众版)》(2025)

沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)

《人工智能伦理原则》按风险分四档:几乎无风险的系统(如垃圾邮件过滤)不设限制但建议遵循伦理;有限风险的系统适用本文件的伦理原则;高风险系统必须进行事前与事后的合格评定,并在遵循伦理之外满足相关法定要求;对人的安全、生计与权利构成"不可接受风险"的系统(例如社会画像、剥削儿童、可能扭曲行为的系统)不被允许。文件确立七项原则并按 AI 系统生命周期(规划与设计、准备输入数据、构建与验证、部署与监测)拆解控制要求:公平、隐私与安全、人性(Humanity)、社会与环境效益、可靠性与安全性、透明性与可解释性、问责与责任。其中"隐私与安全"一节直接要求:自动化技术的决策标准不得基于可识别个人的特征或信息;对个人或群体进行画像的系统设计仅在获首席合规与伦理官/合规官批准、或符合相关行业国家监管机构制定的伦理与行为准则时方可进行;数据分类与画像应在数据架构阶段规划以界定个人数据的保护与使用级别;对敏感或个人数据应规划去标识化安全机制并按组授权读写更新权限。《生成式人工智能指引(公众版)》则面向在沙特设计、开发、部署、使用生成式 AI 系统或受其影响的全部相关方,覆盖生成式 AI 的原则、风险与缓解措施。

已对照官方来源核实 · 2026-09-12部分依据二手来源,建议复核

它管不管得到我?

这套文件不是可直接罚款的强制立法,但对中国 AI 企业有三条硬性的商业影响路径:(1)沙特政府与国企采购——数据与 AI 治理条款通常直接引用 SDAIA 的伦理原则与合格评定要求,投标文件与技术方案必须逐条映射;(2)与沙特本地伙伴合资或被其部署时,伙伴会把这些原则写进合同的合规承诺与验收标准;(3)当 AI 系统处理个人数据时,伦理原则中的隐私与安全控制与 PDPL 及其实施细则的法定义务高度重叠,违反往往同时构成 PDPL 违规,从而落入第 36 条的罚则。此外,"不可接受风险"一档对社会画像类产品的表态,意味着以信用之外的社会行为评分为核心的产品在沙特市场没有合规路径。

重点行业:通用、大模型 / 生成式 AI、AI 智能体、计算机视觉、医疗 AI、具身智能与机器人

适用时间线

  1. 2026-09-12

    核实:SDAIA《法律与法规》页现行公布《人工智能伦理原则》(2025)与《生成式人工智能指引》(政府版与公众版,2025)

    SDAIA 在同一页面上同时发布《深度伪造:在促进创新的同时缓释风险》与《人工智能采纳框架》,构成沙特现阶段以指引与框架为主、尚无横向 AI 立法的治理格局。

义务清单(3 条)

每条都写明触发条件、需要留存的证据与条款出处

按四档风险分级并为高风险系统安排事前与事后合格评定

严重度 高AI Ethics Principles — Scope

在进入沙特市场前对每个 AI 系统按《人工智能伦理原则》的"范围"一节完成风险分档:几乎无风险、有限风险、高风险、不可接受风险。对判定为高风险的系统,文件明确要求进行事前与事后合格评定,并在遵守伦理之外满足相关法定要求;对落入不可接受风险的用途(社会画像、剥削儿童、可能扭曲行为)不得投放。分档结论与理由应写入产品合规档案,并在功能变更时重新评估。

触发条件
在沙特开发、部署或供应 AI 系统的提供者与部署者,包括通过本地伙伴间接进入的中国厂商。
做完之后应留存的证据
  • · 风险分档评估表(系统、用途、分档结论与理由)
  • · 高风险系统的事前合格评定报告
  • · 部署后监测与事后合格评定记录
  • · 不可接受用途排除清单与产品侧的技术封禁证据

首次达标投入估算:8–20 人日(估算,非承诺)

按七项原则在 AI 生命周期各阶段落实控制并留痕

严重度 中AI Ethics Principles — Principles 1–7

把公平、隐私与安全、人性、社会与环境效益、可靠性与安全性、透明性与可解释性、问责与责任七项原则,映射到规划与设计、准备输入数据、构建与验证、部署与监测四个阶段的具体控制上。文件在"人性"原则下要求模型的设计与构建建立在基本人权与沙特文化价值之上,并要求设计者说明系统及其结果如何与基本人权和沙特文化价值保持一致;在"公平"原则下要求公平性设计自生命周期起点即以协作方式开展;在"隐私与安全"原则下给出前述具体控制(禁止以可识别个人的特征作为自动化决策标准、画像需经合规负责人批准或符合行业监管准则、在数据架构阶段做数据分类与画像、为敏感或个人数据规划去标识机制并按组授权)。每一项控制都应有责任人、执行证据与复核周期。

触发条件
面向沙特政府、国企或大型集团客户交付 AI 系统的厂商;这些控制通常会被写入技术方案与验收标准。
做完之后应留存的证据
  • · 七项原则到生命周期四阶段的控制映射表(含责任人与复核周期)
  • · 公平性评估报告与偏差缓解措施记录
  • · 画像用途的合规审批记录(合规负责人签署或行业监管准则引用)
  • · 去标识化方案、数据分类结果与按组授权矩阵

首次达标投入估算:10–25 人日(估算,非承诺)

生成式 AI 的风险识别与缓解(对齐 SDAIA 生成式 AI 指引)

严重度 中Generative AI Guidelines for the Public — Scope; Principles; Risks & Mitigations

《生成式人工智能指引(公众版)》适用于在沙特境内设计、开发、部署、实施、使用生成式 AI 系统或受其影响的全部相关方,明确区分"用户"(消费或使用 GenAI 系统所产出商品或服务的自然人或法人,涵盖企业、非政府组织与个人)与"开发者"(为特定目标开发 GenAI 系统的自然人或法人,包括 AI 开发者、数据科学家与研究者),并系统列出生成式 AI 的原则、风险与可能的缓解措施。厂商应据此建立面向沙特市场的生成式 AI 风险登记册:将指引列举的风险逐条映射到自身产品,写明已采取的缓解措施与残余风险,并在用户协议与产品内提示中体现。SDAIA 另发布面向政府的生成式 AI 指引与《深度伪造》文件,向政府客户交付时应一并对齐。

触发条件
在沙特提供大模型 API、对话助手、内容生成、语音合成或图像视频生成能力的开发者与部署者;深度伪造相关能力需额外对齐 SDAIA 的深度伪造文件。
做完之后应留存的证据
  • · 生成式 AI 风险登记册(风险、缓解措施、残余风险、责任人)
  • · 内容安全与滥用防护的技术措施说明与测试记录
  • · 用户协议、可接受使用政策与产品内提示文案
  • · 面向政府客户交付时的政府版指引对齐说明

首次达标投入估算:6–15 人日(估算,非承诺)

罚则

本文件本身不设罚则。实际后果来自三处:政府与国企采购中的不合格与出局;合同项下的违约与验收失败;以及当相关控制同时构成 PDPL 项下法定义务时,按 PDPL 第 36 条处警告或不超过 500 万里亚尔罚款。

已知不确定之处

(1)SDAIA 官网在《人工智能伦理原则》的链接文字中仍将其称为"草案(draft of Principles of AI Ethics)",而文件本身封面标注 2025 且内容完整,其正式法律效力层级需在具体项目中向 SDAIA 或招标方确认;(2)这些文件均为指引与框架,不是可直接处罚的强制立法,本条目未将其表述为法定义务;(3)沙特目前没有横向 AI 立法,本轮核实未发现已颁布的综合性 AI 法,若后续出台需重估本条目;(4)文件中"高风险"的具体清单与合格评定的执行机构、程序未在本条目中展开,需以 SDAIA 后续发布的框架为准。

相关标准

  • ISO/IEC 42001 人工智能管理体系(AIMS) · ISO/IEC 42001:2023(第 1 版,标注 2023-12);欧洲采标 EN ISO/IEC 42001:2026
  • ISO/IEC 23894:2023 人工智能风险管理指南 · ISO/IEC 23894:2023(第 1 版,标注 2023-02)

来源(3)

内容截至 2026-09-12 · 语料版本 2026.09|本内容基于公开官方来源整理,标注了来源链接与复核日期,供合规决策参考;监管要求可能变化,正式对外披露、监管申报或合同承诺前请由持证专业人士复核。

相关法规

GDPR · PIPL · CCPA 控制映射
AI 决策可追溯 · 有来源即标注
ISO 27001 对标推进中
WCAG 2.1 AA 可访问性目标
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