说清楚你的生意，拿走一份能派工的义务清单

大型前沿开发者须撰写、实施、遵守并在其网站上清晰显著地公布前沿 AI 框架，说明其如何：纳入国家标准、国际标准与行业共识最佳实践；定义并评估用于识别模型是否具备可能造成灾难性风险能力的阈值（可分级）；在决定部署或大规模内部使用前复核评估结果与缓解措施是否充分；确定何种实质性修改会触发透明度报告更新；以及评估与管理内部使用模型所产生的灾难性风险（包括模型规避监督机制的风险）。

需留存证据：已公布的前沿 AI 框架文本与版本历史；能力阈值定义与评估方法说明；部署决策前的风险评估与缓解充分性复核记录；框架更新触发条件与实际更新记录

ISO/IEC 42001 人工智能管理体系实施与认证准备清单

前沿开发者须在发现涉及其前沿模型的关键安全事件后 15 日内向加州紧急服务办公室报告。若发现该事件构成死亡或严重身体伤害的迫在眉睫风险，须在 24 小时内向依事件性质适当且法律要求的机关（包括有管辖权的执法或公共安全机构）披露。报告后取得新信息的，可提交补充报告。法定的关键安全事件类型包括：导致死亡或人身伤害的模型权重未授权访问、修改或外泄；导致死亡或人身伤害的模型失控；以及模型在非为诱发该行为而设计的评估情境之外，对开发者使用欺骗手段规避其控制或监督并显著提升灾难性风险的情形。

需留存证据：事件分级与判定标准文件；事件登记簿（发现时间、分级、报告时间）；向紧急服务办公室提交的报告与回执；24 小时通报的对象、渠道与记录

AI 事件与严重事故报告记录（事件台账 + 对外报告底稿）

在部署新的前沿模型或既有模型的实质修改版本之前或同时，前沿开发者须在其网站清晰显著地发布透明度报告，载明模型发布日期、支持语言、支持的输出模态、预期用途，以及对模型用途的一般性限制或条件。大型前沿开发者还须在该报告中附上：依其前沿 AI 框架所作的灾难性风险评估摘要，以及为履行框架要求就该模型所采取的其他步骤的摘要。

需留存证据：每个模型版本的透明度报告存档（含发布时间戳）；灾难性风险评估报告及其公开摘要对照；「实质性修改」判定记录；发布流程检查清单（部署审批与报告发布的先后证据）

模型卡（Model Card）

大型前沿开发者须每三个月，或按其书面通知加州紧急服务办公室的其他合理时间表，向该办公室报送其前沿模型内部使用所产生灾难性风险的评估摘要，并在适当时提交书面更新。该办公室须建立供大型前沿开发者保密提交此类摘要的机制，并限制知悉范围。

需留存证据：内部使用风险评估方法与评估记录；报送时间表书面通知（如未采用三个月周期）；各期报送摘要与提交回执；内部使用监督机制与规避风险测试记录

前沿开发者不得就其前沿模型的灾难性风险或其对该风险的管理作出重大虚假或误导性陈述。此条与透明度报告、前沿 AI 框架配合适用：对外宣称的安全评估、红队测试与缓解措施，必须与内部实际执行一致。

需留存证据：对外安全宣称与内部证据的对照底稿；红队测试与安全评估原始记录；市场与销售材料合规审核记录；客户安全问卷应答的事实核验记录

前沿开发者不得制定、采用、执行或签订任何阻止受涵盖员工披露、或因披露而报复的规则、政策或合同——只要该员工有合理理由相信所披露信息显示开发者的活动因灾难性风险而对公共健康或安全构成具体而重大的危险，或显示开发者违反了 TFAIA。开发者须以工作场所张贴或每年书面通知的方式清晰告知受涵盖员工其权利。大型前沿开发者还须提供合理的内部匿名披露流程，并每月向披露人更新调查状态与已采取的措施。

需留存证据：员工手册、保密协议与竞业文本的合规修订记录；工作场所张贴或年度书面通知的送达与签收记录；匿名举报渠道的技术方案与运行记录；举报处理台账与每月状态更新记录

凡处理活动对消费者隐私构成重大风险者，企业须在开始该处理前完成风险评估。法规列举的重大风险活动包括：出售或共享个人信息；处理敏感个人信息（为发放薪酬、确定与存储用工资格、管理员工福利、依法提供合理便利或依法工资申报而处理员工与独立承包商敏感信息的，不在此列）；将自动化决策技术用于对消费者的重大决定；以及基于对消费者在教育项目申请人、求职者、学生、员工或独立承包商身份下的系统性观察，以自动化处理推断或推测其智力、能力、资质、工作表现、经济状况、健康（含心理健康）、个人偏好、兴趣、可靠性、倾向、行为、位置或行动轨迹。

需留存证据：风险评估报告（按 §7152 要素编写）；处理活动清单与触发条款对照表；评估完成时间与处理启动时间的先后证据；评估更新触发条件与更新记录

若企业的处理对消费者安全构成重大风险，则须完成网络安全审计。触发条件为：符合《民法典》第 1798.140(d)(1)(C) 门槛；或符合第 (d)(1)(A) 收入门槛，且在上一日历年处理了 250,000 名以上消费者或家庭的个人信息，或处理了 50,000 名以上消费者的敏感个人信息。首份审计报告期限按收入分批：2026 年度年收入超过 1 亿美元（以 2027-01-01 计）的，最迟 2028-04-01，审计期为 2027-01-01 至 2028-01-01；2027 年度年收入在 5,000 万至 1 亿美元之间（以 2028-01-01 计）的，最迟 2029-04-01，审计期为 2028-01-01 至 2029-01-01；2028 年度年收入低于 5,000 万美元的，最迟 2030-04-01，审计期为 2029-01-01 至 2030-01-01。2030-04-01 之后转为滚动年度审计。

需留存证据：触发条件判定底稿（消费者/家庭数量与敏感信息数量统计）；网络安全审计报告；审计发现整改台账与关闭证据；分批适用的收入证明与到期日提醒设置

SOC 2 Type II 就绪清单（信托服务准则）

企业使用自动化决策技术对消费者作出重大决定的，须向消费者提供使用前告知；除法规规定的例外情形外，该告知还须说明消费者退出该使用的权利及行使方式。已在 2027-01-01 前使用 ADMT 作重大决定的企业，最迟须于 2027-01-01 前完成合规；2027-01-01 当日或之后开始使用的，须在使用 ADMT 作重大决定的任何时点即处于合规状态。

需留存证据：使用前告知文本与展示位置截图；ADMT 用途清单（区分重大决定与其他用途）；告知送达记录与版本管理；2027-01-01 合规时点的项目计划与验收记录

企业须建立并公示 ADMT 退出请求（§7221）与 ADMT 访问请求（§7222）的受理渠道与处理流程。若企业依 §7221(b) 的例外不提供退出权，须在使用前告知中说明其所依据的例外，并按该条要求向消费者作相应说明。

需留存证据：退出与访问请求受理渠道页面截图；请求处理台账（受理时间、身份核验、处理结果、时限）；例外情形适用说明与法律依据；人工复核与结果告知记录

先判定自身是否落入《加州消费者隐私法》的「企业」定义。自 2025-01-01 起，《民法典》第 1798.140(d)(1)(A) 条的年度总收入门槛经通胀调整为 26,625,000 美元。门槛判定结论应形成书面记录并每年复核，因为后续的风险评估、网络安全审计与 ADMT 义务均以此为前置。

需留存证据：企业身份判定备忘（收入、消费者数量、数据出售/共享收入占比）；年度复核记录；集团内各主体适用性对照表

2026 年与 2027 年开展的风险评估，须在 2028-04-01 前向加州隐私保护局提交法定信息；2027 年之后开展的评估，须在开展评估年度次年的 4 月 1 日前提交。提交内容包括企业名称与联系人（姓名、电话、邮箱）、提交所覆盖的时间区间（精确到年月）、期间开展或更新的风险评估数量（总数及按各触发活动分列），以及这些评估是否涉及《民法典》第 1798.140(v)(1)(A)-(L)、(ae)(1)(A)-(G)、(ae)(2)(A)-(C) 各类个人信息与敏感个人信息。

需留存证据：风险评估数量统计台账（按触发活动分列）；提交底稿与回执；个人信息/敏感个人信息类别映射表；联系人授权与变更记录

开发者须在 2026-01-01 前，以及此后每次将 2022-01-01 及之后发布的生成式 AI 系统或服务（或其实质修改版本）向加州公众提供使用之前，在其网站发布训练数据文档，至少包括：数据集来源或所有者；数据集如何服务于系统预期目的；数据点数量（可为区间，动态数据集可用估算值）；数据点类型（含标签类型或无标注数据集的一般特征）；是否包含受版权、商标或专利保护的数据，或是否完全属于公有领域；数据集是购买还是许可取得；是否包含《民法典》第 1798.140(v) 条定义的个人信息；是否包含该条 (b) 款定义的汇总消费者信息；开发者是否对数据集做过清洗、处理或其他修改及其目的；数据采集的时间范围（并注明是否仍在持续采集）；数据集首次用于开发的日期；以及系统是否使用或持续使用合成数据生成。该义务不以收费为条件。

需留存证据：训练数据披露页面存档（含每次发布/修改的时间戳）；数据集清单（来源、许可状态、采购或授权凭证）；数据点数量与类型统计底稿；合成数据使用说明与个人信息/汇总消费者信息判定记录

数据卡（Data Card）——训练、验证与测试数据集说明书

以下情形无须发布训练数据文档：唯一目的为保障安全与完整性的系统或服务（「安全与完整性」采《民法典》第 1798.140(ac) 条定义，但适用于任何开发者或用户而不限于「企业」）；唯一目的为国家空域中航空器运行的系统或服务；以及为国家安全、军事或国防目的开发且仅向联邦主体提供的系统或服务。主张豁免者应保存书面判定依据，以备执法与客户尽调时说明。

需留存证据：豁免判定备忘（引用具体条款）；产品用途与客户范围说明；内部审批记录

数据卡（Data Card）——训练、验证与测试数据集说明书

受涵盖提供者须向用户免费提供 AI 检测工具，该工具须：使用户可判断图像、视频、音频内容或其组合是否由该提供者的生成式 AI 系统创建或修改；输出所检测到的系统溯源数据；不输出所检测到的个人溯源数据；公开可访问（仅可为应对系统安全或完整性的可证明风险而设置合理访问限制）；允许用户上传内容或提供内容 URL；并支持 API 调用，使用户无需访问提供者网站即可使用。提供者须收集用户对工具有效性的反馈并据以改进，且不得收集或留存工具用户的个人信息（仅在用户选择接受联系时可保留其联系方式并仅用于改进工具）、不得留存提交内容超过必要期限、不得留存提交内容中的个人溯源数据。

需留存证据：检测工具产品文档与 API 文档；月活/月访问量统计口径与数据（用于门槛判定）；用户反馈收集与改进迭代记录；工具侧数据留存与删除策略及执行证据

受涵盖提供者须在其生成式 AI 系统创建的 AI 生成图像、视频、音频内容中嵌入隐性标识：在技术可行且合理的范围内，直接或通过指向永久网页的链接传达提供者名称、创建或修改该内容的生成式 AI 系统名称与版本号、内容创建或修改的时间与日期，以及唯一标识符；该标识须可被提供者的检测工具检出、符合业界广泛接受的标准，并在技术可行范围内做到永久或极难移除。同时须向用户提供在内容中加入显性标识的选项，该标识须将内容标识为 AI 生成、清晰醒目、适合该媒介、可为普通人理解，并同样做到永久或极难移除。

需留存证据：隐性标识技术方案与所采用业界标准说明（例如内容溯源规范）；标识字段样例与检测工具联调验证记录；显性标识的产品界面与用户选择记录；标识鲁棒性测试报告（移除难度验证）

模型卡（Model Card）

受涵盖提供者将其生成式 AI 系统许可给第三方的，须以合同要求被许可人保持该系统在其创建或修改的内容中加入隐性标识的能力。提供者若知悉被许可人修改了系统致其不再具备该能力，须在发现之日起 96 小时内撤销许可；被许可人在许可被撤销后须停止使用该系统。

需留存证据：含标识能力维持义务的许可合同范本与已签署版本；被许可人合规监测机制与发现记录；96 小时内撤销许可的决定与送达证明；撤销后停止使用的验证记录

自 2027-01-01 起，大型在线平台须：检测其分发内容中是否嵌入或附带符合公认标准组织广泛采用规范的溯源数据；提供用户界面，披露可靠表明内容由生成式 AI 系统生成或实质修改、或由采集设备拍摄的系统溯源数据是否可用，并清晰显著地提供足以识别内容真实性、来源与修改历史的信息（至少包括是否存在溯源数据、创建或实质修改内容的生成式 AI 系统或采集设备名称、是否存在数字签名）；并允许用户以界面查看、下载带溯源数据的版本或提供指向溯源数据展示页的链接等方式，便捷查验全部可用系统溯源数据。平台在技术可行范围内不得明知剥离上传或分发内容中符合前述规范的系统溯源数据或数字签名。「大型在线平台」指前 12 个月独立月用户超过 2,000,000 的面向公众社交媒体平台、文件分享平台、群发消息平台或独立搜索引擎（不含宽带接入服务与电信服务）。

需留存证据：溯源数据检测流水线的技术方案与测试报告；用户界面设计稿与线上截图；禁止剥离溯源数据的工程管控措施与回归测试记录；独立月用户统计口径与数据（门槛判定）

自 2027-01-01 起，GenAI 托管平台不得明知提供不按 §22757.3 加入标识的生成式 AI 系统。GenAI 托管平台指可供本州居民下载生成式 AI 系统源代码或模型权重的网站或应用，不论是否收费——开源模型发布渠道与模型市场因此被直接纳入。

需留存证据：上架审核流程与标识能力核验记录；平台规则与开发者协议中的标识要求条款；下架或拒绝上架的处置记录；抽检与复核机制说明