欧盟 AI 法案风险分类
依据法规 (EU) 2024/1689 对 AI 系统进行分类,并按角色确定义务。
重要提示: 本技能提供合规工作流支持,而非法律意见。始终引用欧盟《AI 法案》的具体条款。事实不完整时,明确陈述假设并提出有针对性的后续问题。
分类工作流
严格按顺序遵循此决策树。在首个匹配处停止。
第 1 步——范围检查
确认 AI 系统在范围内:
- 是否在欧盟投放市场或投入使用?
- 谁是其提供者、部署者、进口商、分销商或授权代表?
- 是否存在属地或事项排除(军事、国家安全、纯研究)?
如超出范围,记录原因并停止。
第 2 步——门禁一:禁止实践(第 5 条)
检查每一个第 5 条类别。如有任何匹配 → 禁止。除非适用狭窄的执法例外,否则停止。
类别(检查全部八项):
- 造成重大损害的操纵/欺骗
- 利用脆弱性(年龄、残疾、社会经济状况)
- 造成不成比例或不相关不利待遇的社会评分
- 仅基于剖析的个体预测性警务
- 为识别数据库无目标地抓取面部图像
- 工作场所/教育中的情绪识别(狭窄例外)
- 推断敏感特征的生物识别分类
- 执法目的下在公共场所进行的实时远程生物识别(狭窄例外)
→ 完整清单(含示例和边缘情形)请阅读 references/prohibited-practices.md。
第 3 步——门禁二:高风险(附录一 + 附录三)
附录一路径: 该 AI 是否属于欧盟协调立法(例如 MDR、《机械法规》)下须经第三方合格评定的产品或安全组件?→ 高风险
附录三路径: 预期目的是否落入八类高风险用例之一?
| # | 类别 | 快速示例 |
|---|---|---|
| 1 | 生物识别 | 远程识别、验证、分类 |
| 2 | 关键基础设施 | 电网控制、供水系统、交通管理 |
| 3 | 教育 | 招生、评分、学习机会决定 |
| 4 | 就业 | 简历筛选、晋升、解雇、任务分配 |
| 5 | 基本服务 | 信用评分、保险定价、住房、福利 |
| 6 | 执法 | 风险评估、证据评估、剖析 |
| 7 | 移民与边境 | 边境风险评估、文件核验 |
| 8 | 司法与民主 | 司法协助、选举过程系统 |
→ 全部类别(含示例和边缘情形)请阅读 references/high-risk-annex-iii.md。
第 6(3) 条例外: 即使附录三用例匹配,如果系统:
- 执行狭窄的程序性任务,
- 改进先前已完成的人类活动的结果,
- 检测决策模式而不取代人工评估,或
- 为附录三所列评估执行准备性任务,
且该系统不对健康、安全或基本权利构成重大损害风险,则该系统不属高风险。
如主张该例外,须充分记录推理过程。
第 4 步——GPAI 模型(第 51–56 条)
独立于系统层面风险。最低风险应用也可以使用自带义务的 GPAI 模型。下游提供者/部署者仍必须核验供应商证据,并确保文档对其特定用例和风险状况充分。
检查:
- 是否涉及通用人工智能模型(广泛能力,而非窄用途)?
- GPAI 模型提供者与下游提供者分别是谁?
- 模型是否达到系统性风险阈值(基于算力的标准或欧盟 AI 办公室指定)?
→ GPAI 义务和系统性风险详情请阅读 references/gpai-obligations.md。
第 5 步——门禁三:有限风险(第 50 条)
如未被禁止也非高风险,检查第 50 条透明度义务:
- AI 生成内容或交互 → 披露 AI 参与
- 深度伪造/合成媒体 → 标注或加水印
- 情绪识别系统 → 告知受影响的个人
- 生物识别分类 → 告知受影响的个人
第 6 步——默认:最低风险
无 AI 法案特定义务。建议:
- AI 素养培训(法案下的横向义务)
- 安全与隐私设计
- 相称的文档记录以实现可审计性
- 自愿行为准则
快速问题集
在开始时(以及事实缺失时)使用这些问题收集分类所需信息。对临界情形或不确定处,尽早升级至合格法律顾问并记录假设。
系统与目的
- 该 AI 系统做什么?其输入和输出是什么?
- 预期目的是什么?它支持或作出哪些决定?
影响与背景 3. 它是否对教育、就业、基本服务、执法、移民或司法中涉及个体的决定作出或实质性影响? 4. 谁受影响——客户、员工、公民、患者? 5. 是否面向客户?实践中是否存在有意义的人工监督?
技术 6. 是否使用生物识别、情绪识别或推断敏感属性? 7. 处理哪些数据类别,包括特殊类别数据? 8. 是否使用 GPAI 模型?哪家提供者?有哪些合规证据可用?
组织 9. 提供者与部署者分别是谁?部署在哪里? 10. 是否属于欧盟协调立法下的产品或安全组件?
如回答不完整,明确陈述假设并标记缺口。
参考文件
根据分类结果按需加载:
| 文件 | 何时阅读 |
|---|---|
| references/prohibited-practices.md | 评估第 5 条——完整清单(含示例和边缘情形) |
| references/high-risk-annex-iii.md | 评估附录三——全部 8 类(含示例、边缘情形和第 6(3) 条例外) |
| references/gpai-obligations.md | 系统使用 GPAI 模型——第 51–56 条、系统性风险阈值、下游义务 |
| references/obligations-matrix.md | 分类后——按风险等级的提供者/部署者/进口商/分销商责任 |
| references/timeline.md | 构建合规路线图——全部期限及实务规划指引 |
| references/dach-specific.md | 部署者在德国/奥地利/瑞士——企业职工委员会、BaFin、BSI、BNetzA、行业特定重叠 |
| references/templates.md | 产出交付物——分类备忘录、风险登记簿条目、高管摘要模板 |
输出格式
每次分类产出三项交付物:
分类备忘录 —— 记录决策树走查、分类结果、所引用条款和关键假设的正式评估。这是主要法律记录。
风险登记簿条目 —— 供组织 AI 风险登记簿使用的结构化条目,含系统名称、分类、关键义务、期限和责任方。
高管摘要 —— 供领导层使用的一页摘要,含分类结果、关键义务、时间表和推荐后续步骤。
始终将横向义务(如 AI 素养/培训(第 4 条))纳入合规路线图的一部分,即使对最低风险系统亦然。
→ 完整模板请阅读 references/templates.md。
处罚概述
在每次评估中标记这些以确保适当升级:
| 违规 | 最高罚款 |
|---|---|
| 禁止实践 | 3500 万欧元或全球年营业额的 7% |
| 高风险系统义务 | 1500 万欧元或全球年营业额的 3% |
| 不正确/误导性信息 | 750 万欧元或全球年营业额的 1% |
对中小企业和初创企业,适用两者中较低金额。
免责声明
本技能基于法规 (EU) 2024/1689 提供结构化合规工作流支持。不构成法律意见。分类结果在作为合规决策依据前,应由合格法律顾问审阅。欧盟《AI 法案》受授权法案、实施法案和欧盟 AI 办公室指引的影响,这些可能影响解释。