GB/T45288.1-2025 《人工智能大模型第1部分：通用要求》 是一项由中国电子技术标准化研究院（CESI）牵头制定，旨在规范中国大模型技术产业发展的推荐性国家标准。该标准预计于2025年正式发布实施。
一、为什么制定这项标准？
大模型技术发展迅猛，但在繁荣背后存在诸多挑战和风险：
质量参差不齐： 不同厂商的模型在性能、可靠性上差异巨大，用户难以评估和选择。
安全与伦理风险： 存在输出偏见、虚假信息、隐私泄露、恶意使用等潜在危害。
产业应用瓶颈： 缺乏统一标准，导致模型开发、部署、互操作和评估成本高，阻碍产业化落地。
国际竞争与治理： 全球正在争夺人工智能治理话语权，中国需要建立自己的标准体系，参与并引领全球规则制定。
本标准的核心目的是：确立大模型质量的“基准线”，引导技术向“安全可信、高质量发展” 的方向演进，为监管提供技术依据，促进产业健康有序发展。
二、标准定位与适用范围
定位： 这是大模型系列国家标准的基础通用部分，类似于“基本法”。它规定了最基本、最核心的要求，后续部分可能会涉及评估方法、特定行业应用、安全合规等更具体的内容。
适用范围： 标准适用于大模型的研发、提供、应用等相关方，包括：
模型开发者（Providers）： 如百度、阿里、华为、科大讯飞等科技公司及科研机构。
模型部署/运营方（Deployers）： 如将大模型集成到自己产品中的企业。
模型使用者（Users）： 使用大模型服务的企业或个人。
第三方评估机构： 需要对大模型进行测试认证的机构。
三、核心内容解读
1.功能性与性能（Functionality& Performance）
这是对模型能力的“硬性”考核。
基础能力： 要求模型在语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、多模态处理等核心任务上达到应有的水平。
性能指标： 对响应速度、吞吐量、资源利用率（算力、内存）等提出要求，确保模型可用、好用。
可靠性/鲁棒性： 模型在面对输入错误、对抗性攻击或干扰时，应保持一定的稳定性和正确性，不能轻易“崩溃”或产生荒谬输出。
2.安全与可信（Safety& Trustworthiness）
内容安全： 模型不得生成涉及暴力、恐怖、仇恨、歧视、色情等违法和不良信息。这是底线要求。
偏见与公平性： 要求模型避免在种族、性别、地域、年龄等方面产生带有偏见的输出，促进公平公正。
可靠性/可解释性： 鼓励提供输出依据或溯源能力，让用户理解模型为何产生某个结果，增强信任。
隐私保护： 在训练和推理过程中，应建立机制防止 memorization（记忆）并泄露训练数据中的个人敏感信息。
抗攻击能力： 模型应具备一定的防御能力，抵抗提示词注入（Prompt Injection）、越狱（Jailbreaking）等恶意攻击。
3.数据与治理（Data& Governance）
训练数据质量： 要求训练数据来源合法、规模适当、质量可控、多样性好。强调对数据清洗、标注过程的管理。
知识产权： 要求尊重数据来源的知识产权，避免侵犯版权等权益。
全生命周期治理： 覆盖从数据准备、模型训练、测试验证到部署运营、退役的全过程，要求建立相应的管理流程和责任制。
4.透明度与信息披露（Transparency）
基础信息披露： 鼓励厂商向用户披露模型的基本功能、局限性、适用场景和已知风险。
“说明书”式要求： 就像电器有使用说明书一样，大模型服务也应提供必要的指引，告知用户如何正确、安全地使用。
5.环境影响
绿色低碳： 关注大模型训练和推理所带来的巨大能源消耗和碳足迹，鼓励采用更高效的算法和硬件，降低能耗，推动绿色AI发展。
四、重要意义与影响
对行业（厂商）：“游戏规则”的确立。结束了“野蛮生长”的时代，为所有玩家设定了明确的门槛和跑道。合规成为核心竞争力之一。领先的厂商可以凭借提前布局合规优势，巩固市场地位。
对用户（企业/个人）：“选择指南”和“信任基石”。用户在选择大模型服务时有了权威的参考依据，可以更关注那些通过标准认证、安全可信的模型，降低选型和用人风险。
对监管机构：“执法尺度和依据”。为网信办、工信部等监管部门提供了清晰、可操作的技术标准，使监管更加精细化、科学化，而非“一刀切”。
对国家战略：抢占“规则制定权”。这是中国在人工智能全球治理中发出自己声音、输出中国方案的关键一步，与欧盟的《AI法案》、美国的NIST AI RMF等框架形成呼应和博弈。
总结
GB/T45288.1-2025 不仅仅是一项技术标准，更是一份面向人工智能时代的“发展公约”。它标志着中国大模型产业正在从追求技术突破的第一阶段，进入兼顾规模化应用与安全可靠的第二阶段。
对于所有市场参与者而言，深入理解并提前布局满足该标准的要求，是在下一轮竞争中占据先机的必然选择。该标准的出台，将极大推动中国人工智能产业走向健康、成熟和国际化。