完整规则
任务说明
产品会调用第三方AI能力,但是否面向公众、输出形式和供应商都可能变化。我不想看到“建议咨询”的空结论,而是想知道实务中大家怎样划边界、哪些功能一改就可能触发新的备案或评估要求。 我需要的是一位有经验的接单者替我做取舍。请选4个边界不同的真实产品案例说明判断过程,写出最初判断、关键证据、最终处理和仍有争议的部分,禁止只抄法规定义。 工作内容分四段完成 - 梳理算法推荐、深度合成和生成式AI服务的适用定义。 - 比较自研模型、调用第三方模型、仅内部使用和面向公众四种情形。 - 整理备案、安全评估、登记或公示可能涉及的材料和入口。 - 制作适用性判断树,并把不能仅凭通用信息判断的节点标出来。 请交付适用性判断树、材料目录和官方系统入口,并在开头放一段“接单者意见”:推荐选择、适用前提、最大代价、何时需要换方案。 哪些内容需要举证 官方页面只用于核对现行规则和时间点;主体内容必须是接单者的实操判断、案例复盘和取舍建议。每条规则注明来源与查询日期,每条经验注明“亲历 / 协助办理 / 公开案例复盘 / 专业判断”之一。 最低验收线 1. 引用网信部门现行规则。 2. 区分自研模型、第三方模型和内部工具。 3. 明确无法仅凭通用信息下结论的边界。 4. 每项避坑都写出触发条件、损失、预防和已经发生后的处理动作。 任务边界:不代办备案,也不涉及模型训练实现。