近日，国家档案局办公室印发《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》（以下简称《意见》）。《意见》围绕数据基础、应用场景、算力设施、算法监控、安全管理、保密风险防范等方面提出明确要求，为档案行业引入人工智能技术提供了政策指引。现就技术层面要点解读如下。

一、高质量档案数据集建设

《意见》要求加强档案数字资源建设，推进电子档案收集与传统载体数字化，开展文字、语音、图像识别。数据标准化方面，需规范著录、探索数据标注，通过补正缺失、修正错误等方式实现数据清洗。最终构建具备完整性、准确性、安全性、可追溯性的多模态高质量数据集。这是人工智能应用的基础前提。

二、典型应用场景优先推进

《意见》列出优先发展场景：智能化档案接收检查、档案著录、档案编研、档案检索、档案盘库、开放审核、档案数据脱敏、数据清洗、专题库构建、音像档案修复、档案知识服务等。要求促进AI技术与档案业务深度融合，同时探索新场景。档案部门应结合实际需求，选择成熟度高、可控性强的场景稳步推进。

三、算力设施部署与数据安全边界

《意见》鼓励有条件的档案部门建设区域智能算力平台，提供算力支持、模型训练、语料处理等服务。审慎使用外部算力服务时，优先选择自建平台。重要约束：不得将档案数字资源总库部署在非自建算力平台上。算力平台上线前需完成安全风险评估，明确业务范围与数据划分，确保档案数据不脱离可控环境。

四、算法安全与伦理风险管控

《意见》要求关注算法可能存在的后门攻击、设计缺陷等风险，及时做好安全排查。算法需完成备案审查，应用上线前及使用过程中持续评估安全风险，防范算法漏洞、数据泄露、数据污染、后门嵌入。同时加强伦理风险研判，防止虚假信息和伪造内容生成。

五、保密管理与权限控制

压实人工智能应用安全管理责任，贯穿研发、训练、应用全过程。建立数据权限管理策略，防止非授权访问和越权操作。不得使用档案数据在非自建算力平台上进行大模型训练。部署应用时需采取技术措施筛查输入输出数据，识别拦截涉密敏感信息。档案数据汇聚、关联后涉及国家秘密的，须遵守保密法规要求。

六、高效节约与合规审核

《意见》强调避免重复建设，注重投入产出匹配。尽量使用轻量化解决方案，严控建设和运维支出。档案业务部门须对人工智能应用结果进行审核确认，不得以AI替代职责履行。

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