什么是 AI 政策？
AI 政策是一份简短的公司文件，告诉员工可以使用哪些人工智能工具、处理哪些任务、输入哪些信息，以及在使用 AI 辅助产出的内容前必须完成哪些步骤。在小企业中，这份文件通常只有几页，由创始人、运营负责人，或原本负责数据和合同的人员管理。
这个说法涵盖了几类经常被混为一谈的文件。可接受使用政策是员工日常遵守的规则。生成式AI政策针对生成文本、图像或代码的工具，以及生成内容带来的风险。治理框架则是二者背后的管理机制：谁批准工具、谁维护登记清单、多久复审一次决策。大多数人数低于200的公司可以将三者放在同一份文件中，前提是各部分都有清晰标注。
本指南涵盖每项人工智能政策都需要作出的决定，并为一家虚构公司提供示例条款。内容仅供一般参考，不构成法律意见。数据保护、雇佣和消费者保护方面的法律因国家和行业而异，因此请具备相应资质的顾问审核你采用的版本。
| 文档 | 它能回答什么问题 | 接下来阅读什么 |
|---|---|---|
| AI 使用政策（整体） | 公司为什么使用 AI、谁对决策负责，以及各项规则如何衔接 | 本指南 |
| 可接受使用政策 | 目前员工可以和不可以用获批工具做什么 | AI 可接受使用政策指南 |
| 生成式 AI 使用政策 | 如何处理 AI 生成的文本、图像和代码，以及如何披露和核查 | 生成式 AI 使用政策指南 |
| 治理框架 | 由谁批准工具、维护登记表并复核决策 | AI 治理框架指南 |
| 模板 | 供你逐条填写和审核的结构 | AI 使用政策模板 |
小公司的 AI 政策应起到什么作用？
有用的政策应帮助员工在向工具输入信息或使用其输出之前，决定该怎么做。政策应明确获准使用的服务、适用任务、信息使用边界、审核责任和问题上报渠道。只有警告清单，却没有这些实际决策，员工就只能猜；而靠猜的人，要么停止使用工具，要么私下使用。
从员工实际开展的工作流程入手。根据公开信息起草邀请函，与汇总客户机密材料，需要的管控措施不同。针对每个流程，写明用途、原始材料、目标读者，以及出错的后果。相比把所有 AI 用途一概而论，这些具体背景才是更好的起点。
一个有效的检验方法是，看新员工读完后能否回答三个问题：我该用哪个账号，哪些内容绝对不能粘贴进去，以及有问题该问谁。如果文档无法回答这些问题，无论看起来多么详尽，都还没有发挥应有的作用。
法律要求小企业制定 AI 政策吗？
大多数地区没有普遍适用的法律规定，要求每家小企业都必须有一份名为“AI 政策”的文件，但员工使用 AI 的方式仍须遵守现有义务。数据保护法、客户合同中的保密条款、劳动法和广告规则，不会因为初稿由工具生成就不再适用。制定政策是一种务实的做法，可以向员工说明这些现有义务如何适用于他们使用 AI 的行为。
在英国，信息专员办公室发布了面向组织的 AI 与数据保护指南以及风险工具包。目前，这两个页面都注明，随着《数据（使用与访问）法》出台，指南正在审查中，因此在依据任何细节行事之前，请先查看最新状态。在欧盟，EU AI Act 中关于 AI 素养的第 4 条自 2 February 2025 起适用于 AI 系统的提供者和部署者。欧盟委员会的 AI 素养问答指出，没有适用于所有组织的统一做法，不要求证书，保留内部培训记录即可。问答还举例说明，使用聊天助手撰写广告文案或进行翻译的员工，应了解幻觉等具体风险。
如果你向欧盟销售产品或服务、在当地雇用员工，或处理欧盟居民的个人数据，请就适用于你的要求寻求专业意见。本指南的重点更为有限：书面政策加上实操培训，是一种合理的方式，可以表明员工已获知相关风险及应对方法。
这些决策需要由谁负责？
指定一名政策负责人，并明确哪些人有权批准工具和涉及敏感信息的工作流程。在一家 12 人的公司，这些事项可能全由创始人负责。在一家 80 人的公司，可能由运营负责人审批工具，数据保护负责人处理个人信息相关事项，各部门负责人审核本部门的输出。对于政策未涵盖的问题，员工需要有统一的咨询渠道。
NIST AI风险管理框架实践指南中的治理部分讨论了明确的角色与职责、面向员工的AI风险培训以及沟通渠道。这里的结构是面向小团队的实操改编。使用这些标题，并不意味着一项政策符合任何法律，也不代表获得NIST认可。
在政策正文中写明负责人和后备负责人的姓名，不要只写职位名称。在小公司，职位变动往往比文件更新更快。如果升级处理流程指向一个无人担任的岗位，这条流程就形同虚设。
应如何记录已获批准的工具？
记录具体服务、套餐和允许的用途，因为仅凭品牌名称会掩盖重要差异。同一产品的个人消费账号、企业工作区和 API 集成，在数据保留、模型训练和管理员控制方面可能适用不同条款。记录相关设置和条款，不要假定一种说法适用于所有版本。
分别询问模型训练、数据保留、访问权限、处理地点和删除事宜。声明不用于训练，并不代表不存储数据，也不代表允许上传客户文档。例如，Microsoft 关于组织使用 Copilot Chat 的文档指出，提示词和回复受其数据保护附录约束，不用于训练基础模型，具体控制措施则因订阅方案而异。应记录的正是这种针对具体方案的声明，并注明核查日期。
为每项审批指定负责人和复审日期，以便在服务或工作流程变化时更新清单。治理框架指南提供了一种一页即可容纳的登记表格式。
| 审批字段 | 实操问题 |
|---|---|
| 服务与套餐 | 员工具体可以使用哪个账户或工作区？ |
| 允许执行的任务 | 哪些工作和来源材料已获批准？ |
| 信息边界 | 哪些细节即使输入后更方便，也绝不能输入？ |
| 人工审核 | 输出在用于预定用途之前由谁检查？ |
| 负责人与日期 | 这项决策由谁负责维护，何时复审？ |
员工可以将哪些内容粘贴到 AI 工具中？
不存在脱离工具、数据和公司义务而普遍适用的答案，因此政策必须针对你的具体情况作出规定。先将信息分成几个清晰的类别：公开信息、内部信息、商业或客户机密资料，以及个人信息。然后针对每个获批工具，说明允许使用哪些类别的信息。仅仅删除姓名，并不意味着文档已经匿名化，也不意味着获准上传。
英国国家网络安全中心的大语言模型指南对这一基本问题说得很直接：提供模型的机构能够看到查询内容。因此，指南建议不要在向公共模型提交的查询中包含敏感信息，并在提出敏感问题前阅读使用条款和隐私政策。你的政策可以据此，为已批准使用的账号制定具体要求。
针对每个获准的工作流程，向员工提供可使用材料和受限材料的具体示例。培训时应使用虚构数据，或已明确获准使用的低风险数据。如果无法确定，员工应暂停操作并联系指定负责人，而不是在执行任务时临时自行判断隐私问题。
公开
已发布的网页、新闻稿和你们自己的营销文案。通常可以在任何获准使用的工具中使用。
内部
会议记录、流程文档、计划草稿。仅限在公司的企业工作空间中使用，不得使用个人账号。
机密或客户信息
客户文件、定价、合同、未公开的业绩数据。仅限资料所有者已批准该工作流程，且客户条款允许的情况。
个人信息
任何涉及可识别身份的员工、候选人或客户的信息。除非具体工作流程已经过数据保护负责人的审核，否则不得输入。
想看看这与具体岗位有什么联系吗？
了解规划中的团队试用 ↗使用输出内容前应完成哪些步骤？
每一份 AI 辅助生成的内容，都需要根据其用途进行相应核查，政策应明确由谁负责。邮件草稿可能只需对照提供的事实通读一遍；涉及数字的解释需要独立计算验证；涉及法律、健康、金钱或安全的陈述则需要由具备相应资质的人员审阅。政策应保留现有审批流程，而不是让人以为有了 AI 辅助就不再需要审批。
要求员工将 AI 生成的草稿与获批使用的版本分开保存。对于重要工作，应保留足够的审核记录，以说明使用了哪些来源、做了哪些修改，以及由谁作出最终决定。回答流畅，或模型自己保证答案正确，都不属于独立核验。
明确哪些决定必须由人作出。常见条款示例：AI 工具可以协助起草或总结，但在指定人员审核原始信息之前，不得将其作为招聘、薪酬、绩效、信贷或客户投诉相关决定的依据。
适合实际团队规模的完整政策是什么样的？
以下是虚构营销代理公司 Harbour Lane Studio 的一个完整示例，该公司有 25 名员工。员工使用聊天助手的公司企业工作区，以及办公套件中的 AI 功能。部分员工还使用过个人账户。创始人是政策负责人，凡是涉及客户资料的事项，都由客户服务主管审批。
示例条款，获批工具："仅可使用[助手]的港湾巷企业工作区，以及办公套件中的 AI 功能，并使用公司账户登录。不得使用个人账户处理任何公司或客户工作。"
示例条款，信息使用："你可以在获批工具中使用公开信息和内部信息。除非客户服务负责人已在登记表中批准相应客户和任务，否则不得输入客户文件、客户报价或任何标为机密的内容。绝不得输入候选人、员工或客户的个人信息。"
示例条款，审核："AI 辅助完成的工作交付客户前，客户负责人必须依据需求说明或明确的信息来源，核查每一项事实性陈述，并删除任何无法追溯来源的统计数据、结果或背书。AI 辅助完成的工作与其他草稿适用相同标准。"
示例条款，问题上报："如果不确定，请先停下来，询问[创始人姓名]；如果其不在，则询问[后备负责人姓名]。如果你认为受限信息被输入了不该使用的工具，请在当天告知他们。你不会因及时报告而受到处罚。"
Harbour Lane 随后用一项真实任务测试了这项政策：根据客户需求说明撰写营销活动总结，然后才要求员工签署。测试发现了一个缺口：没人知道客户的品牌指南是否属于机密资料。创始人在登记表中补充了一条规定，而不是让每位客户负责人自行判断。
政策应如何规定对不确定性和错误的处理方式？
政策应明确说明如何报告意外泄露、缺乏依据的输出，或不再符合原批准条件的工作流程，并让员工能够安心报告。员工需要知道应停止哪些操作、联系谁，以及为负责人保留哪些证据。不要另行编造一套与现有数据或安全问题处理流程相冲突的通用事件处理程序；应引导员工使用现有流程。
正式采用政策前，先做一次简短的桌面演练：有人将一份受限文档粘贴到了未经批准的个人账户中。员工能找到上报途径吗？负责人是否知道使用了哪项服务和哪个账户，以及服务商提供哪些删除选项？根据发现的缺口，与合适的审核人员一起完善实际操作流程。
如何确保大家确实能遵照执行？
签字确认只能说明对方收到了政策，不能说明他们会应用。人们需要通过真实任务的练习来理解边界：决定哪些信息不应写进提示词，对照来源核查生成内容中的说法，并解释自己做了什么修改。欧盟委员会的问答中提到，应告知员工其工作涉及的具体风险，指的也是这种做法。
结合实际工作，带团队讨论一个允许使用的例子、一个受限制的例子和一个不确定的情况。请每个人解释其中的区别，并找出应向谁请示或上报。然后回到政策中，补充那些有助于明确判断的例子。
Tosheo.ai 正在筹备中，旨在支持这一练习环节。按照上线规划，管理员将选择岗位和团队使用的 AI 工具，每位学员先完成简短的基础测评，每节课都以在真实工具中完成动手任务收尾，并依据学员可见的评分标准评分。管理者将能查看技能进展和完成情况，而不是原始聊天记录。它不会替你编写或执行政策，而是帮助员工练习政策所要求的工作习惯。
如何让政策持续发挥作用？
每当工具、套餐、合同或工作流程发生变化时，都应审查政策，并每年至少在固定日期审查一次。询问员工哪些决策仍然难以作出。如果一项政策无人能够实际应用，需要的是更清楚的示例或更完善的升级处理渠道，而不是再加一个确认勾选框。
在顶部保留版本日期和变更说明，让大家知道哪项规则是现行规则。当供应商更改条款，或客户在合同中增加 AI 条款时，应更新登记册中的相应条目并通知受影响人员，而不是等到年度审查时再处理。
什么时候这份指南并不适用？
这种方法面向约 5 至 200 人的团队，适用于使用现成 AI 助手完成日常知识型工作的情况。如果你们开发或销售 AI 系统，对人员作出自动化决策，从事医疗、财务咨询或法律服务等受到严格监管的业务，或与客户签订了包含特定 AI 条款的合同，单靠这种方法并不够。在这些情况下，政策定稿前需要由具备相应资质的人员进行法律和数据保护审查，也可能需要正式的风险评估。
它也不能替代信息安全体系。如果公司连密码、设备安全或数据分类的基本规则都没有，应先补齐这些基础；缺乏基础的 AI 政策无法有效执行。
来源与范围
NIST AI 风险管理框架操作指南：治理，核查日期：16 October 2026 ↗
ICO，《AI 与数据保护指南》（审核中），查阅于 16 October 2026 ↗
ICO，《AI 与数据保护风险工具包》（审核中），核查日期：16 October 2026 ↗
欧盟委员会，《AI 素养——问答》，最后更新于 27 July 2026 ↗
NCSC，ChatGPT 与大语言模型：有哪些风险？，14 March 2023 ↗
Microsoft Learn，Microsoft Copilot 和 Copilot Chat 中的企业数据保护，核查于 16 October 2026 ↗