是的，大型语言模型 (LLM) 的开发和使用存在相关的法规和指南，尽管相关规范仍在形成中。各国政府和组织正在制定规则，以应对隐私侵犯、偏见、虚假信息和滥用等风险。这些法规因地区和行业而异，但通常侧重于问责制、透明度和安全性。例如，欧盟的《人工智能法案》将 LLM 在某些情况下归类为“高风险”系统，要求开发者满足严格的文档、测试和监督要求。在美国，白宫 2023 年关于人工智能的行政命令要求对构成国家安全风险的模型进行安全评估，而中国的规则要求 LLM 提供商在公开发布之前提交安全评估。
具体的具体技术要求正在涌现。例如，欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 影响了 LLM 处理个人数据的方式，要求开发者实施数据匿名化或获得明确的用户同意。在医疗保健领域，处理患者数据的模型必须遵守美国的 HIPAA 等法律，这些法律规定了加密和访问控制。版权是另一个重点领域：涉及 GitHub Copilot 或《纽约时报》起诉 OpenAI 等案件，凸显了对训练数据来源进行明确文档记录以避免法律风险的必要性。开发者可能还需要构建保障措施（例如聊天机器人的内容过滤器），以遵守德国的《网络执法法》等法律，该法案针对非法内容。
除了法律规则之外，许多组织都遵循自愿性框架。例如，IEEE 的《符合道德的设计》指南建议在模型输出中采用偏差测试和可解释性等实践。技术团队通常采用模型卡（模型功能和局限性的标准化文档）或第三方审计等工具来满足这些标准。虽然合规性可能会增加复杂性——例如需要跟踪数据沿袭或实施 API 输出的实时监控——但这些步骤有助于降低风险。对于开发者而言，随时了解区域法律、行业特定规则和不断发展的最佳实践对于负责任地构建 LLM 至关重要。