多模态搜索系统需要处理文本、图像、音频、视频和其他数据类型，其合规性考虑因素需要密切关注数据隐私、可访问性、知识产权和安全性。这些系统结合了多种输入和输出格式，增加了数据收集、处理和存储的复杂性。开发者必须确保遵守 GDPR、CCPA 等法规和可访问性标准，同时减轻与受版权保护材料或有偏见输出相关的风险。让我们将其分解为三个关键领域：数据隐私、可访问性以及知识产权。
首先，数据隐私至关重要。多模态系统通常处理个人数据，例如用户上传的图像或语音记录，其中可能包含可识别信息。例如，图像搜索中的面部识别可能属于伊利诺伊州 BIPA 等生物特征数据法。开发者必须实施严格的数据匿名化，获取用户对数据收集的明确同意，并确保存储实践符合区域法律。GDPR 要求数据最小化，这意味着系统应避免收集不必要的元数据（例如图像中的位置标签），除非功能需要。此外，跨国数据传输（在基于云的系统中很常见）必须遵守欧盟-美国数据隐私框架等框架。未能遵守可能导致罚款或法律诉讼，Meta 的 GDPR 违规案例就说明了这一点。
其次，可访问性是一项法律和道德要求。系统必须遵守 WCAG 2.1 等标准，以确保残障人士可用。例如，图像搜索结果应包含供屏幕阅读器使用的替代文本描述，视频/音频内容应提供字幕或文本。开发者还应避免仅依赖颜色或音频提示的设计，因为这会将有视觉或听觉障碍的用户排除在外。一个实际例子是确保语音搜索功能与屏幕阅读器无缝协作，并且不需要精确的输入时序。不合规可能导致诉讼，例如 Target 在 2008 年因网站功能不可访问而支付 600 万美元和解费的案例。
第三，必须管理知识产权 (IP) 和安全风险。多模态系统通常索引或生成来自外部源的内容，这可能侵犯版权。例如，爬取网络的图像搜索系统必须遵守 robots.txt 规则并避免提供未经授权的内容。开发者应实施版权材料检查（例如，使用反向图像查找 API）并有效处理 DMCA 删除请求。在安全性方面，多模态系统容易受到注入攻击（例如，上传伪装成图像的恶意文件）或数据泄露。对传输中和静态数据进行加密，以及定期进行漏洞扫描，可以减轻这些风险。例如，视频搜索平台应清理文件上传以防止恶意软件注入。
总之，开发者必须优先考虑隐私（数据处理和同意）、可访问性（包容性设计）和知识产权/安全（版权检查和威胁缓解）以确保合规性。主动解决这些领域可以降低法律风险并建立用户信任。