2025年8月2日，欧盟《人工智能法》中关于通用型人工智能（GPAI）模型的义务正式生效；2026年8月2日起，欧盟委员会AI办公室正式对上述义务的开展执法。目前，多家模型企业已陆续推进合规工作。
值得关注的是，《人工智能法》的配套合规工具《通用型人工智能行为准则》要求：被认定具有系统性风险（systemic risk）的GPAI模型，需由具备资质的独立外部评估机构对其系统性风险开展评估，对于已经或计划进入欧盟市场的模型公司而言，这已成为一项不可忽视的合规议题。
过去几个月，欧盟AI办公室在全世界范围内征集并筛选可能具备资质的第三方评估机构，并于7月15日召开了一次线上培训。安远AI作为国内第一家入选机构，获邀参与此次培训。本次培训旨在同步欧盟AI办公室对第三方评估机构的要求，助力各评估机构不断提高自身专业能力和独立性，同时也为GPAI模型提供方遴选合格的第三方评估机构提供指引。
今年10月21日，欧盟AI办公室对外正式发布了“GPAI模型独立外部评估机构的资质要求”以及《外部评估机构独立性与资质要求培训研讨会报告》（下称《报告》）[1]，本文对其中的重点内容进行介绍。
根据欧盟AI办公室的公告，在确认此次培训的受邀机构时，欧盟AI办公室重点考察两项核心能力：一是已展现出具备开展GPAI模型及其系统性风险高质量评估的实践经验，二是在AI治理方面的专业引领能力，尤其是在系统性风险评估领域。此外，受邀机构需在财务、管理和运营方面保持独立性，并需完成AEF-1独立性自评 [2]。
除安远AI（Concordia AI）外，另有18家来自美国、英国、法国、新加坡等地的第三方AI安全评估和研究机构参与了此次培训（1家缺席）：
Active Site Research, Inc.
AI Standards Lab
Apart
Apollo Research
AVERI
Centre pour la Sécurité de l’IA (CeSIA)
Concordia AI
Deloitte
Epoch AI
FAR.AI
Future of Life Institute (FLI)
Irregular
Neo Research
Pour Demain
RAND Corporation
SaferAI
SecureBio
The Future Society
Transluce
欧盟AI办公室在《报告》中指出，外部独立评估是GPAI模型系统性风险评估与缓解的重要环节。外部评估机构完成的第三方评估报告，不仅将交付模型提供方，作为其开展风险评估与风险可接受性判定的依据；还需与模型方提交的自评报告一同报送欧盟AI办公室。保障外部评估机构的资质与独立性、构建良好的评估生态，是欧盟AI Office开展合规监管的核心支撑。
为提升第三方机构评估结果的可信度，欧盟AI Office将围绕“资质”与“独立性”两大维度，建立一套“评分体系”。下文分别对这三个板块的具体内容进行介绍。
*图注：欧盟AI办公室《外部评估机构独立性与资质要求培训研讨会报告》
在资质要求方面，欧盟AI办公室重点考察两个方面：系统性风险领域专长和模型评估技术能力。
在领域专长方面，评估机构需要证明自己“懂风险”
例如开发过风险场景和风险模型、识别过模型的关键瓶颈能力，发布过评估规程（protocol）、系统性风险的基准测试或其他模型评估方法等；也包括机构内部工作人员在相关风险领域积累的工作、学习等专业经验。
在技术能力方面，评估机构需要证明自身“会评测”
包括但不限于开展过红队测试、能力激发（elicitation）、人类能力提升研究（uplift studies），能确保评估结果的内外部效度和可复现性等。
值得注意的是，资质是按系统性风险领域分别认定的——一个评估机构不必在所有风险领域都有建树，在某一领域有自身专业积淀也能得到认可。这也有利于鼓励各个评估机构深耕自身专长，在评估生态中优势互补。
独立性是评估结论可信的前提，欧盟AI办公室将其细化为财务、管理、运营三个层面，各自的关键要求包括但不限于：
财务独立
评估机构及其团队成员不得持有被评企业的任何经济利益（例如股份），也不得为被评企业提供税务、估值、人力资源或知识产权方面的有偿服务。同时，评估报酬不得与评估结果挂钩，但是按照市场价收取评估费、接受模型API使用额度等安排并不在禁止之列。
管理独立
评估机构不得与被评企业存在组织隶属关系（例如子母公司），团队成员也不得受雇于被评企业。评估机构还应制定书面的利益冲突政策，载明评估范围、回避情形、财务依赖情况（如有）等。
运营独立
评估机构得出结论的过程必须不受被评企业干预。企业不得因评估机构的测评或结论发布而对评估机构采取法律或技术报复；除极端情形外，企业拖延或阻止评估结论发布的时间不得超过30个工作日。
为了让上述要求可落地，欧盟AI办公室计划建立一套对外部评估机构进行逐项打分的评分体系，其设计有几个值得关注的地方。
首先是对于评分是否公开这一问题，欧盟AI办公室表示：多数评分标准会对外公开，供企业和评估机构参考；但具体评分细则和分值刻度保密，也默认不直接向评估机构告知其得分，防止通过“刷分”操纵评分体系。
其次是按领域评分、按需评分：评估机构的得分按系统性风险领域单独评定，不同领域之间的得分不累加，这一安排认可评估机构各有专长领域，不要求全领域覆盖。此外，评分并不会定期进行，而是在欧盟AI办公室审查模型企业合规情况时按需启动，避免评估机构为应对评分而过于耗时。
第三是与模型能力挂钩：高能力模型的风险评估复杂度更高，原则上应由评分靠前的评估机构承接；能力较低模型在优质资源不足时，可适当放宽所选评估机构的评分要求。
本次培训中，参会的各个机构围绕评估机构的资质与独立性标准深入交流，提出了多项建设性意见。欧盟AI办公室在《报告》明确，本次列明的标准并非穷尽列举，仅反映现阶段的工作判断，后续将随AI风险评估领域的发展动态更新。
安远AI：持续深耕前沿AI风险评估
安远AI深耕前沿AI风险管理、评估与监测。2025年11月，安远AI开发并上线了国内首个前沿AI风险监测平台 [3]，已累计评估来自全球17家领先AI公司的98个前沿模型，并发布了5期季度监测报告，覆盖网络攻击、生物风险、化学风险、有害操纵和失控五大风险领域。
为持续提升安远AI监测平台风险评估的质量与可靠性，安远AI在基准集成、自研工具、学术研究与生态合作等方向持续发力。部分标志性成果包括：
网络攻击
2026年7月，平台生态合作成果《前沿大模型自主网络渗透评估报告》在WAIC 2026发布：由复旦大学系统软件与安全实验室主导，上海人工智能实验室与安远AI参与合著，将评估环境从基准测试推向更贴近真实网络渗透任务的场景。
生物风险
安远AI自主研发了闭源的BioRiskBench生物安全基准，覆盖高风险病原体特性检索、毒力增强、免疫逃逸、传播优化等场景。安远AI还参与了上海人工智能实验室牵头的《风险评测实践报告》撰写，该报告评测了18个前沿模型，安远AI负责其中“生物与化学风险“部分。生态层面，安远AI、NTI联合发起AI生物评测实践技术工作组，推动全球AI生物风险评测领域的方法研究与实践合作。
失控
安远AI曾参与北大团队牵头推出的AI对齐全面性综述，获计算机科学顶级期刊ACM Computing Surveys接收；安远AI也参与了北大、智源团队牵头推出的《AI欺骗：风险、动态与控制》研究报告，是全球首个系统性分析AI欺骗行为的国际报告。
红队攻击
安远AI自主研发了组合式红队攻击框架FRT（Frontier Red Teaming），支持10余种风险数据集 × 100多种攻击方法 × 10余种评分器的自由组合测评。
开源治理
安远AI在今年9月的联合国数字合作日发布了全球首份《安全–开放帕累托前沿技术报告》，展示模型在安全性和开放性上的最优权衡边界。
前沿AI科学共识
安远AI专家自2025年起作为中方代表之一，持续参与编写由图灵奖得主Yoshua Bengio牵头、三十余国近百位顶尖人工智能专家及国际专家咨询委员会共同编制的《国际人工智能安全报告》；同时，安远AI作为指导委员会成员机构，联合百余位国际顶尖专家共同推动《2026新加坡共识：全球人工智能安全研究优先事项》。
前沿AI安全框架
安远AI与上海人工智能实验室、清华大学智能产业研究院、华为、智谱等合作伙伴，依托世界人工智能大会、联合国等平台，联合发布过《前沿人工智能风险管理框架 2.0》《前沿开放权重AI风险管理框架》《通用型AI智能体L1–L5分级安全框架白皮书》等一系列风险管理和分级框架，受到广泛关注与积极反馈。
接下来，安远AI将以参与欧盟AI办公室第三方评估机构培训为契机，持续提升前沿AI风险评测技术与能力，携手全球第三方评估机构与前沿模型企业，共建专业、开放、可信的前沿AI安全第三方评测生态，助力人工智能安全、可靠、可控。
点击阅读原文，查看欧盟委员会AI办公室公告及《报告》全文。
参考链接
[1] Report from the Workshop on Independence and Qualification Requirements for External Evaluators, See https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/133839
[2] 指由AI Evaluator Forum发布的“AEF-1: 独立第三方人工智能评估的最低运行条件”，相关标准和清单参见 https://aievaluatorforum.org/initiatives/minimum-operating-conditions；安远AI依据AEF-1所做的自评以及《利益冲突政策》，参见https://airiskmonitor.net/doc/zh/coi
[3] 安远AI旗下“前沿AI风险监测平台”，参见https://airiskmonitor.net
通用咨询与合作
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媒体合作
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前沿AI风险监测平台咨询与合作
risk-monitor@concordia-ai.com
我们的官网
www.concordia-ai.com
AI Safety in China英文简报
aisafetychina.substack.com
< 平台官网 >
https://airiskmonitor.net/
< 测评基准数据库 >
https://airiskmonitor.net/benchmark/list/
State of AI Safety in China
< 系列官网 >
https://aisafetychina.com/
< China AI Safety Policy-Risk Matrix >
https://aisafetychina.com/matrix/
< Chinese Technical AI Safety Paper Database >
https://aisafetychina.com/research/
作者：陈欣怡
编辑审校：方亮、程远、谢旻希、范韵欣
排版：乌兰托雅
