EU AI Act 第10条合规：数据准备文档作为客户可交付物

EU AI Act 要求高风险 AI 系统使用的训练数据提供特定文档。第10条规定了数据治理要求——训练数据如何被收集、准备、检查偏差和记录。第11条和第53条，加上附件IV，将这些扩展为必须在系统整个生命周期中维护的技术文档要求。

对于为这些客户准备训练数据的服务提供商，这既创造了义务也创造了机会。

第10条实际要求什么

数据治理实践（第10(2)条）

• 数据集的设计选择
• 数据收集过程和数据来源
• 相关数据准备处理操作
• 关于数据衡量和代表什么的假设表述
• 数据集可用性、数量和适用性评估
• 可能偏差的检查
• 数据缺口或不足的识别

偏差检查（第10(2)(f)条）

数据集必须检查可能"影响人的健康和安全、对基本权利产生负面影响或导致歧视"的偏差。

实用文档模板

模板结构涵盖：

1. 数据来源和收集：来源清单、选择标准、代表性评估
2. 数据准备操作：预处理步骤、去标识化、数据质量措施
3. 标注和打标：方法论、流程、标签分布
4. 偏差检查：评估方法、发现、缓解措施
5. 数据集描述：最终组成、版本控制、已知限制

将文档转化为竞争优势

将文档生成集成到管道中的提供商——在数据流经每个阶段时自动生成——交付的是结构上不同的产品。

Ertas Data Suite 自动生成 EU AI Act 合规文档。其第30条文档导出功能生成涵盖数据治理、预处理操作、标注方法和偏差检查的结构化报告。