EU AI Act 第10条：对你的 AI 训练数据意味着什么
EU AI Act 第10条对高风险 AI 系统设定了严格的数据治理要求。以下是它对准备 AI 训练数据的企业团队意味着什么——以及2026年8月合规截止日期。
当 EU AI Act 于2024年8月生效时，大多数评论聚焦于禁止 AI 实践（第5条）和高风险系统要求（附件III）。较少关注第10条——管理用于构建高风险 AI 系统的数据的条款。这是一个问题，因为第10条对你的训练数据、验证数据和测试数据施加了具体的、可执行的要求——大多数企业 AI 团队目前未能满足的要求。
高风险 AI 系统的完全适用截止日期是2026年8月2日。
第10条实际要求什么
第1段：数据管理实践
提供者必须实施涵盖数据设计选择、数据收集过程、相关数据准备操作、数据如何与 AI 系统预期目的对齐的数据治理和管理实践。
第2段：数据质量标准
训练、验证和测试数据集必须是相关的、具有代表性的、尽可能无错误的和完整的。
第3段：偏差检查
必须检查数据集是否存在可能影响 AI 系统输出并导致健康、安全或基本权利风险的偏差。
第4段：敏感数据
允许在严格条件下收集和处理敏感个人数据类别用于偏差检测。
第5段：与运营环境的相关性
代表性要求延伸到 AI 实际运营的特定地理、行为和功能环境。
审计追踪要求
将第10条和第11条放在一起阅读，高风险 AI 系统提供者必须能够重建其训练数据的历史：包含了什么、排除了什么、应用了什么转换，以及为什么。
大多数当前的数据准备管道——由 Docling、Label Studio、Cleanlab 和临时脚本拼凑而成——不会产生共享的血缘。
Ertas Data Suite 如何支持第10条合规
Ertas Data Suite 将第10条合规作为一等要求设计。五个管道阶段——摄入、清理、标注、增强、导出——的每个转换都记录时间戳和操作员 ID。管道完全在本地运行，无数据外流。
Your data is the bottleneck — not your models.
Ertas Data Suite turns unstructured enterprise files into AI-ready datasets — on-premise, air-gapped, with full audit trail. One platform replaces 3–7 tools.
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