2026年6月18日，由湖南省市场监督管理局批准发布的湖南省地方标准DB43/T 3538—2026《人工智能行业数据标注服务安全规范》正式实施。我校作为核心参编机构之一，李巍教授及其博士生杨岚深度参与了相关编制工作，为推动湖南省人工智能数据标注服务规范化、标准化发展贡献了湖大智慧。

立足数据要素发展需求，参与地方标准体系建设

数据标注是人工智能模型训练和应用落地的重要基础环节，其过程涉及数据筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等多项工作，直接关系到数据质量、模型可靠性和应用安全。随着人工智能产业加速发展，数据标注服务已逐步从单一数据加工环节，延伸为连接数据供给、算法训练、产业应用和安全治理的重要基础能力。

DB43/T 3538—2026《人工智能行业数据标注服务安全规范》的实施，回应了人工智能行业在数据处理、人员管理、平台运行、算法应用和成果交付等方面的安全管理需求。该标准适用于人工智能行业数据标注服务的全过程安全管理活动，有助于推动数据标注服务机构、数据需求方、标注平台及相关服务主体建立更加清晰、可操作、可追溯的安全管理机制。

聚焦关键安全要素，推动数据标注服务规范化

该标准围绕数据标注服务中的关键要素，系统提出了人员、平台与算力、数据、算法模型和工作环境等方面的安全要求。标准明确，参与人工智能行业数据标注服务的各方应坚持安全可控、依法合规、责任清晰、伦理优先的原则，统筹推进数据标注服务安全管理工作。

在人员管理方面，标准对标注人员背景审查、培训考核、权限与行为管理提出要求；在平台与算力方面，强调访问控制、身份认证、日志审计、加密传输、异常检测和安全扫描；在数据管理方面，要求围绕数据采集接收、分类分级、脱敏处理和安全留痕等环节建立规范机制；在算法模型方面，关注输入输出安全、鲁棒性、公平性、数据泄露风险及外部大模型使用合规；在工作环境方面，对物理环境、网络环境和远程标注条件提出安全要求。

构建全流程安全闭环，提升数据服务治理能力

除关键要素安全要求外，该标准进一步覆盖“标注需求评估—标注实施—标注质检—标注成果交付”的服务流程。标准要求，标注任务启动前应开展需求评估，明确数据来源、分类分级、应用场景、处理方式、工具使用方式、工作环境和潜在风险；标注实施过程中，应落实脱敏、清洗、权限控制、记录留档和中间数据管理；质检环节应遵循最小必要原则，防止以质量检查名义扩大数据访问范围；成果交付环节则要求通过加密通道或可信介质交付，并对相关数据进行安全销毁和记录留存。

标准还设置了标注服务安全评估机制，要求围绕评估原则、评估流程、评估内容、评估输出和持续改进形成闭环管理。通过计划、执行收集、检查、行动等环节，推动数据标注服务安全管理从一次性合规检查转向常态化、动态化和可追溯的持续改进。

发挥高校智库作用，服务湖南人工智能与数据要素产业发展

此次参与地方标准制定，是我院将学术研究、产业实践和标准化治理相结合的重要成果。李巍教授与博士生杨岚共同参与标准起草，既体现了高校教师在人工智能数据服务安全规范建设中的专业价值，也展现了研究生培养与地方治理实践相结合的育人成效，有助于推动数字经济研究成果更好服务地方产业发展和治理创新。

未来，我院将继续发挥学科交叉和智库研究优势，围绕数据要素市场建设、人工智能产业治理、平台经济规范发展和数字贸易等重点方向开展研究与社会服务，为湖南省人工智能产业和数据要素产业高质量发展提供更多理论支持、标准支撑和决策参考。