大语言模型（Large Language Model）通常是指具有大规模参数和运算能力的自然语言处理模型，算法、算力与数据，是支撑大模型发展的三大基石。而模型预训练过程中的海量数据，被认为是决定模型能力的核心要素之一。预训练数据的合规，也是大模型开发企业合规体系建设中最为重要的一环。

在电子签名（签章）日益普及的今天，企业都在逐步建立自身的电子签章系统。而电子合同、电子签约流程、电子签名方案应用等事项，具有高度的专业化特征

对于算法治理，我国陆续制定了一系列的规范，初步构建了算法治理体系。算法治理是一个复杂的治理系统。既涉及到行政监管，也涉及司法的治理；既涉及分类分级监管，也涉及特定行业领域的监管。本文拟就算法的治理价值目标与路径进行简要分析，以有利于实务部门对于算法治理的整体理解与操作。

对于促进算法的发展，企业具有天然的驱动力，通过算法创新业务模式、优化服务方法与服务能力、降低企业运营成本、提升效益，对于任何一家依赖算法的企业而言，无疑都具有重大的价值。算法并不是一个新概念，而是伴随着数学的发展而发展，某种意义上，构建一个函数的过程即可视为一个算法的构建。从个性化信息推荐导致的“信息茧房”问题，到看人定价的“大数据杀熟”，再到“困”在算法里无法脱身的外卖送餐员和网约车司机，还有算

这一过程中，从训练语料的获取到训练语料清洗与标注，再到训练语料的输入，以及有监督学习和调优，都与生成式AI的算法能力、算法合规管理以及算法输出内容的合规有关。并不直接与输出物有关，但（四）条款关于训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性的规定，则是属于通过干预数据影响算法及生成物的规定，数据中如果混杂进了虚假数据，或者数据不准确，缺乏客观性和多样性，将可能产生歧视性的算法或输出成果，或者产生对于社