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2026年以来，伴随大语言模型能力的指数级跃升，全球AI监管逻辑完成从自愿承诺制到发布前强制测试的核心转向。目前英国AI安全研究院（AISI）、美国商务部下属AI标准与创新中心（CAISI）已率先落地相关规则，将过去由厂商自主完成的红队测试改为政府主导的实证性前置评估，标志着AI监管正式进入落地实操阶段。
就在今年5月，多家头部大模型厂商向欧美监管部门提交最新版通用大模型备案时发现，此前仅需附上内部安全测试报告即可上线的流程已正式失效，代之以监管部门指定机构最长达3个月的独立技术测试，未通过评估的模型一律不得面向公众开放。
过去数年，全球AI监管长期处于“软约束”阶段，大模型上线前的安全评估完全由厂商自主完成，普遍采用内部红队测试、自行发布安全报告的模式，相当于“考生给自己打分”，监管侧仅要求厂商承诺符合伦理原则，缺乏实际核验能力。随着大模型生成能力不断提升，其可被用于生成大规模网络攻击代码、高危生化物品制造指引等风险持续凸显，原有的监管模式已完全无法覆盖国家安全层面的防控需求。
当前英国AI安全研究院（AISI）、美国商务部下属AI标准与创新中心（CAISI）已率先完成监管体系的迭代，正式将发布前强制测试列为通用大模型上线的必要条件。与过去空泛的原则管理不同，新的测试规则已形成明确可量化的技术红线：测试方会通过多轮诱导式提问，核验模型是否会输出可直接落地的风险内容，包括钓鱼攻击代码、大规模杀伤性武器制造流程、可引发社会动荡的深度伪造生成方法等，只要触发任意一类风险阈值，模型就无法通过评估。
某头部大模型厂商合规负责人透露，其团队今年已新增近20人专门对接监管测试需求，整体合规成本较去年提升了40%，但行业内普遍对这一监管转向持认可态度，认为清晰的规则反而能减少过往的合规不确定性。
据了解，目前G7数字部长会议已启动AI测试标准统一协调工作，预计2027年将推出跨成员国互认的大模型安全测试框架，避免厂商在不同市场重复提交测试，降低合规成本。同时针对中小厂商推出的轻量化测试通道也在规划中，监管方将根据模型参数规模、应用场景划分风险等级，仅对高能力通用大模型执行最严格的全流程测试，在防控风险的同时避免对行业创新造成过度限制。
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