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EU AI Act官方资料索引：法规、AI Office、标准与服务台怎样查

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AI Act资料分散在EUR-Lex、欧盟数字战略网站、AI Office、标准化页面与Service Desk。可靠研究应先用EUR-Lex确认条文和附件，再用委员会页面理解治理、实施工具与更新状态，最后把与具体系统相关的解释写入版本化台账。搜索结果和旧PDF可以帮助定位，但不能替代当前官方页面与法律文本。
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中德AI项目常见问题：总部、德国实体与供应商怎样分工

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中德AI项目常见问题不是“由谁签合同”一项，而是谁决定用途和数据、谁以名称提供系统、谁能修改模型、谁面对德国客户和主管机关。德国实体可以承担销售与支持，却未必拥有完成合规所需的技术资料；中国总部控制研发，也不能忽略欧盟供应链角色。分工应落到权限、证据、人员和事件流程。
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德国AI与GDPR常见问题：训练数据、提示和自动决定怎样处理

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AI项目使用公开数据、客户文档或员工提示，并不自动脱离GDPR。只要信息关联可识别个人，企业就要说明控制者与处理者、目的和法律依据、最小化、透明度、保存、权利与安全；模型训练和生产使用还可能具有不同目的。自动化输出若影响个人，需要进一步分析决策方式和影响，不能只加人工按钮。
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EU AI Act常见问题：禁止、高风险与透明度怎样判断

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判断AI Act不能从“生成式AI”“内部工具”或“只提供建议”直接得出风险等级。企业要说明系统是否属于法案定义、具体用途落在哪个业务决定、谁受影响、输出怎样被采用，再依次检查禁止性做法、高风险条款和透明度义务。适用时间也必须回到正式条文与欧盟官方更新，不使用新闻倒计时替代。
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德国AI采购架构比较：公共API、专属云与本地部署

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公共API、专属云和本地部署不存在统一优劣。公共API迭代快但依赖外部服务与证据；专属环境改善隔离和配置，却仍需核查运营者访问；本地部署扩大技术控制，也把安全、更新、性能和人才责任带回企业。德国采购团队应以数据敏感度、用途风险、集成延迟、审计要求和退出能力逐项比较。
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