技能介绍

它解决什么问题

团队准备把 AI 系统放进欧盟市场时，最常卡在三个具体判断：系统到底落在哪一档风险分级；如果属于高风险，该走哪条合格评定路线、要准备哪些技术文档；公司作为 provider、deployer、importer、distributor 或 authorized representative，又分别欠下哪些义务。这个技能不替代高管的产品决策，也不提供法律意见，而是把 “能不能上架” 拆成可执行的条款级工作项。

核心能力与关键步骤

风险分级判定：先检查 Article 5 是否触及禁止性实践，例如社会评分、工作场所或教育场景情绪识别、操纵性潜意识技术、执法中的实时公共远程生物识别。再对照 Article 6 与 Annex III 判断是否属于高风险，并检查 Article 6(3) 的排除条件；无论排除是否成立，自然人画像始终属于 Annex III 高风险。随后确认 Article 50 的透明度义务，最后落到默认的 minimal-risk。
合格评定与技术文档：对高风险系统，技能会按 Article 43 区分 Module A 内部控制与 Module H 完整质量管理体系加公告机构参与，并按 Annex IV 生成技术文档清单，覆盖系统描述、架构与训练数据、风险管理、上市后变更、协调标准、Article 47 符合性声明和 Article 72 上市后监测。
角色义务追踪：依据 Articles 16, 22, 23, 24, 25, 26 梳理 provider、deployer、importer、distributor、authorized representative 的义务矩阵。特别关注 Article 25：如果 deployer 对系统做实质性修改，或以自己名义投放市场，就可能变成 provider 并继承 provider 义务。
GPAI 单独轨道：若是通用目的 AI 模型，需要另看 Articles 51–55，包括是否触发 10²⁵ FLOPs 的系统性风险阈值与透明度要求。

适用边界

它不生成最终法律结论。对于新出现的解释性问题，例如是否构成 GPAI、Article 6(2) 是否适用、微调基础模型是否属于 “实质性修改”，应引入合格外部律师。它也不处理 GDPR；训练数据与输出处理可能同时触发 GDPR、Article 10 和 Article 27 FRIA。若组织同时运行 ISO 42001，可把该技能的输出纳入管理评审，但不能把它当作法律合规证明。