百思特AI宪章

只承担具备相应行业、管理、数据、技术、安全或合规能力的工作；对能力缺口及时配置专家或说明限制。

引用权威来源，保留关键依据；对不能核实的信息明确标注假设和不确定性，不用模型生成内容代替专业判断。

项目开始前确认可使用的模型、平台、插件、代码仓库、存储和协作工具，不在个人账号或未经批准的服务中处理客户资料。

面向客户的诊断、方案、数据分析、代码、模型配置和管理建议，必须由具备相应能力的顾问复核并承担责任。

涉及人员权益、核心经营、资金、生产安全、重大合规或外部公众影响的成果，应由独立于直接制作人员的专家评审。

记录关键数据来源、模型与版本、重要提示和规则、人工修改、评测结果、审批和异常，做到重要结论有据可查。

披露与供应商、合作方或推荐方案有关的商业关系，以及任何可能影响独立判断的利益、限制和假设。

AI可以辅助准备和整理，但关键访谈、共识形成、冲突处理、责任确认和重大决策必须由顾问与客户当面完成。

任何顾问发现红线风险、重大安全隐患或违法违规可能时，有权立即暂停相关工作并按规定上报，不因提出风险受到不利对待。

按合同完成资料归档、权限回收、数据返还或删除、账号关闭、成果移交和保密延续，不保留未经授权的客户资料副本。

所有AI应用、模型、智能体和外部服务进入统一登记册，明确业务所有者、技术所有者、数据责任人和风险责任人。

按影响对象、决策后果、数据敏感度、自主程度和可逆性确定风险等级，并据此配置审批、评测和监督。

明确来源、权利、质量、敏感度、用途、留存和删除；对知识库建立版本、权限、引用和失效管理。

评估能力、限制、数据条款、安全、服务连续性、成本、地域、合规和退出；持续关注版本变化和供应链风险。

每个数字员工和智能体拥有独立身份、岗位边界、最小权限、金额/频次/范围限额、人工确认点和可撤销授权。

建立贴近真实业务的测试集，验证准确性、完整性、鲁棒性、偏差、越权、提示注入、数据泄露和滥用风险。

向使用者说明AI参与、适用范围、限制和人工责任；依法落实生成合成内容的显式、隐式标识和来源追踪。

落实身份认证、加密、隔离、密钥管理、日志、异常检测、备份、降级、停止、回退和灾难恢复。

持续监测质量、成本、漂移、偏差、安全和业务效果；建立发现、分级、止损、通知、调查、纠正和复盘机制。

模型、数据、提示、规则、接口和用途发生重大变化时重新评测；退役时回收权限、归档证据、返还或删除数据。