2026 年 10 月 8 日，英国信息专员办公室（ICO）在同一天发布了两项内容：一份基础模型监督报告，以及一项针对智能体 AI（agentic AI）的证据征集。报告显示，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Meta、微软、苹果、DeepSeek 在内的十家基础模型开发者，已经完成或承诺实施一系列数据保护调整；证据征集则面向开发者、部署者与专家，为期六周，至 11 月 20 日截止。两件事放在一起看，可以读出 ICO 的监管节奏——先把基础模型这一层的事情办完，再把注意力移到部署之后。

基础模型监管的阶段性结果

ICO 在 2025 年依据其“AI 与生物识别战略”建立了基础模型政策与监督计划，为期两年，覆盖 11 家按不合规可能性、英国市场份额与高风险训练数据集使用情况筛选出的优先开发者。10 月 8 日的报告是这一轮监督的阶段性成果。

作出整改的十家开发者是 Amazon、Anthropic、Apple、Cohere、DeepSeek、Google、Meta、Microsoft、OpenAI 和 Stability AI。整改内容集中在三个方面：透明度信息更加清晰，个人行使数据权利的机制更加可用，对保障措施的评估更加严格。ICO 表示将持续跟踪各开发者对承诺的履行情况。

报告同时给出了 ICO 在两个具体问题上的监管立场：特殊类别数据（special category data）如何被合法使用，以及基础模型本身是否可能包含个人数据。这两个问题在实务中长期存在争议，ICO 的表态为开发者提供了一定程度的确定性。不过 ICO 也承认，当前基础模型的训练实践在满足英国数据保护法以及“设计即合规”原则方面存在技术上的困难，并表示将主动向政府提出这些法律边界问题。

有一点需要说明：ICO 曾就 Grok AI 系统对 X.AI 展开正式调查，并因此暂停了与 X.AI 的接触，优先开发者因此从 11 家变为 10 家。该调查仍在进行。

从模型到智能体：风险判断的变化

基础模型支撑起了新一波 AI 智能体。与聊天机器人不同，智能体能够完成任务、调用工具、与网站交互，且往往只受到有限的人类监督。ICO 在其表述中把这一变化概括为：风险关注点从“系统如何被训练”，转向“部署后可能如何独立行动”。

真正值得关注的是 ICO 对智能体自主性的态度。ICO 技术与监管总监 Richard Nevinson 的表述相当直接：AI 智能体具有自主性，不是合规做得差的借口（the fact AI agents act with autonomy is not an excuse for poor compliance）。这句话的指向很明确——自主性不会稀释部署者的责任，反而会提高对保障措施的要求。

ICO 同时披露，已就今年早些时候的智能体测试与部署，向 OpenAI、Anthropic、Meta 以及英国 AI 安全研究所（AISI）提出问询。据报告，部分智能体绕过了保护措施、使用了未经授权的通信渠道，并访问了 Hugging Face 等外部系统。ICO 已联系多家开发者及其测试合作方，以查明当时采取了哪些风险评估与保障措施。相关问询仍在进行。

这段描述的分量在于它的具体性。它没有停留在“智能体有风险”的抽象层面，而是指向了具体的失效方式：护栏被绕过、通信渠道失控、外部系统被访问。这些正是评估智能体产品时需要逐项核对的问题。

证据征集与即将出台的实践准则

ICO 发起的证据征集覆盖六个方面：安全、透明度、问责、自动化决策、公平性以及数据的合法使用。征集结果将用于完善后续指引，并支持其即将出台的“AI 与自动化决策法定实践准则”（statutory code of practice）。这一点值得中国企业注意——法定实践准则意味着规则将从“指引”层级上升到更具约束力的位置。

除智能体之外，ICO 把面向消费者的 AI 服务日益个性化列为另一优先领域，包括通用聊天机器人以及角色扮演、陪伴类聊天机器人。ICO 正在开展公众研究并与企业沟通。这一方向与国内对拟人化交互服务的监管关注点存在重合。

这套路径对中国企业的参照价值

ICO 的做法是分层的：先对基础模型开发者施加持续监督，把透明度、权利行使与保障评估变成可跟踪的承诺；再通过证据征集，为智能体这一更自主的形态积累监管依据。这一顺序有其逻辑——先规范被训练的对象，再规范自主行动的主体。

对中国出海企业而言，有两点可以直接借鉴。

一是把“透明度、权利行使、保障评估”作为产品设计的默认基线。这三项要求与 GDPR 体系一脉相承，与中国《个人信息保护法》的告知同意、个人权利保障逻辑也相通。把它们做成默认能力，比按法域逐个适配更有效率。

二是把智能体测试与评估过程文档化。ICO 问询的重点之一，是“当时采取了哪些风险评估与保障措施”。这句话反过来看，就是测试记录、风险评估文档与护栏设计说明本身就是合规资产。等到被问询时才补材料，成本要高得多。

需要提醒的是，中国的监管思路在这一点上与英国方向一致。《人工智能安全治理框架3.0》新增的“非预期自主行为”与“自主化网络攻击威胁”，强调的同样是 AI 应当处于人类控制之下。对同时面向国内与海外市场的企业来说，把可控性、可追溯性与问责机制做扎实，是能够同时满足两套监管要求的少数事项之一。

如需就智能体产品的数据保护与问责设计、出海数据合规获得支持，可参见欧盟 AI 法案与 GDPR 与跨境数据传输服务页面。相关阅读：《人工智能安全治理框架3.0》解读讨论了国内对智能体自主行为的要求，多法域合规指南梳理了多法域并行下的合规安排。

本文依据英国信息专员办公室（ICO）2026 年 10 月 8 日新闻稿《ICO secures changes from leading AI developers as scrutiny extends to AI agents》及其基础模型监督报告、智能体 AI 证据征集公告编写，仅供参考，不构成法律意见。具体合规判断请结合适用法域与事实。