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Ofcom危机内容处置规则对英国大型平台生效

Ofcom的危机内容处置规则于11月2日周一生效。英国大型平台须保留书面危机预案、组建高级响应团队,并开设专门的执法联络渠道。该制度覆盖月均英国用户达700万以上且被评定为中风险的服务,以及Ofcom评定为高风险的任何服务。

科技分析林晓雯发布: 2026年11月6日4 分钟阅读资料来源 18
Ofcom危机内容处置规则对英国大型平台生效

11月2日生效的内容

修订后的《非法内容准则》和《儿童保护准则》于10月12日发布,距生效还有三周。

被覆盖的服务必须保留书面危机预案,写明如何监测预警指标、如何判断危机是否正在发生。据Reclaim The Net对相关文件的解读,一旦平台认定危机正在发生或可能发生,就必须“在合理可行的情况下尽快”派出高级响应团队。大型平台还必须为执法部门开设专门渠道,且无需法院命令即可启用。这些内容都不必公开,因此决策框架对用户和外部观察者保持封闭,Gadget Review报道称。

Reclaim The Net指出,平台完全可以完整执行预案,而不告诉任何人自己做过。

Ofcom将危机定义为对英国公共安全构成严重威胁的非常情况,且极有可能已经导致或源于相关非法内容的显著增加。地方、区域或海外事件都可构成危机。Ofcom在其理由中援引2024年南港谋杀案。其发布的声明称,此后的网络内容助长了暴力骚乱。

700万这个数字是中风险档的分界线。低于该数字的服务不进入中风险档,除非Ofcom将其评为高风险。高风险评定会把较小的论坛、即时通讯应用、约会应用、游戏、市场和部分AI工具纳入进来。

据Reclaim The Net报道,Ofcom于6月9日敲定危机预案。同一天,Shankill Road发生持刀伤人事件后,骚乱在贝尔法斯特蔓延。

触发点为何令批评者担忧

平台可以在危机被确认之前就启动预案。门槛是“可能发生”,因此触发机制的是预警信号而非可观察的事件,Gadget Review报道称。据Reclaim The Net对监管机构文件的解读,Ofcom承认“误报风险较高很可能是相称的”。在事件仍在发展时,合法言论、准确报道或目击者影像可能受到限制。Ofcom的回应是危机很少见,因此干预也会很少。

所涉内容包括恐怖主义、仇恨、骚扰、跟踪、威胁和辱骂、外国干涉材料以及对儿童有害的内容。

政府表示这些步骤本身并非强制。遵循这些步骤的平台将被视为已遵守法律,这意味着选择其他路径的人必须向Ofcom证明其方法同样有效。Ofcom还表示,这些措施并不赋予它宣布危机的权力,也不引入紧急权力。据Gadget Review报道,警方通过新渠道可以要求什么,其确切法律界限在Ofcom的公开材料中尚未完全确立。

执法背景

危机规则出台之际,Ofcom权力的形态仍在争夺之中。据Reclaim The Net报道,10月30日,高等法院允许Ofcom要求Meta、WhatsApp和X提供数据。这一判决加强了其数据收集权力,但并未授权紧急关闭内容。Meta、TikTok和X另行挑战2月发出的信息通知,为期三天的听证会于10月5日开始。据路透社报道,X的一份证人陈述称该通知是“X从任何司法管辖区的任何监管机构收到的负担最重的信息请求”。

Ofcom表示在实施前已缩小请求范围,并称议会赋予其监管一个20多年未受监管行业的职责。

Meta还在高等法院质疑罚款公式,主张罚款应基于英国收入而非全球收益。Meta的挑战以案号AC-2025-LON-004500提交,针对的是落实上限的法规。根据现行规则,Ofcom最高可处以合格全球营收10%或1800万英镑的罚款,以较高者为准。

Gadget Review指出,Ofcom并未获得宣布危机或命令删除内容的权力;操作层面的决定由平台做出。

Ofcom自己对进展的评价并不客气。其在线安全集团总监Oliver Griffiths告诉上议院通信委员会,Ofcom对《法案》迄今的整体效果“感到失望”。Ofcom表示该立法要到2027年中期才会全面运行。他还警告,政府计划中的16岁以下社交媒体禁令可能在没有额外人员和资金的情况下拉紧资源。

接下来会发生什么

Ofcom计划在年底前发布修订后的路线图,并正与政府就资金和排序进行谈判。分类服务的最终义务预计要到2027年中期左右才会全面生效。

其他部分仍在推进。据《卫报》报道,关于诈骗广告措施的咨询于10月结束,最终决定预计要到明年。Ofcom对Meta在推出Instagram Instants之前是否完成非法内容和儿童风险评估的调查(10月已有报道)仍在进行中。

平台实际触发预案的频率尚不可知。它们不必公开预案,Ofcom也无法自行宣布危机。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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