本标准规定了非遗AI素养的术语与定义、缩略语与符号、基本原则、能力域与能力等级、岗位分类与目标、分级实施与成熟度、技术参照清单与版本管理、一致性评价与文档记录要求等内容。 主要技术内容： 1.术语体系 明确定义了“AI素养”“非遗社区”“生成式人工智能（AIGC）”“人类在环（HITL）”“内容凭证”等关键术语，为行业提供统一语言基础。 2.能力框架（9大能力域） 涵盖伦理价值观、合规治理、社区参与、数据素养、模型工具、人机协同、安全隐私、知识产权、风险管理等9个核心能力领域。 3.能力等级（L1-L5） 从“认知”到“专家/讲师”五个等级，区分不同岗位人员应具备的AI素养水平。 4.岗位分类与目标矩阵 针对10类岗位（如管理者、策展人、数字工程师、传承人等），明确各能力域的最低能力等级要求，并设定关键控制项（KCI）。 5.分级实施路径（A/B/C）与成熟度（M1-M3） A基础版：适用于小型组织，侧重基本控制项（如数据台账、知情同意、风险登记）。 B标准版：中等规模组织，增加模型卡、RAG留痕、年度评审等。 C增强版：大型/高风险项目，要求全面风险管理、供应链安全、内容凭证批量管理等。 成熟度从M1（基础）到M3（卓越），逐步提升。 6.技术参照清单（TRC）与版本管理 通过TRC机制保持技术灵活性，允许等效替代技术，同时强调“可追溯、可验证、可复现”为稳定原则。 7.一致性评价机制 支持自我声明（CoC）或第三方审核，强调证据留存（如数据台账、风险登记簿、社区授权记录等），并设定抽查比例与整改要求