智法同行

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

AI的强大确实依赖于海量数据，但其中包含的个人信息必须受到《个人信息保护法》和欧盟GDPR等法规的严格保护。确保合规需贯穿数据的全生命周期，核心在于遵循合法、最小必要、透明和安全原则。 首先，在数据收集阶段，必须找到合法依据。 最核心的是获取用户的明确知情同意。这意味着在收集前，需以清晰易懂的语言告知用户数据用途（例如用于训练AI模型），并确保用户是在自主、自愿的情况下同意，且能随时撤回。此外，若为履行合同、或为公共利益等法定必需情形，也可作为合法依据。 其次，在数据处理与训练环节，要坚守“数据最小化”和“目的限制”原则。 只收集与实现AI功能绝对相关的数据，避免过度采集。同时，对数据进行匿名化处理是关键一步。通过技术手段使数据无法回溯到特定个人，此类匿名化数据的使用通常不再受个人信息规则管辖，能极大降低合规风险。 最后，在数据使用与存储阶段，保障用户权利与数据安全是重中之重。 必须建立严格的技术与管理措施，如加密、访问控制，防止数据泄露、篡改。同时，用户应享有对其数据的查询、更正、删除及携带权，企业需建立便捷的通道响应用户诉求。 总之，合规并非障碍，而是AI可持续发展的基石。通过将隐私保护内嵌于设计之初，并在全流程践行上述原则，企业才能在创新与尊重用户权利之间找到平衡，赢得信任。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，需结合《个人信息保护法》与欧盟GDPR的要求，从流程规范、技术保障和管理机制三方面入手，具体措施如下： 1. 贴合法规要求规范核心流程 ：一是收集环节，遵循“最小必要”原则，仅收集AI训练必需的个人信息，像《个保法》要求取得个人同意，GDPR还额外要求若发生数据泄露需72小时内通报监管机构。二是处理环节，严格遵守目的限制，比如电商AI的购买记录数据不能擅自用于广告投放等其他场景；同时保障用户权利，及时响应个人对数据的查询、更正、删除等请求。三是跨境环节，《个保法》要求跨境提供个人信息需备案评估，GDPR则规定欧盟公民数据转移至境外需满足同等隐私保护标准。 2. 运用技术手段降低合规风险：可采用差分隐私技术，在训练数据或模型梯度中添加合理噪声，避免个体信息泄露；也能通过联邦学习让数据留在本地，仅传输模型参数，破解数据孤岛又保障隐私。此外，对训练数据做匿名化、脱敏处理，去除身份证号、病历等敏感标识，预处理阶段抽样核验确保脱敏彻底，防止敏感信息残留。 3. 搭建全周期管理与监督机制 ：一方面，AI提供者要做好隐私影响评估，记录数据全生命周期流转日志，方便溯源；针对生成式AI等，按要求标注生成内容，公开训练数据合法来源。另一方面，建立投诉举报和应急整改机制，若发现数据违规处理，及时采取停止训练、消除数据等措施，同时定期开展员工合规培训，避免人为操作导致的数据风险。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，需结合《个人信息保护法》与欧盟GDPR的要求，从流程规范、技术保障和管理机制三方面入手，具体措施如下： 1. 贴合法规要求规范核心流程 ：一是收集环节，遵循“最小必要”原则，仅收集AI训练必需的个人信息，像《个保法》要求取得个人同意，GDPR还额外要求若发生数据泄露需72小时内通报监管机构。二是处理环节，严格遵守目的限制，比如电商AI的购买记录数据不能擅自用于广告投放等其他场景；同时保障用户权利，及时响应个人对数据的查询、更正、删除等请求。三是跨境环节，《个保法》要求跨境提供个人信息需备案评估，GDPR则规定欧盟公民数据转移至境外需满足同等隐私保护标准。 2. 运用技术手段降低合规风险：可采用差分隐私技术，在训练数据或模型梯度中添加合理噪声，避免个体信息泄露；也能通过联邦学习让数据留在本地，仅传输模型参数，破解数据孤岛又保障隐私。此外，对训练数据做匿名化、脱敏处理，去除身份证号、病历等敏感标识，预处理阶段抽样核验确保脱敏彻底，防止敏感信息残留。 3. 搭建全周期管理与监督机制 ：一方面，AI提供者要做好隐私影响评估，记录数据全生命周期流转日志，方便溯源；针对生成式AI等，按要求标注生成内容，公开训练数据合法来源。另一方面，建立投诉举报和应急整改机制，若发现数据违规处理，及时采取停止训练、消除数据等措施，同时定期开展员工合规培训，避免人为操作导致的数据风险。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

1. 收集需获明确有效同意，清晰告知AI训练/使用目的、范围，禁止默认勾选或过度收集，敏感个人信息需额外满足法定要求；数据来源必须合法，杜绝非法获取。 ​ 2. 处理阶段需落实脱敏/匿名化，高风险场景按GDPR要求做数据保护影响评估，处理目的不得超出收集时的告知范围，同时采取加密等安全措施防泄露。 ​ 3. 使用与共享时，保障用户查询、更正、删除等权利，GDPR额外支持数据可携带权与被遗忘权；跨境传输需符合安全评估或标准合同等要求，第三方共享需获同意并签订合规协议。 ​ 4. 建立合规机制，指定负责人、留存处理记录，数据泄露后72小时内通知监管与用户，同时按规定完成算法备案与安全评估，确保全流程可追溯。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

AI的强大确实依赖于海量数据，但其中包含的个人信息必须受到《个人信息保护法》和欧盟GDPR等法规的严格保护。确保合规需贯穿数据的全生命周期，核心在于遵循合法、最小必要、透明和安全原则。 首先，在数据收集阶段，必须找到合法依据。 最核心的是获取用户的明确知情同意。这意味着在收集前，需以清晰易懂的语言告知用户数据用途（例如用于训练AI模型），并确保用户是在自主、自愿的情况下同意，且能随时撤回。此外，若为履行合同、或为公共利益等法定必需情形，也可作为合法依据。 其次，在数据处理与训练环节，要坚守“数据最小化”和“目的限制”原则。 只收集与实现AI功能绝对相关的数据，避免过度采集。同时，对数据进行匿名化处理是关键一步。通过技术手段使数据无法回溯到特定个人，此类匿名化数据的使用通常不再受个人信息规则管辖，能极大降低合规风险。 最后，在数据使用与存储阶段，保障用户权利与数据安全是重中之重。 必须建立严格的技术与管理措施，如加密、访问控制，防止数据泄露、篡改。

集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

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要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，需结合《个人信息保护法》与欧盟GDPR的要求，从流程规范、技术保障和管理机制三方面入手，具体措施如下： 1. 贴合法规要求规范核心流程 ：一是收集环节，遵循“最小必要”原则，仅收集AI训练必需的个人信息，像《个保法》要求取得个人同意，GDPR还额外要求若发生数据泄露需72小时内通报监管机构。二是处理环节，严格遵守目的限制，比如电商AI的购买记录数据不能擅自用于广告投放等其他场景；同时保障用户权利，及时响应个人对数据的查询、更正、删除等请求。三是跨境环节，《个保法》要求跨境提供个人信息需备案评估，GDPR则规定欧盟公民数据转移至境外需满足同等隐私保护标准。 2. 运用技术手段降低合规风险：可采用差分隐私技术，在训练数据或模型梯度中添加合理噪声，避免个体信息泄露；也能通过联邦学习让数据留在本地，仅传输模型参数，破解数据孤岛又保障隐私。此外，对训练数据做匿名化、脱敏处理，去除身份证号、病历等敏感标识，预处理阶段抽样核验确保脱敏彻底，防止敏感信息残留。 3. 搭建全周期管理与监督机制 ：一方面，AI提供者要做好隐私影响评估，记录数据全生命周期流转日志，方便溯源；针对生成式AI等，按要求标注生成内容，公开训练数据合法来源。另一方面，建立投诉举报和应急整改机制，若发现数据违规处理，及时采取停止训练、消除数据等措施，同时定期开展员工合规培训，避免人为操作导致的数据风险。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

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化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，需结合《个人信息保护法》与欧盟GDPR的要求，从流程规范、技术保障和管理机制三方面入手，具体措施如下： 1. 贴合法规要求规范核心流程 ：一是收集环节，遵循“最小必要”原则，仅收集AI训练必需的个人信息，像《个保法》要求取得个人同意，GDPR还额外要求若发生数据泄露需72小时内通报监管机构。二是处理环节，严格遵守目的限制，比如电商AI的购买记录数据不能擅自用于广告投放等其他场景；同时保障用户权利，及时响应个人对数据的查询、更正、删除等请求。三是跨境环节，《个保法》要求跨境提供个人信息需备案评估，GDPR则规定欧盟公民数据转移至境外需满足同等隐私保护标准。 2. 运用技术手段降低合规风险：可采用差分隐私技术，在训练数据或模型梯度中添加合理噪声，避免个体信息泄露；也能通过联邦学习让数据留在本地，仅传输模型参数，破解数据孤岛又保障隐私。此外，对训练数据做匿名化、脱敏处理，去除身份证号、病历等敏感标识，预处理阶段抽样核验确保脱敏彻底，防止敏感信息残留。 3. 搭建全周期管理与监督机制 ：一方面，AI提供者要做好隐私影响评估，记录数据全生命周期流转日志，方便溯源；针对生成式AI等，按要求标注生成内容，公开训练数据合法来源。另一方面，建立投诉举报和应急整改机制，若发现数据违规处理，及时采取停止训练、消除数据等措施，同时定期开展员工合规培训，避免人为操作导致的数据风险。

强大确实依赖于海量数据，但其中包含的个人信息必须受到《个人信息保护法》和欧盟GDPR等法规的严格保护。确保合规需贯穿数据的全生命周期，核心在于遵循合法、最小必要、透明和安全原则。 首先，在数据收集阶段，必须找到合法依据。 最核心的是获取用户的明确知情同意。这意味着在收集前，需以清晰易懂的语言告知用户数据用途（例如用于训练AI模型），并确保用户是在自主、自愿的情况下同意，且能随时撤回。此外，若为履行合同、或为公共利益等法定必需情形，也可作为合法依据。 其次，在数据处理与训练环节，要坚守“数据最小化”和“目的限制”原则。 只收集与实现AI功能绝对相关的数据，避免过度采集。同时，对数据进行匿名化处理是关键一步。通过技术手段使数据无法回溯到特定个人，此类匿名化数据的使用通常不再受个人信息规则管辖，能极大降低合规风险。 最后，在数据使用与存储阶段，保障用户权利与数据安全是重中之重。 必须建立严格的技术与管理措施，如加密、访问控制，防止数据泄露、篡改。同时，用户应享有对其数据的查询、更正、删除及携带权，企业需建立便捷的通道响应用户诉求。 总之，合规并非障碍，而是AI可持续发展的基石。通过将隐私保护内嵌于设计之初，并在全流程践行上述原则，企业才能在创新与尊重用户权利之间找到平衡，赢得信任。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

1. 遵《个人信息保护法》：获取个人同意并赋予拒绝权，遵循最小必要原则；用加密等技术防护，设合规机制，响应用户信息查询、删除请求。 ​ 2. 合欧盟GDPR：明确数据处理合法依据，保障用户访问、删除等权利；高风险AI需做数据保护影响评估，设专员监督合规。 ​ 3. 通用合规手段：用联邦学习、差分隐私等技术减少数据泄露；清晰公示隐私政策，留存数据处理记录，定期合规审计。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。

要确保AI训练和使用中个人数据合规，首先在收集环节需获取数据主体的明确同意，清晰说明收集的目的、范围和用途，同意需单独且可撤回，涉及敏感信息时要取得明示同意，同时遵循最小必要原则，只采集AI训练必需的数据。在处理环节，对个人数据进行匿名化或去标识化处理，必要时采用加密、脱敏等技术措施，同时建立数据加密、权限管控等安全机制并制定应急预案。使用环节要确保数据用途与收集时说明的一致，若需超出原用途需重新获取同意，且避免将数据用于自动化决策中对个人权益有重大影响的场景（如无人工复核的信用评估）。此外，还需提供数据主体的权利支持，包括查询、更正、删除个人数据的渠道，同时做好数据处理的记录留存，以便监管核查。