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。

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64x64 回复 1F 西南医科大学-王丽 今天 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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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。

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在AI的浩瀚宇宙中，数据是其茁壮成长的“养料”。然而，在训练和使用AI的征途中，我们如何确保海量个人数据的收集、处理与使用，如同清澈溪流般合法合规？答案在于，严格遵守《个人信息保护法》与欧盟的GDPR，为数据流动筑起坚实的法律屏障。从数据收集的源头开始，每一份同意都需明确、自愿，如同春日里花朵绽放的自然。在处理过程中，我们采用最先进的技术手段，加密、匿名化，确保数据如密语般安全无虞。而使用之时，我们更是谨慎斟酌，确保每一次数据调用都合法、正当、必要，让AI的智慧之光，照亮合法合规的康庄大道。

一、核心合规原则：奠定基石 无论技术如何变化，以下基本原则是合规的基石： 1. **合法性、正当性、透明性原则**： * **合法性**：必须有明确的法律依据。最常见的包括：用户的**明确同意**、为履行合同所必需、为遵守法定义务、或为追求**合法利益**（需进行平衡测试）。 * **透明性**：必须以清晰、易懂的语言告知用户：你的身份、数据处理的目的、数据类型、存储时间、数据是否会共享等。隐私政策不能是“天书”。 2. **目的限制原则**： * 收集个人数据必须有**具体、明确、合法的目的**。 * **禁止**为了训练AI模型，就无差别地收集所有可能的数据，然后想着“将来可能有用”。后续的数据使用不能与最初声明的目的不相容。 3. **数据最小化原则**： * 只处理**与实现特定目的严格相关的、最低限度的数据**。 * **实践**：在模型训练中，优先考虑**匿名化**或**假名化**数据。如果可能，使用合成数据。如果非要用真实数据，问自己：是否真的需要精确的年龄，还是“年龄段”就足够了？ 4. **准确性原则**： * 必须确保个人数据的**准确性和时效性**，并及时更新或删除不准确的数据。这对于AI模型的输出质量也至关重要。 5. **存储限制原则**： * 数据保存时间**不得超过实现其目的所必需的时间**。 * **实践**：为不同类别的数据设定明确的保留策略和自动删除机制。模型训练完成后，是否还需要保留原始训练数据？这需要评估。 6. **完整性与保密性原则**： * 必须采取**技术和管理措施**（如加密、访问控制、匿名化）保护数据安全，防止泄露、篡改和破坏。 7. **权责明确原则**： * 必须明确数据控制者、处理者各自的责任与义务。 --- ### 二、贯穿数据生命周期的合规实践 #### 阶段一：数据收集之前 1. **确定法律依据**： * **首选“同意”**：对于敏感数据或非核心功能，获取用户自愿、明确、知情且可随时撤回的同意。同意请求必须与其他事项分开，不能捆绑。 * **评估“合法利益”**：如果使用此依据，必须进行严格的“合法利益评估”，权衡你的商业利益与对个人权利的影响，并提供异议渠道。 2. **进行数据保护影响评估**： * 当数据处理（尤其是使用新技术进行大规模处理、处理敏感数据或系统性监控）可能对个人权利带来高风险时，**必须**进行DPIA。AI训练项目通常属于此类。 * DPIA应评估：处理活动的必要性、对个人的风险、以及计划采取的缓解措施。 3. **设计隐私保护**： * 在系统和业务流程的**设计阶段**就嵌入隐私和数据保护措施，而不是事后补救。 #### 阶段二：数据处理与模型训练中 1. **匿名化与假名化**： * **匿名化**：使数据无法再识别到特定个人，且不可逆转。**匿名化数据不再受GDPR/PIPL管辖**。这是合规的“黄金标准”。 * **假名化**：用标识符替换可识别信息，但通过额外信息仍可还原。这仍是个人数据，但能显著降低风险。在模型训练中广泛使用。 2. **联邦学习**： * 一种“数据不动，模型动”的技术。将AI模型发送到用户设备上进行本地训练，只聚合模型的更新参数，而不集中原始数据。这从源头减少了数据收集。 3. **差分隐私**： * 在数据查询或统计结果中加入精心计算的“噪音”，使得无法从输出结果中推断出任何特定个体的信息，同时保证整体统计结果的准确性。 4. **同态加密**： * 允许对加密状态下的数据进行计算，得出的结果也是加密的，解密后与对明文数据进行相同计算的结果一致。这能在不暴露原始数据的情况下训练模型。 5. **严格的访问控制和审计**： * 对训练数据的访问实行“最小权限原则”，并记录所有访问日志，以便审计。 #### 阶段三：模型使用与部署后 1. **保障用户权利**： * **知情权、访问权、更正权、删除权（被遗忘权）、限制处理权、数据可携权、反对权**。必须建立顺畅的流程来响应用户的这些请求。 * **挑战**：如果用户要求从训练数据中删除其数据，对于已经训练好的模型而言非常困难。这就是为什么在前期强调**匿名化**和**数据最小化**至关重要。一种方案是使用“机器遗忘”技术，但这仍在研究阶段。 2. **人工监督与可解释性**： * 特别是对于自动化决策（如信贷评分、招聘筛选），GDPR和PIPL都要求有**人工复审**的权利。 * 努力提升AI模型的**可解释性**，让决策过程不再是“黑箱”，这既是合规要求，也是建立信任的关键。 3. **持续监控与更新**： * 合规不是一次性的。需要持续监控模型的表现，防止出现偏见和歧视，并根据法律变化和业务调整更新数据处理实践。 4. **数据跨境传输**： * GDPR和PIPL都对数据出境有严格规定。如果需要将中国公民的个人数据传到境外，或将在欧盟收集的数据传出，必须通过国家网信部门的安全评估、签订标准合同条款（SCCs）等合法途径。

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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。

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AI 训练和使用过程中，遵守《个人信息保护法》和 GDPR 需做到：①只收集合法来源且必要的数据，取得用户明确知情同意；②遵循数据最小化原则，仅保留完成目的所需的最少信息；③对个人信息进行去标识化 / 匿名化处理；④建立安全存储和传输机制，定期审计；⑤保障数据主体的访问、更正、删除等权利；⑥针对敏感信息进行专门保护评估；⑦采用联邦学习等隐私保护技术；⑧严格按约定用途使用数据，不超范围滥用。通过全流程合规管理，确保 AI 在合法边界内利用数据 "养料"。

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