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。

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。

1.收集时获用户明确同意，遵循“最小必要”；2.处理中对数据匿名化/去标识化；3.跨境传输需符合对应法规要求；4.建立用户数据权利响应机制，定期做安全评估，确保数据全流程合法合规。

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

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。

在AI训练和使用中，遵守我国《个人信息保护法》和欧盟GDPR需从流程规范、技术保障等多方面入手，结合法规核心要求落实合规措施，具体方式如下： 遵守《个人信息保护法》的方式 1. 规范数据收集环节：遵循“告知同意”核心原则，需清晰告知用户数据收集的目的、范围和用途，且同意需用户主动明确作出，不能默认勾选。同时坚守最小必要原则，比如仅收集AI语音助手功能所需的语音数据，而非额外索要通讯录信息。针对公开个人信息，需搭配去标识化等技术手段保障安全。 ​ 2. 把控数据处理过程：AI企业作为数据处理者，要对个人信息全生命周期监管。训练时优先使用合法来源数据，处理中若涉及数据标注，需制定规范规则并培训标注人员，避免信息泄露。此外要依法响应用户对个人信息的查询、更正、删除等请求，不得非法留存或向他人提供用户信息。 ​ 3. 明确违规担责机制：若在AI训练或服务中存在违法收集、滥用个人信息等行为，需承担对应责任，包括接受主管部门处罚、治安管理处罚，情节严重构成犯罪的，还会被依法追究刑事责任。 遵守欧盟GDPR的方式 1. 前期明确核心前提：开发AI系统初期就要设定清晰、具体且合法的训练目的，即便是通用人工智能，也需明确系统类型和技术能力，不能用笼统表述界定用途。同时要界定自身数据控制者或处理者的角色，若为共同控制者需通过合同划分义务，若为处理者则需签订合规的数据处理协议。 ​ 2. 全流程落实合规要求：收集数据时严格遵循数据最小化原则，按需分权限索取，避免一次性申请所有权限。处理和存储阶段，采用假名化、差分隐私等技术保护数据，且存储时间不超必要期限。另外要保障用户的数据访问权、删除权等，比如提供数据副本、支持一键删除数据。 ​ 3. 建立可追溯的问责机制：企业需留存完整的审计日志，记录数据操作全流程用于监管检查。同时要确立合法的数据处理依据，如用户同意、公共利益等，若以合法利益为依据，需确保不会过度侵害个人隐私。 确保海量个人数据合法合规的通用保障措施 技术层面，可采用联邦学习在不共享原始数据的情况下训练模型，用端到端加密保护数据传输和存储安全，借助差分隐私技术添加噪声避免个体信息泄露。制度层面，AI企业需设立数据保护专员，定期开展合规审计与风险评估；行业可推动公共数据分级开放，构建合规评级体系，形成多方协同的治理模式，从源头到终端筑牢数据合规防线。

遵守两部法规需从制度和技术两方面推进。遵守《个人信息保护法》要优化告知同意制度，对公开个人信息采用去标识化技术，全流程监管数据并设内部合规机制 。遵守GDPR需遵循数据最小化等原则，落实用户删除权、可携带权等，保证数据处理可解释 。确保合规还可借助联邦学习、同态加密等技术让数据“不出门”或加密可用 ；明确数据用途，避免超范围使用；定期合规审计与风险评估，留存操作日志以便溯源问责 。

深化司法全流程智能辅助，平衡效率与公正 ：一方面靠AI减负增效，比如用智能系统完成立案分流、庭审证据分析、裁判文书初稿生成等事务性工作，像深圳中院的司法审判大模型能大幅缩短类案办案时间，让法官聚焦疑难案件审理；另一方面用技术规范裁量权，搭建全国统一法律知识库和类案检索系统，搭配裁判偏离度预警，保障“类案类判”。同时坚持“人机协同、以人为主”，AI辅助结果仅作参考，法官需校正算法偏差，杜绝“算法黑箱”和歧视问题。

1. 深化司法全流程智能辅助，平衡效率与公正 ：一方面靠AI减负增效，比如用智能系统完成立案分流、庭审证据分析、裁判文书初稿生成等事务性工作，像深圳中院的司法审判大模型能大幅缩短类案办案时间，让法官聚焦疑难案件审理；另一方面用技术规范裁量权，搭建全国统一法律知识库和类案检索系统，搭配裁判偏离度预警，保障“类案类判”。同时坚持“人机协同、以人为主”，AI辅助结果仅作参考，法官需校正算法偏差，杜绝“算法黑箱”和歧视问题。

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。

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。

一、遵守《个人信息保护法》与欧盟GDPR的核心要求 1. 契合《个人信息保护法》要点 - 坚守核心原则：严格遵循合法正当、最小必要、公开透明原则，仅收集实现AI功能必需的个人信息，明确告知用户数据处理目的、主体及范围。 - 保障用户权利：落实用户信息访问、更正、删除权，留存用户授权记录，提供便捷的授权撤回渠道（如一键关闭功能）。 - 全流程管控：对数据收集、清洗、训练、部署全生命周期监管，采用加密、去标识化技术防护，设立内部合规机制。 2. 符合欧盟GDPR要点 - 核心约束：遵循数据最小化、目的限制原则

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，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。

人工智能作为未来的“法律主体”能否最终替代法官或律师进行法律推理和判决？这一命题交织着技术狂热与法律理性的碰撞。算法以其精密逻辑构建的推理模型，确能在类案检索、法条匹配等领域展现超越人类的效率，但法律的终极价值从来不只是规则的机械套用。当面对“洞穴奇案”中生存权与契约精神的博弈，或是离婚诉讼里隐藏在冰冷证据下的情感纠葛，人工智能如何感知被告颤抖的指尖、原告含泪的沉默？法官的黑袍之下，是人类对正义的永恒追问与价值权衡，这既需要逻辑的严谨，更依赖对人性幽微处的共情与悲悯。或许，AI能成为法律体系的强大辅助，却永远无法替代人类在天平两端注入的温度与良知。法律的生命不在于逻辑，而在于经验——这份经验，注定只能在人类的历史长河中慢慢沉淀。

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。 西南医科大学-李亚涵 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。 64x64 回复 2F 西南医科大学-鹿妙妙 11-20 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。 64x64 回复 3F 西南医科大学-徐露瑶 11-20 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。 64x64 回复 4F 西南医科大学-苏玉莲 11-20 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。 64x64 回复 5F 西南医科大学-符长鸣 11-20 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。 64x64 回复 6F 西南医科大学-任德会 11-20 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。 64x64 回复 7F 西南医科大学-陶双 11-20 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。 64x64 回复 8F 西南医科大学-罗岑语 11-20 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。 64x64 回复 9F 西南医科大学-王燚 11-20 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。 64x64 回复 10F 西南医科大学-梁懿 11-20 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。 64x64 回复 11F 西南医科大学-李永静 11-20 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。 64x64 回复 12F 西南医科大学-徐红玉 11-20 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。 64x64 回复 13F 西南医科大学-吕朝铭 11-20 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。 64x64 回复 14F 西南医科大学-段红霞 11-20 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。 64x64 回复 15F 西南医科大学-李浠文 11-20 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。 64x64 回复 16F 西南医科大学-王思妤 11-20 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。 64x64 回复 17F 西南医科大学-吉克阿作 11-20 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。 64x64 回复 18F 西南医科大学-徐心悦 11-20 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。 64x64 回复 19F 西南医科大学-王霁 11-20 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， 64x64 回复 20F 西南医科大学-克吉阿呷莫 11-20 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。 点击加载更多回复 回复主题...

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，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

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。