AI 合规与隐私保护：人工智能技术应用中的合规风险

在人工智能（AI）技术飞速发展的当下，AI 已广泛融入人们生活的各个角落，从智能语音助手到个性化推荐系统，从图像生成软件到智能医疗诊断工具，其带来的便利与创新不言而喻。然而，AI 技术在带来便利的同时，也对个人信息保护与隐私安全构成挑战。本文从训练数据、生成内容 服务过程三大维度，结合相关个人信息保护法律与可能出现的场景，解析 AI 技术应用中个人信息保护的合规挑战和治理盲区。

一、训练数据：个人信息的 “源头性” 合规隐患

AI 模型的训练依赖于海量的数据，其中不乏包含个人信息的语料。例如，某聊天机器人训练数据中可能包含用户历史对话、搜索记录，甚至医疗、金融等敏感信息。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定，涉及个人信息的训练数据 “应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形”，但实践中仍存在多个合规挑战：

1.数据来源合法性

在通过爬虫技术抓取公开网页信息时，如果缺乏对信息类型的有效甄别机制，会导致公开信息中混杂的个人信息被不当采集。例如，社交媒体用户发布的图文内容、论坛留言、公开简历等，虽属于平台展示的公开信息范畴，但其中可能包含姓名、联系方式、健康状况、行踪轨迹等具有个人身份识别性的信息。

场景：某电商平台开发智能客服机器人时，通过爬虫抓取行业论坛公开帖子，未过滤用户留言中包含的手机号、收货地址等信息，导致用户咨询记录中的个人信息被批量纳入训练数据。

法律依据：违反《个人信息保护法》第 27 条（处理已公开个人信息未合理评估对用户权益的影响，且未采取去标识化处理）。

2.敏感数据处理

生物特征（人脸、声纹）、医疗记录等敏感信息若未经过脱敏处理，可能在模型生成内容中泄露，有的虽进行脱敏处理，却仅停留在形式层面，保留了如特定症状与就诊时间组合等可推断个人身份的间接信息，导致模型生成内容时可能通过上下文关联泄露用户隐私。

场景：某健康管理 APP 开发疾病预测模型时，直接使用含患者姓名、就诊日期、病症描述的原始医疗数据进行训练，仅删除身份证号字段，未对 “病症 + 就诊医院 + 时间” 等可推断身份的组合信息进行脱敏，导致模型输出时关联泄露用户就医隐私。

法律依据：违反《个人信息保护法》第 29 条（处理敏感个人信息未取得单独同意，且未进行充分去标识化）。

3.跨境数据流动

境外训练数据包含中国用户个人信息时，需依《数据安全法》履行出境评估义务。但部分主体未筛查敏感数据，或规避评估直接传输至境外，导致用户信息面临存储安全风险、监管脱节及维权障碍。

场景：某跨国企业将中国用户的购物车信息、浏览记录传输至境外服务器用于个性化推荐模型训练，未向国家网信部门申报数据出境安全评估，且未对其中包含的收货地址、支付习惯等数据进行本地化处理。

法律依据：违反《网络安全法》第 37条（重要数据出境未履行安全评估义务）。

二、生成内容：隐私侵害的 “间接性” 传导风险

AI 生成的文本、图像、视频等内容虽不直接抓取或存储个人信息，却可能通过 内容关联、身份伪造、社会信任破坏等路径，成为隐私泄露与权益侵害的间接载体。

1.身份伪造风险

深度合成技术可生成逼真的 “人脸替换” 视频、“声音克隆” 音频，未经授权使用他人生物特征即构成对肖像权、声音权的侵害。

场景：某服装品牌未经允许，利用深度合成技术将明星王某的面部特征和声音植入素人模特视频，制作成 "王某同款穿搭" 广告在电商平台发布。视频中模特的表情、语气与王某高度相似，且未标注 “AI 生成” 标识，误导消费者认为其为品牌代言人。

法律依据：违反《互联网信息服务深度合成管理规定》第 17 条（未对人脸合成内容进行显著标识）与《民法典》第1019条（未经允许侵犯他人肖像权）。

2.信息误导风险

生成式 AI 若基于含偏见的训练数据，可能输出包含性别歧视、地域歧视的内容，间接侵害特定群体的人格权益。

场景：某招聘平台算法因训练数据中男性从业者简历占比过高，在筛选 “技术岗位” 时自动降低女性求职者的匹配分值，导致女性候选人获得面试邀请的概率显著低于男性。

法律依据：违反《互联网信息服务算法推荐管理规定》第 21 条（算法在交易条件上实施不合理的差别待遇）。

3.交互数据留存

部分 AI 服务提供者非法留存用户输入的问题或对话记录，导致聊天内容、搜索偏好等隐私信息被滥用。

场景：某智能问答机器人在用户咨询 “投资理财” 时，未经明确告知擅自留存对话内容及用户输入的资产规模、风险偏好等信息，并将其用于第三方金融机构的精准营销推送。

法律依据：违反《个人信息保护法》第 23条（未征得用户同意留存交互数据，且超出约定用途使用）。

三、服务过程：用户权益保障的 “象征性” 责任缺失

用户在使用生成式人工智能服务时，用户的法定权利因技术不透明性与制度性缺陷的交互作用，呈现出权利保障的形式化剥离现象

1.知情同意流于形式

隐私政策与服务协议中关于 “数据收集范围”“用途” 的表述晦涩，用户难以真正理解个人信息如何被使用。

场景：某教育类 AI 题库在用户注册时，隐私政策中收集个人信息目的仅用改善服务质量、提示用户为由，“司法管辖区服务器”“去标识化”等专业术语，普通用户难以理解其含义。

法律依据：违反《个人信息保护法》第 17 条（未清晰、完整告知数据处理目的与范围）。

2.数据控制权缺失

用户缺乏便捷渠道查阅、更正或删除 AI 系统中存储的个人信息，部分平台甚至拒绝用户的删除请求。

场景：用户要求某短视频平台删除其历史搜索记录，平台以 “数据存储系统无法单独删除该字段” 为由拒绝，且未提供替代解决方案，导致用户无法行使数据删除权。

法律依据：违反《个人信息保护法》第 47 条（未履行用户数据删除权义务）。

3.未成年人保护薄弱

针对青少年的 AI 学习工具可能过度收集学习习惯、社交关系等数据，且未设置防沉迷或隐私保护机制。

场景：某儿童编程学习 APP 在未征得监护人同意的情况下，收集 7-12 岁用户的课堂互动语音、作业提交记录、社交好友列表等数据，且未设置数据访问权限与使用时长限制。

法律依据：违反《个人信息保护法》第31条和《未成年人保护法》第 72 条（未征得监护人同意收集儿童语音、社交数据，且未制定专门处理规则）

结语

AI 技术应用中的隐私风险贯穿训练数据、生成内容及服务过程，对合规治理提出多维度挑战。应对这一问题，可以以法律框架为基准，构建覆盖数据采集、内容生成、权益保障的治理路径：强化训练数据合法性审查与去标识化，从源头防控敏感信息滥用；推进生成内容标识追溯技术，提升信息透明度；完善用户权利响应机制，保障数据控制权。通过法律规制、技术手段与伦理协同，推动企业主动合规，促使技术创新与隐私安全动态平衡，为数字时代构建兼具活力与信任的治理生态。