人工智能时代个人信息保护：合规风险与应对策略

在当前数据主导的时代，人工智能技术的迅猛发展为企业和个人带来了新的机遇，同时也伴随着个人信息保护的严峻挑战。随着人工智能技术的广泛应用，个人信息暴露的风险日益加大，尤其是在数据收集与处理的过程中，这些风险更加突出。为了应对这一挑战，我国已经建立了一套多层次的合规体系，以保护个人信息不受侵犯。

自2021年推出的《网络安全标准实践指南—人工智能伦理安全风险防范指引》，就明确指出，人工智能对个人信息的潜在威胁，企业必须重视对个人人身权与隐私权的保护。2023年实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》则进一步明确了信息提供者的保护义务。在这一背景下，2025年将发布的《生成式人工智能个人信息保护技术要求》系列标准，致力于建立系统化的个人信息保护评估体系。以上法规展现了我国对个人信息合规管理的重视，也为企业指明了合规的方向。

尽管合规体系不断完善，人工智能场景下的个人信息保护依然面临多重风险。基于此，本文将聚焦解析以下三大核心风险，就是人工智能时代带来的合规挑战。

1. 数据收集超量风险

在人工智能模型的训练过程，通常需要海量数据进行支持。这使得企业容易误入“越多越好”的收集误区，以至于用户授权过多与核心业务无关的个人信息。这种做法一旦引发数据泄露事件，将对用户隐私造成极大侵犯，并导致企业面临监管部门的高额罚款及名誉危机。因此，企业在数据收集阶段应遵循最小必要原则，确保数据获取的合理性。

2. 算法的黑箱效应

人工智能算法的复杂决策过程往往表现为“黑箱”，使得企业难以向用户清晰地解释数据处理的逻辑与依据。存在数据标注错误或偏差等问题，可能导致算法产生歧视性决策。在持续的模型迭代过程中，若企业未及时更新隐私政策并重新获得用户授权，则可能触及合规的红线。因此，企业必须加强算法的透明度和可解释性，这是确保用户信任的重要前提。

3. 第三方合作带来的合规风险

与第三方大模型或数据服务商的合作是企业开展人工智能应用的常见模式。尽管这种合作能够提升技术能力，但在个人信息共享过程中，数据控制权的转移可能导致权责不清。一旦发生数据泄露，即使企业未直接实施侵权行为，也可能因未尽到对第三方的监督责任而承担连带责任。跨境数据合作时对各国法规的合规把控也是企业面临的一大挑战。

应对策略

针对上述风险，企业在应对策略上应采取多项措施，以确保合规管理的有效开展。

1. 建立全面的管理体系

企业应构建覆盖人工智能全生命周期的管理体系，在设计、研发、部署与优化阶段明确个人信息的需求边界，确保数据收集过程的合规性。

2. 定期风险评估与安全测试

企业应定期对人工智能系统进行风险评估，识别潜在的个人信息保护风险。同时，通过专业工具进行安全测试，查找系统中的安全漏洞以及验证算法处理个人信息时的合法性。

3. 全链条管控与合作审查

在与第三方的合作中，企业应实施严谨的全链条管控，确保合作前对第三方的合规进行全面尽职调查，并在合作中，通过详细的数据处理协议明确双方权责。合作结束后，监督存储的数据的删除与销毁，确保无遗留风险。

4. 部署自动化监控工具

企业应利用自动化合规监控工具（如数据流向追踪系统等），实时监控数据处理活动，对异常行为及时发出预警。对于处理超过100万条个人信息的数据主体，至少每两年进行一次合规审计，以确保企业始终处于高合规水平。

在人工智能广泛应用的背景下，企业需充分认识到用户对个人信息安全的敏感度。严格遵循个人信息保护合规要求，清晰展示人工智能如何收集、使用及存储个人信息，不仅能帮助企业提升用户信任，还能增强品牌竞争力。通过合规审计，企业能够快速识别并修复人工智能应用中的漏洞，从而实现个人信息保护与商业价值的双重提升。未来，顺应全球化的趋势和各地对个人信息保护法规的日益严格，构建符合国际标准的个人信息保护体系，将成为企业拓展人工智能业务、立足市场的重要保障。