生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法

律保護

目錄

一、內容概括..................................................2

1.1背景介紹..............................................2

1.2研究意義..............................................4

二、個人信息保護的法律框架...................................5

2.1國際法律框架..........................................6

2.2國內法律框架..........................................7

三、生成式人工智能應用概述...................................8

3.1生成式人工智能定義...................................10

3.2應用場景..............................................11

四、生成式人工智能應用間接識別個人信息的問題分析...........12

4.1個人信息泄露風險.....................................13

4.2隱私侵犯風險.........................................14

五、生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護需求......14

5.1法律規制需求.........................................16

5.2技術保護需求.........................................17

六、生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護措施......18

6.1法律規制措施.........................................19

6.1.1明確法律責任主體.................................21

6.1.2完善法律法規體系.................................22

6.1.3加大執法力度.....................................23

6.2技術保護措施.........................................24

6.2.1數據脫敏技術.....................................25

6.2.2數據加密技術.....................................26

6.2.3訪問控制技術.....................................27

七、國際經驗借鑒與展望.....................................28

7.1國際經驗總結.........................................29

7.2對我國的啟示與建議...................................30

八、結論....................................................32

8.1研究成果總結.........................................33

8.2政策建議與展望.......................................34

一、內容概括

本文檔旨在探討生成式人工智能應用中間接識別個人信息的問

題，并提出相應的法律保護措施。隨著技術的快速發展，生成式人工

智能在各個領域得到了廣泛應用，但同時也帶來了個人隱私泄露的風

險。為了平衡技術創新與個人隱私保護之間的關系，本文檔將分析生

成式人工智能應用間接識別個人信息的途徑、相關法律問題及保護措

施。

我們將介紹生成式人工智能應用的基本原理和技術特點，以及間

接識別個人信息的主要方式。我們將重點討論這種行為可能涉及的法

律問題，如數據保護、隱私權等，并分析各國立法和實踐中的相關規

定。

在此基礎上，我們將提出一系列保護生成式人工智能應用間接識

別個人信息的法律建議。這些建議包括加強數據保護、完善相關立法、

提高公眾隱私保護意識等。我們還將探討如何通過技術手段提高個人

信息的安全性，降低泄露風險。

本文檔旨在為生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保

護提供理論支持和實踐指導，以促進技術發展與個人隱私保護之間的

和諧共生。

1.1背景介紹

隨著人工智能技術的飛速發展，生成式人工智能(GenerativeAI)

在各個領域得到了廣泛應用，如圖像生成、文本生成、音樂創作等。

這些技術在為人們帶來便利的同時，也引發了一系列關于隱私保護和

數據安全的問題。特別是在生成式人工智能應用中，個人信息的間接

識別問題日益凸顯。

個人信息是指能夠識別特定個人身份的各種信息，包括姓名、身

份證號、電話號碼、電子郵件地址、出生日期、家庭住址等。這些信

息在很多場景下具有重要價值，如金融交易、醫療診斷、個性化推薦

等。在生成式人工智能應用中，由于數據的復雜性和多樣性，以及算

法的不透明性，個人信息往往難以避免地被間接識別出來。

為了保護用戶的隱私權益，各國政府和相關組織紛紛出臺了針對

個人信息保護的法律和政策。《中華人民共和國網絡安全法》、《中

華人民共和國個人信息保護法》等相關法律法規對個人信息的收集、

使用、存儲等方面進行了嚴格規定。國際上也有一系列關于數據保護

和隱私權的公約和協議，如歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)o

在生成式人工智能應用中，為了遵循法律規定和保護用戶隱私，

開發者需要采取一系列措施，如數據脫敏、去標識化、加密等技術手

段，以降低個人信息被間接識別的風險。政府和監管部門也需要加強

對生成式人工智能企業的監管，確保其合法合規地開展業務，切實保

護用戶的隱私權益。

1.2研究意義

隨著人工智能技術的飛速發展，生成式人工智能應用在口常生活

中的普及程度越來越高。這類應用通過自然語言處理、機器學習等技

術手段，能夠自動生成文本、圖像等內容，極大地豐富了我們的信息

獲取和交流方式。在這一進程中，間接識別個人信息的問題日益凸顯。

間接識別個人信息指的是通過一系列技術手段和數據分析，從大量非

個人信息中挖掘出與個人相關的隱私數據。這不僅涉及到個人隱私權

的保護問題，更關乎信息安全與數據治理的深層次挑戰。研究生成式

人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護具有重要的理論和現

實意義。

從理論上講，隨著數字經濟的深入發展，現有的法律框架對于新

興技術的適應性面臨挑戰。特別是在間接識別個人信息的情境下，如

何界定信息處理的合法性、正當性和必要性，以及如何確保個人隱私

權不受侵犯，成為法律領域亟待解決的問題。本研究旨在深入探討這

些問題，為完善相關法律制度提供理論支譚和參考依據。

從現實層面來看，隨著生成式人工智能應用的廣泛應用，個人信

息泄露的風險不斷增大。這不僅可能導致個人權益受到損害，還可能

對社會公共安全造成潛在威脅。本研究旨在通過分析當前法律保護的

缺陷和不足，提出切實可行的保護措施和建議，促進人工智能技術與

法律保護的協調發展，為政府決策和企業合規提供參考指南。該研究

也有助于引導社會公眾更加理性地看待生成式人工智能應用的發展，

增強個人信息保護意識，促進社會的和諧穩定。

二、個人信息保護的法律框架

在當今數字化時代，個人信息的安全性和隱私性成為了公眾關注

的焦點。為了規范個人信息處理活動，保護個人權益，各國政府紛紛

制定了相應的法律法規。這些法律框架為生成式人工智能應用中的個

人信息保護提供了基本的指導原則和法律依據。

歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)是個人信息保護領域的重要

法律文件。它明確規定了個人信息的收集、處理、存儲和傳輸等方面

的要求，包括獲取用戶的明確同意、保障數據主體的權利以及嚴厲處

罰數據控制者和處理者的違規行為。GDPR的實施，不僅提升了個人

信息的保護水平，也為全球范圍內的個人信息保護工作樹立了典范。

美國《加州消費者隱私法案》(CCPA)則在美國范圍內產生了深

遠影響。CCPA賦予消費者對其個人信息的廣泛權利，包括查詢、更

正、刪除以及出售個人信息時的選擇權等。CCPA還規定了數據控制

者和處理者的義務，如實施數據安全措施、限制未經授權的數據訪問

等。盡管CCPA并非全國性法律，但其對全球個人信息保護立法的影

響不可忽視°

我國也相繼頒布了《網絡安全法》、《個人信息保護法》等法律

法規，對個人信息處理活動進行了全面規范。這些法律明確了個人信

息保護的原則、責任主體以及監管機制，為生成式人工智能應用中的

個人信息保護提供了堅實的法律基礎。

生成式人工智能應用中的個人信息保護需要遵循國際和國內法

律法規的要求，確保數據的收集、處理、存儲和傳輸等環節符合相關

法律規定，以充分保障個人信息的合法權益。

2.1國際法律框架

隱私權保護：《世界人權宣言》第12條規定：“任何人都有權

不受任意干涉其隱私、家庭、住宅或通信的權利，也有權不受任意侵

犯其名譽和聲譽的權利。”許多國家還制定了相關法律法規，如歐洲

《通用數據保護條例》(GDPR)和美國《加州消費者隱私法》(CCPA),

以保護個人隱私權。

數據保護原則：在國際法律框架下，各國普遍遵循數據保護原則,

包括最小化原則、透明性原則、目的限制原則和用戶同意原則等。這

些原則要求企業在收集、處理和存儲個人信息時，必須遵循最低限度

的數據收集、明確告知用戶信息收集的目的、限制數據的使用范圍以

及獲得用戶的明確同意。

跨境數據傳愉：隨著全球互聯網的發展，跨境數據傳愉成為越來

越重要的問題。為了保護個人隱私權益，國際法律框架也對跨境數據

傳輸進行了規范。歐盟《通用數據保護條例》要求企業在將個人數據

傳輸至歐盟境外時，必須確保接收方具備足夠的數據保護能力，并遵

循相關法律法規。

個人數據安全保障：為防止個人數據泄露、濫用或遭受攻擊，國

際法律框架要求企業采取必要的技術和管理措施來保障個人數據安

全。這包括加密技術、訪問控制、網絡安全等方面的要求。

在生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護方面，國

際法律框架提供了一定的指導和規范。各國政府和企業應根據這些法

律框架制定相應的政策和措施，以確保個人隱私權益得到充分保護。

2.2國內法律框架

關于生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護，國內

己經構建了一套相對完善的法律框架。在憲法層面，保護個人信息權

益是基本原則之一，為其他法律法規提供了根本指導。有專門的數據

信息保護法，詳細規定了個人信息的定義、收集、使用、處理以及安

全保護等各個方面的要求。特別是在間接識別個人信息方面，法律明

確了相關主體在運用人工智能時必須遵循的原則和操作流程，確保個

人信息的合法性和安全性。

針對生成式人工智能的特殊性質，相關法律法規中也涵蓋了關于

此類技術應用的專門規定。明確了企業在開發和使用生成式人工智能

過程中對于個人信息的保護責任和義務。對于可能泄露個人信息的場

景，法律要求企'也必須進行風險評估并采取相應措施。對于違反法律

規定的行為，法律也規定了相應的法律責任和處罰措施。

在司法實踐中，國內也積累了一定的經驗和判例，為處理生成式

人工智能應用中個人信息保護問題提供了參考依據。監管部門也在不

斷加強監督力度，確保相關法律法規得到有效執行。

在國內法律框架下，生成式人工智能應用在處理個人信息時受到

嚴格監管，以確保個人信息的安全和合法使用。隨著技術的不斷進步

和法律的不斷完善，對個人信息保護的法律框架也將進一步優化和升

級。

三、生成式人工智能應用概述

生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence,GAI)

是指一類能夠通過學習大量數據，生成新的、與原始數據相似但又不

完全相同的數據的智能系統。隨著深度學習技術的飛速發展，生成式

人工智能在圖像生成、文本創作、音樂創作等領域展現出了驚人的能

力，成為了人工智能領域的一大熱點。

在生成式人工智能應用中，數據的收集和使用是一個核心問題。

由于生成式模型通常需要大量的訓練數據才能達到較高的性能，因此

這些數據往往來自于用戶的個人信息。這些信息可能包括用戶的姓名、

年齡、性別、職業、教育背景、興趣愛好等，甚至可能涉及到用戶的

私人對話和行為記錄。

隨著生成式人工智能應用的普及，個人信息的保護問題也日益凸

顯。一些不法分子可能會利用生成式人工智能生成虛假的身份證明、

銀行賬戶等信息，用于詐騙、洗錢等違法犯罪活動。即使是在合法合

規的應用場景下，用戶也可能因為對生成式人工智能的依賴而面臨隱

私泄露的風險。在使用生成式人工智能進行圖像創作時，用戶可能無

意中泄露了自己的隱私信息。

為了解決這一問題，各國政府和企業都在積極尋求解決方案。可

以通過加強法律法規建設，明確生成式人工智能應用中個人信息的保

護原則和責任主體，加大對違法行為的打擊力度。生成式人工智能的

開發者也可以采取一系列技術手段來保護用戶隱私，例如使用差分隱

私技術在數據發布前進行擾動處理，或者采用加密技術對用戶數據進

行保護。

生成式人工智能應用的發展為我們的生活帶來了便利和樂趣，但

同時也帶來了個人隱私保護的挑戰。我們需要在推動技術進步的同時,

更加注重個人信息的保護工作，確保技術的健康發展與社會公共利益

相協調V

3.1生成式人工智能定義

生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence,簡稱

GAI)是一種模擬人類創造力和創新能力的人工智能技術。它通過訓練

大量的數據樣本，學習數據的內在規律和模式，從而生成新的、與訓

練數據相似的數據。生成式人工智能的應用領域廣泛，包括藝術創作、

音樂生成、文本生成、圖像生成等。隨著生成式人工智能技術的不斷

發展，其在間接識別個人信息方面的潛在風險也日益凸顯。對于生成

式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護顯得尤為重要。

3.2應用場景

生成式人工智能的應用場景廣泛，涉及多個領域和行業，其中間

接識別個人信息的場景尤為突出。

在社交媒體領域，生成式人工智能通過分析用戶在社交平臺上的

行為和言論，能夠間接識別出用戶的個人信息，如興趣、偏好等C在

法律保護方面，需要確保用戶隱私不被濫用，并明確數據使用范圍和

目的。

在金融服務領域，生成式人工智能被廣泛應用于風險評估、客戶

服務和欺詐檢測等方面。在處理個人財務信息時，必須嚴格遵守數據

保護法規，確保個人信息的機密性和安全性。

在醫療健康領域，生成式人工智能能夠幫助醫生進行疾病診斷、

治療計劃等。在處理患者個人信息時，如病歷、健康狀況等，必須遵

循嚴格的隱私保護法規，確保患者的隱私權不受侵犯。

在市場營銷領域，生成式人工智能通過分析消費者的購物行為和

偏好，幫助企業進行精準營銷。在此過程中，需要合法、公正地收集

和使用消費者信息，并遵循相關的數據保護法規。

在教育和培訓領域，生成式人工智能能夠根據學生的學習情況和

能力，提供個性化的學習資源和建議。在涉及學生個人信息時，需要

確保信息的安全性和隱私保護，遵循教育部門和法律的相關規定。

在生成式人工智能的應用過程中，間接識別個人信息的場景十分

普遍。為了保護個人信息的安全和隱私，必須嚴格遵守相關的法律和

數據保護規定，確保個人信息的合法、公正、透明使用。還需要加強

監管和執法力度，對違反法律規定的行為進行嚴厲懲處。

四、生成式人工智能應用間接識別個人信息的問題分析

隨著生成式人工智能技術的快速發展，其在各個領域的應用越來

越廣泛，如自然語言處理、圖像生成、音樂創作等。生成式人工智能

技術在為人們帶來便利的同時?，也引發了一系列關于個人隱私保護的

問題。間接識別個人信息是生成式人工智能應用中較為突出的問題之

O

生成式人工智能模型通常需要大量的訓練數據來進行學習和優

化。這些數據可能包含用戶的個人信息，如姓名、年齡、性別等C一

旦這些數據被泄露或濫用，將對用戶的隱私造成嚴重威脅。由于生成

式人工智能模型的復雜性，很難準確判斷哪些信息是敏感的，從而增

加了數據泄露的風險。

生成式人工智能模型在訓練過程中，可能會學習到一些錯誤的信

息。模型可能將某個用戶的個人信息與其他無關的信息進行關聯，導

致在生成內容時出現誤識別現象。這不僅侵犯了用戶的隱私權，還可

能對用戶的形象造成損害。

生成式人工智能應用中的間接識別個人信息問題，可能導致用戶

在使用服務過程中感受到不安全和不信任。這種不安全感可能會影響

用戶對生成式人工智能技術的接受程度，甚至抑制其在其他領域的應

用和發展。解決這一問題對于維護社會道德秩序具有重要意義。

4.1個人信息泄露風險

在當今數字化時代，生成式人工智能應用已成為我們生活中不可

或缺的一部分。這些技術通過強大的算法和大量的數據訓練，為我們

提供了更加智能、便捷的服務。與此同時，個人信息泄露的風險也日

益凸顯。

一旦個人信息泄露，其后果是災難性的。不僅個人隱私可能受到

侵犯，還可能面臨身份盜竊、金融詐騙等風險。大規模的信息泄露事

件還可能導致公眾對相關企業的信任度下降，甚至引發社會不穩定因

素。

為了應對這些挑戰，我們需要從法律層面加強對生成式人工智能

應用的監管和保護。明確個人信息保護的標準和范圍，規范數據處理

流程，確保數據安全傳輸和存儲。加大對違法行為的處罰力度，提高

違法成本，形成有效的威懾力。還應加強公眾教育和意識提升，使更

多人了解個人信息保護的重要性，并學會如何防范潛在的風險。

4.2隱私侵犯風險

在生成式人工智能應用過程中，間接識別個人信息所面臨的法律

風險中，隱私侵犯風險尤為突出。由于生成式人工智能在處理和分析

大量數據時，可能會涉及到用戶的個人信息，如果這些個人信息在未

經用戶同意的情況下被收集、存儲和使用，就可能構成隱私侵犯。

數據收集階段的風險：在某些情況下，生成式人工智能在收集數

據時可能無法明確告知用戶其數據的收集和使用目的，或者在未經用

戶許可的情況下收集數據。這種行為可能導致用戶的個人信息被非法

獲取。

在生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護中，必須

重視隱私侵犯風險的防范和應對措施，加強數據收集、使用和處理過

程中的合法性和透明度，確保用戶的隱私權得到充分的保護。也需要

加強監管力度，建立相應的法律責任和處罰機制，以維護用戶的合法

權益。

五、生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護

需求

隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，其在各個領域的應用日益

廣泛，極大地便利了人們的生產生活。這種技術應用也帶來了一系列

隱私保護方面的挑戰，尤其是當生成式AI通過間接方式識別個人信

息時，其法律保護的必要性愈發凸顯。

我們需要明確什么是“間接識別”。在人工智能的語境下，間接

識別指的是通過分析大量數據來推導出特定個體的身份信息。這種識

別方式相較于直接識別（如面部識別、指紋識別等）更為隱蔽，但也

更具威脅性，因為它可能在不經意間侵犯個人的隱私權。

對于生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護，當前法

律體系仍存在諸多空白。現行的個人信息保護法主要聚焦于直接識別

的個人信息處理活動，對于間接識別的規制尚顯乏力。生成式AI的

復雜性和隱蔽性使得傳統的法律解釋和適用面臨巨大挑戰。在數據隱

私權保護方面，如何界定“適當同意”如何確保AI系統的透明度與

可解釋性，都是亟待解決的問題。

我們迫切需要構建一套針對生成式人工智能應用間接識別個人

信息的法律保護機制。這包括但不限于：制定專門的法律法規，明確

AI系統在間接識別個人信息時的權利和義務；加強AI系統的監管和

審計，確保其合規性和安全性；推動AI技術的透明度和可解釋性研

究，增強公眾對AI應用的信任感；以及加強國際合作，共同應對生

成式AT帶來的全球性隱私保護挑戰。

生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護需求已成為

當下亟待解決的重要問題。只有通過不斷完善法律體系、加強技術監

管、推動透明度和國際合作等措施，我們才能確保生成式AI技術在

造福社會的同時，充分保障每個人的隱私權益。

5.1法律規制需求

明確法律法規要求；政府和相關部門應制定和完善關于生成式人

工智能應用中間接識別個人信息的法律法規，明確規定企業在收集、

使用、存儲、傳輸等環節中對個人信息的保護責任。法律法規應涵蓋

不同類型的個人信息，如敏感信息、生物識別信息等，以滿足不同場

景下的需求。

設立專門監管機構：政府應設立專門負責生成式人工智能應用中

間接識別個人信息的監管機構，對企業的數據安全和隱私保護進行全

面監督和管理。監管機構應定期對企業進行檢查，確保其遵守相關法

律法規，及時發現和處理違法行為。

加強企業自律：企業應建立健全內部管理制度，明確員工在生成

式人工智能應用中閭接識別個人信息的行為規范和責任劃分。企業應

加強員工培訓，提高員工對個人信息保護的認識和意識。

建立數據泄露應急預案：企業應制定數據泄露應急預案，明確在

發生個人信息泄露事件時的應對措施和責任分工。一旦發生泄露事件,

企業應立即啟動應急預案，采取有效措施減輕損失，并向有關部門報

告O

強化技術保障：企業應投入更多資源研發安全可靠的技術手段，

降低個人信息泄露的風險。采用加密技術對個人信息進行保護，或者

采用脫敏技術對敏感信息進行處理。企業還應關注新興技術的發展趨

勢，及時引入先進的防護措施。

5.2技術保護需求

在技術層面，對于生成式人工智能應用在處理個人信息時，必須

實施嚴格的安全防護措施。要確保人工智能系統的算法設計符合數據

最小化原則，避免在識別個人信息時過度采集或濫用數據。系統應具

備數據加密技術，確保個人信息在傳輸和存儲過程中的安全，防止數

據泄露。對于可能存在的漏洞和安全隱患，需要定期進行安全評估和

漏洞掃描，并及時修復。

對于生成式人工智能應用而言，還應建立專門的數據安全團隊，

負責監控系統的運行狀況，及時發現并處理與個人信息識別和保護相

關的問題。為了滿足法律對個人信息保護的要求，技術保護需求還包

括開發更為先進的隱私保護工具和匿名化技術，如差分隱私技術等，

以保護個人信息的匿名性和隱私安全。

還需要構建透明化的數據治理機制，確保人工智能系統在處理個

人信息時的決策過程透明可解釋。這有助于用戶了解自己的信息是如

何被收集、使用和保護的，從而增加用戶對技術的信任度。技術保護

需求不僅限于單一的技術手段，還包括構建完善的法律體系和技術框

架，確保生成式人工智能應用在識別個人信息時遵守法律要求。

六、生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護

措施

為確保生成式人工智能在合法、合規的框架下運行，充分保護個

人信息安全，本部分將探討間接識別個人信息的相關法律保護措施。

數據最小化原則：生成式人工智能系統在收集、使用個人信息時,

應遵循數據最小化原則，僅收集實現目的所必需的最少數據，并在使

用完畢后及時刪除。

透明度與可解釋性：人工智能系統的設計者應確保其算法決策過

程具有透明度和可解釋性，使得用戶能夠理解其個人信息如何被處理

和使用。

隱私影響評估：在開發和部署生成式人工智能系統之前，應進行

隱私影響評估，以識別潛在的個人信息風險，并制定相應的風險緩解

措施。

用戶同意：對于間接識別個人信息的應用，應獲得用戶的明確同

意。用戶應有權拒絕提供其個人信息，或在其撤回同意后要求刪除所

有相關數據。

數據加密與匿名化：在存儲和傳輸過程中，應對個人信息進行加

密處理，以防止未經授權的訪問。可采用匿名化技術，去除或替換能

夠直接識別個人身份的信息。

訪問控制與安全審計：應建立嚴格的訪問控制機制，確保只有授

權人員能夠訪問和處理個人信息。定期進行安全審計，檢查系統的安

全性并及時發現并修復漏洞。

個人信息保護政策：生成式人工智能系統的開發者應制定完善的

個人信息保護政策，并在用戶使用服務前向其公示，明確告知用戶個

人信息的收集、使用、存儲、傳輸及處置方式。

監管與合作：政府應加強對生成式人工智能應用的監管，制定明

確的法律法規規范其發展。促進國際間的合作與交流，共同應對跨國

界個人信息保護的挑戰。

6.1法律規制措施

針對生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護，法律

規制措施至關重要。應該制定具體法規，明確生成式人工智能在處理

和識別個人信息時的法律責任和合規要求。

更新數據保護法律，明確生成式人工智能在處理個人信息時的義

務和責任，確保個人信息在自動化決策過程中得到充分保護。

制定專門針對生成式人工智能的監管規則，明確其在間接識別個

人信息時的限制和要求，防止濫用個人數據。

建立專門的監管機構，負責監督生成式人工智能在個人信息識別

方面的合規性，并對違規行為進行處罰。

加強對生成式人工智能開發者和運營商的資質審核和認證，確保

其具備保護個人信息的安全能力。

對于違反個人信息保護法律的生成式人工智能應用，應依法追究

相關責任人的法律責任，包括民事賠償責任和行政處罰。

建立個人信息舉報和投訴機制，鼓勵公眾積極參與監督，對違規

行為進行舉報和投訴。

加強與其他相關部門的溝通與協作，共同制定和執行針對生成式

人工智能在個人信息識別方面的法律政策。

與國際組織和其他國家和地區開展合作，共同應對生成式人工智

能在個人信息保護方面的挑戰。

鼓勵和支持生成式人工智能技術的研發，推動其在遵守法律法規

的前提下進行創新。

引導企業加強自律，建立內部合規管理制度，確保生成式人工智

能在個人信息識別方面的合規性。

針對生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護，應完

善相關法律法規、加強監管力度、強化責任追究機制、加強跨部門協

同合作以及促進技術合規發展。這些法律規制措施的實施將有助于保

護個人信息安全，促進生成式人工智能的健康發展。

6.1.1明確法律責任主體

在“6明確法律責任主體”我們主要探討了在生成式人工智能應

用中，哪些實體應被視為法律責任主體。這一討論對于確保個人信息

的合法處理和保護至關重要。

監管機構和執法機構也應被視為法律責任主體之一，他們負責監

督和管理生成式人工智能的發展和使用，確保其符合法律和倫理標準。

當發生個人信息泄露或其他違法行為時，監管機構和執法機構有權進

行調查、處罰并追究相關責任人的法律責任。

在生成式人工智能應用中，明確法律責任主體是保護個人信息安

全的關鍵環節。我們需要從開發者、運營者、第三方以及監管機構和

執法機構等多個角度來共同努力，確保生成式人工智能技術的健康發

展并保護個人信息的合法權益。

6.1.2完善法律法規體系

在生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護方面，完

善法律法規體系是至關重要的一環。為了確保個人隱私權益得到充分

保障，政府和相關部門需要制定和完善一系列與生成式人工智能相關

的法律法規，明確規定在收集、使用、存儲和傳輸個人信息過程中的

法律責任和義務。

應制定專門針對生成式人工智能技術的法律規范，明確規定企業

在開發和應用這類技術時應遵循的基本原則和要求，包括數據安全、

隱私保護、透明度等方面的規定。還應明確規定企業在面臨個人信息

泄露等安全事件時的應對措施和責任追究機制。

加強對生成式人工智能技術的監管，確保企業在遵守法律法規的

前提下開展業務。政府部門應建立健全監管體系，定期對企業進行檢

查和評估，對于違法違規行為要依法予以嚴懲。還應建立信息共享機

制，加強與其他國家和地區的合作，共同打擊跨境違法行為。

加大對公眾的法律宣傳力度，提高公眾對生成式人工智能技術及

其潛在風險的認識。通過舉辦講座、發布宣傳資料等方式，普及個人

信息保護知識，引導公眾正確使用生成式人工智能產品和服務V鼓勵

企業承擔社會責任，加強與用戶的溝通與互動，及時回應用戶關切。

鼓勵研究和創新，推動生成式人工智能技術的發展。政府和相關

部門應支持相關領域的科研項目，為企業提供技術研發和創新的政策

支持。通過不斷優化和完善法律法規體系，為生成式人工智能應用中

的個人信息保護提供有力的法律保障。

6.1.3加大執法力度

在生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護方面，加

大執法力度是確保法律法規得以有效實施的關鍵環節。對于違反相關

法規，未按規定處理個人信息的企業或個人，應依法嚴懲，以形成足

夠的威懾力。執法部門需對違法違規行為進行嚴肅查處，確保法律的

權威性和嚴肅性。

執法部門應加強監管力度，對涉及間接識別個人信息的生成式人

工智能應用進行全面審查和監督。對于違反個人信息保護規定的行為,

如未經許可收集、使用、泄露個人信息等，應依法追究相關責任人的

法律責任。執法部門還應加強與相關行業的合作，共同制定行業標準

和規范，提高行業整體的信息保護意識和水平。

為了加大執法力度，還應完善執法程序，提高執法效率。對于涉

及個人信息的投訴和舉報，應及時處理，保障個人信息主體的合法權

益V加強執法隊伍建設，提高執法人員的法律素質和業務能力，確保

執法工作的公正性和專業性。

在生成式人工智能應用中間接識別個人信息的法律保護方面，加

大執法力度是保障個人信息安全的必要手段。通過加強監管、追究責

任、完善執法程序等措施，確保個人信息得到充分保護，促進人工智

能技術的健康發展。

6.2技術保護措施

數據加密：對用戶數據進行高強度加密處理，確保數據在傳輸和

存儲過程中不被非法獲取或篡改。采用先進的加密算法和技術，如

AES、RSA等，確保數據的機密性和完整性。

訪問控制：建立嚴格的訪問控制機制，確保只有授權人員才能訪

問和使用用戶數據。采用多因素認證、權限管理等技術手段，實現對

數據和系統的精細化管理。

數據脫敏：在處理用戶數據時，對敏感信息進行脫敏處理，如使

用代號替換真實姓名、地址等信息，以保護用戶隱私。

安全審計：定期對系統進行安全審計，檢查是否存在安全漏洞和

隱患。通過日志分析、入侵檢測等技術手段，及時發現并修復潛在的

安全問題。

數據備份與恢復：建立完善的數據備份和恢復機制，確保在數據

丟失或損壞時能夠迅速恢復。采用遠程備份、增量備份等方式，提高

數據的安全性和可靠性。

安全事件應對：制定詳細的安全事件應對預案，明確應急處置流

程和責任人。在發生安全事件時，能夠迅速響應并采取措施，防止事

態擴大。

技術接口安全：對生成式人工智能應用的技術接口進行安全設計,

確保接口在傳輸和調用過程中不被惡意攻擊。采用HTTPS、API網關

等技術手段，保障數據傳輸的安全性。

安全培訓與意識提升：定期對相關人員進行安全培訓，提高員工

的安全意識和技能水平。通過定期的安全演練和分享會，增強團隊對

安全威脅的識別和應對能力。

6.2.1數據脫敏技術

數據掩碼(DataMasking):將敏感信息替換為其他字符或符號，

以隱藏原始信息。將電話號碼中的中間四位替換為星號0。

數據偽裝(DataObfuscation):通過添加額外的無關信息，使原

始數據變得難以識別。將身份證號碼前加一個隨機字符串。

數據切片(DataSlicing):將原始數據的一部分替換為其他值。

將信用卡號的前六位替換為。

數據擾動(DataPerturbation):對原始數據進行微小的修改，以

降低其可識別性。對數值型數據進行微小的范圍調整。

數據生成(DataSynthesis):根據原始數據的統計特征和規律，

生成新的、具有相似分布特征的數據。使用生成對抗網絡(GAN)生成

合成人臉圖像。

在生成式人工智能應用中，可以根據具體場景和需求選擇合適的

數據脫敏技術。為了確保數據的隱私安全，還需要對脫敏后的數據進

行加密存儲和傳輸。開發者應當遵守相關法律法規，確保用戶個人信

息的合法合規使用。

6.2.2數據加密技術

數據加密技術是保護生成式人工智能應用中個人識別信息的重

要法律手段之一。鑒于個人信息數據的重要性及其敏感性，對其加密

處理能有效防止未經授權的訪問和泄露。加密技術通過對數據進行編

碼，使得只有持有相應解密密鑰的實體才能訪問和解碼這些數據。在

生成式人工智能應用的場景下，數據加密技術廣泛應用于存儲?、傳輸

和處理個人識別信息的各個環節。

6.2.3訪問控制技術

在“訪問控制技術”我們將深入探討如何通過訪問控制技術來保

護個人信息免受生成式人工智能應用的潛在威脅。訪問控制是網絡安

全的關鍵組成部分，它涉及限制對特定數據或系統的訪問，以確保只

有授權用戶能夠訪問敏感信息。

我們需要理解訪問控制技術的核心原則，即根據用戶的身份和權

限來授予或限制對資源的訪問。在生成式人工智能的應用場景中，訪

問控制技術的重要性尤為突出，因為它可以防止未經授權的用戶獲取、

處理或傳播個人信息。

為了實現有效的訪問控制，我們可以采用多種技術手段，包括但

不限于身份認證、角色分配、權限管理等。身份認證是一種驗證用戶

身份的方法，如密碼、生物識別等，它是訪問控制的第一道防線C角

色分配則是根據用戶在組織中的職責和需求，為其分配相應的訪問權

限。權限管理則是對用戶訪問權限的細粒度控制，可以根據用戶的具

體操作和需求，動態調整其訪問權限。

訪問控制技術還需要與身份驗證和授權機制相結合，以確保訪問

的安全性和靈活性。單點登錄（SSO）允許用戶使用一組憑據訪問多

個系統，而無需重復輸入密碼，從而提高了用戶體驗和安全性。

在實施訪問控制技術時，還需要考慮一些挑戰，如多因素認證的

復雜性、權限管理的精細化以及跨系統的一致性等。為了解決這些問

題，組織需要制定明確的訪問控制策略，并定期對其進行審查和更新,

以適應不斷變化的安全威脅和業務需求。

訪問控制技術是保護個人信息安全的重要手段，通過結合身份驗

證、角色分配和權限管理等技術手段，我們可以有效地限制對個人信

息的訪問，從而降低生成式人工智能應用帶來的風險。

七、國際經驗借鑒與展望

隨著生成式人工智能應用的迅速發展，個人信息的間接識別與法

律保護問題已成為全球關注的熱點。在國際層面，各國在保護個人信

息方面有著不同的經驗和做法，這為我們在“生成式人工智能應用中

間接識別個人信息的法律保護”問題上提供了寶貴的借鑒。

在歐美等發達國家，對于個人信息的保護有著較為完善的法律體

系。歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)就為個人信息保護設立了

嚴格的標準和懲罰措施。在生成式人工智能應用的背景下，我們可以

借鑒GDPR中的相關原則，為間接識別個人信息制定明確的法律界限

和操作流程。

一些國家在技術發展與創新方面處于領先地位，他們也在積極探

索如何將新技術與法律原則相結合，以實現個人信息的有效保護。利

用先進的加密技術、匿名化技術等來保護間接識別的個人信息。建立

數據審計和監管機制，確保生成式人工智能應用的合規性。

隨著生成式人工智能技術的不斷進步，個人信息的間接識別與法

律保護將面臨更多挑戰。國際社會需要加強合作，共同應對這一問題。

一是要推動相關法律法規的完善與更新，以適應技術的發展；二是要

促進技術的國際合作與交流，共同探索個人信息保護的最住實踐；三

是要加強公眾的法律意識與數據安全教育，提高公眾對個人信息保護

的重視程度。

在國際經驗的借鑒下，我們應結合本國實際，制定符合國情的生

成式人工智能應用中個人信息保護的法律法規。加強國際合作與交流,

共同應對個人信息保護的挑戰，為人工智能的健康發展提供堅實的法

律保障。

7.1國際經驗總結

在國際層面上，各國政府和企業都在積極探索和應用生成式人工

智能技術，以推動經濟增長、提高生產效率和創新服務。在這一過程

中，個人信息保護成為了關注的焦點之一。為了平衡技術創新與個人

隱私權，許多國家已經制定了相應的法律法規和政策措施。

歐盟實施的《通用數據保護條例》(GDPR)為個人數據提供了最

高級別的保護，要求數據處理者在收集、處理和使用個人數據時遵循

最小化、透明化和安全化的原則。美國加州也實施了《加州消費者隱

私法案》(CCPA),賦予消費者對其個人數據的查詢、更正和刪除的

權利，并對違反規定的企業處以重罰。

這些國際經驗表明，建立健全的法律框架和監管機制對于確保生

成式人工智能應用中的個人信息保護至關重要。鼓勵企業和研究機構

采用先進的技術手段，如差分隱私、聯邦學習等，以在保護個人隱私

的同時發揮人工智能技術的優勢。

7.2對我國的啟示與建議

在探討“生成式人工智能應用間接識別個人信息的法律保護”時,

我們不得不考慮我國現行的法律法規及對這一問題的既有實踐。對于

我國而言，生成式AI技術在司法判例、政策導向以及產業實踐中已

展現出其重要性，并對我們提出了新的挑戰和要求。

從法律角度來看，《中華人民共和國憲法》第三十八條規定，公

民的人格尊嚴不受侵犯，禁止用任何方法對公民進行侮辱、誹謗和誣

告陷害。生成式AI若未經授權間接識別并泄露個人信息，無疑是對

公民隱私權的侵犯。完善相關立法，明確生成式AI在個人信息處理

中的法律地位和責任邊界顯得尤為重要。這包括但不限于對數據收集、

使用、存儲和傳輸等環節的規定，以確保技術的合法、合規運用。

行政監管在保護個人信息方面扮演著關鍵角色，我國應加強對生

成式AT應用的行政監管力度，制定詳細的行'業標準和規范，要求企

業嚴格遵守。建立嚴格的處罰機制，對違反規定的行為進行嚴厲打擊，

形成有效的威懾力。行政監管部門還應加強宣傳教育，提升公眾對個

人信息保護的意識，促進全社會共同參與構建安全、有序的AI技術

環境。

我國應積極參與國際規則的制定和協調工作，隨著全球化的深入

發展，生成式AI的應用已經跨越國界，對各國個人信息保護法律體

系都提出了新的要求。通過積極參與國際規則的制定，我們可以貢獻

中國智慧，推動形成更加公平、合理的全球AI技術治理體系。這也

為我國企業在海外市場的發展提供了有力的法律保障。

我國還應加強技術研發和創新，生成式AI技術的健康發展離不

開先進的技術支撐。通過加大研發投入，培