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我是一名专注AI应用领域数据合规的执业律师,同时也是一个真正在动手构建AI产品的创作者。这意味着当我与你讨论合规问题时,我理解你产品的技术逻辑,而不只是套用法条。
I'm a practicing attorney specializing in AI data compliance — and also a builder who actually makes AI products. When we discuss compliance, I understand your product's technical logic, not just the law.
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My practice covers data compliance system design, AI tool procurement review, privacy policy drafting, cross-border data compliance, and civil/commercial dispute resolution.
Writing · 深度文章
关于AI合规的深度思考与案例分析
In-depth analysis on AI compliance and real cases
从模型、系统、数据、应用与国家安全五个层次拆解人工智能安全,界定主权AI的四个支柱,并比较欧盟、美国与中国的治理路径。
A five-layer analysis of AI security, the four pillars of sovereign AI, and the distinct governance paths taken by the EU, the United States, and China.
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内容提要:2026年7月,世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海召开,《关于成立世界人工智能合作组织的协定》落地,人工智能安全与主权AI由此从技术议题转为国际法治议题。本文分上下两篇。上篇把“人工智能安全”拆成模型、系统、数据、应用、国家安全五层,逐层对应可用的规范工具;界定主权AI的内涵与边界,比较欧盟、美国与我国三条治理路径,并清点我国现行规范体系。
关键词:人工智能安全 主权AI 人工智能治理
2026年7月17日至20日,2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行,主题为“智能伙伴 共创未来”,一百多个国家和国际组织派出代表,国家主席习近平出席开幕式并发表主旨讲话。会议通过《关于成立世界人工智能合作组织的协定》,全球第一个人工智能领域的政府间国际组织落户上海;同时发布主席声明,以及《人工智能合作发展行动计划》《智能体互信互联互操作全球合作倡议》《国际人工智能伦理治理行动计划》等成果文件。[1]
主席声明凝练了十五项共识。其中有两个词,法律人应当停下来看一眼。一个是“控制”——人工智能应当始终处于人类控制之下,企业研发部署前沿模型之前要评估风险、加装安全“护栏”。另一个是“边界”——针对正在快速铺开的智能体(Agent,即能够自主调用工具、连续执行多步任务的人工智能程序)应用,声明要求合理设定智能体的决策权限和行为边界,并建立可追溯机制。控制与边界不是技术表述,是法学的老问题:谁有权控制,控制到什么程度,越界之后谁承担后果。往下追一层,全都是权利义务如何配置。这样两个词被写进一份百余国代表参与形成的国际文件,说明人工智能安全已经过了工程师内部讨论的阶段,它现在缺的是规范供给。
这个转变来得比多数人预计的快。大模型的能力沿着“对话工具—编程助手—自主智能体”一路往上走,被嫁接到金融、医疗、制造、法律服务,随之长出算力服务、数据供给、模型授权、智能体集成一系列新的交易结构。新的交易结构就是新的法律关系,新的法律关系必然带来新的问题:人工智能的输出造成损害,谁是责任主体?模型能够自主调用工具,谁控制访问权限?平台留存了用户与模型交互的完整记录,用户是否知情、能否退出?这些问题不会停在论文里。它们正在以合同纠纷、侵权诉讼和仲裁案件的形式,进入争议解决机构的受案视野。
本文回答三个递进的问题:人工智能安全,究竟安全什么?主权AI,究竟主权什么?风险变成纠纷之后,法律共同体特别是仲裁机构能做什么?上篇答前两问,下篇答第三问。
“安全”在人工智能语境下从来不是一个概念,而是一叠概念。拆开来至少五层:模型、系统、数据、应用、国家安全。每一层的风险形态不同,能用的规范工具和救济路径也不同。混在一起谈,等于什么都没谈。
(一)模型层:幻觉、可靠性与信赖利益
模型层的核心风险是“幻觉”,即模型生成看起来合理、实际上错误或者干脆虚构的内容。在法律检索、医疗咨询、金融分析这些依赖模型输出作决策的场景,幻觉就是直接的信赖风险。《生成式人工智能服务管理暂行办法》(国家互联网信息办公室等七部门2023年公布)要求服务提供者采取有效措施提升服务透明度、提高生成内容的准确性和可靠性,把可靠性从技术指标提到了法定义务的位置。[2]
但这一条只指方向,没划边界。真正的责任线要靠合同约定和个案裁判去填:模型服务合同里的品质承诺怎么写才算数?“幻觉”属于服务的固有属性,还是瑕疵履行?免责条款做到什么程度会被认定无效?现行合同法框架里没有现成答案,而这些问题最终要由裁判机构回答,不会随技术进步自动消失。下篇讨论的多起虚假引证事件说明,幻觉风险已经不止停留在产品端,它走进了司法与仲裁程序内部。
(二)系统层:智能体权限与提示词注入
系统层的风险来自人工智能从“回答问题”转向“执行任务”。智能体可以自主调用工具、读写本地文件、执行代码、访问网络,权限失控与提示词注入(Prompt Injection,即把恶意指令伪装成正常内容喂给模型,诱导其偏离原定任务)由此成为新的攻击面:恶意指令可以埋在网页、文档甚至第三方插件里,诱导智能体越权行事;一些来路不明的插件与“技能”组件被植入后门代码,构成供应链投毒。2025年11月,有前沿模型企业披露其编程智能体被网络攻击组织滥用,以高度自动化的方式实施网络入侵。[3]智能体安全不再是假设性风险。
这一层考验的是既有网络安全义务体系能不能延展过去。《中华人民共和国网络安全法》确立的网络运营者安全保护义务、《中华人民共和国数据安全法》(2021年)确立的数据处理安全义务,如何具体化为智能体运营者的接入管理、权限分级与日志留存义务,目前还没有可直接援用的细则;这段空白只能由合同约定和企业内控先行填补。《智能体互信互联互操作全球合作倡议》把身份标识列为智能体基础共性技术之首,表面上是互操作的技术前提,实质是在为责任追溯准备“主体识别”的基础设施。没有身份标识,就回答不了“哪个智能体、代表谁、在什么授权范围内”做了某一行为;这个问题回答不了,责任配置就无从下手。[4]
(三)数据层:训练合法性、个人信息与跨境流动
数据层的问题相对经典,但在大模型场景下全部被放大。
第一是训练数据的来源合法性。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条要求训练数据来源合法、不得侵害知识产权和个人信息权益。大规模语料获取与逐一取得授权之间存在结构性矛盾,这正是境内外训练数据诉讼的共同根源。
第二是个人信息保护规则在训练场景的适配。《中华人民共和国个人信息保护法》(2021年)以告知同意为中心,而海量爬取、二次利用与模型记忆化的技术现实与这一框架并不贴合,适用时需要精细的解释作业。
第三是数据跨境流动。安全评估、标准合同、保护认证三条出境路径,加上《促进和规范数据跨境流动规定》(2024年)设置的豁免安排,构成企业出海的基本合规坐标。算力与数据基础设施的地缘化布局,又把跨境问题推出了纯合规范畴,与产业安全缠在一起。
(四)应用层:内容标识、深度合成与拟人化交互
应用层是普通公众感知最直接的层次,也是我国规则供给最密集的层次。《互联网信息服务深度合成管理规定》(2022年公布,2023年1月10日起施行)确立了深度合成内容的标识与安全评估要求;《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国家标准GB 45438-2025自2025年9月1日起施行,要求对人工智能生成合成内容添加显式标识与隐式标识,构建起“源头标识—分发核验—传播提示”的闭环。[5]
2026年7月15日起施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》走得更远。该办法针对以文本、图像、音频、视频等方式模拟自然人人格特征与交流风格、提供持续性情感陪伴的服务,划出了国家安全、用户身心健康与人格尊严、数据安全与隐私、未成年人特别保护、防范情感依赖与沉迷、禁止情感操纵与非理性诱导等红线,并要求服务提供者以显著方式提示用户,其交互对象是人工智能而不是真人。[6]
这份规章的意义在于,监管对象从“人工智能说什么”扩展到了“人工智能与人建立什么关系”。传统消费者保护法以理性人为预设,而拟人化交互恰恰绕开理性防线,从情感一侧进入。就此而言,该办法实际上是对“情感操纵”这一新型意思瑕疵来源的前置规制——它的法理意义超出人工智能领域本身。
(五)国家安全层:算力、模型依赖与关键基础设施
最高一层是国家安全。算力芯片的出口管制、基础模型的对外依赖、智能基础设施的自主可控,已经进入各国战略视野。一个经济体如果没有本土强势模型与算力底座,其关键行业的智能化就建立在对外依赖之上。这是“智能鸿沟”的深层含义,也是全球南方国家在历次治理峰会上持续发声的原因。
我国立法已有回应。2025年10月修改的《中华人民共和国网络安全法》新增第二十条,明确国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发,推进训练数据资源、算力等基础设施建设,完善人工智能伦理规范,加强风险监测评估和安全监管,促进人工智能应用和健康发展。[7]这是人工智能第一次被写入国家网络安全领域的基本法律,其体系意义在于为后续综合性立法预留了接口。
五层合起来看,人工智能安全对应三类法益——个体权益、公共秩序、国家安全,也对应三类规范工具:以合同与侵权救济为中心的私法机制,以备案、评估、标识为中心的行为监管机制,以出口管制与基础设施保护为中心的国家管制机制。三类工具的争议解决出口各不相同。其中私法机制产生的平等主体间纠纷,正是仲裁可以承接、也应当承接的领域——这是下篇的起点。
(一)从网络主权到人工智能主权
主权概念在数字时代延展了三次。第一次是网络主权:《中华人民共和国网络安全法》第一条即宣示维护网络空间主权,确立国家对境内网络设施与网络活动的管辖权基础。第二次是数据主权:《中华人民共和国数据安全法》通过数据出境管制、重要数据目录与对等反制条款,把数据要素纳入主权关切。第三次就是当下的人工智能主权。“主权AI”(Sovereign AI)这个词大约在2023年前后由产业界推热——芯片企业负责人多次公开呼吁各国建设自己的主权人工智能基础设施——随后迅速进入政策话语。学界也有观点认为,人工智能技术可以无国界,但人工智能的发展与治理有鲜明的主权属性:一国的大模型用什么语料训练、体现什么价值取向、保障哪个群体的权益,从来不是纯粹的技术选择。
主权AI不等于一切自研自建的技术民族主义。较准确的界定是:国家或组织对人工智能的关键资源、技术路径、数据流动、基础设施与治理规则,保持实质性的控制能力、选择能力和风险承受能力。说得再直白些,就是始终知道关键能力依赖谁、模型权重归谁掌握、数据存在哪里、流向何处——一旦外部供给中断或者条件生变,有没有成本可接受的替代方案。
(二)主权AI的四个支柱
主权AI靠四个支柱支撑。算力,指芯片与智能基础设施的获取和自主程度;数据,指训练语料与调用数据的控制能力;模型,指基础模型的切换与替代能力;治理,指规则、标准与责任配置能力。四者之中治理最关键。过去谈人工智能治理,多半指一国发布了什么政策文件;现在治理已经进入每一个技术层级——芯片层的参数设计、数据层的权重与训练方式、应用层的输出规则,都在治理框架的约束下运行。治理能力的竞争,最后表现为规则标准制定权和责任配置话语权之争。
(三)主权AI不是技术封闭
强调主权不等于退回封闭。我国2023年10月发布的《全球人工智能治理倡议》明确提出尊重各国主权、反对阵营对抗;2026年上海会议的主席声明进一步强调践行多边主义、支持联合国发挥主渠道作用、帮助发展中国家弥合智能鸿沟;世界人工智能合作组织的成立本身就是证明。主权解决的是“谁能决定”的正当性问题,合作解决的是“如何共存”的互操作问题,两者并行不悖。[8]
对微观交易主体来说,主权AI还有一层常被忽略的投影:宏观的主权关切会层层传导,最后落成交易文件里的具体条款。企业采购模型服务时约定模型可替代与迁移协助机制,是替代能力关切的合同化;跨境架构中约定数据分域存储与本地化处理,是数据控制关切的合同化;供应链尽调中核查算力来源与开源许可证,是基础设施关切的合同化。主权AI正在经历一个“合同化”的过程。这也意味着,围绕这些条款的解释与履行争议,会成为争议解决机构未来受理涉人工智能案件的重要类型。
(一)三种路径的分野
欧盟选统一立法、风险分级。《人工智能法》(Regulation (EU) 2024/1689)是全球首部人工智能综合立法,按不可接受风险、高风险、有限风险、最小风险四级配置义务,禁止性条款与通用目的模型义务已分别于2025年2月和8月开始适用,违反禁止性规定的罚款上限为3500万欧元或全球年营业额的百分之七。[9]但欧盟委员会2025年11月提出“数字一揽子”简化方案,拟推迟部分高风险制度的适用时点并简化合规要求——立法先行的模式在产业竞争压力下正在再平衡,后续走向尚无定论。执法层面,意大利个人数据保护机构2024年12月就数据处理违规对境外大模型企业处以1500万欧元罚款,说明既有数据保护框架对人工智能有穿透力,不必等专门立法到位。
美国至今没有联邦层面的人工智能综合立法,治理主要靠行政令、出口管制、政府采购与个案司法。2025年12月的第14365号行政令着力建立全国统一的人工智能政策框架,抑制州法碎片化;2026年6月的第14409号行政令聚焦先进模型的创新与安全、关键基础设施保护,以及对利用人工智能实施犯罪的执法。[10]训练数据的合法性问题,则交由法院在合理使用(fair use,即在特定条件下未经许可使用作品不构成侵权的抗辩)框架下逐案回答。
我国走第三条路:敏捷治理、小切口立法、体系化推进。不追求毕其功于一役的大而全立法,而是针对算法推荐、深度合成、生成式人工智能、内容标识、拟人化交互等具体场景快速供给规章与标准,形成“备案—评估—标识—伦理审查—专项治理”的监管闭环,同时以促进性政策保持发展与安全的平衡。三条路径的差异可以概括如下。
| 维度 | 欧盟 | 美国 | 中国 |
|---|---|---|---|
| 核心逻辑 | 基本权利与统一市场 | 技术领先与创新优先 | 发展与安全并重 |
| 主要手段 | 综合立法、风险分级、高额罚则 | 行政令、出口管制、采购与执法 | 场景化规章、备案评估、标识与专项治理 |
| 代表文件 | 《人工智能法》(2024/1689) | 第14365号、第14409号行政令 | 《生成式人工智能服务管理暂行办法》等 |
| 司法/执法样本 | 数据保护执法罚款 | 版权合理使用系列判例 | 互联网法院系列裁判 |
(二)国际共识的形成脉络
路径在分化,共识也在累积。2023年11月英国布莱切利峰会形成首份聚焦前沿模型风险的《布莱切利宣言》;2024年5月首尔峰会把治理目标从单一安全扩展为安全、创新、包容三元,并首次强调不同治理框架之间的互操作性;2025年2月巴黎峰会突出普惠、可持续与全球南方能力建设;2026年7月上海会议以政府间国际组织的成立,把峰会式的宣言合作推进为常设机制合作。与峰会平行,G7广岛进程发布了面向先进模型开发组织的国际指导原则与行为准则;联合国大会先后通过关于可信人工智能与人工智能能力建设国际合作的决议,并推动设立人工智能独立国际科学小组和治理全球对话机制。
剥掉措辞差异,国际共识的公约数是五步逻辑:识别对象,明确治理的是哪个模型、系统、场景中的哪类主体;识别风险,评估可能伤害谁、泄露什么、被谁滥用;划分责任,在开发者、提供者、部署者、使用者之间配置义务;建立控制,保留测试权限、人类监督与应急处置手段;持续更新,随技术迭代滚动修订治理措施。这五步同时也是企业搭建内部治理体系、律师起草人工智能相关合同的通用骨架。
标准层面,美国国家标准与技术研究院的《人工智能风险管理框架1.0》及其生成式人工智能配套画像,与国际标准化组织的ISO/IEC 42001:2023人工智能管理体系标准,是目前国际认受度最高的两套工具。后者作为全球首个可认证的人工智能管理体系标准,已经成为出海企业对外证明治理水平的通行凭证。这些文件多属自愿性软法(即不具强制执行力、依靠自愿采纳发挥作用的规则),但软法有硬化的路径:经合同引用变成约定义务,经认证采信变成交易条件,经裁判说理变成注意义务的判断基准。在综合性立法出台之前,把成熟技术标准写进合同条款与交易清单,是法律实务当下就能落地的动作。
(一)法律层面
我国还没有人工智能综合性立法,但基本法律层面的骨架已经显现。《中华人民共和国网络安全法》2025年修改新增人工智能专条,前已述及;《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》分别覆盖数据处理安全与个人信息保护两大基础制度;《中华人民共和国民法典》第1019条、第1023条关于肖像权及声音保护的规定、第1194条以下关于网络侵权责任的规定,为人格权益与平台责任提供请求权基础;《中华人民共和国科学技术进步法》(2021年修订)确立科技伦理治理的原则要求。
争议解决界还应当注意一条:2025年9月修订通过的《中华人民共和国仲裁法》自2026年3月1日起施行,其第十一条明确仲裁活动可以通过信息网络在线进行,并与线下活动具有同等法律效力。[11]争议解决基础设施自身的数字化,与人工智能产业的数字原生特征在制度上形成了呼应。
(二)行政法规与部门规章层面
规章层面供给最密集,演进线索也最清楚:2022年施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》确立算法备案与安全主体责任,2023年施行的《互联网信息服务深度合成管理规定》延伸到合成内容治理,同年施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立面向公众提供生成式服务的备案、评估与内容治理框架,2025年施行的《人工智能生成合成内容标识办法》补上内容溯源一环,2026年施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》进一步覆盖情感交互场景。伦理维度则有《科技伦理审查办法(试行)》(2023年)及人工智能领域的配套审查规则。
促进侧同样有据可依:国务院2025年8月印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,部署科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域的融合应用目标。[12]监管侧与促进侧双轨并行,构成完整的政策光谱。
(三)标准与技术文件层面
GB 45438-2025作为强制性国家标准直接产生法律拘束力。全国网络安全标准化技术委员会2025年9月发布的《人工智能安全治理框架》2.0版,把风险区分为技术内生风险、技术应用风险与应用衍生风险三类,并探索低、一般、较大、重大、特别重大五级分级,辅以人工智能应用伦理安全指引等技术文件,形成了从原则到操作的完整工具箱。这些文件多为推荐性或指导性,但如前所述,经合同引用与裁判援用完全可以获得实际拘束力。[13]
(四)立法展望与体系评析
立法机关的信号已经明确:全国人大常委会2026年度立法工作计划把人工智能健康发展相关立法列入预备审议项目,国务院2026年度立法工作计划提出加快推进人工智能健康发展综合性立法,并部署完善数据、算力、算法、产权、网络安全、供应链安全等共性要素立法。[14]我国人工智能立法正处在由分散规章走向综合立法的窗口期。
综合立法必须正面回答三个悬而未决的结构性问题。
第一,角色划分与责任传导。现行规章以“服务提供者”为义务锚点,但在开源模型被二次开发、模型接口被逐层集成的产业现实中,开发、提供、部署三个角色日益分离。责任如何沿供应链传导,需要立法给出规则,不能全部推给合同。
第二,风险分级的中国方案。欧盟按应用场景分级,《人工智能安全治理框架》按风险来源分类;综合立法要如何设定分级标准,又如何与备案评估制度衔接。
第三,安全义务与发展激励的平衡。过密的事前义务抬高创新门槛,过疏的事后追责防不住系统性风险,在两者之间校准,考的是立法技术。
这三个问题在立法完成之前不会消失,只会换个地方出现——出现在合同的免责条款里,出现在侵权诉讼的因果关系认定里,出现在仲裁庭对注意义务的判断里。规范供给的空白,从来不是没有人承担后果,而是由先遇上纠纷的那一方承担。
AI投毒与GEO热议:你的模型正在被“投毒”,你知道吗?🫣
你可能觉得这离自己很远,但事实上,你每天都在用的AI助手、推荐系统,可能已经被悄悄“污染”了。更可怕的是,这种投毒不需要黑客技术,甚至只需要花39.9元
真实案例:AI是如何被“毒”到的?
39.9元就能让AI说谎(315晚会曝光)
2026年央视315晚会曝光了一个让人瞠目结舌的案例:
「Apollo-9智能手环」,一个根本不存在的产品,却在3天内被各大AI模型推荐为"智能健康手环首选"。
攻击手法简单到可怕: 攻击者花39.9元购买"力擎GEO优化系统",系统批量生成虚假软文,在多个平台同时分发,制造"多来源一致"的假象,欺骗AI爬虫。2小时后,DeepSeek、豆包等主流AI开始推荐这个虚构产品。
AI模型在训练时会抓取全网数据,如果某个信息在多个可信来源同时出现,AI就会认为这是客观事实。攻击者正是利用了这一点,用廉价工具制造虚假共识。
🤔
技术拆解:为什么AI这么脆弱?
数据投毒:污染源头
攻击者不是在攻击模型本身,而是在污染训练数据源,AI大模型喝了有毒数据,自然就会生病。生成式AI存在训练数据量巨大(TB级别)、数据来源复杂(全网抓取)、难以逐条人工审核的致命弱点。
对抗样本攻击
给图片加一点人眼看不见的噪声,AI就会瞎。比如:一张熊猫图片 + 特殊噪声 = AI识别为“长臂猿”。在GEO优化场景下,风险更高,攻击者可能故意上传带对抗样本的图,AI学习后会产生系统性错误。
GEO优化的双刃剑
GEO(生成式引擎优化) 本意是好的,通过高质量内容让AI更懂你。但有人把它用歪了:用虚假内容优化搜索结果,用付费软文污染知识库, 用技术手段操纵AI推荐。
🛡️GEO合规指南:三层防护清单
第一层:数据层防护(从源头堵住)
建立信源白名单: 优先采用官方机构、学术期刊、持牌媒体, 慎用匿名论坛、营销号、未验证自媒体
交叉验证机制:商业推荐类回答必须进行多源比对,识别异常集中出现的内容
透明度强制披露:AI回答必须标注引用来源,提供可点击链接,让用户能追溯
第二层:模型层防护(增强AI免疫)
对抗性测试常态化:开发阶段主动加入投毒样本, 通过对抗训练提升模型鲁棒性
持续行为监控:部署异常检测系统,实时监控模型输出行为
供应链安全管理:对开源框架、预训练权重进行安全认证,防范上游污染
第三层:部署层防护(运行时保障)
采集安全过滤:训练数据采集环节增加安全扫描,识别并排除含隐蔽错误的内容
输出验证机制:对代码生成类模型的输出进行语法检查,对推荐类回答进行真实性复核
应急响应预案:制定发现投毒攻击后的处置流程和用户通知机制
⚠行业警示:五个常见误区
误区一:“我们数据量小,不值得攻击”
❌ 错!国外研究证明小数据也能造成大危害。攻击者可能不是针对你,而是通过你污染整个开源生态。
误区二:“用了大厂模型就一定安全”
❌ 错!大厂模型也可能用有毒数据训练。你的微调数据、业务数据也可能被污染。
误区三:“等出事再说”
❌ 错!数据投毒的危害有滞后性。等发现时,可能已经污染了多个下游应用,损害了品牌声誉,面临监管处罚
误区四:“技术问题技术解决”
❌ 错!AI投毒不仅是技术问题,更是管理问题、 合规问题甚至伦理问题
误区五:“GEO优化就是SEO,随便做”
❌ 错!GEO和投毒违规操作只有一线之隔
《反不正当竞争法》“数据保护专条”解读
在数字经济时代,数据成为企业重要的资产和竞争优势来源。一些企业通过不正当手段获取、使用或披露其他企业的数据,严重损害了市场竞争的公平性和合法性。2025年6月27日,十四届全国人大常委会第十六次会议表决通过了新修订的《中华人民共和国反不正当竞争法》,其中第 13 条第三款 “数据保护专条” 的出台,为企业在数据保护和商业秘密保护方面提供了新的法律武器。
一、“数据保护专条” 立法背景
在《反不正当竞争法》修订之前,企业数据权益一般通过著作权纠纷、商业秘密纠纷寻求司法救济,然而其保护的范围稍显不足,并非所有数据都能构成著作权意义上的“作品”,而企业数据构成“商业秘密”的门槛也很高。更为常见的情况是通过旧《反不正当竞争法》一般条款(第2条)“经营者在生产经营活动中,应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则,遵守法律和商业道德”和互联网专条(第12条)兜底条款“经营者不得利用技术手段,通过影响用户选择或者其他方式,实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为:(四)其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”对数据权益予以保护。
人民法院在适用旧《反不正当竞争法》第2条和第12条对经营者的商业数据实施保护的司法实践中,已经积累了一些裁判规则:即在缺乏专门规定的情况下,适用一种兜底和例外的思路来认定不正当竞争。区别在于,适用第2条审理案件侧重于商业道德和一般侵权,有利于保护经营者权益,但“商业道德”较为抽象难以裁量;适用第12条兜底条款审理案件侧重于技术行为和不正当竞争,有利于保护中立性技术应用和信息流动环境,但获取商业数据未必要采取网络技术手段,导致数据保护方面存在局限。
故而,新《反不正当竞争法》第13条在吸收旧法第12条互联网专条内容的基础上,新增第三款规定专门用于保护数据权益。
二、“数据保护专条”构成要件
三、与传统商业秘密保护的衔接与区分
1.保护对象的拓展。“数据保护专条”保护范围涵盖未形成商业秘密但具有商业价值的数据集合,如用户行为数据、交易数据等,突破了传统商业秘密“秘密性、价值性、保密性”三要件限制。例如,平台通过用户协议积累的客户偏好数据、企业经营数据,虽未单独构成商业秘密,但其聚合形成的经营性利益仍受该条款保护。
3.保护逻辑的内在协同。商业秘密保护和数据保护的核心价值目标均是维护企业的竞争优势,制止不正当竞争行为。在数字经济时代,数据已成为企业商业秘密的重要载体和表现形式,“数据保护专条” 可视为商业秘密保护在数字领域的延伸与细化,二者共同致力于保护企业的创新成果和经济利益,措施手段互补,促进市场的公平竞争。
四、指导案例与裁判规则提炼
指导性案例262号:某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案
案例简介:某科技有限公司是甲APP的经营者。某文化传媒有限公司是乙APP的经营者。2018年11月至2019年5月期间,乙APP上有50392个短视频与甲APP的短视频一致,且短视频中含有甲APP专有的代码。案涉短视频中,包含19079个注册用户昵称、用户头像。其中,15924个与甲APP相同;127处评论内容、顺序、标点符号与甲APP相同。经查,约40%的短视频具有独创性,构成作品;其余短视频有一定价值但不具有独创性,属于录像制品。某科技公司以不正当竞争纠纷为由提起诉讼,请求法院判令某文化公司消除影响、赔偿经济损失人民币4000万元。北京市海淀区人民法院认定,某文化公司的行为实质性替代了某科技公司的数据服务,构成不正当竞争,判决某文化公司赔偿某科技公司 500 万元。某文化公司不服一审判决,提起上诉,北京知识产权法院二审驳回上诉,维持原判。
裁判规则:
3.如何判断“实质性替代”:若侵权行为导致用户无需访问原平台即可获取等效服务,即使数据未直接公开传播,也构成对数据权益的根本损害。
五、结语
该条款将传统商业秘密制度难以覆盖的企业持有数据纳入保护范围,对技术手段的管控更为精准,对非法获取、使用他人数据的行为进行了严格规制,填补了我国在数据保护法律领域的空白,具有重要的里程碑意义。
作者:赖宁
应对“数据保护专条”之企业数据合规建议
在数字经济时代,数据成为企业重要的资产和竞争优势来源。一些企业通过不正当手段获取、使用或披露其他企业的数据,严重损害了市场竞争的公平性和合法性。2025年6月27日,十四届全国人大常委会第十六次会议表决通过了新修订的《中华人民共和国反不正当竞争法》,其中第 13 条第三款 “数据保护专条”的出台,为企业在数据保护和商业秘密保护方面提供了新的法律武器。
尽管“数据保护专条”对非法技术措施、不正当获取使用行为进行了规范,但没有将最高院典型案例中广受关注的“同质化替代”还是“实质性替代”的判断要件纳入,这就留下了是否需要以数据爬取行为造成“实质性替代”作为判断要件的难点与争议,问题的存在也给特定场景下的数据爬取行为留下了正当性空间。未雨绸缪,平台经营者需做好数据合规措施,律师建议如下:
一、构建数据分级保护体系
二、加强技术措施防御
总结
“数据保护专条”的出台标志着我国反不正当竞争法律体系向数字经济的深度延伸,为商业秘密与数据保护提供了更精准的法律工具。企业需把握立法精神,在数据收集、使用、共享中坚守 “合法、必要、诚信” 原则,构建符合自身业务特点的保护体系。未来,随着数据要素市场化配置的推进,司法与执法实践将进一步明确数据权益的边界,唯有合规经营、创新发展,才能在数字竞争中筑牢商业秘密与数据保护的双重防线。
作者:赖宁
虚拟偶像AI数字人数据合规风险分析
虚拟偶像AI数字人的应用场景
虚拟偶像AI数字人的应用场景覆盖了娱乐、商业、教育、金融等多个领域。在娱乐领域,虚拟偶像通过直播、短视频、虚拟演唱会等形式与粉丝互动;在商业营销领域,AI数字人已成为直播电商品牌营销的重要工具,例如虚拟主播带货、虚拟偶像数字广告等;在企业服务领域,AI数字人广泛应用于智能客服、虚拟培训、数字营销及远程协作等场景。
虚拟偶像AI数字人的法律规制
在虚拟偶像AI数字人的监管方面,我国形成了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础,以行业规范为补充的多层次法律框架体系。
《网络安全法》主要规范AI数字人的网络行为和内容发布,要求其不得利用网络制作、复制、发布、传播含有虚假信息、淫秽色情、恐怖暴力等内容。《数据安全法》重点关注AI数字人运营过程中的数据安全保护,特别是在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节的安全保障义务。《个人信息保护法》则聚焦于AI数字人在与用户互动过程中收集、处理个人信息的行为规范,要求遵循合法、正当、必要和诚信原则,不得过度收集个人信息。
《互联网信息服务深度合成管理规定》对AI数字人等深度合成服务提出了明确的监管要求;《人工智能生成合成内容标识办法》要求 AI 生成内容需标识并持续提示消费者,运营方应当按照国家有关规定开展安全评估。《网络主播行为规范》《网络直播营销管理办法(试行)》将利用人工智能技术合成的虚拟主播及内容纳入监管范围,对虚拟偶像从事网络直播营销活动的法律责任作出了具体规定。
AI数字人的案例指导
全国首例AI数字人纠纷当属2023 年杭州互联网法院审结的数字人Ada侵权案件。该案中,上海魔珐公司于 2019年10月通过公开活动发布了数字人Ada及相关视频。随后,2022年7月杭州四海公司未经授权在抖音发布了2段含有 Ada 的视频画面。法院审理认为,虚拟数字人虽然并非法律意义上的表演者,不享有表演者权,也不享有视听作品的著作权或录像制作者的邻接权,但是,魔珐公司作为该虚拟数字人的制作方以及真人演员所属公司,依法或依约拥有该虚拟数字人相关的权利。法院认定 Ada 形象构成美术作品,四海公司的行为侵犯了原告的美术作品、视听作品、录像制品以及表演者的信息网络传播权,同时构成虚假宣传的不正当竞争。最终判决四海公司为魔珐公司消除影响并赔偿经济损失(包含维权合理费用)12 万元。此案过后,在数字人形象著作权、AI合成声音权、虚拟主播责任、平台审核义务等方面逐步积累了一些规则与共识[^e0]。
AI数字人的数据合规风险
鉴于当前尚未成熟的市场规则和训练数据的黑盒现状,AI数字人研发环节的算法备案、模型训练及数据处理等问题暂不纳入讨论范围,本文聚焦于AI数字人上线运营阶段的数据合规风险:
1.数据收集风险。在AI数字人互动场景下,用户往往在使用过程中被动地产生大量数据,包括互动记录、行为轨迹、偏好信息等。《个人信息保护法》要求运营方需要在用户注册、使用过程中明确告知数据收集的范围、目的和方式,并获得用户的明确同意。在即时、复杂的应用场景下,运营方如何合法取得用户的授权同意,是一项严峻的挑战。
2.敏感个人信息风险。AI数字人在运营过程中可能收集用户的生物识别信息(如人脸、声纹)、健康信息、金融信息等敏感个人信息。《个人信息保护法》对敏感个人信息的处理设定了更为严格的要求,必须具有特定的目的和充分的必要性,并采取严格的保护措施。运营方必须仅收集为实现特定目的所必需的最少个人信息,并在目的达成后及时删除或匿名化处理,采取隐私计算等技术措施保障数据安全处理。
3.算法偏见风险。算法模型可能隐含偏见或错误信息,例如,AI 推荐系统若基于用户画像进行歧视性定价,将违反公平交易原则。基于《互联网信息服务算法推荐管理规定》,AI数字人运营方需要采用可解释的 AI 技术,如决策树、规则引擎等,或者对深度学习模型进行可解释性改造,使其决策过程能够被理解和验证,防止算法产生歧视性结果,确保算法决策的公平性和无偏见性。
4.用户画像与自动化决策风险。AI数字人在与用户进行交互的过程中,有机会获取用户偏好、行为习惯等大量的个人信息用于用户画像与精准推送。《个人信息保护法》对自动化决策和用户画像作出了严格规定,要求保证决策的透明度和结果的公平、公正,当运营方向用户推送内容或进行商业营销时,必须同时提供不针对个人特征的通用选项和拒绝方式。
5.内容标识风险。在AI数字人直播场景中运营方为追求拟真感可能会淡化标识(标识尺寸过小、颜色与背景融合等),或是短视频内容经多平台转发后标识被二次编辑移除(如去水印工具)。《人工智能生成合成内容标识办法》要求 AI 生成内容需显著标识并持续提示用户,运营方可以采用实时水印技术并多模态覆盖,确保裁剪/缩放/转发后仍可见“当前为AI生成内容”标识。
不同于欧盟《人工智能法案》对 AI的七要素界定[^e1]清晰地排除了传统APP与简单交互系统,2025年12月27日国内发布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法(征求意见稿)》使用“拟人化互动服务”的宽泛定义,旨在对所有以模拟人类人格特征为核心的人工智能互动服务进行监管,可能对虚拟偶像AI数字人产业造成一定的发展阻力。
例如,该办法要求运营方应当显著提示用户正在与人工智能而非自然人进行交互,在用户初次使用、重新登录时,应当以弹窗等方式动态提醒用户交互内容为人工智能生成(连续使用超2小时需弹窗提示),避免诱导用户过度依赖,这可能降低用户粘性,无法长期运营。
该办法规定运营方应当建立未成年人模式,向用户提供未成年人模式切换、定期现实提醒、使用时长限制等个性化安全设置选项,并需取得监护人同意,这可能导致部分AI数字人服务的用户群体受限,限制商业拓展。
该办法规定运营方采取数据加密、安全审计、访问控制等措施保护用户交互数据安全,且不得将用户交互数据用于模型训练,这可能限制AI模型的迭代优化能力,影响服务的个性化和智能化水平。
[^e1]: 判断人工智能系统的依据:人工智能系统的定义涵盖范围广泛,判断一个软件系统是否属于人工智能系统,不能简单地通过自动判定或依据详尽清单来确定。需要综合考虑该系统的具体架构和功能,并依据《人工智能法案》第3(1)条中规定的七个定义要素,即基于机器的系统、自主性、适应性、系统目标、使用AI技术推断生成输出的能力、影响物理或虚拟环境的输出以及与环境的交互等方面进行全面评估。
程序员用了一下境外AI,公司数据到哪里去了?
GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、ChatGPT 等 AI 编程助手,已经成为不少开发团队的日常工具。但容易被忽略的是:这些工具在提供服务时,往往需要将代码片段、报错信息、配置文件发送至境外服务器——通过境外大模型的 API 完成推理。对国内开发者而言,这不仅是用个工具这么简单,而是涉及代码数据出境、网络安全合规、知识产权风险的复杂命题。
国家安全部在2025年7月24日通过官方公众号通报了一起案例:某科研单位研究人员小李,在撰写研究报告时,为了省事,把核心数据和实验成果直接粘进了某境外AI软件,请它帮忙润色生成报告。数据出境了,涉密信息泄露了,小李受到严肃处理。
这件事发生在一个科研单位,但同样的操作,正在中国无数个开发团队、实验室、项目组里每天发生。
区别在于:小李的单位有保密管理制度,知道这叫“违规”。更多团队连意识都还没有——他们以为,只是调了个接口而已。
一、基本问题:调个API,算不算数据出境?
很多开发者的直觉是:“代码在我本地,我只是发了个请求,又没把文件上传到哪里。”
这个直觉在法律上站不住脚。
当你用GitHub Copilot补全代码、用Claude Code分析报错、用ChatGPT生成配置文件时,以下数据已经通过HTTPS请求,传输到了OpenAI、Anthropic、微软等境外服务商控制的服务器:
当前文件的上下文、函数定义、变量名,乃至整个模块;
堆栈跟踪和日志内容(可能包含用户ID、手机号、订单号);
数据库连接字符串、API密鑰、内网IP地址、服务端点;
多轮对话中累积的上下文,足以拼凑出完整的业务逻辑。
《数据安全法》《个人信息保护法》意义上的“数据出境”,判断标准是数据是否进入境外主体的控制范围,而非数据是否“离开你的硬盘”。API调用,一次就够。
有一个重要区分值得单独说清楚:工具本身不等于数据出境。VS Code、Cursor IDE这类本地运行的编辑器,安装和使用本身不导致数据出境;触发出境的是工具在后台向境外大模型发送的API请求。这意味着,切换到接入国内模型的编程插件,或在本地部署DeepSeek、Qwen-Coder等开源模型,数据合规风险可以从根本上规避。
二、三类数据,三条线
企业代码库的数据敏感程度差异极大,合规建议不是“全部禁止”,也不是“全部放行”,而是分级判断。
■ 第一类:绝对不能出境
涉及国家秘密的代码和文档;
核心算法、专利实现、未公开的商业逻辑;
含大量用户个人信息的数据库Schema和日志文件;
生产环境的密鑰、Token、证书;
内网架构图和服务器IP清单。
这类数据出境,触发的是《数据安全法》第三十六条、《个人信息保护法》第三十八条的直接违规,企业面临最高50百万元罚款或年营业額5%的处罚,直接责任人可能承担刑事责任。没有评估空间,没有“下不为例”,这是硬线。
■ 第二类:脱敏后可受限使用
通用框架代码、标准库调用、常见报错信息;
变量名已替换、个人标识已去除的业务逻辑片段;
公开的开源项目代码。
这类数据经过真正彻底的脱敏处理,风险相对可控。但有一个陷阱值得注意:境外服务商通常在用户协议中保留对输入内容进行模型训练的权利。脱敏不彻底的代码片段,可能通过训练过程间接外泄。
■ 第三类:低敏感,可常规使用
公开的算法题和练习代码;
与具体业务无关的通用技术文档翻译;
编程语言语法层面的问题。
三、三个误区,一个比一个贵
误区一 “我个人账号付费订阅,和公司没关系。”
如果处理的是工作代码,在法律上仍可能被认定为职务行为。企业作为数据的实际控制者,不能以“员工个人行为”规避数据出境责任。一旦发生泄露,企业依然是向监管机构和用户承担首要责任的主体。员工可能同时面临内部追责和法律责任。
误区二 “我翻墙访问,应该不算数。”
翻墙是网络接入手段,数据出境是法律后果。两者独立成立。《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》第六条明确禁止自行建立或使用非公用电信网提供的国际出入口信道进行联网。翻墙不能豯免数据出境的合规义务,只会在原有违规之上再叠加一层网络接入违规。
误区三 “代码里没有个人信息,个保法管不到我。”
个保法确实以个人信息为边界,但数据出境的合规义务不只来自个保法。代码中的数据库连接配置和内网架构属于企业核心机密,泄露将直接暴露网络系统;涉及特定算法的代码还可能触发技术出口管制;只要涉及“重要数据”,就须依法完成数据出境安全评估——而“重要数据”的范围,由行业主管部门自行划定,远比多数开发者预期的宽。
四、分层合规建议
不是不用,而是用好。在务实与合规之间找到平衡点,才是对企业和开发者都负责的做法。
🏢 对企业
1. 建立白名单制度,不搞一刀切
明确告知员工哪些工具可用、哪些场景可用、哪些数据可以上传;
允许使用接入国内大模型的IDE插件;
允许在隔离环境中使用境外工具处理脱敏后的通用代码;
禁止向任何境外服务上传含核心算法、用户数据、生产密鑰的代码。
2. 技术隔离,而非行政禁止
在开发网络中部署DLP(数据防泄漏)系统,检测并阻断向境外AI服务发送含敏感关键词的数据;
为不同项目设置网络隔离区——涉密项目只允许访问国内模型服务,非涉密项目可经审批后使用境外服务;
提供企业级的合规替代方案,降低开发者“偷偷用”的动机。
3. 制定脱敏规范并落地培训
制定代码脱敏标准操作程序(SOP):变量名替换、连接字符串删除、个人标识符截断;
定期对开发者进行数据分类分级和合规培训。
4. 合同与责任约定到位
在劳动合同和保密协议中明确AI工具使用规范;
对因违规使用境外AI工具导致的数据泄露事件,明确内部追责机制。
👨💻 对开发者
1. 上传前先过三个问题
这段代码包含公司核心算法或商业秘密吗?
里面有没有数据库密码、API密鑰、内网地址?
报错信息里是否包含用户个人信息或业务敏感数据?
任何一个答案是“是”,请停下来,换成本地工具或国内替代方案。
2. 优先使用国内模型或本地部署
日常编程辅助,国内大模型的代码能力已经可以满足大部分需求;
通过企业合规渠道申请,使用经审批的境外API账号;
本地部署DeepSeek、GLM、Qwen-Coder等开源模型,实现离线推理,合规风险归零。
3. 不要为了方便赌上职业风险
个人翻墙行为本身已处法律灰色地带,叠加企业数据上传后,违法成本显著上升;
一旦因个人违规行为导致公司数据泄露,面临的不只是内部处分,还可能涉及侵犯商业秘密罪、侵犯公民个人信息罪等刑事责任。
五、结语
小李在粘进那段数据的时候,想的是怎么快点写完这份报告。
没有人想着“我在跨境传输涉密信息”。
但法律不问动机,只看结果。AI工具的效率价值毫无置疑,但边界同样清晰:涉密数据,一行都不能传;非涉密数据,脱敏彻底才能用;日常通用代码,优先选择境内服务。
“我只是调了个接口”,不是答案。
法条引用
《中华人民共和国数据安全法》第三十六条
《中华人民共和国个人信息保护法》第三十八条至第四十条
《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》第六条
《中华人民共和国刑法》第二百一十九条(侵犯商业秘密罪)
国家安全部通报案例,2025年7月24日
抖音欧洲被罚5.3亿欧元:中国员工“看了一眼”,代价为何如此沉重?
“数据存在美国和新加坡,中国团队只是远程看了一下。”
这句话,值5.3亿欧元。
一、基本案情:5.3亿欧元,欧洲史上第四大GDPR罚单
2025年4月30日,爱尔兰数据保护委员会(Data Protection Commission,DPC)就其对TikTok Technology Limited历时数年的调查作出最终裁决。
裁决内容如下:
罚款€530,000,000,分两部分:€485,000,000用于违反GDPR第46(1)条(跨境传输保护缺失),€45,000,000用于违反第13(1)(f)条(隐私政策透明度不足)
整改令:6个月内将数据处理操作纳入GDPR第五章合规,否则暂停对中国的全部数据传输
TikTok对爱尔兰数据保护委员会于 2025 年4月30日作出的《Inquiry into TikTok Technology Limited in respect of transfers of personal data to China》(调查编号 IN-21-9-2,下称“DPC 最终决定”)不服,上诉至爱尔兰高等法院。
2026 年 6 月 3 日,爱尔兰高等法院作出《TikTok Technology Limited and TikTok Information Technologies UK Limited v Data Protection Commission》判决,案号 Record No. 2025/248 MCA,判决编号 [2026] IEHC 347:维持 DPC 关于第46条和第13条的违法认定,也确认 DPC 作出罚款决定的基础成立,但金额需待后续判决处理;但法院认为,DPC 在评估暂停传输令和整改令时,没有充分处理第三份许教授中国法意见和Project Clover技术措施,因此拟撤销纠正命令,并将“应作出何种纠正命令”发回 DPC 重新考虑。
至此,欧盟GDPR生效以来第四大罚款决定,也是针对中国企业迄今金额最高的数据合规执法案例,尘埃落定。
没有黑客,没有未授权的第三方访问,本案争议焦点不是传统意义上的数据泄露,而是TikTok在中国的工程师和运营人员通过远程访问方式处理了存储在新加坡和美国服务器上的欧洲经济区(EEA)用户数据。
二、法律分析
争议焦点一:远程访问是否构成数据跨境传输?
GDPR第四章及第五章将“数据传输至第三国”定义为向欧盟/欧洲经济区以外的国家转移个人数据。TikTok的抗辩理由是:数据的物理存储地在新加坡和美国,并未转移至中国,不构成跨境传输。
DPC的认定截然相反。DPC指出,中国境内的员工通过远程访问处理欧洲用户数据,其本质是在中国法律管辖范围内处理欧洲用户的个人数据,数据处理发生地,而非数据存储地,才是判断"传输"的核心要素。
这一认定意味着:对于任何在中国设有研发或运营团队的跨国企业,只要这些团队能访问境外用户数据,就可能构成GDPR意义上的跨境传输,须满足全部合规要求。
争议焦点二:标准合同条款(SCCs)为何不满足合规要求?
对于向无充分性认定国家传输数据的情形,企业通常采用欧盟标准合同条款(SCCs)作为数据传输机制,TikTok亦使用了SCCs。但GDPR第46(1)条的要求不止于此,企业须核实、保证并证明SCCs及其补充措施,能够确保目标国的个人数据保护水平与欧盟“本质等同”(essentially equivalent)。
DPC逐一审查了TikTok提交的中国法律评估材料,认定以下中国法律与欧盟标准存在实质性偏差:
《中华人民共和国反恐怖主义法》
《中华人民共和国反间谍法》
《中华人民共和国网络安全法》
《中华人民共和国国家情报法》第七条(“任何组织和公民都应当依法支持、协助和配合国家情报工作”)
最后一条尤为关键,在此法律框架下,中国境内的TikTok员工理论上无法拒绝配合国家情报机构,这使得欧洲用户数据在被中国员工访问时,面临无法通过合同机制弥补的制度性风险。SCCs是合同,无法对抗主权法律,这是本案确立的核心命题。
争议焦点三:Project Clover技术措施能否替代法律合规?
TikTok自2022年起推进欧洲数据本地化项目(Project Clover,三叶草项目),承诺将欧洲用户数据存储于欧洲境内服务器,并建立独立的安全审查机制。
DPC明确指出:即便考虑Project Clover的进展,处罚和整改令依然成立。技术架构的改变,不能追溯性地为过去的法律违规行为开脱,也不能自动证明当前的处理操作已达到合规标准。技术合规与法律合规,必须同步推进,不能互相替代。
红牌警告:TikTok在调查中提供的“不准确信息”
本案有一个在技术上独立、但严重影响TikTok信誉的情节。在DPC历时多年的调查过程中,TikTok持续向DPC表示,欧洲用户数据未存储在中国境内服务器上。然而,2025年4月(距DPC发出最终裁决仅数周)TikTok主动通报:其在2025年2月发现,确有少量欧洲用户数据被存储于中国境内服务器,与此前向DPC陈述的内容相悖。
DPC以审慎措辞表示:“正在认真对待这一进展,正在与欧盟同行数据保护机构协商,考虑是否采取进一步监管行动。”
四、合规启示:出海企业的四道必答题
第一题:谁在访问用户数据?在哪里访问?
将中国工程师或运营团队对境外用户数据的访问,纳入正式的数据传输机制管理。访问路径、访问权限、访问日志,需要有清晰的文档记录。
第二题:SCCs + 传输影响评估,二者缺一不可
签署SCCs后,必须同步完成传输影响评估(Transfer Impact Assessment,TIA),对目标国(包括中国)的法律环境进行实质性分析,并将分析结论书面化。评估若无法支撑"本质等同保护"的结论,需要引入补充措施或重新设计数据架构。
第三题:隐私政策是否告知了数据传输的真实情况?
TikTok2021年隐私政策被单独处以€45,000,000罚款,原因是:既未列明数据传输目标国(包括中国),也未说明中国团队远程访问数据的处理操作。出海产品的隐私政策,需要明确列出所有数据传输目标国家及对应的处理场景。
第四题:监管调查中,是否保持了完全诚实?
无论出于何种原因——法律策略、信息核实不充分,还是技术上的真实遗漏——对监管机构提供不准确信息,都是最高风险操作。主动披露、及时纠错,是唯一正确的处理路径。
五、结语
结构性调整加剧,没有完美答案。这个案件之所以超越了一般GDPR处罚的意义,在于它触及了一个结构性命题:在中国法律体系下运营的企业,处理欧洲用户数据,面临欧盟监管机构难以接受的制度性风险。不是因为企业的恶意,而是因为两套法律体系对国家权力边界的根本性分歧。
这不是一个可以靠签几份合同、写几页政策、建几个数据中心就彻底解决的问题。它要求出海企业在战略层面认真面对:用户数据主权与商业运营效率之间,如何找到监管可接受的平衡点?
5.3亿欧元是欧盟给出的这道题的分值。答卷,每家出海企业都要自己交。
法条引用:
GDPR(EU 2016/679)第13(1)(f)条、第46(1)条、第五章
爱尔兰数据保护委员会最终裁决,2025年5月2日,案件编号IN-18-12-2(TikTok Technology Limited)
《中华人民共和国国家情报法》第七条
来源:爱尔兰DPC官方公告
Tool 03 · 执法通报案例速查
按违规类型筛选工信部/网信办通报案例。以下为示例条目(脱敏摘录);完整数据库含历批通报全量结构化案例,可预约获取针对你产品的专项比对报告。