在2024年世界互联网大会乌镇峰会上配资股权平台排行榜，“安全”成为备受瞩目的话题之一。面对更美好的“数字未来”的建设目标，安全发展是底线，创新发展是主线，普惠发展是基线。互联网诞生之初，基本宗旨就是为了实现普惠共赢，为此，在其创新发展中更需要夯实安全底线。当前，互联网社会发展步入数智化时代，以数据、算法与算力为核心驱动的人工智能技术及产业已经成为“数字未来”发展的方向。

随后，中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局四部门联合发布了开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、盲目追求利益侵害新就业形态劳动者权益、利用算法实施大数据“杀熟”、算法向上向善服务缺失侵害用户合法权益等重点问题，督促企业深入对照自查整改，进一步提升算法安全能力。其中，基于海量数据所训练的人工智能算法及应用场景成为关注的重点，其实质是如何实现数据正当获取、合法使用及用户个人信息保护之间的平衡，是对人工智能算法创新应用过程中经济价值与社会价值的动态统筹。基于此，结合此次专项行动部署，以及《个人信息保护法》实施三周年，有必要对《个人信息保护法》实施成效给予总结，并就下一步实施重难点予以展开。

《个人信息保护法》实施效果显著

2021年11月1日《个人信息保护法》正式施行，回应了社会公众对于个人隐私保护的现实需求。在此之前，不少互联网平台支持和展开的各类消费场景，皆出现了通过收集个人数据并利用大数据分析等算法技术，实现对不同消费者进行差异化定价的现象，即“大数据杀熟”。诸如此类违规收集、利用个人信息事件的频发，催生了公众对于个人信息保护的强烈需求，推动了《个人信息保护法》的出台。

这家店的酒水和食材都非常上乘，尽管如此，仍然吸引了众多消费者前来品尝。那么，这家砂锅店究竟有何魅力，能够吸引如此多的顾客呢？

在制度设计上，《个人信息保护法》以法律形式确认了对于个人信息保护与利用的基本理念，确立了“告知-知情-同意”的个人信息处理规则，明确了敏感个人信息的处理规则与个人信息跨境提供规则，设立了个人信息处理活动中的个人权利与个人信息处理者的义务，形成了民事责任、行政责任与刑事责任三重责任保护机制。

实施效果上，三年来《个人信息保护法》的施行不仅为用户保护个人隐私提供了法律依据，也为个人信息处理活动设立了明确的法律规则。

首先，个人信息相关配套制度不断完善，《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》细化了个人信息保护执法依据，《个人信息出境标准合同办法》《数据出境安全评估办法》《规范和促进数据跨境流动规定》等为个人数据跨境提供指引，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络数据安全管理条例》回应了新情况下的个人信息保护。

其次，个人信息保护执法不断强化，例如，2022年，国家网信办依法集中处理了135款违法违规处理公民个人信息的APP；2024年，工信部曝光17款APP侵犯用户隐私权；2020年起，公安部每年开展“净网”专项行动，打击侵犯公民个人信息违法犯罪活动等。

最后，企业与公众的个人信息保护意识显著提升，企业更加注重个人信息保护合规管理，公众对于个人信息处理规则和个人权益的认知更加深刻。

个人信息保护面临人工智能技术创新与应用的挑战

近年来，生成式人工智能的快速发展使得数据要素的重要性与价值被进一步发掘，个人信息承载了更多属性，而人工智能拥有复杂的技术逻辑，其决策自主性的提升与决策过程的不透明导致原有的法律规制产生了困难，为个人信息保护带来了挑战。

从技术创新与应用层面而言，人工智能的应用对训练数据的大量需求会推动个人信息的收集行为，容易产生非法收集和处理个人信息的情况。同时，人工智能通过机器学习与深度学习等技术对个人信息进行分析，以挖掘出信息主体的行为偏好与消费需求等进行“用户画像”，会增加个人信息的滥用。在生成式人工智能应用的加持下，还会通过与用户进行交互得到的数据对结果进行优化，用户在对话式的过程中容易无意识地提供个人敏感信息。相较于3年前，当下的人工智能应用对于个人信息的分析和挖掘程度进一步增强，各类搭载人工智能的家具设备、可穿戴设备涉及的个人信息种类与数量大大增加，也使得个人信息的交互共享越发频繁，增加了个人信息滥用与隐私泄露风险。

从法律层面而言，《个人信息保护法》确立了“告知同意”的个人信息处理基础原则，但实际操作中，一方面，人工智能大规模的训练数据难以实现真正溯源，数据处理者在客观上难以实现对大规模数据涉及的每一信息主体完成“告知同意”程序，用户对于个人信息是否被用于人工智能的数据训练仍缺乏知情权，“知情同意”原则难以落到实处。另一方面，人工智能算法的难以解释也增加了决策的不透明度，对于个人信息处理者有权未经同意在“合理范围”内处理的已公开个人信息，无论是依据“目的限定原则”还是“场景理论”，生成式人工智能都难以对“合理范围”进行解释。

从公共层面而言，随着政府间数据共享范围的不断扩大，涉及个人信息的公共数据可以迅速形成对个体行为轨迹、个性需求、认知水平、财务状况等方面的详细画像，这类数据一旦泄露或被非法利用，将严重损害个人隐私与公共利益，甚至对国家安全造成影响。其次，例如人脸识别技术对于个人信息的收集，可能会侵犯个人隐私，但也可能有利于保护公共利益，此种情况下，个人信息保护与社会公共利益的张力进一步放大。同时，人工智能的应用进一步挖掘了个人信息的价值，然而人工智能也使得个人信息更易受到侵害，隐私保护与市场竞争效率之间的关系如何协调也成为现实问题。

个人信息保护需更加精细精准

面对个人信息承载的个人隐私、公共利益与竞争价值多元属性，需秉持统筹个人信息的合理流通与安全保护的总体理念，实施精细化保护。对于个人信息的处理、流通与利用，要以保护个人信息安全为红线，但是不能以此为由弱化对公共安全与个人信息竞争价值的考量。对此，静态的赋权保护模式已经无法应对个人信息在人工智能应用场景下的流通需求和多样风险，应该采取更为精细的保护模式，实现技术与法律的融合，采取分场景的动态规制模式，加强《个人信息保护法》及相关配套规则与其他法律的衔接，构建多部门、多主体协同共治的格局，在保障个人信息安全的同时，科学引导和规范个人信息处理者的行为，促进个人信息的合理流通。

首先，实现基于风险的分场景的动态规制。当前，个人信息的收集与处理的场景不断扩展，既包括商业领域的个性化推荐、数据交易、企业决策、信用评估等，也包括公共领域的公共数据运营、安全监控、健康服务、公共管理等。在不同应用场景下，个人信息风险产生的方式、时间与影响皆具有差异性且无法预测，基于静态赋权的规制方式无法应对多样的现实情况。因此，需要通过对个人信息保护规则进行重新解释，基于不同场景对个人信息的处理目的、处理方式、种类以及对个人权益的影响和可能存在的安全风险进行评估，并据此采取相应的措施。例如，允许对于“告知同意”规则中的告知事项进行风险解释，告知用户可能产生的风险类型，由用户自行判断是否接受服务。

其次，在个人信息保护中加入对市场竞争的考量。人工智能大模型对于训练数据供给的进一步扩大，实质上也说明了数据要素在市场竞争中的显著价值，个人信息也成为了市场竞争中取得竞争优势的关键资源，是不可或缺的生产要素。与此同时，当市场竞争机制失灵，用户形成对特定经营者的依赖时，个人享有的知情与自主决定权更加容易受到侵害，作为生产要素的个人信息不流通也会损害其他经营者的竞争利益。因此，应将个人信息要素融入市场竞争制度当中，构建体系化的个人信息保护制度，促进个人信息的合理有序流通。例如，新修订的《反垄断法》规定：“经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为”，意味着《反垄断法》可以对经营者滥用市场支配地位侵害个人信息的垄断行为进行规制。个人信息保护法与竞争法在保护个人隐私和促进市场竞争上具有一致性，两者并行不悖。

最后，形成多部门、多主体治理合力。面对个人信息承载的个人隐私、公共利益与竞争价值多元属性，不同场景中个人与信息收集者、处理者之间的关系不同，个人信息流通规则也存在很大差异。因此，需要政府、行业协会、个人信息处理者与个人多元主体协同共治，在多元主体间寻求利益平衡。政府需加强不同部门间的执法协作，避免对于个人信息保护职责的交叉混同，通过网信部门与司法机构的协调与研讨，减小个人信息保护法律适用的差异；行业协会可以依据协会特点，对协会内个人信息处理者的行为进行合规指导与优化；个人数据处理者应加强合规管理，熟知个人信息处理规则并能够依据所采用技术的特点进行风险评估与管理；个人则应当提高对个人信息保护的重视程度，明确自身授权个人信息的使用目的与渠道，不随意授权。

（陈兵系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长，数字经济交叉科学中心研究员；董思琰系南开大学法学院博士生、竞争法研究中心研究助理）

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陈兵

董思琰

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