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　　随着大模型对海量数据的吸纳学习，一些零散的碎片化信息经由模型推理就可以拼凑还原出完整的个人画像，匿名化与再识别之间的边界不断被技术消解，成为人工智能治理亟待破解的现实难题。2026年国家网络安全宣传周期间，“人工智能时代的个人信息保护”圆桌论坛于9月15日在山东省济南市举办。来自学界、企业实务一线的嘉宾，直面大模型、智能体催生的各类隐私风险，围绕法律规则适配迭代、安全技术能力建设、平台落地实践展开深度研讨，探寻技术创新和个人信息权益保护之间的平衡之道。

　　“传统个人信息保护，我们面对的是数据库；到了人工智能时代，我们面对的是参数化、模型化的系统。技术底层发生改变，给整套个人信息保护体系带来全新挑战。”中国社会科学院法学研究所研究员支振锋表示，传统互联网环境下，隐私风险大多来源于数据库泄露，而大模型重构了风险发生逻辑。当前，大模型的数据处理链条被大幅拉长，算法运行处于黑箱状态，大量个人信息被融入数以亿计的模型参数之中。一旦信息嵌入模型内部，想要彻底删除清除十分困难。

　　“就算原始训练数据已被移除，在人机交互过程中，模型依然有可能复现、生成相关个人信息，这让法律规定的删除权在现实中遭遇梗阻。”支振锋说。

　　在中国政法大学教授王立梅看来，人工智能技术迭代，首先冲击的就是个人信息保护的基础法律概念。“过去我们依靠‘可识别性’划定个人信息的边界，但再识别技术不断升级，匿名化的标准被越抬越高，经过脱敏处理的数据，有可能再次转化为个人信息。”王立梅谈到，未来神经、生物特征等新型数据，都有被纳入个人信息保护范畴的可能，概念范围不断拓展，给法律适用带来不小压力。

　　“智能体会不断拆解最初的业务目标，原先静态的用户授权很难适配动态变化的任务场景，从静态授权转向动态、情境化授权，无论对法律制度还是技术实现，都是巨大挑战。”在王立梅看来，我国个人信息保护法律制度框架已搭建完成，接下来需要推动法律和技术相向而行，在实践磨合中找寻解决方案。

　　个人信息保护，既需要回应AI新技术带来的前沿风险，又不能忽视存量互联网应用的老问题。据中国网络空间安全协会数据安全部主任崔聪聪介绍，截至目前，中国网络空间安全协会已累计发布11批优化改进App清单，覆盖网上购物、地图导航、短视频、网约车等39个类别，共计134款App。其中37款App近期完成个人信息收集使用方面的优化，相关运营企业承诺，后续版本迭代中将持续守住个人信息合规底线。

　　长安通信科技有限责任公司副总经理盖伟麟立足产业实操，指出现有法律原则在AI场景下的落地困境。知情同意、最小必要是个人信息保护法的核心原则，但大模型训练需要海量数据，学习目标具备开放性，很难像传统业务一样，提前锁定数据收集、使用的范围与目的。“做全网海量数据训练，要逐一获取用户同意并不现实，敏感个人信息的单独同意更是难以落地。”盖伟麟说。

　　支付宝数据安全总监于泉从产品研发一线，剖析人机交互场景潜藏的隐私风险。在和AI对话的过程中，很多用户信息会在本人没有明确察觉的情况下流入系统，“哪些对话数据需要留存、哪些绝对不能留存，在产品设计之初就要划定清楚”。

　　快手科技信息安全高级总监邵华提醒，要高度警惕大模型带来的推理衍生风险。一些单独看并无风险的碎片化信息，经过大模型整合，能推导出敏感个人信息。以往数据存储在数据库、文档，可以依靠权限体系管住，可信息一旦内化成为模型的“记忆”，输出流向就很难预判。

来源：中国青年报客户端