生成式AI时代的数据保护挑战 - 传统静态数据保护方法无法应对AI场景下的数据流动特性，需建立全新认知框架[2] - 2023年三星员工泄露机密源码给ChatGPT，意大利因数据跨境训练风险叫停ChatGPT使用[2] - AI数据贯穿训练/推理/生成全生命周期，呈现"流体"特征[2] 需保护的数据类型 - 训练数据集：多源采集可能包含隐私/版权数据，是模型开发的"燃料"[7] - AI模型：架构/权重构成核心资产，具有产业链价值[7] - 部署集成数据：包括系统提示词和外部数据库，提升模型实时性能[10] - 用户输入：含隐私/商业机密（如专有代码），需符合数据保护法规[10] - AI合成内容(AIGC)：质量接近人类创作，可生成大规模合成数据集[10] 数据保护分级体系 - 等级1数据不可用：最高保护级别，牺牲效用换取绝对安全[9] - 等级2数据隐私保护：平衡可用性与隐私信息防护[16] - 等级3数据可溯源：保持数据可用性同时实现使用审计[16] - 等级4数据可删除：满足GDPR"被遗忘权"要求[16] 行业治理与挑战 - AIGC版权争议：是否继承训练数据版权限制成为核心争议[17] - 跨国治理冲突：数据跨境流动与各国法规差异形成合规挑战[17] - 伦理平衡需求：需兼顾技术创新与隐私自主/公平性等伦理价值[17]