AI与数据隐私的主要问题

F5生态系统 | 2025年7月16日

要点：

数据隐私风险贯穿AI生命周期。必须在开发和部署的每个阶段了解并应对这些风险，以确保以合乎道德且安全的方式使用AI数据。
生成式AI系统（例如用于生成文本、图像、代码或音频的大语言模型）会带来尤其高的数据隐私风险。
尽管针对AI的新规不断出台，GDPR和CCPA等法规仍为数据隐私管理提供了基础框架。
随着新功能和用例的引入，团队需要持续关注其对隐私的影响，并不断评估如何保护敏感数据。

AI带来新的风险和隐私问题

人工智能（AI）时代已经到来：在《F5 2026 年应用策略现状报告》的受访组织中，已有78%在运行自己的推理服务。

AI有望帮助组织更智能、更快速、更高效地开展工作，但也会带来隐忧和风险。AI系统，尤其是基于机器学习和大语言模型（LLM）的系统，需要海量数据作为支撑。这些数据用于训练和调优AI模型，并为AI引擎提供动力，其中可能包含个人身份信息、行为模式、位置数据、财务记录和健康记录等敏感信息。随着AI日益融入日常应用，个人数据遭到泄露或滥用的风险也随之上升，AI数据隐私现已成为一项重大关切。

本文将解析AI隐私的概念，探讨AI如何引发数据隐私风险和相关担忧，并介绍AI隐私法律法规以及如何保护AI应用中的数据隐私。

什么是AI隐私？

AI隐私是指保护AI系统所收集、存储和处理的数据的一系列实践。AI隐私与数据隐私相关，后者主张个人应有权控制自己的个人数据；但AI隐私是一个独立概念，在一些关键方面有所不同。

AI系统会利用海量数据。事实上，这些系统使用的数据越多，通常就越准确，能力也越强。例如，根据定价和上下文详情，GPT-6 Astra的参数总量估计约为10万亿，而如此庞大的数据收集量也引发了隐私问题。由于这些系统使用规模如此庞大的数据集进行训练，而这些数据集通常抓取自互联网或其他大型数据存储库，因此很难确保其中未使用隐私数据或个人数据，也难以确认使用这些数据时是否已获得同意。

此外，从数据收集到应用交付，AI管道在很大程度上实现了自动化。因此，除非从一开始就在系统中设计隐私保护机制，否则很难发现数据隐私问题。开发人员必须提前预判潜在问题，因为任何疏忽都可能对数据隐私产生重大影响，且事后难以处理。如果训练数据集中使用了个人数据，而相关个人要求删除其数据，这会对AI模型产生什么影响？

“随着AI系统日益复杂、应用范围不断扩大，在AI全生命周期中保护数据隐私至关重要。”

AI本身也非常擅长识别模式，因此，AI系统可能会将互不关联的数据拼接起来，对个人隐私信息作出高度准确的推断。AI不只是记忆信息，还会学习其中的关联性。这会增加模型根据多种特征推断个人身份，或拼接数据片段以重现敏感信息的风险。

即使AI系统中的数据已经匿名化，这些问题仍会引发严重的伦理和监管担忧。

AI数据隐私问题

公众非常关注隐私问题，但对如何保护自身隐私却知之甚少。 根据皮尤研究中心的数据，约60%的美国人不相信企业会负责任地开发和使用AI，71%的成年人表示，AI使用日益广泛会降低其个人信息的安全性。事实上，79%的人因担忧隐私问题而不使用AI聊天机器人。

组织不仅需要考虑与AI和数据隐私相关的监管要求，还需要关注公众对个人数据使用方式的看法和接受程度。

AI如何带来隐私风险

AI系统在整个AI生命周期中都面临数据隐私风险，因此必须在开发和部署的每个阶段了解并应对这些风险，以确保以合乎道德且安全的方式使用AI数据。

数据摄取。AI模型需要海量数据集进行训练，而数据收集阶段往往会带来较高的数据隐私风险，尤其是在涉及医疗健康信息、个人财务数据和生物特征数据等敏感数据时。个人数据的收集可能未获得适当同意，或收集方式未向个人充分公开。
AI模型训练。在训练阶段，AI模型会从摄取的数据中学习模式。即使个人数据是在征得同意后收集的，AI模型也可能将这些数据用于超出原始意图的其他目的。训练阶段可能引发信任和透明度方面的担忧，尤其是当个人认为自己受到误导，或不了解AI系统如何使用其数据时。例如，个人可能愿意让组织访问其数据以进行账户管理，但如果知道这些信息将用于训练AI系统，可能不会同意共享。
推理引擎。在推理阶段，经过训练的AI模型会根据新数据生成洞察或预测。此阶段会产生隐私风险，因为AI系统可能根据看似无害的匿名化输入，对个人作出高度准确的推断，也可能暴露或放大训练数据中已有的偏见。这种情况类似于开源情报（OSINT），即从公开来源收集情报。OSINT将开放数据转化为战略洞察，在网络安全、威胁检测、调查和竞争研究中发挥着重要作用。但OSINT不涉及未经授权的访问或黑客攻击，只收集合法公开的数据。
应用层。AI应用是AI系统中最直观、最易访问的部分，因此很容易成为黑客的入侵入口。攻击者可以利用API或Web服务访问大量敏感数据。访问控制不当、错误消息暴露过多或AI响应过于冗长，也可能导致AI应用无意中向合法用户泄露敏感数据。

生成式AI隐私风险

生成式AI系统（例如用于创建文本、图像、代码或音频的大语言模型）会带来尤其高的数据隐私风险。大多数AI模型使用从公共互联网抓取的数据集进行训练，而这些数据通常未经数据来源方或内容创作者的明确许可或知情同意。此外，抓取的数据可能包含个人身份信息，生成式AI系统可能会在推理过程中泄露这些信息。

生成式AI应用，尤其是面向公众的写作助手、聊天机器人和图像生成器，通常具有交互性，并可通过Web访问。因此，这些应用容易受到提示词注入攻击。攻击者会精心构造输入，以操纵模型行为、绕过控制措施，或诱使AI生成受限、冒犯性或机密内容。此外，用户可能会在未意识到相关内容可能存储在AI系统中，并用于训练或调优未来AI模型的情况下，将个人信息或敏感信息粘贴到AI工具中，从而导致这些信息面临意外泄露的风险。

综合来看，这两个因素会造成高风险情形：基于未经同意使用的内容或敏感内容训练的大语言模型（LLM），可能在提示词诱导下重新生成这些内容并泄露个人信息；用户也可能无意中在提示词中提交敏感数据，导致数据遭到未经授权的访问或重复使用。

模型反演

模型反演是恶意行为者通过基于提示的逆向工程提取模型训练数据的一种技术。攻击者会反复尝试高度具体的查询，并利用由此产生的输出，逐步推断模型的训练数据。模型反演已被用于重建人脸图像、侵犯患者医疗隐私、推断关键财务信息等。

遭遇模型反演攻击后，组织通常需要重新训练模型、实施额外的治理措施、评估其他模型是否存在类似风险，并通知监管机构和受影响的个人。在此过程中，组织往往会面临停机和业务中断。

去匿名化与重新识别

AI还可通过交叉比对数据集来确定匿名或使用化名的在线用户身份。攻击者可借此推断健康状况或财务状况等敏感信息。在此过程中，恶意行为者利用LLM挖掘数据源中的共性、趋势和模式，从而将匿名化数据与现实身份关联起来。

AI隐私法律

随着AI应用加速普及，各国政府正在制定或更新法律，以应对AI系统带来的数据隐私风险，尤其是使用或存储个人数据或敏感数据的系统。目前，已有144个国家/地区颁布了全国性数据隐私法律，而美国等其他国家/地区则实行由各地数据隐私法律构成的多层次监管体系。这些数据隐私法规并非都专门针对AI，但在大多数情况下，AI系统必须遵守这些法规。

数据隐私法律示例如下。

欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）
GDPR要求以公平、透明的方式收集和使用个人数据，并仅用于收集时明确规定的目的。组织必须将数据收集范围限制在实现预期目的所必需的范围内，确保数据保留时间不超过实际需要，并采取严格措施保障数据安全和机密性。尽管GDPR并未明确提及人工智能，但任何收集、处理或存储个人数据的AI系统都必须完全遵守GDPR原则，确保在整个AI生命周期内以负责任的方式处理数据。
《欧盟人工智能法案》
《欧盟人工智能法案》是首个由主要治理机构推出的综合性人工智能监管框架。该法案禁止被认定为构成“不可接受风险”的人工智能应用，例如政府实施的社会评分，或不加区分地从闭路电视监控画面中抓取人脸图像。此外，该法案还对“高风险”人工智能系统规定了严格的法律义务，包括招聘过程中用于筛选简历的工具。高风险人工智能系统的开发者必须实施健全的数据治理实践，确保所有训练、验证和测试数据集均符合规定的质量标准。
美国各州法规
《加利福尼亚州消费者隐私法案》（CCPA）和《得克萨斯州数据隐私与安全法案》赋予个人更大的个人数据控制权。这些法律确立了多项关键权利，包括了解组织如何收集、使用和共享其数据的权利，要求删除个人信息的权利，以及选择不出售或共享这些数据的权利。

《犹他州人工智能与政策法案》专门针对高风险生成式AI应用。该法案要求AI系统在用户与生成式AI交互时提供明确披露，以确保AI驱动体验的透明度，并让用户在充分知情的情况下参与互动。

White & Case律师事务所发布了《AI Watch：全球监管动态追踪》，是及时了解AI隐私法规动态的实用资源。

2026年监管格局：FTC执法

美国联邦贸易委员会（FTC）已针对未经同意的数据采集采取执法行动。这些行动涵盖三类问题：健康数据跟踪像素、敏感地理位置数据销售，以及未经同意收集的数字内容。其中许多行动主要针对在线医疗保健和药房品牌。FTC旨在保护可能被用作AI训练数据的敏感消费者信息。

如果发现模型使用非法数据进行训练，监管机构可以要求将其彻底删除。这一过程称为算法销毁。

AI隐私保护最佳实践

随着AI系统日益复杂、应用范围不断扩大，在整个AI生命周期中保护数据隐私至关重要。以下最佳实践有助于确保合规、维护用户信任并降低风险。

制定完善的数据治理政策。全面的指导原则应涵盖数据分类、基于角色的访问控制、加密和假名化等数据安全策略、定期审计，并符合GDPR和CCPA等相关数据隐私法规。
限制数据收集。仅收集AI系统实现预期功能所必需的数据。尽量减少数据收集可降低数据暴露风险，也是许多数据隐私法律的要求。
征得明确同意。 明确告知用户其数据将如何被收集、使用和存储。在收集和使用个人数据之前，始终应征得用户明确的知情同意。这种透明度不仅是许多司法管辖区的法律要求，也有助于增强用户信任。
验证训练数据的供应链。确保用于训练AI模型的第三方数据集值得信赖，并遵循了严格的数据隐私保护规范。
遵循通用的应用安全最佳实践。实施经过验证的数据安全措施，夯实AI系统的基础，包括可靠的身份和访问管理、传输中和静态数据加密，以及通过数据匿名化保护个人信息。
持续开展风险评估。风险管理绝非“一劳永逸”，对于快速发展的AI而言尤其如此，因此需要定期重新评估隐私风险。持续开展评估，以识别新出现的威胁、确保合规，并根据需要更新治理政策。
利用软件增强数据保护。使用以下智能工具：F5 Application Delivery and Security Platform，以提高可观测性、加强对隐私法规的合规性，并实时监控通过AI应用传输的敏感数据流。
评估供应商和合作伙伴的隐私政策。确保所有技术合作伙伴和服务提供商均采取完善的数据隐私和数据安全措施。AI数据通常会在共享生态系统中流动，因此第三方治理对于降低风险至关重要；查看F5的数据隐私声明。

AI风险管理框架

各项AI专项法规普遍要求根据风险等级对AI应用进行分类。这种基于风险的方法使组织能够根据AI系统的潜在影响，采取适当的保障措施并实施相应监督。

高风险AI应用可能包括：

安全关键系统，即在关键基础设施、交通运输或医疗设备中使用AI功能，系统故障可能会危及生命或造成财产损失。
就业和教育系统，其中，AI工具用于招聘、招生、绩效评估或教育机会获取，而偏见或错误可能会对个人权利和发展前景产生重大影响。
公共安全与执法，用于人脸识别、预测性警务、监控或风险评分的系统可能引发对公民自由和歧视问题的担忧。
面向公众的生成式AI，即生成文本、图像或视频的应用可供用户直接访问，尤其是其输出可能影响行为、传播虚假信息或无意中泄露敏感信息的情况。

美国国家标准与技术研究院（NIST）于2023年发布了《人工智能风险管理框架（AI RMF）》，为多个行业和用例提供通用的实用指导。该框架并未笼统划分高风险应用类别，而是就如何确定和缓解风险提供指导，因此可能对AI应用开发者有所帮助。

AI RMF核心由四项高级功能组成，体现了持续、循环的AI风险管理方法：

治理。制定并监督组织政策、流程、程序和实践，以支持负责任的AI开发，并确保透明度和有效实施。
映射。了解AI系统的运行环境，并评估整个AI生命周期，以掌握AI开发各阶段的风险和潜在影响。
衡量。使用适当的工具、指标和评估技术，对AI风险和影响进行评估、监控和量化。
管理。确定风险的优先级并采取应对措施，通过缓解措施和控制措施减少危害并优化结果。分配资源以监控AI系统，并对事件作出响应、从事件中恢复以及就事件进行沟通。

平衡AI创新与数据隐私

随着AI创新加速发展，在推动技术进步与维持有力的数据隐私保护之间取得平衡至关重要。现行隐私法规既重视为持续创新留出空间，也强调维持数据隐私和安全保障。

即使针对AI的新规不断出台，GDPR和CCPA等通用数据隐私法律仍为数据隐私管理提供了基础框架。组织应持续评估其AI系统对隐私的影响，尤其是在系统能力不断演进或出现新用例时。

请持续评估贵组织在AI隐私方面的考量，并定期更新数据治理政策，确保其始终与不断发展的技术、监管要求和文化期望保持一致。

借助F5应对新型AI数据隐私风险

The F5 AI Security Platform提供灵活适应的AI安全能力，帮助团队在威胁不断演变的情况下保护AI系统。F5 ADSP通过自定义防护机制、自动化对抗性测试和漏洞修复，帮助保护部署在各种环境中的AI，包括本地、物理隔离、私有云或混合环境。该平台还可帮助组织满足严格的数据隐私、数据主权和合规要求。