人民法治网刊文：信息保护是AI发展的压舱石，《大型个人信息处理者个人信息保护规定》压实大平台责任

文章分析了生成式人工智能对个人信息保护的挑战。模型训练的数据抓取范围广、规模大、来源杂，处理者很难逐条确认其中是否包含个人信息、包含何种类别，更难以逐一获得信息主体的同意。近段时间AI换脸、AI仿声等侵权行为引发广泛关注，受害者往往事后才发现，想删除又找不到数据抓取源头。即便是公开在网络上的信息，也不意味着可以无条件使用——求职信息或医疗病友社区中的病情讨论，一旦被无差别抓取用于训练，其处理目的和信息公开的背景已经发生明显变化。

文章进一步指出，人工智能企业对数据的抓取具有无差别性，抓取时很难辨认信息的特定类型，无法根据信息类别一一适用合法的处理规则。与此同时，信息聚合本身也可能带来难以想象的危害：原本看起来普通的个人信息，通过聚合很容易揭示出个人原本不愿为人所知的身份特征，如形成健康情况、经济能力以及生活习惯的个人画像。这使得传统的逐条同意框架在AIGC场景下面临结构性困难。

在制度回应上，文章提出应压实大平台、大企业的保护责任。我国2021年施行的个人信息保护法为数字经济发展划定了基本边界，但随着实践深入，一个问题逐渐显现：不同企业处理个人信息的规模、能力和风险存在巨大差异。若合规要求齐步走，规模较小的初创企业可能承担较高的合规成本，而拥有海量数据、业务范围覆盖广泛的大型企业存在成本较低、对其约束不足的问题。《大型个人信息处理者个人信息保护规定》正是针对这一失衡，对达到门槛的处理者设定更高义务，形成与处理规模相匹配的分层监管结构。