人工智能技术的广泛应用正在重塑个人信息收集、分析与利用的运行模式,在赋能数字社会发展、便利群众生活的同时,也使个人信息权益保护面临全新的法治挑战。算法自动化决策、智能人脸识别、大模型数据训练等新兴场景正在突破传统的信息保护边界, 信息泄露、过度采集与算法侵权等问题频发。因此,构建与人工智能发展相适应的法治保护体系,已成为数字法治建设的重要课题。
　　当前,我国已形成以《个人信息保护法》为核心的制度框架,但在应对人工智能新业态方面,法治保护短板依然突出。首先,信息收集与利用的边界趋于模糊。人工智能运行依赖海量数据支撑,部分平台和企业在算法训练与智能服务中,存在无告知、超范围收集个人信息的行为, 隐性采集与批量抓取已成常态, 违背了合法、正当、必要的原则。其次,算法黑箱引发权益侵害难题。自动化决策算法可基于用户信息进行画像分析、差异化定价与精准推送,极易引发算法歧视、大数据杀熟等侵权问题。由于算法具有专业性与封闭性, 普通用户难以理解决策逻辑, 无法预判风险或有效维权, 面临举证困难与维权成本高等问题。再者,数据流转监管存在漏洞。在人工智能场景下,个人信息经过采集、加工、共享与迭代训练等多重流转环节, 数据流向复杂。现有监管多侧重于事后惩戒, 事前预防与事中管控机制尚不完善,跨部门协同监管力度不足, 导致信息泄露与非法流转等问题难以根治。此外,人工智能场景下数据跨境流动频繁,也进一步加剧了个人信息权益的跨境保护风险。
　　筑牢人工智能时代个人信息法治屏障,需立足技术特性,构建全链条、立体化的治理体系。一是细化人工智能场景下的法律规制。针对算法训练、人脸识别、智能决策等高频风险场景,出台专项合规指引,明确个人信息采集、使用与流转的法定边界,细化平台主体责任,杜绝过度采集与违规利用。二是健全算法透明与权益救济机制。落实算法备案与公示制度,强制公开自动化决策的基本逻辑与风险范围,以破除算法黑箱。简化个人申诉、撤销授权与删除数据的维权流程,优化举证责任分配,降低用户维权门槛。三是构建全流程智慧监管体系。依托数字化监管手段,建立个人信息动态监测与风险预警机制, 强化事前审查、事中管控与事后追责的全链条治理。健全多部门协同监管机制,严厉打击非法抓取与倒卖个人信息等违法行为。
　　法治是数字技术良性发展的底线保障。只有持续完善个人信息权益保护法治体系, 平衡人工智能创新发展与权益保护的关系,才能规范数字市场秩序,守护民众数字权益, 推动人工智能产业在法治轨道上健康有序发展。
　　贵州财经大学 杨娇娇