生成式人工智能数据跨境流动的法律监管协同

引言

生成式人工智能的爆发式商业化，使训练语料、模型参数与推理日志的跨境流动成为产业生命线，却因各国立法差异、执法异步与技术标准割裂而陷入高成本、高风险的“合规困境”。近年来，多起跨境数据争议暴露出现行国际治理框架的空白与滞后，直接威胁企业创新与国家安全。因此，跳出单边监管视角，探索兼顾效率、安全与权利的全球协同路径至关重要。

一、生成式人工智能数据跨境流动的法律监管协同的必要性

（一）技术产业维度

生成式人工智能的模型训练、微调和推理依赖于跨司法辖区的实时数据循环,任何国家单独设置高墙,都会使算力、语料和人才在边界上放慢速度或断流,造成训练成本指数级上升,迫使创新周期拉长。碎片化监管不仅抬升了企业的重复合规开支,还会将全球协作网络切割成互不兼容的“数据孤岛”,最终使得整个产业的规模效应和迭代速度减弱,后发经济体将失去追赶的窗口,领先经济体也将面临系统性风险,创新将窒息而死。

（二）主权安全维度

数据一旦离境,算法可能被逆向还原、模型参数可植入后门,国家秘密、关键基础设施信息和公民生物特征面临被境外主体攫取、聚合和滥用的可能。单边封禁虽然可以暂缓风险,但挡不住技术迂回和暗网渗透,反而抑制了本国企业利用全球数据合法提升竞争力。[1]各国只有在主权守护上达成监管共识,才能在守住“数字国门”的同时,避免以邻为壑的溯源封锁,维护国家安全和开放创新的脆弱平衡。

（三）权利伦理维度

生成式AI 的输出结果直接关系到训练语料的质量和来源,如果各国监管尺度悬殊,企业势必将数据处理环节迁移到标准最宽松的法域,导致同一平台上跨境用户享有的权利保障天差地别。歧视性、虚假或暴力内容因“规则洼地”可能大行其道,随之而来的群体的尊严和安全受到系统性的侵蚀。协同性的缺失会让全球公共伦理的底线不断被拉低,最终动摇人类信任人工智能的根基,让技术进步偏离人类的价值。

(四)治理竞争维度

当前主要经济体各自为政,制度差异成为资金与数据流向的“套利空间”,高标准地区恐因合规成本过高而被空心化,低标准地区则沦为“监管飞地”,形成劣币驱逐良币的恶性循环。缺乏协同的国际治理框架,会放大地缘政治对立,诱发技术脱钩、市场割裂,使全球数字公共产品的供给无法发挥作用。只有在监管规则层面实现可预期的协同效应,才能使原本用于制度性对抗的代价转化为可分享的制度性红利,才能重塑全球范围内公平、可持续的竞争秩序。

二、生成式人工智能数据跨境流动的法律监管协同面临的挑战（一）规则碎片化：多元法域的冲突

《欧盟通用数据保护条例》(GDPR,)将训练语料中的“个人数据”范围划得极宽;美国《澄清境外数据合法使用法案》（CLOUD Act）则突出“政府无障碍”;我国《个人信息保护法》第 38 条要求,必须通过国家网信办的安全评估。 在例外条款方面,各国公共利益内涵不同,导致豁免边界模糊,企业对风险的预判存在一定难度。长臂管辖方面。美国的出口管制、欧盟的人工智能法案“域外效力”条款、中国的数据安全法第 2 条,都有可能要求同时管辖一项模型培训活动,形成“多重合规叠加”。

（二）执法异步：调查周期长、证据易灭失

传统的司法互助(MLAT)平均需要6-10 个月,而生成式AI 的日志和梯度数据可能在30 天内被覆盖,证据链非常容易断裂。监管机构到底有多个主体，。比如,我国是网信办、工业和公安部和市监管总局分段管理;而美国则由 FTC、CFPB、DOJ、州级检察长多头执法,企业需同时回复多份调查问卷,合规费用呈指数级上涨。制裁存在反复循环的。美国 2024 年将部分中国 AI 企业列入实体清单,中国随后修改了《反外国制裁法》,要求国内组织不得协助“歧视性限制措施”企业一旦遵守 A 国出口管制,就可能违反 B 国的反制裁义务,从而陷入“合规对冲”。

（三）技术适配困境：黑盒化与可解释性的拉锯

算法暗箱导致审核难。万亿级参数的 Transformer 模型不能通过传统的“白盒”一层解释清楚。参与人数远超过了人的可读极限,1T 量级 -- 1 万亿个浮点权重。即使每个权重用 32bit 表示,光是存储就需要 4TB;如果按照“逐层,逐层追踪”的方式,哪怕每秒能扫出 1 万个权重,扫完一层也需要 3 年多的时间。隐私提升技术存在互不兼容。联邦学习、同态加密、TEE 等方案在 NIST、ISO、ITU-T 三大标准体系中参数定义不一,导致“技术合规”本身需要二次适配,多版本改造中小企业难以承受。[2]

（四）责任分配失衡：全链条主体“缺位”与“越位”并存

责任主体割裂。现行规范过度聚焦“服务商”,对关键主体如数据标注、算力提供、开源社区等义务规定空白,造成追责时相互推诿扯皮。 用户责任处于真空状态。要求平台承担全部内容审核和数据保护义务,而用户可以通过提示词诱导模型输出违法信息,法律还没有明确用户的责任边界。刑事责任模糊不清。当 AI 生成内容引发诽谤、泄密或金融欺诈时,开发商、部署者、使用者之间的故意或过失如何划分,目前还没有具体的刑法条文指引。

(五)权利救济失灵：跨境场景下的“空转”条款

知情同意存在失效的情形。用户面对不断迭代的模型,无法掌握多级供应链中个人数据的流向,“明示同意”就成了走过场。有的平台用十几页隐私政策+弹窗“一揽子授权”就算履行义务;用户只能点击“同意”进行使用服务,否则直接退出。这种结构上的不对称,使得《个人信息保护法》第 13 条所要求的“充分知情+单独同意”,在技术上根本不可能落地。 小额分散损害存在无人代理情形。，集体诉讼的门槛较高。

（六）产业挤出效应：合规成本向中小企业转嫁

实务中,一次完整的测评需要经历数据梳理和分级(2-4 周);第三方测评机构出具差距分析及渗透测试报告(10-20 万);法务和技术顾问撰写并反复修改《出境数据风险自评报告》和《整改方案》(15-30万);省级网信办国家网信办终审(最少 45-65 个工作日,多轮补件往在此期间出现)。总计 50–100 万元,且不包括后续的整改投入。人才存在稀缺性,专职 DPO(数据保护官)、密码工程师、合规律师等成为“稀缺资源。技术上有壁垒。

三、生成式人工智能数据跨境流动的法律监管协同的对策一）规则协同：用“最小公分母+动态互认”替代蜂窝式立

1. 制定全球《AI 数据跨境元规则》

以“软法先行、硬法跟跑”的思路,建议可由OECD 牵头在 6 个月内起草全球《AI 数据跨境元规则》,共十项硬性原则:数据最小化、目的限定、可干预、安全等效、比例评估、公共利益例外、非歧视、损害填补以及持续更新;随后又通过 G20 数字经济部长会议背书,形成了具有示范性和约束力的《软法条约》。

2.建立“动态等效登记簿”

建立“动态等效登记簿”,同步上线“动态等效登记簿”这一在线平台,实时比对各国最新法规差异,为企业自动生成“最短合规路径”。平台采用“滚动白名单”制度:如果某一司法辖区连续三年无重大处罚,即自动获得其他成员国的等效认可;一旦发生重大风险事件,将自动退出,实现动态治理可退。

3.引入“冻结期+快车道裁决”

为避免规则冲突导致企业瞬间失范,引入“冻结期+快车道裁决”机制:当新旧法规发生直接碰撞时,企业可在十八个月内继续适用旧规;WTO 框架内增设 90 天的“AI 数据仲裁小组”,裁决结果直接嵌入各国内法,无需二次立法转化,既保证了商业连续性,又压缩了政策不确定性。

（二）执法协同：把“串行”改为“并联”

1. 启动 72 小时“同步执法时钟”

任何国家和地区的监管机构只要立案, 立即向所有相关法域同步推送电子通知,启动72 小时倒计时;在此期间,其他法域可选择提出 或补 证据,逾期不答复,视为默认先行处理。该机制将传统的“串行”司法互助简化为“并联”协同,既 避免多头重复侦查,又防止因时间不济导致证据流失,企业等待时间和合规不确定性被显著压缩。

2. 建立跨境监管云

依托区块链在各国数据保护机关部署分布式节点,实时同步企业的 DPIA 报告、事件通报、模型快照和梯度日志;所有数据都用哈希串起来,确保不可篡改。当系统检测到异常阈值时,智能合约自动触发联合现场检查或紧急叫停,并在 72 小时内完成证据固化、权限分配和结果回传,实现了可信的协同和跨境监管的快速反应。

3、设立余量罚金池

各国按比例预缴专项资金建立余量罚金池;当多国合并处罚金额超过企业净资产 10%时,超出部分由池子先行垫付,避免企业因“重罚而亡”。池子内部按照责任比例向有关国家追偿,既保证受损方及时获得救济,又能倒逼监管者在行使处罚权时保持克制,协调一致。

(三)技术协同：统一接口+开源基线

1. 发布《跨域 TEE 互操作规范》

《跨域可信执行环境(TEE)互操作规范》建议由 IEEE、ISO 和 ITU-T 国际标准化组织联合制定,统一密钥托管、远程验证和模型切片接口,实现一次集成、多国复用。规范涵盖密钥生命周期管理、硬件可信根互认、跨云迁移测试套件,确保同一 TEE 应用可无缝运行于不同司法辖区的云或边缘节点,降低企业多版本改造成本 60%以上。

2.创立全球 AI 合规基金

由各国政府、云厂商和慈善组织共同出资设立“全球 AI 合规基金”,持续维护经多国法律验证的开源联邦学习框架、差分隐私库和算法审计工具。该基金提供 7×24 多语种热线电话、网上沙盒和合规补丁,中小企业可免费接入;对于无力承担独立审核的开发人员,基金提供 50%的评审费用补贴,以确保技术门槛不再成为创新壁垒。

3.建立差分隐私护照

为全球 AI 模型建立“差分隐私护照”:将 φ-α 值、噪声分布、更新频率等关键参数标准化,并以JSON-LD 格式嵌入模型元数据。监管机构通过扫描护照,可以即时判断隐私保护等级,企业不需要重复审核护照使用区块链存证。

(四)责任协同：全链条义务图谱

1. 设立法定义务清单

《AI 数据全链条义务表》由多边工作组制定,开发者、数据标注商、算力提供方、开源社区和最终用户统一纳入“责任坐标系”。清单以场景化矩阵呈现:数据采集、清洗、训练、部署、推理每个环节对应可量化的安全、隐私、伦理义务,并附动态评分权重,实现“谁在哪个环节造成风险,就由谁承担相应比例责任”。

2.推行 强制保险+追溯基金

各国强制要求模型开发者与部署者购买“AI 责任保险”,保费与风险评分挂钩;跨境“溯源基金”同时成立。在发生泄露、歧视或侵权事件时,基金先行垫付赔偿款,保证用户及时获偿,再按义务清单比例向责任方追偿,既防止“重罚致人死亡”,又迫使企业不断减少敞口风险。

3.明确用户责任边界

立法明确终端用户在使用提示词时的注意义务和禁止事项:如果用户故意诱导模型输出违法信息或者上传受保护数据,必须和平台一起承担连带责任。平台可在服务协议中预设“提示词审核+责任分级”条款,并对违规风险进行实时提示,实现用户与平台权责对等。

（五）救济协同：小额-集体诉讼救济的建立

1. 设立 48 小时小额仲裁庭

48 小时小额仲裁庭专为低额或少量受用户影响的跨国 AI 争端设计。当争议金额低于 5 万欧元或受影响用户不足 1 万人时,平台强制启动网上仲裁程序:当事人上传电子证据后,系统随机指派来自不同法域的仲裁员,通过视频听证、链式存证、48 小时内出具裁决等方式完成审理;裁决结果一经发布,在各成员国法院直接生效,无需再经过认定或履行程序,不仅节省了司法资源,而且显著降低了当事人的维权成本。

2. 搭建集体诉讼众筹平台

集体诉讼众筹平台利用智能合约聚合全球同类 AI 数据争议。用户或企业在平台进行一键授权后,案件材料和索赔金额自动上链,平台将同类案件通过算法进行匹配,统一指派律师团队;众筹资金用于垫付诉讼费,如果最终胜诉或达成和解,平台将按照赔付金额的 5%抽取运营费用,剩余部分则按照授权比例进行分配。该机制将原本分散的小额损害转化为大规模的维权力量,不仅提高了胜诉概率,还建立了可持续发展的跨境诉讼基金。

（六）产业协同：降低中小企业门槛

1. 合规信用贸易优惠

各国海关与数字贸易主管机构共同建立“AI 合规信用分”体系,将企业的跨境数据评估、审计、保险、事件处置等记录量化为 0-100 分,并直接与关税减免、快速通关、政府采购优先权挂钩:得分≥90 的中小企业出口零关税,7 日内予以放行;70~89 分享简化申报 ;<70 分列入重点督查。信用分动态更新,违规就整改就能收回,形成“良币驱逐劣币”的市场激励,让合规的贸易的红利。[3]

2.发放政府补贴+云券

中央财政与省级数字经济专项资金设立“AI 合规补贴池”,对年营收低于 5 亿元的中小企业购买合规保险、开源框架、评估服务给予 50%的事后补助;同时,发放可流通的“合规云券”,用于抵扣国内云厂商提供的本地化 GPU、TEE 和联邦学习服务成本。按企业信用分阶梯上浮券面额度,既减少直接支出,又引导资源向高合规企业集中,实现“花小钱办大事”

3. 提供公共数据保护服务

各省数据局牵头建立“共享数据保护官平台”,引入律所、会计师事务所、密码企业通过政府购买服务的方式组成专家库,为中小企业提供 DPO、密码工程师和合规律师团队的分时租赁。企业可进行网上预约,按小时计费,由平台统一承办职业责任险,保证服务质量;监管部门实时查看服务记录,做到“一人多企,专业共享”,破解人才紧缺的公共供给瓶颈。

结语

当算法跨越云端,数据穿透国界,碎片化的监管已经不能承载加速度的技术迭代。只有在规则底线之上架起协同桥梁,将主权、市场、权利等纳入到可救济的同一套制度轨道中,合规成本才有可能转化为创新红利。六维协同图景,不是终点,而是一把钥匙— —开启共建全球数字公共产品的大门,让生成的人工智能真正为人类共同福祉服务,而不是成为割裂的新源泉。

参考文献

[1] 张亮, 陈希聪. 生成式人工智能背景下的跨境数据安全规制[J]. 湖北大学学报(哲学社会科学版), 2025(2): 120-128.

[2] 姚迁, 刘晋名, 盛小宝. 生成式人工智能数据跨境流动的安全风险及治理范式[J]. 网络安全与数据治理, 2024(12): 80-87.

[3] 孙那, 鲍一鸣. 生成式人工智能的科技安全风险与防范[J]. 陕