AI大模型训练数据跨境传输，如何满足中国、欧盟及其他地区的合规要求？

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随着人工智能全球化发展的深入，AI大模型训练数据的跨境传输已成为企业不可避免的合规挑战。不同法域对数据本地化存储和跨境流动设立了复杂而严格的规则体系。本文将系统解析中国、欧盟及其他主要国家在数据跨境传输方面的核心要求，为企业提供清晰的合规路径指引。

一、 中国法规框架：以安全评估为核心的多层次监管

我国已建立起以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为具体指引的完整监管体系。

1. 重要数据与个人信息的出境管控

• 安全评估义务：关键信息基础设施运营者（CIIO）和处理达到规定数量个人信息（目前为100万人）的处理者，在向境外提供数据时，必须通过国家网信部门组织的安全评估。

• 个人信息出境：除安全评估外，还可采用订立标准合同、通过保护认证等路径。无论采用何种路径，核心都是要告知个人出境目的、接收方信息等，并取得个人的单独同意。

• 数据来源合法性：《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求，训练数据必须”来源合法”，这为数据跨境前的合规审查设立了前置条件。

2. 具体实施要点

企业在进行数据跨境前，应当完成数据分类分级，明确哪些属于重要数据、个人信息或敏感个人信息，建立数据出境风险自评估机制，并做好相应的记录留存。

二、 欧盟GDPR标准：基于充分性保护的传输机制

欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）为个人数据向第三国的传输设立了高标准要求。

1. 多层次合规路径

• 充分性认定：向已获得欧盟委员会”充分性认定”的国家（如日本、韩国等）传输数据最为便捷。

• 适当保障措施：在缺乏充分性认定的情况下，可采用标准合同条款（SCCs）、具有法律约束力的公司规则（BCRs）或经批准的行为准则等替代方案。

• 例外情形：在符合特定条件时，可援引明确同意、履行合同所必需等例外条款，但这些例外的适用空间有限。

2. 实操注意事项

企业需注意欧盟法院”Schrems II”判决的影响，即使采用SCCs，仍需评估目的国的法律环境是否会影响对个人数据的实质保护水平，必要时采取补充措施。

三、 其他主要国家的本地化要求

除中欧外，多个国家设立了各具特色的数据本地化规则。

• 俄罗斯：要求公民个人数据的存储和处理必须在俄境内进行，跨境传输需满足特定条件。

• 印度：《数字个人数据保护法》授权政府可指定某些数据类别不得向指定国家传输。

• 越南、印尼等东南亚国家也在不同程度上要求特定类型数据在境内存储。

企业需根据业务所涉法域，逐一确认当地的本地化存储和出境限制要求。

四、 企业合规路径：构建全球化的数据治理体系

面对复杂的跨境传输规则，企业应当建立系统化的合规框架。

1. 数据映射与分类

首先完成训练数据的全面梳理，明确数据类型、来源、存储位置及拟出境的数据范围，这是所有合规工作的基础。

2. 双重合规评估

既要满足数据输出国的出境要求，也要考虑数据输入国的准入规则，实现”双向合规”。

3. 技术保障措施

通过数据加密、去标识化、差分隐私等技术手段，在保障训练效果的同时最大限度降低合规风险。

4. 全生命周期管理

建立从数据收集、存储、传输到销毁的全流程管理制度，确保各环节的可追溯性与合规性。

结语

AI大模型训练数据的跨境传输合规是一项系统工程，需要企业以”合法来源+属地合规+跨境保障”为核心，建立前瞻性的数据治理策略。只有深入理解各法域的监管要求，采取针对性的合规措施，才能在全球化竞争中把握先机，实现人工智能技术的可持续发展。