老王论坛

2025年6月17日，由中国政法大学科研处、老王论坛 共同主办的中国政法大学青年学术沙龙第54讲“面向人工智能的数据法律制度设计”在中国政法大学海淀校区教学图书综合楼0111顺利举行。

本次活动邀请到中国信息通信研究院互联网法律研究中心主任何波，进行题为“面向人工智能的数据法律制度设计”的讲座。讲座由老王论坛 教授范晓波主持，由北京工商大学法学院讲师于华溢、中国政法大学数据法治研究院副教授张涛、老王论坛 副教授李伯轩、中国政法大学涉外法治研究院讲师周一帆、老王论坛 讲师王楚晴、中华女子学院法学院讲师林海伟六位老师与谈。本次讲座现场气氛热烈，主讲人的讲座内容精彩纷呈、干货满满，与谈嘉宾进行深度探讨，共同呈现了一场思想碰撞的学术盛宴。

讲座伊始，主持人范晓波教授主持开幕并致辞，指出本次学术沙龙以人工智能数据法律制度为核心议题，以汇聚学界智慧、深化前沿研究为目标，旨在通过理论探讨与实践经验融合，推动我国数据法治体系的完善与创新，为人工智能产业发展提供制度保障。范晓波教授对本次讲座的主讲人何波进行了详细介绍，向出席本次讲座的专家学者表示热烈的欢迎和诚挚的感谢。

何波主任首先介绍了中国数据法律制度体系的构建历程与框架。他指出，中国初步构建了中央和地方立法相结合，涵盖法律、行政法规、部门规章、管理规定等多个法律层级，涉及数据安全与发展、个人信息保护、政务数据管理以及商业数据流通等多方面的“纵横结合、上下联动”的数据法律法规体系。2025年1月1日《网络数据安全管理条例》正式生效施行，作为我国首部专门的数据领域行政法规，细化了数据分类分级、数据跨境流动、个人信息处理等制度规定，进一步强化了不同法律之间的制度衔接，补全了我国数据安全法律体系中行政法规层级缺失，健全数据安全领域“全位阶”法律体系。

何波主任接着深入分析了人工智能发展对数据法律制度的挑战。大模型时代的到来，加速推动人工智能发展从以模型为中心向以数据为中心转变，数据资源成为人工智能尤其是大模型发展中最核心、最基础的要素。当前，人工智能发展仍面临四大数据制度瓶颈：：一是安全保障规则不明确，训练数据的合法性基础存在争议和模糊地带，使用版权数据训练大模型等是否属于合理使用等问题尚不明确，导致“数据不能用”矛盾凸显；二是数据共享流通规则不健全，高质量数据稀缺，企业缺乏数据流通的有效激励，数据流通交易规则尚不健全，公共数据开放不足，导致“数据不够用”形势紧张；三是数据质量管理不到位，训练数据中的偏见、有害信息、垃圾信息会导致模型输出不公平、不准确或不安全的结果，导致“数据不好用”问题显现。此外，随着人工智能的广泛应用，也引发了诸多数据安全和隐私保护问题，如端侧大模型个人信息保护等。

最后，介绍了面向未来的数据制度设计方向与人工智能立法问题。我国现有法律规制基础发挥了积极作用，但还不能完全覆盖人工智能领域所有法律问题，因此立法是必要的、可行的。立法应体现包容审慎原则，采用灵活多元的方式。短期可考虑通过全国人大的“决定”或修改现有法律解决紧迫问题；中长期则需构建专门的人工智能法律框架或对数据等基础要素制定系统性规则。通过解决数据合法性基础、共享流通机制和质量管理标准等问题，为人工智能健康发展提供法治保障。

在与谈环节中，北京工商大学法学院讲师于华溢指出提出三个核心问题：技术可抓取的数据是否必然属“合法公开信息”，使用此类数据是否存在合规风险？在专门法缺位下，企业是否应优先遵循国标，未来法律与国标如何协调？数据的价值在于共享而非排他占有，其确权模式是否需根本性重构，摆脱传统物权思维？对此，何波主任指出：技术可获取≠合法公开，使用需确保依法公开且避免侵权，当前界定标准待统一；国标在立法前具“先行先试”的实际约束力，为立法打基础，但未来需防止标准架空法律；数据确权确需新路径，因其共享性无法照搬物权模式，各国实践多回避所有权，侧重使用权、访问权等功能性权利。

中国政法大学数据法治研究院副教授张涛聚焦数据确权这一核心难题，指出数据因其共享性、非排他性本质，难以套用传统物权路径确立所有权，中欧立法均回避此问题。企业虽有资产化需求，但现有政策认可度低、实效性存疑。公共数据开放分歧巨大，其权属归属表述混乱，危及统一市场建设。他强调制度落地性和社会接受度是检验标准。此外，他高度评价何主任报告，并就发展安全平衡、合法性细化、渐进立法、警惕标准架空法律、数据市场化等作了补充，最后提出对训练数据“正当利益”原则、算法删除权/模型忘却权及合成数据法律地位与质量等前沿问题的思考。

老王论坛 副教授李伯轩关注人工智能训练数据不足的现实困境，指出严格遵循《个人信息保护法》“告知-同意”机制将极大限制企业获取训练数据。他询问作为潜在解决方案的大数据交易所当前的实际运作状况是否已能为AI企业稳定、合法地提供训练数据？其发展是达到预期还是仍存在显著障碍？对此，何波主任指出：当前大数据交易所运作存在较大不确定性：定价、规则、合规审查机制不透明且各地不一，交易多停留在“企业间协议”或“象征性挂牌”层面，尚未形成真正的数据要素市场。国家数据局调研也发现核心问题是“无数据可供交易”和“缺乏有效供给”。试图引入公共数据激活交易，但公共数据的分类、脱敏、授权、审计等关键问题未解决，加上数据出境等合规风险，导致交易所远未达到理想供给状态。

中国政法大学涉外法治研究院讲师周一帆结合其学科背景，询问我国参与的数字经济伙伴关系协定”（DEPA）以及《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）等国际数字规则协定的最新进展以及在推进过程中遇到的重点问题或技术性障碍。何波指出，我国虽官方表态“加快推进”加入DEPA等国际数字协定，但推进过程仍面临许多障碍：缔约方多为美国重要盟友，其自由数据跨境流动、禁止数据本地化等高标准规则与我国现行监管措施存在冲突。这些差异是谈判的核心难点，尤其数据跨境和政府数据开放规则与国内制度难以调和。因此，目前处于审慎评估与谈判推进阶段。

中国政法大学刑事司法学院博士后林海伟对传统“第三方原则”在AI深度交互时代的适用性提出疑问。他基于人主动“训练”AI提供高质量数据的亲身体验，主张应摒弃“人与平台”对立逻辑，转向构建“人-人工智能”协作关系下的数据权利架构。他特别询问最小必要原则是否应主要约束服务商而非人-智能体交互，并探讨“本地化存储+边缘计算+联邦学习”等技术路径是否支持此重构。何波主任指出该技术路径在理论上可行，能够在一定程度上实现数据主权的“在地化”，但在实践中可能会遇到智能体运行过度依赖系统和云服务提供商等一系列问题，他强调最小必要原则在当前阶段仍具重要意义。何波主任最后总结，林海伟提出的问题反映出一个趋势：随着人工智能逐步深入人机交互的核心环节，传统的数据治理逻辑必须调整升级。如何在保护个人权利的同时，不阻碍技术发展，是我们当前最需要回应的挑战之一。

活动尾声，主持人范晓波教授再次感谢何波主任带来的精彩讲座，同时也向各位与谈人表达了由衷的感谢。本次论坛在热烈的掌声中圆满结束。

摄影：薛静

撰稿：张楚涵

审稿：范晓波

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