摘要：2024 年 12 月 19 日，韩国个人信息保护委员会（PIPC）正式发布了“人工智能和数据安全使用的人工智能隐私风险管理模型”（以下简称“人工智能隐私风险管理模型”），该模型为人工智能领域的隐私风险管理提供了重要的指导框架，旨在帮助AI企业根据人工智能技术
2024 年 12 月 19 日，韩国个人信息保护委员会（PIPC）正式发布了“人工智能和数据安全使用的人工智能隐私风险管理模型”（以下简称“人工智能隐私风险管理模型”），该模型为人工智能领域的隐私风险管理提供了重要的指导框架，旨在帮助AI企业根据人工智能技术的多样化特点及其具体应用场景，采取自主措施有效识别和应对隐私风险。
据悉，人工智能隐私风险管理模型系统地梳理了人工智能全生命周期中的隐私风险管理方向、基本原则、风险类型及其对应的缓解措施，旨在应对人工智能技术发展、个人数据泄露以及新兴风险不断增加的挑战。
人工智能隐私风险管理程序
从程序角度来看，人工智能隐私风险管理模型强调，风险管理应从人工智能模型和系统的规划与开发阶段开始，并秉持“隐私设计”（Privacy by Design）理念。在这一阶段，通过系统性规划和设计，可以前瞻性地识别潜在的隐私风险因素，并采取相应措施减少风险发生的可能性。此外，考虑到技术环境的动态变化，如系统的迭代升级和外部技术环境的变动，人工智能隐私风险管理模型还建议建立定期和持续的风险管理机制，以确保风险管理流程能够适应环境变化，保持其有效性和时效性。通过这一机制，能够构建起贯穿人工智能系统开发到运营全过程的动态隐私风险防护体系。
人工智能隐私风险的类型
在隐私风险的分类方面，依据人工智能的生命周期特征，将风险明确区分为发生在规划开发阶段和服务提供阶段的不同类型。其中，针对服务提供阶段，依据人工智能的用途和技术特性，将其细分为生成性人工智能和鉴别性人工智能所对应的风险类别，这种细分方式能够更加精准地反映不同类型人工智能在实际应用中所面临的隐私风险特殊性，为后续制定差异化的风险应对策略提供了清晰的方向与依据，有助于 AI 企业和相关机构更具针对性地实施风险防控措施，提升隐私保护的精准度与效果。
人工智能隐私风险的缓解措施
为有效降低人工智能隐私风险，人工智能隐私风险管理模型提出了一系列具体措施。首先，对于训练数据的管理至关重要，包括对其来源进行严格审查与追溯，详细记录数据历史，同时制定明确且合理的可接受使用政策，确保数据的获取与使用合法、合规且符合道德规范。通过组建人工智能隐私红队，模拟潜在的隐私侵犯场景，进行针对性测试，并依据测试结果迅速采取改进措施，能够及时发现并堵塞隐私漏洞。此外，当训练数据集包含敏感数据或大量个人信息时，进行隐私影响评估，并向数据主体报告可能生成的不合适内容，为个体权益保护提供有效的反馈渠道。
从技术安全维度出发，对人工智能训练数据进行预处理，如删除不必要的数据以减少潜在风险暴露面、采用假名化和匿名化技术增强数据的隐私性、实施重复数据删除以优化数据管理效率等，同时通过微调人工智能模型优化其性能表现，应用输入和输出过滤技术防止敏感信息的意外泄露，并采用差异化隐私技术，在保障数据可用性的前提下最大程度地提升隐私保护水平，为人工智能系统的稳定运行与数据安全提供全方位的保障。
人工智能隐私风险管理体系
PIPC 深刻认识到传统隐私管理模式在人工智能时代面临的挑战，提出需重新梳理和定位隐私管理架构及首席隐私官（CPO）职责。人工智能企业应明确各方在价值链中的权责边界，通过建立清晰合作机制，增强主体间的协同与沟通，构建灵活应对隐私风险变化的管理体系，确保在技术快速发展过程中有效保障数据主体的权利，推动产业安全、稳定发展。
PIPC 特别指出，人工智能隐私风险管理模型中的措施并非强制要求所有 AI 企业执行，而是提供一个灵活的风险管理工具包，企业可根据自身情况选择适用的措施，优化隐私风险防控效果与资源利用效率，实现隐私保护与技术创新的平衡发展。
参考来源 | dataguidance、韩国个人信息保护委员会
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