入编的那些事儿

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题。

    在这一背景下，风险控制作为一种新的概念被提出，并逐渐应用于个人信息保护，最终成为国际趋势。“风险控制路径”旨在通过不同的机制、模式和手段对个人信息保护相关的风险进行识别、评估、分配和管理，以保障公民权利、社会利益和国家安全等法益的不受侵犯。在风险控制路径下，个人信息权利不再具有绝对性，更多的体现为一种风险规制的工具。风险控制路径在个人信息保护领域的发展历程可以追溯到20世纪90年代。1995年，欧盟通过《数据保护指令》，并引入风险管理的理念，要求数据控制者采取适当的技术和组织措施，以保护个人数据不受损害。此后，欧洲各国陆续出台针对个人信息保护的法律法规，并将风险控制路径作为一种重要的保护手段。尽管我国《个人信息保护法》未明确指出采用风险控制路径，但从“敏感个人信息”和“一般个人信息”分类保护等具体内容规定来看，仍然对风险控制路径进行回应。作为一种新兴的保护理念，风险控制路径在未来生成式人工智能个人信息保护中毋容置疑将发挥重要作用。此外，在最新发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》的第二章第五条中，明确提及加强各机构在生成式人工智能的风险防范领域的通力合作，亦印证了个人信息保护的风险控制路径的重要性与必要性。

    （二）生成式人工智能的个人信息保护：嵌入“风险控制路径”的正当性

    相较于以权利保护为主的路径，风险控制路径在个人信息保护方面具有截然不同的特征，基于以下考量，无疑在推进生成式人工智能的个人信息保护过程中，将风险控制路径嵌入其中，具有其自身正当性。

    其一，风险控制路径更有利于实现生成式人工智能技术利用与个人信息保护的衡平。在当代社会，我们需要在维护个人权益和推动社会经济发展之间找到平衡点，过度追求个人信息的绝对保护可能会忽略经济和社会发展的利益。在数字化浪潮中，数据和个人信息成为经济和社会发展的重要基石和创新驱动力。数据创新融合了人工智能、物联网、区块链等前沿技术，正在重构人类社会和产业形态。我国的《网络安全法》和《数据安全法》均明确规定数据开放和利用的政策支持，特别强调匿名化数据的自由利用，为企业拓展数字化业务和推动技术创新提供重要机遇。生成式人工智能以数据信息为燃料，为人类提供了前所未有的创造力和生产力，在未来，生成式人工智能将会在内容创作、图像生成、语音合成、自然语言处理、医疗诊断等多个领域发挥重要作用。因此，在生成式人工智能开发与应用的过程中，我们需要辩证看待其中的个人信息保护与发展问题。因此，在制定个人信息保护策略时，应兼顾生成式人工智能的经济和社会价值。如果采用权利保护路径则过度强调个人信息的控制，不仅会导致高昂的实施成本，可能还会制约数据的流通和利用，从而对生成式人工智能的开发与应用形成阻碍。相比之下，风险控制路径不强调个人信息的绝对控制，旨在通过风险管理和风险规制的方式将生成式人工智能应用中的个人信息处理风险降低到可接受的范围内。这种方式在保障个人信息安全和隐私的同时，能够有效利用数据这一宝贵资源推动社会和经济的可持续发展，避免个人权益保护对技术创新和公共利益造成抑制。

    其二，风险控制路径更有利于实现生成式人工智能信息安全风险的合理分配。在当前风险社会中，生成式人工智能的社会价值不断凸显，其用户群体持续扩大，随之而来的个人信息保护风险也逐渐演变为一个重要的社会问题。因为一旦生成式人工智能发生信息安全事件，可能会危及上亿个用户群体，对整体社会秩序和公共利益乃至国家利益造成不利影响。正如前文所述，生成式人工智能应用中的个人信息安全风险在整体上已经上升到国家层面的意识
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