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大模型以Transformer架构为基础，通过千亿级参数对海量数据进行预训练，形成跨领域知识表征与生成能力。以ChatGPT为例，公开数据显示，其所使用的GPT-3大模型所需训练参数量为1750亿Tokens，数据来源覆盖网页内容、学术文献、社交媒体等多元场景。这种“数据密集型”特性使数据成为大模型核心生产要素，同时数据安全风险渗透于模型全生命周期，从数据采集、训练到推理应用，任何环节漏洞都可能导致敏感信息泄露、模型被恶意操控等后果。

从战略价值看，数据安全治理是数字经济健康发展的基石。大模型深度融入金融、医疗、政务等关键领域，数据安全失控不仅引发个人隐私泄露、企业商业机密流失，更可能威胁国家数据主权与安全。为此，笔者从技术、法律、管理、伦理四个维度探讨数据安全治理路径。

技术维度：专用安全技术融合

与全链路防护

大模型数据安全技术体系需覆盖数据采集、存储、训练、推理、输出全链路，针对各环节特性研发专用技术。

数据采集环节部署智能爬虫合规系统，通过自然语言处理技术自动识别爬取页面的robots协议、版权声明及隐私条款，对敏感页面触发强制人工审核流程，采用数据去标识化技术实时处理采集的个人信息，确保原始身份标识在进入训练库前被彻底移除。

数据训练环节创新“隐私增强计算+模型安全”技术组合，在联邦学习中引入安全多方计算对梯度参数进行加密聚合，防止参与方通过梯度反演原始数据，开发“数据毒性检测引擎”，利用异常检测算法识别训练数据中的对抗样本或偏见数据，自动触发数据清洗或重新标注流程；部署模型水印嵌入工具，在模型参数中植入基于梯度特征的唯一标识，实现生成内容的来源追溯。

数据推理环节构建动态输入输出管控系统，对用户输入数据进行实时合规性校验，对模型输出结果实施“双重过滤”，先通过预训练的内容安全模型检测违规信息，再利用区块链技术对合规输出进行存证，形成“输入校验-输出审计-结果存证”的闭环管控。

基础设施层研发大模型专用安全芯片，解决全同态加密计算效率低的工程化难题，构建跨云服务商的“数据安全交换平台”，通过标准化接口实现不同算力集群间的数据安全流转，降低对单一供应链的依赖。

法律维度：分层立法框架

与责任界定精细化

针对大模型数据治理的立法空白，需构建“基础法律+专项条例+技术标准”三层规范体系。

基础法律衔接方面，在数据安全法中增设“人工智能数据特别条款”，明确大模型训练数据的法律属性，将“模型输出内容的数据安全责任”纳入数据处理者义务范畴。在个人信息保护法中补充“生成式AI场景下的个人信息使用规则”，规定用户有权要求模型服务商删除其个人信息在模型中的“记忆”。

专项条例制定需出台大模型数据安全管理条例，细化核心制度，建立训练数据合规清单制度，要求企业建立训练数据“白名单+灰名单+黑名单”，明确不同类别数据的使用规则；建立跨境数据分类传输制度，将大模型数据分为“训练数据”、“中间数据”、“输出数据”，并制定不同的出境规则，建立安全事件分级响应制度，按数据泄露影响程度划分事件等级，并规定相应的报告时限、技术处置要求及法律责任。

标准体系配套由国家标准化管理委员会牵头制定大模型数据安全技术标准，涵盖数据分类分级指南、安全评估规范、检测工具技术要求等内容。

管理维度：全生命周期管控

与协同治理机制

构建“企业内控为主体、行业协同为支撑、政府监管为底线”的管理体系，强化“模型开发-数据管理-应用服务”的联动管控。

企业内部治理设立“模型数据安全双负责人制”，由人工智能负责人与数据安全负责人共同签署模型上线安全承诺书，并共同参与数据安全事件的调查与处置，实施“数据血缘可视化管理”；通过数据治理平台建立大模型数据血缘关系图谱，记录训练数据的来源、处理过程及模型关联，实现“数据来源可查、处理过程可审、模型影响可溯”；建立动态风险评估机制，每季度对大模型进行“数据安全成熟度评估”，评估指标包括训练数据合规率、敏感数据残留率、输出内容可控率，评估结果作为模型迭代优化的强制输入。

行业协同治理，成立“大模型数据安全联盟”，由多方组成并制定行业公约，约定共享合规数据获取渠道清单、新型攻击案例库、技术解决方案库，建立行业数据安全能力认证体系；构建“数据安全保险共保体”，由多家保险公司联合开发专项保险产品并嵌入数据安全管理要求。

政府监管创新推行“沙盒监管+穿透式审计”，在试点地区设立大模型监管沙盒，允许企业测试新型数据安全技术并实时上传数据流动日志，对涉及关键领域的大模型企业实施穿透式审计，通过安全接口获取脱敏后的相关记录，建立“数据安全信用评价体系”，将企业大模型数据安全表现纳入社会信用体系，并制定相应的评价指标及激励监管措施。

伦理维度：价值嵌入机制

与用户主权强化

将数据伦理原则深度融入大模型设计与应用，构建“伦理审查前置、用户参与贯穿、透明度保障”的治理模式。

伦理风险事前防控，建立“双伦理委员会”审查机制，企业内部伦理委员会评估训练数据的公平性及社会影响，外部独立伦理委员会对涉及公共利益的大模型进行伦理一票否决；研发“伦理风险量化评估工具”，基于NLP技术开发训练数据伦理检测模型，自动识别歧视性表述及文化敏感性内容，并输出伦理风险评分，触发相应处理流程。

用户主权实现路径，设计“数据控制权仪表盘”，为用户提供可视化界面，查看个人数据使用情况、自主选择数据使用范围并随时撤回授权；推行“算法影响告知制度”，当大模型输出对用户产生重大影响时，同步提供“决策影响报告”，说明相关关键信息及可能存在的局限性。

透明度与可解释性建设要求企业发布大模型数据白皮书，每年公开披露训练数据总量及来源分布、敏感数据处理方式、重大安全事件处理结果等核心信息；开发“模型解释沙箱”，向研究机构开放受限访问接口，允许查询模型训练数据的统计特征，但禁止获取原始数据，满足学术研究需求的同时，避免数据泄露风险。