2024 年以来，欧盟及成员国监管机构围绕人工智能系统的数据使用规范展开密集行动。随着《人工智能法案》（AI Act）的生效与《通用数据保护条例》（GDPR）的深化实施，欧洲正构建起覆盖技术开发、数据采集与算法应用的全链条监管体系。
一、AI 法案落地与风险分级监管
欧盟《人工智能法案》于 2024 年 8 月正式生效，确立了 “风险分级” 监管框架。法案将 AI 系统分为不可接受风险、高风险、有限风险和极低风险四类，对高风险系统实施严格准入。例如，医疗诊断、自动驾驶等涉及公共安全的 AI 系统，需在上市前完成技术文件编制、第三方认证及持续监测。法案同时禁止使用生物识别数据推断种族、宗教等敏感特征，以及通过隐蔽技术操纵用户决策。
值得注意的是，法案设置了两年过渡期，多数条款将于 2026 年全面实施。在此期间，欧盟委员会将定期评估禁止类 AI 清单，并针对通用人工智能模型（GPAI）制定专项规则，要求其运营商公开训练数据来源及模型能力边界。
二、数据抓取监管升级 训练数据合规承压
在数据采集环节，欧盟数据保护机构正强化 GDPR 执法。荷兰数据保护局（AP）明确表示，企业通过网络抓取获取个人数据的行为，需证明符合 “合法利益” 原则，而商业目的的训练数据收集通常不被认可。此举直接影响 AI 模型训练的数据获取渠道，迫使企业转向合成数据或受限的授权数据源。
爱尔兰数据保护委员会（DPC）近期对谷歌展开调查，重点审查其 PaLM 2 模型在处理欧盟用户数据时的合规性。调查涉及数据保护影响评估（DPIA）执行情况及用户数据匿名化处理标准。此前，Meta 因使用欧洲用户公开内容训练 Llama 模型，被监管机构要求暂停相关操作。
三、跨部门协同与技术赋能监管
欧洲药品质量管理局（EDQM）、欧洲数据保护委员会（EDPB）等机构正探索跨领域协作机制。例如，在医疗 AI 领域，EDQM 要求算法开发者提交数据溯源报告，确保训练数据来源合法且具备临床代表性。同时，监管机构鼓励企业采用联邦学习、差分隐私等技术，在保护数据隐私的前提下实现模型优化。
为应对技术迭代挑战，欧盟新设人工智能办公室（AI Office），负责监测通用 AI 模型的潜在风险。该机构将建立实时预警系统，通过分析算力消耗、数据流动等指标，识别可能引发系统性风险的技术应用。
四、争议与挑战：创新激励与监管强度平衡
尽管监管框架逐步完善，欧洲 AI 治理仍面临多重争议。法国、德国等成员国担忧过度监管抑制技术创新，主张对通用模型实施差异化规则。行业反馈显示，高风险 AI 系统的合规成本较传统方案增加 30%-50%，中小企业技术准入门槛显著提高。
此外，数据跨境流动规则的模糊性成为焦点。欧盟要求非欧盟企业在欧洲境内存储用户数据，但未明确第三方云服务的合规标准。部分企业已调整基础设施布局，如 OpenAI 与 Meta 计划依托印度信实工业的数据中心满足欧盟合规需求。
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