在全球数字经济与人工智能技术迅速迭代的背景下，生成式人工智能企业凭借自动生成文本、图像等内容的创新能力正迅速获得市场青睐。与此同时，鉴于目前国内大背景下人工智能平台的急速发展，越来越多的企业纷纷出海，数据使用合规已成为国际化进程中的关键要素。然而，这些企业在大规模采集和处理数据以训练大模型时，不仅要应对欧盟GDPR、美国CCPA等严格数据保护法规，还面临来自欧美市场更为具体的限制。
近期，美国国会部分议员提出禁止在政府设备上使用DeepSeek类平台，而部分美国顶级律所也明确规定律师不得采用DeepSeek进行数据处理，这反映出欧美国家对数据安全及隐私风险的高度担忧。以国内领先、现象级的生成式人工智能平台DeepSeek为引，本文将探讨生成式人工智能企业如何在遵循国际数据保护法规要求下，实现数据安全跨境传输与使用，从而降低法律风险，确保国际业务的顺利开展。
一、国际数据治理新格局
欧美国家的数据保护法律体系一直处于全球领先地位。 欧盟自2018年5月全面实施的《通用数据保护条例》（GDPR），其核心原则明确要求数据处理活动必须符合法律规定、保持透明，并确保数据安全。GDPR不仅对数据的采集、处理与存储提出了严格且细致的要求，还在跨境数据传输方面构建了明确的法律框架——例如，通过“充分性认定”和标准合同条款（SCC）的适用要求（参见GDPR第45条），确保数据在国际流动中的合法合规。与此同时，美国加州消费者隐私法案（CCPA）在强化消费者的选择权和数据使用透明度方面，也提供了详尽的法律规定，为企业跨境数据使用设定了严谨标准。对于律师及法律从业者而言，这些法规意味着企业在开展数据跨境使用业务时，不仅需要采取充分的技术和管理措施保护数据主体的隐私权，还必须从法律风险防控角度进行全面的评估和规划。依赖海量数据训练生成式人工智能模型的企业在全球市场竞争中，将面临更高的合规门槛和法律挑战，迫使其在国际业务布局中必须制定严格的合规策略，以确保在法律框架内稳健运营。 二、生成式人工智能企业面临的跨境数据使用风险
生成式人工智能企业主要依赖于大规模数据集进行模型训练，这其中往往涉及公开数据、用户数据以及可能受版权保护的文本、图像等内容。此类数据在跨境使用过程中，企业可能面临以下法律风险： 1. 数据合法性风险 在数据采集阶段，若企业未能获得数据主体充分、明确的同意，或采用“一揽子”授权方式，可能违反GDPR中关于“明确同意”的要求。生成式模型训练过程中，如果大量使用未经许可的受版权保护数据，亦可能触发知识产权侵权风险。此外，模型训练数据的脱敏和匿名化措施不到位，也容易使敏感信息暴露，增加法律风险。 2. 监管适用性不确定风险 欧美监管机构对生成式人工智能模型使用数据的法律解读尚处于探索阶段。不同国家或地区对“充分性认定”、“合理使用”以及数据匿名化标准的判断标准存在差异，企业在跨境传输过程中可能面临监管解释不一、执法尺度不明等不确定性风险。 3. 处罚风险 欧美监管机构对数据保护要求极为严格，一旦企业未能满足GDPR、CCPA等法规中关于数据采集、处理与跨境传输的具体要求，就可能面临严厉的经济制裁。例如，根据GDPR的规定，严重违反数据保护规定的企业可能被处以全球营业额4%的罚款，最高可达2000万欧元。此外，监管部门在发现企业存在隐私泄露、数据滥用等行为时，还可能采取行政处罚措施，甚至要求企业暂停相关数据传输业务，从而对企业的运营和国际化布局造成重大影响。类似的，部分欧美地区的监管机构对跨境数据安全风险零容忍，实际执法中也有案例显示，企业因数据处理不当被处以巨额罚金或被迫整改。这不仅会给企业带来直接的经济损失，还可能严重损害企业的品牌信誉和市场竞争力。 三、技术措施与产品设计中的法律对策
针对上述风险，生成式人工智能企业应从技术与产品设计层面采取切实有效的法律对策，以确保数据跨境使用合法合规。 1. 数据加密与脱敏处理 企业可以参考严格按照GDPR第32条要求，采用国际认可的加密技术（如AES-256）对敏感数据进行加密，并对数据进行脱敏或匿名化处理。只有在确保数据无法直接还原到具体个人的情况下，才能降低跨境传输过程中因数据泄露而产生的法律风险。相关学者指出，脱敏技术在生成式模型中应用尚处于发展阶段，企业应持续关注技术更新与监管标准的最新变化。 2. 分布式存储与本地化部署策略 鉴于部分欧美国家对数据本地化的要求，企业可在目标市场设立数据中心或与当地云服务商合作，实现数据存储的本地化部署。这不仅可以满足法规要求，还能提高数据处理效率。例如，通过混合云模式，将训练过程中使用的敏感数据与普通数据分离存储，既确保合规，又满足模型训练对数据多样性的需求。 3. 模块化产品设计与定制化合规方案 面对欧美市场法规差异，企业应采用模块化设计，将核心生成算法与合规模块分离。通过灵活定制，根据不同市场的具体要求，调整合规模块内容，既保证产品的技术领先性，又确保各模块符合当地法律规定。这种“同质化管理、差异化应对”的策略，有助于企业在全球范围内构建统一但又具差异化的合规体系。 四、结语 生成式人工智能企业在利用海量数据训练大模型时，跨境数据使用既是技术创新的动力源，也是法律风险的集中体现。以DeepSeek为引，我们可以发现，通过技术与法律的双重保障，企业不仅能确保数据安全出境，降低合规风险，还能在欧美市场中稳健推进业务发展。 未来，随着国际数据保护标准不断完善和监管趋严，生成式人工智能企业须持续优化内部技术防护与外部协同机制，实现数据安全与商业创新的有机融合，才能在激烈的全球竞争中脱颖而出，稳步开拓国际市场，为企业国际化战略提供坚实法律保障。 作者简介 严洁红 海华永泰高级合伙人 上海交通大学凯原法学院兼职硕士生导师、上海政法学院兼职教授。严洁红律师擅长投资并购，尤其擅长文娱企业的投融资业务，包括收购兼并，合并吸收，合资合作，娱乐传媒行业并购重组、版权交易法律服务、影视、游戏、音乐体育及移动互联等新媒体的股权交易、纠纷及知识产权保护等项目提供综合解决方案。精通公司法，擅长为企业投融资、合资合作、并购重组、混合所有制改制、资产证券化、竞争与反垄断审查、境内外债券发行等事项提供专项法律服务，同时也擅长股权交易诉讼及仲裁争端解决，熟悉科技金融、数字经济，人工智能等产业领域的各类制度和行业政策，并在数据资产确权、数据资产合规、数据资产交易合规、数据资产风险管理等业务领域具有诸多经验。在银行及非银行金融机构法律业务领域具有丰富的经验，并且其凭借丰富的业务实践和深谙金融市场规则的视野帮助商业银行、基金、证券、其他金融机构以及政府部门等客户完成了大量复杂的金融和投资交易。 联系方式：yanjiehong@hiwayslaw.com 熊泽仪 海华永泰律师 熊泽仪律师，苏州大学法学学士、美国埃默里大学法律硕士，专注于民商事争议解决、企业合规及数字经济领域法律服务，擅长处理合同纠纷、公司商事、股权架构设计及争议解决，在传媒行业知识产权保护及人工智能相关法律事务领域具有丰富经验。擅长运用"诉讼+谈判"双轨策略处理复杂商事纠纷，为企业提供股权架构设计、投融资风险防控等专项服务。
