人工智能时代对个人数据法律保护的挑战

李卫刚

陕西财经职业技术学院，陕西 咸阳 712000

一、相关概念的理解

（一）人工智能的概念

虽然对于“人工智能”的概念，未有定论，“公说公有理婆说婆有理”。但是人工智能技术主要包括以下核心技术：机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实。

根据人工智能发展的进程，科学家把人工智能分为三个阶段：即弱人工智能、强人工智能和超强人工智能。就目前技术而言，人工智能处于弱人工智能阶段。

（二）个人数据的概念

首先，个人数据与个人信息和个人隐私的区别

简而言之，个人信息是个人数据经过加工处理后得到另一种形式的数据，其内涵与外延均要小于个人数据。从立法实践来看，对个人数据保护较为宽泛的国家多使用个人数据的概念，对个人数据保护较为严格的国家多使用个人信息的概念。但是，当前由于人工智能的发展，对个人各种数据进行收集、分析，能够精准的识别数据主体，因此当前社会发展状态下，个人数据的内涵和外延要远远大于传统模式下的个人数据的内涵和外延。因此结合理论和实际的需要，我们使用个人数据的概念较为妥当。

个人数据的概念与个人隐私的概念，也有区别，首先从定义的角度上，数据的含义要大于隐私，有些个人数据可以公开，且公开之后不会对个人造成法律上的伤害；有些个人数据不可以公开，且公开之后，会对个人的人身和财产造成伤害和损失。这些不能公开的个人数据或者经过处理分析之后的仍然不能公开的个人数据，我们可以称之为个人隐私。其次个人数据的性质倾向于数据主体的财产性，个人隐私的性质倾向于人身性，更倾向于保护隐私主体的人身。从立法实践来看，传统上重视隐私保护的美国则多使用个人隐私的概念。传统上不重视隐私保护而重视人权保护的欧盟则多使用个人数据的概念。

其次，个人数据的概念

对于个人数据的概念，目前不但没有定论而且数量较少。可以说“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”。比如国内的齐爱民使用个人信息来表示个人数据，是指可以直接或者间接识别该个人的全部信息。

总而言之，这些概念均包含以下基本含义：第一、强调数据主体的可识别性。第二、数据内容的丰富性，尤其是在人工智能模式下，已经将以前并属于个人数据的内容包含在个人数据中。

二、人工智能时代对个人数据的处理

（一）人工智能时代对个人数据处理的概念和方式

在大数据时代，个人数据的处理是指个人数据的收集、处理、利用和传输等行为的总称。

所以，个人数据处理的方式包括：数据的收集、数据的分析、数据的利用和数据的传输等四种方式

（二）人工智能时代对个人数据处理的特点

1.处理主体是各种智能化、电子化的端口

传统模式下，对个人数据的处理主要是由自然人来完成的。但是在人工智能模式下，个人数据的处理主体主要是各种智能化、电子化的“端口”和设备，包括移动互联网、传感器、摄像头、定位系统、无人机等设备。他们无时无刻的在探视你，抓取你的数据，并对获取的信息进行分析、利用和传输。

2.处理的速度快

传统模式下，对个人数据的处理主要表现为，其处理主体多是人为的，主要是指由自然人完成的。自然人直接对个人数据进行收集、分析、利用和传输。表现特征就是处理速度慢，侵害程度浅，以至于人们对个人数据的保护程度不那么重视。因为传统模式下对个人数据的处理难以造成对数据主体权利的侵害。但是在人工智能模式下，伴随着互联网、云计算和大数据技术的快速发展，事情完全是不同的。其表现就是处理速度快，侵害程度深。比如一封信件，在以前至少得一个礼拜对方才能收到，现在几秒钟就到了对方的信息系统。这就是感受。科技总有两面性，如果罪犯用来侵权，除了侵权方式的多样化，隐秘性外，其侵害程度也是相当的大。

3.处理内容广泛、深入、隐蔽

在传统模式下，个人数据处理的内容范围比较狭窄，那时候，由于科技的局限，对数据的处理仅限于表面和人们常见的个人数据，因为这些常见的个人数据能够直接或者间接的识别出数据主体本人。对于一些人们不常关注的数据，它们单独或者组合起来也不容易分析出数据主体的各种个性特征。所以，传统模式下的个人数据处理的内容是有局限性的，也不怎么隐蔽，很多都是在公开的情况下就能完成。

但是在人工智能时代，由于各种智能端口和设备的使用。不仅原来那些容易识别出数据主体的个人数据容易被处理，更重要的是那些以前很难识别出数据主体个性特征的各种“隐藏”着的个人数据也被挖掘出来，通过各种人工智能技术包括大数据技术予以处理，能够更加准确地分析出数据主体的以前不为人知的个性特征、爱好兴趣，并被予以使用。于是乎，在人工智能时代，对个人数据处理的内容，愈加的宽泛和深入，同时也具有很大的隐蔽性。这是人工智能技术自己在数据主体不知不觉的情况就被抓取、分析、利用、传输。

4.侵权方式多样化、隐秘性

此时，人工智能对个人数据的抓取更加的自由，很多情况下，是在未取得数据主体同意的情况下抓取并予以处理的。这时候，就涉及到对数据主体的侵权。而在人工智能时代，侵权的方式呈现出多样化和隐秘性的特征。侵权方式包括侵犯物理空间隐私（视频监控）、侵犯网络空间隐私（数据入侵）、侵犯自觉隐私（算法干扰）。

三、人工智能时代对个人数据侵权保护的法律困境

（一）侵权主体难以确定

传统模式下，对个人数据的收集在很多情况下，都是面对面实施的，数据处理主体容易确定，数据主体侵权后，侵权主体容易被发现，容易被确定。但是在人工智能模式下，就不一样了，人工智能模式下，侵权主体如何确定，将成为一个问题。在弱人工智能时代，人工智能只是人的一种处理个人数据的工具，此时，根据侵权责任法的规定，工具的制造者，操作者才是侵权责任的责任人。所以，弱人工智能时代对个人数据主体的侵权的责任承担者应该是人工智能的制造者和操作者。但是，实践中，在弱人工智能时代人工智能的制造者和操作者本身就是难以确定的，比如，在互联网上，只要你一上网，就有各种端口就像探头一样瞄准你，你不知道它们什么时候，什么地点，抓取了你的什么数据，这个抓取主体本身就是难以确定的；在强人工智能时代，人工智能本身有了思维的能力，人工智能的行为超出了人类的控制和想象，这时候对数据主体的侵权，其责任承担者，同样难以确定。有一定观点，是把人工智能看成是拟制的人，由人工智能自身来承担侵权责任，但是能否把人工智能看成是拟制的人本身就是有待商讨的。所以此种情况下，侵权主体难以确定。

（二）难以取证

人工智能侵权面临的第二问题就是，难以取证。现代法治社会，是一个重证据的时代，但是，人工智能模式下，对证据的获得难上加难，因为侵权的主体并不是自然人或者法人，而是各种电子端口和设备，电子端口和设备通过人工智能技术无时无刻的不在窥探个人数据，街道上、电脑上，其无孔不入，你不知道什么时候，什么地点，通过什么方式获取了你的个人数据。所以使得证据难以获取，即使取得了侵权的证据，但是成本也是相当的高昂。

（三）对“知情—同意”规则的破坏

传统模式下，知情—同意规则是个人数据保护的重要原则。数据抓取者在收集个人数据时，一般是经过数据主体的知情和同意之后才实施的，然后对数据予以分析、使用和传输。这些在传统模式下，都是能够取得数据主体的知情和同意。这样对数据主体的侵权，不管是从严重程度还是从侵权方式都较为轻微和单一。数据分析的手段也较为简单，数据利用的范围也较为狭窄。

但是在人工智能模式下，数据收集背后的各种端口和设备的所代表的主体的合法性无法考证。由于人工智能技术的复杂性和先进性，往往即使没有取得数据主体的同意，就已经对个人数据进行了收集和处理。并且占有数据、收集数据、分析数据、利用数据和传输数据都不是同一主体，这样即使“知情—同意”规则没有失效，也难以达到理想的效果。因为中间的操作过程很早就离开了数据主体的掌控，数据主体无法实现自己的同意权利，使得侵权行为大量存在。