论坛·数据安全 | 我国AI数据风险研判与监管路径
孔祥承国际关系学院法学院副教授、国家安全法治研究基地研究员人工智能算法的模型训练与场景落地，极度倚重海量数据的支撑，然而数据在采集、运行及生成等全过程中均埋藏着安全隐患。伴随AI应用场景的持续迭代，各类安全风险呈指数级攀升，并已蔓延至政治、军事等国家安危领域。基于此，必须立足国家安全大局，在总体国家安全观指引下审慎应对，统筹兼顾发展与安全。本文基于总体国家安全观，系统梳理AI数据安全风险，借鉴域外制度经验与教训，厘清规制难点，旨在为后续完善AI数据安全治理体系提供借鉴。一、人工智能数据带来的国家安全风险基
中国 AI 立法关键：平衡发展与安全的十大维度（下）
一方面，AI 应用引发的安全隐患日益加剧。据 Netskope Threat Labs 发布的 2026 年欧洲最新威胁报告显示，在 AI 导致的数据泄露事件中，涉及受监管敏感数据（如个人身份信息 PII）的比例高达 59%，紧随其后的是源代码（15%）及企业知识产权（13%）。员工惯于将公司未公开的财报、客户隐私或核心代码直接粘贴至 ChatGPT、Claude 等个人账号进行润色或总结，致使大量敏感资产有去无回，此举直接触犯了欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）。另一方面，AI 应用所创造的价值也愈发