欧盟GDPR与中国《个人信息保护法》对AI产品数据使用的要求有何异同？
解读
面试官想验证三件事：
- 你是否能把“合规”当成产品约束条件，而非事后补丁；
- 能否用一句话说清两部法律的核心差异，并给出落地 checklist；
- 能否把差异映射到 AI 全生命周期（采集→标注→训练→推理→回流），让技术、法务、运营在同一页面上。
回答时要体现“产品经理视角”：先讲业务场景，再讲法律映射，最后给可执行的“数据合规用户故事”。
知识点
- 管辖触发条件
GDPR：属地+属人，只要“面向欧盟居民提供服务”即适用；PIPL：属地+属人+“评估标准”，境外处理境内自然人个人信息也适用。 - 合法性基础
GDPR 六要件，AI 常用“正当利益”但需平衡测试；PIPL 十三种合法性，AI 常用“告知同意+合同必要+公开+已公开+公共利益”，无“正当利益”兜底。 - 敏感个人信息
GDPR 特殊类别数据+自动化决策额外限制；PIPL 单独列举“生物识别、金融账户、行踪轨迹”等，并要求“单独告知+单独同意+必要+加密/匿名化”。 - 自动化决策透明度
GDPR 要求“有意义的信息+简单方式+获得人工干预”；PIPL 要求“透明+公平+拒绝权+显著影响时提供说明”，并首次把“算法备案”写入配套规章。 - 数据跨境
GDPR 充分性认定+标准合同条款(SCC)+BCR；PIPL 安全评估、认证、标准合同三选一，政府评估门槛为 100 万人或 10 万人敏感信息，触发即强制。 - 罚则上限
GDPR 全球营收 4%或 2000 万欧元取高；PIPL 5000 万元或 5%营收取高，并可暂停业务。 - 算法治理
GDPR 无“算法备案”概念，但 WP29 指南强调“解释权”；PIPL 配套《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求“具有舆论属性或社会动员能力的算法”做备案、安全评估、双随机抽查。 - 数据主体权利
GDPR 八项权利；PIPL 基本对齐，但把“死者近亲属行使权利”写入，且明确“个人可以撤回同意，不影响撤回前处理”。 - 技术落地抓手
隐私工程：数据分级分类、PIA/DPIA、匿名化/去标识化、联邦学习、差分隐私、模型水印、可解释性报告、日志留痕。 - 产品文档
必备“合规用户故事”：作为用户，我希望在 3 步内关闭个性化推荐；作为法务，我希望在 30 秒内导出用户全部数据；作为审计，我希望拿到可验证的匿名化评估报告。
答案
“从 AI 产品落地视角，两部法律都把‘高风险场景’作为监管放大器，但路径不同：GDPR 用‘正当利益+平衡测试’给算法留弹性，PIPL 用‘单独同意+算法备案’把风险前置。落到工作流，我把它拆成三张 checklist：
① 采集阶段：GDPR 先判断‘正当利益’是否成立，若成立可免同意；PIPL 若无明确豁免，必须走‘单独同意+双清单’（个人信息处理规则+敏感个人信息处理规则）。
② 训练阶段：GDPR 要求 DPIA+伪匿名化即可；PIPL 要求 100 万人以上或敏感数据 10 万人以上必须做数据出境安全评估，否则只能用联邦学习或本地化机房。
③ 推理阶段：GDPR 强调‘有意义的信息+人工干预’，产品端需留‘一键申诉’入口；PIPL 要求‘显著影响说明+拒绝权’，并需在 15 个工作日内给出复核结论，因此我在 PRD 里预留‘算法说明页+人工复核工单’，并埋点记录拒绝率，用于后续模型纠偏。
最终我把合规指标写进 OKR：数据跨境延迟<200ms、用户申诉响应 SLA 24h、算法备案一次性通过率 100%。这样既满足欧盟客户，也符合国内监管。”
拓展思考
- 如果模型需要联合欧盟与中国两地数据训练，如何设计“双轨数据管道”让同一套特征既能通过 GDPR 的伪匿名化，也能通过 PIPL 的本地化评估？
- 当用户同时行使“GDPR 数据可携权”与“PIPL 撤回同意”时，产品如何在 30 天内完成数据删除且不影响模型已学习的参数？是否需要引入“机器遗忘”(machine unlearning) 方案？
- 未来欧盟 AI Act 将把部分 AI 系统划入“高风险”，需做 CE 认证；中国也将出台《人工智能法》。作为 AI 产品经理，你会提前在 PRD 里预留哪些“合规扩展点”以降低二次改造成本？