符申泽

　　随着人工智能等技术的普及，数字化浪潮正在重塑社会的运行模式，为公众带来便捷高效的服务。然而，在享受技术带来的红利的同时，隐私危机亦在蔓延。

　　隐私泄露问题的出现，既受限于技术发展的阶段性瓶颈，也涉及监管和用户意识的不足。从技术层面审视，数字化时代的数据采集及处理手段日益精细化，数据挖掘技术与人工智能算法使得大量隐私信息在未被充分加密和保护的情况下被收集和利用。同时，部分企业在追求商业利益的驱动下，未能严格履行数据保护责任，导致用户数据在共享和传输过程中存在漏洞；从监管层面审视，当前数据监管规定主要体现为部门规章及规范性文件等形式，缺乏统一和高层次的法律法规体系。在应对快速演进的数字技术和动态涌现的数据隐私问题时，跨部门和跨行业的协同治理体系尚未完善，难以充分发挥有效的法律约束作用；从社会意识层面审视，公众对隐私保护的意识普遍不足，缺乏必要的信息安全知识和信息保护技能，容易在无意中泄露个人信息，从而可能面临潜在的风险和威胁。

　　技术路径、监管路径以及认知路径可构成有效遏制隐私泄露现象蔓延的三条关键路径。其一，安全治理与伦理对齐技术主要包括规则过滤和强化学习算法。规则过滤是一种基于预设规则的内容过滤方法，通过匹配特定模式或规则来判断内容是否违规。强化学习算法研究智能体如何在复杂环境中最大化奖励，基于人类反馈的强化学习算法（RLHF）能通过反馈收集、奖励建模和策略优化三个过程，显著提升智能系统对齐表现。RLHF的优势在于更好地与人类意图保持一致，能够基于未来反馈进行规划，并在各种反馈中流畅学习；其二，促进数据风险监管需求从被动安全转向主动安全。从顶层设计的视角出发，应当制定数据安全标准，以促进数据安全执法的执行。数据标准的制定应覆盖数字技术操作的全生命周期，明确数据安全要求、保护措施以及监管责任。同时，政府应完善与相关部门的合作和信息共享机制，加强对开展数据安全工作的指导作用；其三，用户应提高自我保护意识，增强风险防范能力，并通过公共救济途径维护合法权益。一旦遇到数据被滥用或隐私安全遭受侵害，及时通过公共救济途径向监管部门投诉，举报服务提供者的违法行为，防止隐私权益进一步受损。同时，应主动学习增进新一代信息技术相关的法律知识和伦理规范，合理使用相关数字化工具。