生成式人工智能平台的消费者数据利用法律规制研究

摘要

基于生成式人工智能平台的广泛应用实践，大语言模型技术推动消费者数据从原始信息资源转化为具有高附加值的衍生数据产品(如用户画像、信用模型、行为预测工具),数据利用方式日益呈现出动态性、深度加工与跨平台共享等新特征。生成式人工智能平台通过语义建模、行为推理等机制实现数据的增值利用，使消费者不仅面临隐性识别、算法歧视等风险，更陷入衍生数据产品生命周期中“贡献-控制-收益”失衡的制度困境。与此同时，现有法律体系仍以静态风险防范与事前同意机制为主，难以有效回应消费者在衍生数据生成与商业利用过程中的实质参与权与利益回馈需求。对此，以DeepSeek平台为核心分析对象，聚焦生成式人工智能语境下消费者数据权利结构变迁与制度失灵问题，可构建以“信托义务+协同治理+动态授权”为核心的三元规制框架。在立法层面，推动确立平台对衍生数据产品履行忠实管理、透明披露及公平分配的信托义务；在制度机制上，引入数据信托模型与独立第三方监督机制，提升数据全生命周期可控性与责任可追溯性；在技术治理上，建立风险分级授权系统与用户算法素养提升机制，增强其对数据生成、使用与收益的感知与控制能力。借鉴《欧盟人工智能法案》《美国加州消费者隐私法案》等经验可知，从隐私防御向数据价值共治转型是制度演进趋势，为此，有必要重塑平台问责路径与消费者权利结构，为我国数据要素治理体系提供本土化参考方案。

关键词

生成式人工智能平台 / DeepSeek / 消费者数据 / 数据利用 / 协同治理