数据合规科技的风险规制及法理构建

个人信息滥用屡禁不止，引发数据安全“立法热”，但强监管令可合法使用的有效数字资源尤为稀缺。数据要素化国策下，隐私计算技术、SaaS平台等数据合规科技有望通过结果输出、模型训练、代码编写的“去中心化”实现非信任主体间数据价值的合规有序释放，但也必然导致传统人工智能风险的泛化和异化。由于数据处理模式被深度重构，散见于各层级法律的信任维系、目标纠偏、损害救济、权利保障和隐名消除等机制均不同程度失灵。为平衡各方法益，可藉由宏观政策、社群规范、技术构架、各方博弈的有机联动，打造以变应变的动态规制体系。其基本原则是，努力消除复杂数据处理局面的风险“盲维”，兼顾数据价值挖掘的效用需求，确保数据合规科技安全合规。