尹玉涵，上海社会科学院法学研究所助理研究员、法学博士
摘要：随着人工智能领域的技术突破、规制跟进以及政治博弈，有关个人信息保护的共识正在分化，复现了科林格里奇困境意义上先发展还是先治理的选择难题。科林格里奇所采取的线性时间观阻碍了规制选择的确立，因而需回到法律系统运作的时间秩序中寻找答案。在以法律决策串联起的时间秩序中，法律系统在大多数时刻以封闭的运作实现维持规范性期望的功能，这使得法律系统往往滞后于科学、技术、经济等系统，但具备较好的稳定性。对权利本位的坚持是维持个人信息保护规范性期望的重要表征，在此基础上，通过立法、执法、司法、守法等环节的法律决策，规制选择得以持续调整，进而构筑我国个人信息保护的时间秩序。人工智能时代的到来并不会改变有关权利本位的规范性期望。应当在《中华人民共和国个人信息保护法》背景下，根据企业守法的意愿与能力划分不同类型的违法行为，生成不同的法律决策方案，企业合规只能作为个人信息保护的权宜之计。
关键词：人工智能；个人信息保护；系统论；时间秩序；规制选择
一、背景与问题
近年来，人工智能技术快速发展，人工智能应用也引发诸多法律挑战，其中个人信息保护所面临的问题极为突出。以生成式人工智能为契机，基于大量数据的模型训练、人机交互的服务提供方式以及数据内容的持续输出，人工智能与个人信息处理形成强关联。人工智能领域，未经授权处理个人信息、个人信息处理方式欠缺说明、未对个人信息泄露进行通知等违法行为层出不穷，加上超越最小必要原则的数据训练、无法解释的黑箱算法以及难以充分控制内容输出等问题，均对个人信息保护构成巨大挑战。面对生成式人工智能带来的个人信息保护问题，各国已相继启动对头部人工智能企业信息违法处理行为的调查。
我国监管部门目前对生成式人工智能领域的个人信息保护问题持观望态度，但生成式人工智能对个人信息处理形成的结构性挑战已经凸显。学界对此展开诸多讨论并形成两派观点。支持现有规范一方认为，应以现行《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息保护法》）为标尺，对生成式人工智能产品存在的违法问题进行治理，提出包括全流程合规监管、丰富权利体系与技术治理、分阶段保护等治理方案。支持变革一方则主张，生成式人工智能的技术创新突破了既有个人信息保护的规制想象，应当调试现有规则以适应技术发展，并提出包括宽松解释合法性基础、风险化解释告知同意规则、限缩解释个人权利、变通解释以全局性改造既有立法、增加群体信息的保护理念与条款、系统性重构《个人信息保护法》等方案。
现实与规范的冲突，制造了是先治理还是先发展的科林格里奇困境。支持现有规范一方力主人工智能产品应符合个人信息保护规范，并主张丰富权利体系、增加群体信息保护等新规范以实现强化保护，但此种主张可能不利于技术创新发展，有因循守旧之嫌。支持变革一方主张根据生成式人工智能的技术特性改变立法原意，甚至全面修改法律，此种主张虽有利于技术发展，却有可能埋下安全隐患。即便如此，两种主张也存在一定共识，即生成式人工智能的全新特性使得有必要在解释层面或立法层面对《个人信息保护法》进行调试。也就是说，既有研究均呼吁对《个人信息保护法》进行修改，只是在强化还是弱化权利保护方面存在一定分歧。
科学、技术、经济和法律层面的持续变化与互动，使得个人信息保护无法仅通过立法层面的调整便满足治理需要，科林格里奇困境将在人工智能时代持续存在。在个人信息保护领域，“是先治理还是先发展”这一问题不存在一个放之四海皆准的答案。生成式人工智能只是人工智能时代的一个缩影，随着技术的发展，这一问题还会延伸至智能体的个人信息保护、具身智能的个人信息保护等领域。即便仅就生成式人工智能这一类产品而言，其底层架构、应用场景与防护措施也在不断自我迭代。因此，需以动态的眼光看待相关技术发展与规则变迁。在技术日新月异的当下，所需回答的不只是《个人信息保护法》如何解释、修改与否的问题，更关涉到个人信息保护应当采取何种规制路径。
找到技术发展与法律规制之间的平衡，是人工智能时代个人信息保护的核心要义，而卢曼的系统论为此提供了一个极佳的观察视角。在卢曼看来，科学、技术、经济和法律都是社会系统中的子系统，具有不断自我迭代的自创生特征，由于这些子系统采用不同的编码，子系统之间会在运转的过程中相互激扰，从而实现结构耦合。人工智能时代的技术与市场高速发展，规则也快速更新，恰恰体现为科学、技术、经济、法律等不同系统之间越发频繁的相互激扰。以此为基础，个人信息保护的规制问题，也可以转化为法律系统如何在个人信息保护领域回应其他子系统带来的诸多激扰。更为重要的是，动态系统论提供了一种不受客观时间束缚的独特时间观，塑造了一个以单个决策为“当下”的时间节点，进而串联过去与未来的时间秩序。这一时间秩序有助于对个人信息保护规则进行梳理，从而对其中的制度逻辑加以归纳，以探寻人工智能时代个人信息保护的规制路径。
二、个人信息保护的权利本位传统及其理念分化
个人信息保护规则从无到有的过程是个人信息权益逐渐被识别、建构、保护乃至强化保护的过程，这反映出个人信息保护的权利本位特性。然而，随着大语言模型、智能体等人工智能技术的涌现，技术发展与权利保护的冲突日益凸显，个人信息保护的权利本位开始出现内部分化。
（一）公私协同的权利本位传统
权利本位是个人信息保护规则的核心。从宪法中引申出的基本权利与从侵权法中引申出的民事权利，共同构成个人信息权利保护的版图，也映射出个人信息保护中国家保护的公法面向与个人行权的私法面向。
权利保护是构建个人信息保护规则的起点，公私协同则是保护个人信息的通用方案。对个人信息的保护最早体现在隐私权保护中，尤其是对个人私密信息的保护，这种保护旨在维护人格尊严，集中体现在宪法、侵权法等法律规则中。1973年发端于美国的公平信息实践，则是现代意义上个人信息保护的起源。美国政府通过“公平信息实践准则”报告确立的处理个人信息五项原则，被美国的一系列隐私立法以及欧洲议会的个人数据保护公约、指令所吸收，并最终体现在美国各州分散的数据隐私立法以及欧盟的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，以下简称GDPR）中。这些立法均采取了与消费者权益保护类似的倾斜保护路径，赋予个人以知情同意权、查询复制权、更正权、删除权、拒绝权、携带权等一系列权利，同时也对强势群体的违法行为施加严格监管，并设置自我规制义务，属于典型的公私协同法。
个人信息保护的立法目的与规则体例也体现出权利本位特征。保护个人信息权益是第一顺位的立法目标，各项规则也都围绕此目标展开。对个人的赋权是权益保护的直接体现，对个人信息处理者施加义务是个人权利的对照面，关于监管机构、法律责任与处罚的规定是保护个人信息权益、确保义务实现的国家强制力保障。即便是对个人信息分享、转让、跨境流动的规定，也侧重于限制和规范处理行为，而非促进数据流通。促进数据流通的立法目标则较少直接体现于具体条文之中，更多作为个人信息权利边界的外部约束而存在。除个人信息权益具有绝对权属性外，具有相对权属性的知情权、决定权、拒绝权、查阅复制权、可携带权、更正权、删除权则未预先设定权利边界。
公法路径下的政府规制是个人信息保护的一种强化手段。一方面，国家对个人信息的保护对应宪法上的基本权利，公权力规制是基本权利的实现路径。政府既是个人信息处理的主体，需要确保自身遵守相关规则，也是保护个人信息的公权力机关，通过监管约束处理个人信息的市场主体。另一方面，个人行权的不足导致国家介入干预，加强政府规制是现实需求驱动的结果。执法机关的强势介入既弥补了个人保护意识的匮乏，矫正了话语权的不对等，也以处理速度更快、威慑力度更大、覆盖面更广的方式要求个人信息处理者矫正不法行为并持续促进其行为合规。
与“基于权利”相提并论的“基于风险”保护方式，也是为了实现权利保护目标而存在的规制范式。“基于风险”的保护方式源于GDPR，欧盟认为“基于风险”的保护方式不是对个人信息权利的替代，不会削弱任何对个人信息的保护，只是针对个人信息处理者的风险行为课以治理的合规义务。例如，个人信息保护影响评估的核心即评估处理行为对个人权益的影响，欧盟官方立场将其定义为评估处理行为的必要性与合比例性，以及帮助管理因处理个人信息造成的自然人权利和自由风险，并提供相应解决措施的过程。
（二）人工智能时代个人信息保护的理念分化
随着人工智能时代的到来，基于互联网技术特征和应用场景确立的个人信息保护规则，受到来自市场、法律以及政治等多个层面的冲击，作为共识性前提的权利本位开始分化。在市场层面，企业知法犯法的主观故意与适用规则的客观局限共存，多项个人信息权益被漠视和侵犯；在法律层面，欧盟和美国发展出权利保护和技术促进两种对立模式，全有或全无的选择均有可能引发风险；在政治层面，人工智能发展呈现出多极化和地缘化趋势，人工智能治理中的个人信息保护难以达成共识。
作为人工智能发展的最新成果，生成式人工智能对互联网平台的颠覆性创新，根本性地挑战了现有的制度框架。个人信息主体的几乎所有权益都有可能在生成式人工智能领域受到影响。其一，作为个人信息保护核心的知情同意权，在公开信息收集使用、用户隐私政策说明、互动数据纳入训练、算法机制阐述等环节有可能被忽视。其二，作为知情同意权衍生形式的拒绝权和删除权，本质上体现为自动化决策技术的机器学习场景中，权利行使空间被极度压缩。其三，对数据可分离有所要求的访问权、更正权以及可携权，在大语言模型算法黑箱的影响下，也缺乏合适的应用场景。
就既往经验而言，欧盟和美国经常成为我国法律移植与经验借鉴的对象，但此次二者的立场差异较大，因而难以为我国政策制定提供直接参考。欧盟采取了先治理后发展的立场，坚持捍卫个人所享有的各项基本权利。2024年8月正式生效的《人工智能法》规制诸多技术风险，明确表示与GDPR并行不悖，甚至强化了对个人信息权益的保护，情绪操控、社会评分、用户分类、远程生物识别等基于个人信息处理的人工智能行为被直接禁止。与此相对，美国采取先发展后治理的立场。特朗普上任后美国联邦层面完全走上了“不治理”的道路。2025年1月，特朗普签署《消除美国在人工智能领域发挥领导作用的障碍》，撤销前任兼顾发展与治理的AI行政令。2025年5月，美国联邦层面通过《HR1法案》，要求为人工智能技术发展全面实现制度松绑，否认和禁止各州为治理人工智能进行立法。
从全球人工智能治理的视角来看，个人权利与隐私保护虽然始终是国际社会的重要关切，但不同国家、地区的政治立场、价值观与能力方面的差异难以弥合。自特朗普政府上任以来，美国高度关注产业竞争力和外部安全，通过出口管制和经济制裁等方式压制中国人工智能产业发展、逼迫欧盟调整《数字市场法》《人工智能法》等数字法案，但对人工智能内生性安全风险则选择忽视。与之相比，欧盟和中国都比较关注个人信息保护问题，但欧盟对中国的人工智能产品及官方层面的数据治理仍然缺乏信任。广大南方国家也高度关注个人信息与隐私保护，通过联合国、金砖国家、七十七国集团推动全球治理标准的去中心化，制定法案、战略等官方文件推动人工智能治理，但由于技术基础薄弱、基础设施不足与人才短缺等客观条件的限制，其参与全球治理的能力受到制约，对其来说获得更多发展权更为重要。
三、时间秩序的理论重构与规制启示
权利保护与技术发展的冲突，恰好与科林格里奇困境下治理与发展的两难选择相对应，但要求回答是先治理还是先发展的问题，也是科林格里奇困境预设的陷阱。由于采用了几乎不会有人怀疑的、主流认可的线性时间观，预设时间流动的速度在任何系统中都是一致的，科林格里奇困境预设的局限长期未被发现。然而，技术与法律系统所采取的时间观并不相同，它们的运作注定无法同步，先治理还是先发展因事而异、因时而异，不存在一个绝对正确、亘古不变的答案。由此，对时间的重新理解便成为化解困境的关键所在。
（一）线性时间观的局限
科林格里奇困境是一个建立在线性时间观假设上的理论。在《技术的社会控制》一书中，科林格里奇将创新切分成可分的、有序推进的过程，将发展与监管视为两组并行的行动，以此区分选择的先后顺序，并警示错误选择会导致控制变困难或创新被阻碍等不可逆后果。对线性时间观的运用看似便利了认识，实则扭曲了创新过程，不当简化了问题。作为一个人为构造的概念，时间有多重解读方式。当“时间”与“规制选择”产生充分关联时才能有益于进行规制选择，而线性时间观显然在这一点上存在局限性。
对于技术发展前期与后期的区分，以及后期控制更加困难的认识，加剧了人们对风险不可逆的恐慌，但这些有关创新的假设早已被推翻。现实中的创新流程并非线性推进，每一阶段的失败都有可能导致前一阶段的重新设计，各个阶段也会相互反馈、影响，由初创企业撬动的颠覆性创新也在不断挑战市场中平稳缓慢的渐进性创新。在科技领域，基于摩尔定律可发现集成电路的非线性发展，规模法则（scaling law）预示着人工智能技术的指数级增长规律。与此同时，建立在技术架构上的应用形态，可以通过更改技术架构使其风险受到控制。互联网曾经也被认为是无法由法律规制的“自由之地”，但代码已成为可用于更改架构的规制工具。Open AI在遭遇执法机构查处后，于ChatGPT系统中嵌入信息用于模型训练、关闭基于个人特征提供回答的操作，也预示了人工智能架构具有可更改性。
线性时间观的应用，也使科林格里奇解决方案丧失了可操作性。科林格里奇提出的解决方案是预测创新，即“在技术尚处于起步阶段时，便着手研究并拓展与其社会后果相关的定量知识，以期作出明智决策”。但预测创新本身就是一个悖论，因为创新的最大特点恰恰在于不可预测、无法规划，若对创新过程进行主动干预，则极有可能限制创新本身。科林格里奇提出的另一种解决方案是始终保持对技术的控制能力。然而，线性时间观无法充分实现时间的整合，致使技术控制何以实现、不同行动者如何配合、何时配合等问题都难获解决。
事实上，对“时间”这一概念存在多种解读，自始至终，线性时间观都不是唯一的时间计量方式。自然万物的运行周期与节奏早于人类社会发明的“时间”概念，当前国际公认的计时方式也只在晚近才基本统一。物理学界、哲学界有许多学者主张重塑时间概念。例如，爱因斯坦便否认“绝对同时”的存在，其狭义相对论指出时间流动的速度取决于移动的速度，广义相对论则表明引力可以扭曲时间，在极端状况下事情发生的先后顺序也将不复存在，而相对论恰恰就是人类探索太空重要的理论基础，也是量子力学重要的知识启蒙。
由于在有关于时间的叙事中，过去、现在和未来是体现时间流动的基本标识，根据何种方式确定过去、现在和未来，很大程度上就决定了时间秩序能否被充分建立。赫拉克利特有关“人不可能两次踏入同一条河流”的经典隐喻，暗示了被固定在特定位置的观察者的存在。换言之，它假定了一个针对时间的视点，而这种视点所产生的时间概念将因人而异，是从观察者与各种事物的关系之中产生，过去和未来也不是天然存在，只有当观察者从一个过去走向一个未来时，时间才会实际存在。这就要求将与解决问题相关联的事物纳入考量，并选取合适的时间节点。由此，时间便成为可以观察、总结社会规律与因果关系的工具。因此，须得挑选一种能够与所需解决的问题关联起来并有益于秩序构造的“时间”概念，才能发挥时间观作为理论预设的价值。
（二）系统论重构的时间观
系统论将世界划分为诸多子系统，寻找到时间与系统运作的深度关联，也即时间之流体现为系统的持续运作，使时间能够适配更高的复杂性，问题讨论至此回归正轨。系统的持续运作构筑了系统自身的时间。
运作即社会性的沟通，通过一方告知信息、一方接收并理解信息和告知间的差异而实现，社会系统正是在每一个运作的联结与递归之中得以维持。从时间角度看，运作是一个在其实现瞬间又迅速消失的事件，但运作本身就在不断产生差别，产生运作前和运作后的“区分”。正是这种区分的存在，使得过去和未来在每一个运作实现的瞬间显现，在每一个运作的连接中产生时间连接。换言之，每一个运作都代表“当下”的瞬间，形成差异化，进而完成“过去”和“未来”的区分，而无数的“当下”相连接，形成持续的网络，也就形成了时间。在这一意义上，系统的运作过程所呈现的即是系统中时间的流动过程。
与此同时，系统所定义的时间支持了系统的“自创生”过程，也即系统的持续存在与更新。在自创生的过程中，系统保持着“运作封闭，认知开放”的状态，从而在保持自身稳定性的同时，适时接纳外部的新知识并将其内化为系统运作的一部分。一方面，系统的时间串联起无数个由运作产生的“当下”，形成系统持续存在的证据，并通过回溯过去确保系统运作的稳定性。由于不同系统有各自不同的运作编码，在运作过程中只会根据本系统的编码实现运作。例如，法律系统只会根据“合法/非法”这组编码运作，而不会采取经济系统的“支付/不支付”这组编码，系统运作的一致性以及系统自身的稳定性由此得以保证。另一方面，系统也始终对外部的环境保持认知的开放性，通过展望未来留下系统调整的诸多可能。运作虽然可以回溯过去、固定当下，但未来仍然处于不确定性之中，也就意味着无数可能性的存在。系统在自创生过程中，通常会保持结构的稳定，但也可能利用结构变化实现自我生成，而是否选择进行结构变化的答案也会随时间的变化而持续改变。
时间支持系统自创生的同时，也实现了系统与环境的区分，化约了社会复杂性。其一，时间通过将其他系统区分为相对而言的外部环境，厘清了复杂社会的关注点。在时间的推移中，各系统间的关联网络日益显现，其差别也日益显现，系统得以将其他系统作为外部环境，因而只需在自己的结构中向前运作。这种区分使得各个子系统专注于自身，秩序不再是一团混沌。其二，系统与环境的区分也间接承认了不同系统时间秩序的差异，承认了系统应对外部环境时的局限性。不同系统所采用的编码不同，其运作选择也随之变化，由此串联起来的时间也会有所差别。客观世界中同时发生的事件，在纳入不同系统时将会存在时间上的错位以及选择上的偏误。其三，时间的存在也为系统的自我反思提供了机会，预示系统应对环境变化时逐步改造自身的特征。当系统不再能够沿着既定路线进行运作时，最终会向外部环境学习并调整规范性期望，并将外部环境的新变化“转码”为系统自身运作的一部分。
（三）系统论时间观的启示
系统论的时间观将“系统运作”设置为时间视点，使各个子系统中的时间秩序独立于外部环境。比起考虑客观时间，系统论更多关注系统运作本身的连续性，承认系统适应外界环境的时间差，肯定系统持续调整自身以适应环境、自我迭代的必然性。着眼于法律系统的运作方式，法律系统与其他子系统的时间差得以显现，法律系统应对这一时间差的具体方案也明晰起来。
法律系统的运作，也即法律决策，具体表现为围绕着“合法/非法”这组编码和作为规范载体的纲要进行的社会活动。一方面，法律系统在现代社会的功能分化中，承担“稳定规范性期望”功能。法律决策遵守“合法/非法”的运作编码，区分事实与规范，只对合法或非法进行判断，最大程度地维系社会预期。另一方面，法律系统也对外部环境保持认知开放性，通过塑造、解释、调整指向外部环境的纲要，也即“如果……那么……”的条件触发式表达，识别、过滤环境信息，接受环境刺激，实现对外部环境的接纳与转化。直到法律被修订之前，司法等法律决策都会采用伪装说理的办法，宣称自己代表的是旧法，但实质上完成了规范内容的革新。如此，法律决策的“当下”相互连接形成了法律系统的时间秩序，也推动规范不断生产、调整与自我更新。
在所有的法律决策类型中，立法具有功能实现上的特殊性，也因此受到更高程度的程序约束，不会频繁更改。具体而言，立法这一运作形式是政治系统与法律系统的结构耦合，立法在政治系统中采取认知性期望对快速变化的环境进行学习，再通过法律系统中已按“合法/非法”编码固定下来的立法程序转译成规范。前者意味着立法可以改变原有的规范性期望，推动法律系统的演化和变迁。后者则意味着这种改变必须通过层层关卡才得以实现，防止过于频繁的立法冲击由过往诸多法律决策所构建的规范性预期网络，确保法律系统稳定规范性期望的功能不受破坏。因此，大多数时候，法律系统坚持规范性期望，对环境变化带来的失望保持不学习的态度，对于纲要进行微调，只在极少数时候调用认知性期望，通过立法对失望进行学习，根本性地改变了“合法/非法”的评价标准。
法律系统稳定规范性期望的功能，注定使得法律系统对外部环境的变化不够敏感，形成相对于其他子系统的时间差。科学系统对于外部环境变化引发的期望落空，更多采取学习态度，更倾向于采取认知调整的认知性期望，这使得科学系统能够灵活、快速地变化，发展速度远超法律系统。技术系统、经济系统也与此类似。正因此，面对呈指数级变化的科技，法律不可避免地表现出滞后性，系统性的调整往往需要较长时间。尽管进行认知性学习的立法可以快速适应环境变化，尤其是当社会环境剧烈变化、社会预期普遍落空时，高频立法可以快速调整法律结构，但法律系统应当对立法冲动进行克制。因为高频立法是不正常的应激状态，会造成法律系统的功能紊乱，导致规制的三重困境：一是立法与现实脱节，导致法律对社会行为无实际影响；二是法律强行介入不擅长的社会领域，造成意料之外的负面后果；三是法律过度负荷，导致自身稳定性和可预期性被侵蚀，不再成为行为的可靠指引。
应对法律系统与其他子系统时间差的方式，是等待法律系统进行持续运作。法律系统自创生的特征决定了法律决策会不断调整，逐步适应外部环境变化。在法治活动的各个环节都会存在决策空间，规制选择就不会仅取决于一次性的立法，而是在持续的决策中显现。关于“是先发展还是先治理”的问题，法律系统每一次具体的决策都会进行不同的选择。一种可能性被选定之后，其他可能性并没有消失，只是暂时被遮蔽起来，在之后的决策中，仍然有可能因为不同选择而再次浮现。科学系统、技术系统与法律系统之间得以形成“缓冲带”，为科技领域留足试错空间。
我国在数字领域所采取的“小步快走”策略恰恰是系统论运用的最好体现，互联网的“非法兴起”形象地展示了这一过程。在互联网领域，技术发展一开始领先于法律系统的认识，法律系统没有立刻更改过去在立法层面的决策，而是通过执法、司法层面的决策不断推进规制的完善，守法层面的活动也影响了执法、司法，并在之后汇集在一起，成为立法决策的内容供给。与此同时，法律系统从未放弃对互联网领域的规制，通过渐进式地学习，逐步扩大和深化对互联网领域的治理，并且还在继续这一过程。这种相对灵活、分散的决策，既规避了高频立法带来的规制困境，又为科技领域的规制选择留足了试错空间，推动中国互联网技术快速发展。对平台责任的规范性期望也在这一过程中逐步转变：最开始是行动的自由和免责，逐步发展至“避风港原则”等附前提的责任承担，再到如今要求主动监管的守门人责任。
四、时间秩序视角下个人信息保护的规制选择
在系统论所确立的时间观下，人工智能时代个人信息保护的规制选择不再是一次性回答，而是一连串的法律决策及其所构建的时间秩序。作为个人信息保护领域的立法决策，《个人信息保护法》是对过去法律决策的筛选和转化，也为未来决策确立规范框架。如果将《个人信息保护法》的制定视为“当下”，即可发现这一时间秩序的运作脉络。作为“当下”的过去，法律系统通过制定国家标准、颁布法规规章、集中性执法、司法裁判等方式进行决策，为立法累积经验。作为“当下”的未来，法律系统的决策也在持续进行，更多的法规、规章、地方性法规得以制定，国家标准、地方标准出台，司法裁判也在继续塑造规则解释方向。自始至终，权利本位都是我国个人信息保护领域重要的规范性期望，是规制选择的核心理念，借由持续生成的法律决策，权利本位也得到坚持和强化。
（一）“当下”的过去：个人信息保护“权利本位”的渐进形成
2012年12月28日《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》（以下简称《决定》）发布，初次确立了国家保护个人信息的理念，各项立法逐步跟上，并以《中华人民共和国网络安全法》为代表形成处理者负有保护义务、个人享有权利的立场。主管部门依循这一立场开展各类专项执法，并通过参与制定部门规章、各类规范性文件和国家标准，进一步确认和深化了权利保护的理念。司法以权利救济为出发点，通过重要案件推动个人信息权益更多被看到、识别和保护。各种形式的决策为《个人信息保护法》的出台奠定了实践基础，权利本位的“规范性期望”也逐渐明晰。
1.立法层面
2012年《决定》明确“国家保护能够识别公民个人身份和涉及公民个人隐私的电子信息”，《决定》作出后，许多法律增设个人信息保护条款。包括但不限于：2013年《中华人民共和国消费者权益保护法》第29条新增经营者对消费者个人信息的保护义务；2015年《中华人民共和国刑法修正案（九）》第286条之一新增信息网络安全管理义务；2016年《网络安全法》第24条、第42条至第47条系统规定网络运营者的个人信息保护义务与个人所享有的权利；2017年《中华人民共和国民法总则》第111条规定自然人个人信息受法律保护；2019年《中华人民共和国电子商务法》（以下简称《电子商务法》）第23条至第25条规定电子商务经营者的个人信息保护义务与用户所享有的权利；2020年《中华人民共和国未成年人保护法》新增第72条对未成年人个人信息的保护条款。
中央网信办、工信部依据上述法律规范，主导了一系列行政法规、部门规章的制定，进一步细化个人信息处理规则、处理者义务与个人权利。2013年工信部制定的《电信和互联网用户个人信息保护规定》，初步构建了个人信息处理的行为规范与安全保障措施。2019年中央网信办通过的《儿童个人信息网络保护规定》细化了未满十四周岁未成年人在网络领域的个人信息保护规则，规定儿童及其监护人的拒绝权、撤销权，细化了删除权的行使场景。2021年中央网信办通过《汽车数据安全管理若干规定（试行）》设计了敏感个人信息的处理规则。
2.执法层面
确立起个人信息保护领域的基础性规则后，执法机构开始对个人信息违法处理行为进行持续性查处，并制定了一些配套规则，以政府规制方式实现对个人信息权益的保护。2019年1月，中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局等四部委联合开展“关于开展App违法违规收集使用个人信息专项治理”，并于同年3月发布《App违法违规收集使用个人信息自评估指南》，于2019年12月印发《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》。各部委也分别开展了一系列专项执法活动。2019年3月，市场监管总局“开展‘守护消费’暨打击侵害消费者个人信息违法行为专项执法行动”。2019年11月，工信部开展“信息通信领域APP侵害用户权益专项整治行动”，并于2020年7月开展“纵深推进APP侵犯用户权益专项整治活动”。2021年，四部委又联合印发《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》。
3.司法层面
司法层面个案裁判的决策方式是个人信息权益实现的重要通道，重要案件对个人信息保护规制选择的塑造不亚于执法层面的决策，司法解释也对规范形成具有重要推动作用。试举两例。其一，对个人信息权益的独立救济。黄某诉微信读书案中，法院开创了个人信息权益受到独立保护的司法路径。2020年12月30日，《最高人民法院关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》在二级案由“人格权纠纷”项下将“隐私权纠纷”变更为“隐私权、个人信息保护纠纷”。自此，个人信息权益相对于隐私权独立保护的司法路径得到正式确认。其二，对人脸识别行为违法性的超前确认。郭某诉杭州野生动物世界案中，法院支持郭某要求删除其个人人脸识别信息的要求。最高人民法院于2021年6月发布《关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》，既早于《个人信息保护法》出台，也早于2024年中央网信办通过的《人脸识别技术应用安全管理办法》。
4.守法层面
国家标准借由推荐性文本将特定的守法要求固定下来，成为指导企业日常经营的行为准则。国家标准的发布也是个人信息保护领域的重要决策，甚至是许多个人信息保护规则真正的起点。2017年12月29日发布的《个人信息安全规范》（GB/T 35273-2017）对于个人信息保护定义、原则、行为准则、权利、义务的规范设计，早于大部分行政法规、规范性文件的制定。2020年3月6日发布的新版《个人信息安全规范》（GB/T 35273-2020），则与《个人信息保护法》的立法文本十分接近。2020年11月19日发布的《个人信息安全影响评估指南》（GB/T 39335-2020）对个人信息影响评估进行了细化规定，其中的个人权益影响分析、合规、报告发布也在最终的立法文本中有不同程度的体现。
（二）“当下”的未来：个人信息保护“权利本位”的精细化
《个人信息保护法》将过往的诸多决策汇总成立法文本，其出台预示着“权利本位”的规制理念在法律层面的全面确立，却不代表个人信息保护至此便尘埃落定。为实现权利保护的理念，《个人信息保护法》中不乏彼时无法完全实现的愿景性规则。《个人信息保护法》实施以来，法律系统还在继续生产新的决策，通过国家标准、规范性文件、行政法规与部门规章等实现规则精细化，回应《个人信息保护法》当初许下的权利保护愿景。
1.告知同意
在互联网环境中，告知同意规则易于被虚置，但《个人信息保护法》仍然将告知同意规则作为核心规范，并在此后持续对告知同意规则进行细化。由于存在告知文件冗长复杂、个人对权益保护不够敏感、应用提供者强制同意、执法难以持续监测等多种原因，告知同意规则陷入实施困境，实践中App过度索权、频繁索权的情况也屡禁不止。有学者质疑告知同意规则存在的必要性，认为这一规则“已经走向穷途末路”，“不应是个人信息处理的正当性基础”。然而，个人信息主体实现个人信息权益的一切前提在于对个人信息处理情况的知情与同意，而知情同意权的行使有赖于告知同意规则的落实。因此，《个人信息保护法》坚持告知同意规则，并将告知同意规则嵌入个人信息处理的各个环节。
市场主体的违法违规并未改变个人信息保护的规制选择。在《个人信息保护法》颁布之后，执法机构仍在持续查处移动互联网领域过度索权、频繁索权等违背告知同意规则的行为，并在《移动互联网应用程序信息服务管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规章或文件中重复强调告知同意规则。在国家标准层面，2023年发布的《个人信息处理中告知和同意的实施指南》（GB/T 42574-2023）分别从告知、同意的适用情形等方面细化了告知同意规则，还在附录里对不同场景中的告知同意进行分类讨论。2026年发布的《生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》（GB/T 45652-2025）规定“对预训练和优化训练数据中涉及个人信息的，其处理应满足GB/T 35273的相关要求”，这表明生成式人工智能也被一视同仁地要求遵守《个人信息安全规范》的相关要求。
2.个人信息可携权
作为立法经验来源的GDPR未能落实可携权，我国对个人信息可携权的落地也经历了不断探索。由于在实践中缺少成熟经验，个人信息可携权在《个人信息保护法》的一审稿与二审稿中均未出现，直到最终稿形成时才确立，但也只是原则性的规定，其具体内容、手段以及适用场景仍需后续确定。司法实践中，大量数据抓取行为被判定违反《反不正当竞争法》，只有个别案件例外支持了用户自主进行的、小范围的信息迁移。
即便如此，我国从未放弃对个人信息可携权的细化规则进行探索。2025年底发布的《基于个人请求的个人信息转移要求》（GB/T 46901-2025）全面规定了个人信息转移的适用范围、基本要求、数据格式、导入方法等内容，为个人信息可携权的落实进行了铺垫。此外，欧盟《数字市场法》对大型平台企业提出数据互操作、可携权要求，脸书、谷歌等大型平台企业也积累了数据可携权的实践经验。受此启发，我国在2025年11月发布的《大型网络平台个人信息保护规定（征求意见稿）》第14条中明确了大型网络平台帮助个人转移个人信息的时限、标准和配套措施，由大型网络平台率先落实个人信息可携权。
3.个人信息守门人规则
《个人信息保护法》第58条将大型平台企业设置为准监管者，强化了个人信息权益保护的公私协同。这一条款被学界统称为“个人信息守门人规则”，旨在通过向处于互联网关键卡口的大型平台企业施加对平台内个人信息处理者的监管义务，以解决官方执法在查处互联网个人信息违法违规行为时力量不足、信息不全、工具不够等问题。实际上，在立法之前，为了更好维护平台秩序，诸如阿里、腾讯、小米等大型平台企业已经先行建立起“守门人”机制。
确立个人信息守门人规则后，我国也在持续尝试构建机制、落实条款。2022年发布的《移动互联网应用程序信息服务管理规定》第20条、第21条均嵌入了应用分发程序平台对应用程序个人信息处理违法行为的准监管义务，细化了平台的监测、处置方法。2024年发布的《网络数据安全管理条例》第44条嵌入了大型网络平台服务者的个人信息保护社会责任报告义务，明确了报告的频率和内容。2025年发布的《个人信息保护合规审计管理办法》在附件《个人信息保护合规审计指引》第26条、第27条中，对个人信息守门人平台规则、社会责任报告的审计提出具体要求。此外，《大型互联网企业内设个人信息保护监督机构要求》（GB/T 45404-2025）、《数据安全和个人信息保护社会责任指南》（GB/T 46071-2025）、《个人信息保护合规审计要求》（GB/T 46903-2025）等标准都在不同程度上尝试丰富个人信息守门人规则的制度细节，指引企业合规。
如前所述，在以《个人信息保护法》制定这一决策作为“当下”所区分的过去和未来两个阶段中，个人信息保护领域不断生产的法律决策，串联起法律系统的时间秩序。立法、执法、司法、守法各个层面的决策，在逐步形成权利本位这一规范性期望的同时，也在坚持权利本位的前提下进行小范围地调整以适配科技进步、商业发展所带来的环境变化。通过这种“小步快走”的方式，我国在个人信息保护领域形成了具有本土特色的规制方案。《个人信息保护法》不是个人信息保护规制选择的唯一落点，并非所有规制问题都需借助《个人信息保护法》的修改或变通解释。相反，《个人信息保护法》是对过往诸多法律决策所生成纲要的汇集，也是对此后全部法律决策的指引，因而其所确立的规制框架应保持整体稳定性。
五、人工智能时代个人信息保护的展望
从互联网时代迈向人工智能时代，法律系统在应对外部环境的激扰时，仍应维持其规范性期望，根据自身的运作节奏进行适时、适当的调试。具体到个人信息保护领域，《个人信息保护法》的整体规制框架应当维持稳定，在权利本位的规范性期望下，分析个人信息处理行为与现行规则不匹配的原因，以针对性地进行法律决策。企业的合规控制可以作为缓释法律系统时间差的权宜之计，但不能代替法律决策本身。
（一）维持权利本位的规范性期望
维持个人信息保护中“权利本位”这一规范性期望，是遵守法律系统时间秩序、应对人工智能时代不确定性的核心要义。即便人工智能时代的不确定性增加，也不能就此弱化法律系统与外部环境的区隔、改变法律系统稳定规范性期望的功能。各项决策要在权利本位的视角下展开，规制选择应让人工智能技术适应规则，而非根据技术调整规则。
权利保护是个人信息保护规则存在的根本意义，其在任何时候都不应全然让位于技术发展。个人权益是个人信息保护的原初价值，权利本位是个人信息保护领域的共识性传统。即便是在人工智能立法走到台前的当下，坚持权利本位的规范性期望仍然是众多法域的共识。欧盟在《人工智能法》的序言中明确表示，GDPR独立于《人工智能法》适用，隐私和个人数据必须在人工智能系统的全生命周期中得到保护，法国、德国等欧盟成员国的数据保护执法机构还发布了面向人工智能企业的个人信息合规指引文件。此外，韩国的《人工智能基本法》、巴西的《人工智能法案》都参考了欧盟《人工智能法》基于风险的治理框架，将个人权利保护纳入考量范围，印度、马来西亚、沙特阿拉伯、阿联酋等新兴经济体也逐步加入治理行列，通过立法、制定伦理规则、发布政策宣言等不同方式明确保护个人权利的立场。我国虽然尚未制定人工智能的专门立法，但在《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条、第9条和第11条中，已经明确《个人信息保护法》相关规则的适用不受影响。
维持个人信息保护中权利本位的规范性期望，是法律系统可以持续运作的基础。权利本位的规范性期望锚定了法律决策的大方向，解决了规制选择向何处去的问题。在权利本位的指引下，法律系统可以将更好保护个人权益作为持续进行法律决策的基本宗旨，只在个别情况下进行微小调整。即便在部分场景下，法律决策的天平偏向科技发展和数据流通，也不会影响法律系统稳定社会预期的功能，此即法律系统在持续运作中形成的时间秩序。反之，如果推翻权利本位的规范性期望，将科技发展始终置于个人权益保护之上，过去的诸多法律决策将会失去实际效力，法律系统的稳定性也会受到巨大冲击。
法律系统的规范性期望并不是始终无法改变，只是人工智能时代个人信息保护的“修法时刻”尚未到来。一方面，在现有的权利本位下，人工智能企业已经存在个人信息违法处理的若干行为，如果根据技术调整规则，人工智能企业的诸多侵权行为将得到立法默认，个人权利将受到更大侵蚀，公共安全也会受到更大威胁。另一方面，人工智能的颠覆性特征仍将持续显现，远未达到发展上限。若仅以当前生成式人工智能的技术特征为基础进行法律修改，难以避免规范的局限性。若将尚未形成稳定技术特征的其他人工智能技术也纳入考虑，则又存在超前立法、限制创新的风险。
（二）适应人工智能时代的法律决策
我国已在《全球人工智能治理倡议》中表达了坚持个人信息保护权利本位、通过“小步快走”方式探索人工智能时代个人信息保护规制路径的立场。《个人信息保护法》的权利本位当始终如一一把高悬的达摩克利斯之剑，为人工智能企业设立行为标尺，将个人信息权益保护纳入技术创新的流程之中。法律系统也应在坚持权利本位的前提下，分类看待人工智能领域个人信息处理行为与现行规则不匹配的原因，针对性地做出不同决策。
由于人工智能导致的问题，大部分并非人工智能自主处理的结果，而是人工智能企业处理个人信息的结果。因此，可以根据人工智能企业的客观能力与主观意愿有无，将目前人工智能企业在个人信息处理方面违法行为分为三类。其一，客观上可以遵守既有规则但主观上不想遵守或因疏忽大意未能遵守的情况，包括在模型训练阶段未经同意将平台内个人信息用于大模型训练、未经同意将用户使用服务时产生的个人信息用于大模型训练、未设置拒绝权等，以及在服务提供阶段因未设置技术栅栏导致模型输出结果中含有个人信息、因程序漏洞导致用户注册时的个人信息泄露、未设置关闭个性化推荐渠道等。其二，客观上暂时无法遵守既有规则主观上也不欲探索遵守规则可能性的情况，包括在模型训练阶段大量收集、长期存储含有个人信息的数据，无法有效提供查阅权、删除权的行使渠道，以及在服务提供阶段未对算法机制进行充分解释等。其三，可能与人工智能服务发展逻辑相违背导致人工智能企业难以遵守的情况，包括无法遵守目的限制与最小必要原则，无法设置自动化决策的关闭通道等。
对于那些人工智能企业客观上可以遵守的个人信息保护规则，应当通过强化执法等方式督促企业守法，必要时可以制定配套标准或规范性文件。当前，以生成式人工智能为主要形式的人工智能，本质上也是以App为载体向用户提供服务，理应纳入执法机构每年专项治理的范畴。而将告知同意规则嵌入其全生命周期仍具有可行性，则是执法机构尝试推进的方向。2025年出台的《生成式人工智能服务安全基本要求》（GB/T 45654-2025）、《个人信息安全规范》（GB/T 45652-2025）等国家标准，对告知同意规则以及拒绝权、删除权等相关权利进行了规定。这些推荐性国家标准指引生成式人工智能服务的合规开展，等待执法经验积累充分后再转换为规范性文件，进一步指导执法活动。智能体、具身智能等应用场景也可以在时机成熟时循此方案。
对于那些人工智能企业在现阶段暂时无法遵守但仍有可能实现技术突破的规则，可以先行制定配套标准，等待技术成熟后再考虑制定规范性文件、强化执法。劳伦斯·莱斯格提出的“代码即法律”指出了网络世界中技术架构作为新型规制工具的面向，但也同样揭示了技术架构可以被法律塑造和影响的面向。标准文本灵活性强、更新速度快并且可以与法律规范相结合，实现法律塑造标准方向、标准促进法律调整的双向互动、协同演化。因而，可在技术开发早期嵌入伦理、价值要求，在应用和部署阶段帮助评估、认证落地，在事后阶段构建验证、追溯和责任制度。我国在2020年、2024年先后发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》，都将安全标准与伦理标准贯穿于整个标准体系，但仍有诸多技术标准存在空白。
对于那些可能因与人工智能服务发展逻辑相违背而无法得到遵守的规则，则可以考虑通过小规模的立法实验寻找规制工具改进与商业创新之间的平衡点，等到经验成熟后再考虑《个人信息保护法》的修改。如果技术的创新发展与既有规则直接冲突，无法通过改变技术架构解决，那么将部分地区作为立法的实验场域，通过先行先试验证规则变通的可能性，为将来的法律修改积累经验，不失为“先发展”和“先治理”之间的一种折中选择。个人信息保护属于中央事权，通常意义上，地方并无突破《个人信息保护法》另行制定规范的权限，但经济特区、上海浦东新区、海南自由贸易港都享有不同程度的立法变通权，可在授权基础上允许这些主体就人工智能治理的特定事项进行“监管沙盒”试验，作为衔接技术和法律的桥梁，积累可靠数据与实践经验后制定变通性立法。
当然，在人工智能这种技术性强又快速变化的领域，法律决策难免会产生不同意见，亦有偏误可能，甚至现在准确的认知也会时过境迁。例如，个人信息一旦进入模型训练，就成为模型中难以分割的一部分，是否可以将特定数据删除以及采用何种删除方式还需进一步确认。德国数据保护执法机构认为，可以采取直接删除或通过调整内部（概率）参数删除的方法，法国数据保护机构认为必要时可以重新训练模型实现删除，我国标准文件则通过重复覆写、多次格式化、物理销毁等技术实现删除。分歧的存在不仅意味着各国在规制选择上的差异化，而且反映了法律系统在自创生过程中运作结果的偶然性以及冒险的必然性。在这一前提下，面向技术发展的制度创新确有必要，制度创新的容错机制也需要得到完善。
（三）理性看待企业合规的定位
由于法律系统的决策存在滞后性，决策本身也有偏误可能，人工智能领域的个人信息保护对政企合作的需求空前强烈。在人工智能技术没有充分稳定之前，引入“后设规制”（meta regulation）的理念，寄希望于人工智能企业的合规建设，是人工智能领域个人信息保护规制选择的权宜之计，但需理性看待企业合规在法律系统中的定位，不能使企业合规代替法律决策。
以生成式人工智能为代表，人工智能领域的个人信息保护已经隐隐表现出“后设规制”的倾向。后设规制的基本框架包括两个阶段，第一阶段是提取规则的最大公约数进行立法，第二阶段是为各类企业量身定制细化规则，包括政府角色后撤、企业自治、政府对企业进行绩效监管三部分。《个人信息保护法》不仅通过立法确立了规则的最大公约数，而且为企业进行自我规制留下制度空间。在《个人信息保护法》的规则框架之下，第五章所规定的“个人信息处理者的义务”更多体现为程序性规则，这让个人信息处理者在个人信息保护措施的采取、影响评估、合规审计等项义务的履行方面具有充分的自主权。因此，《生成式人工智能服务安全基本要求》《生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》等国家标准在重于法律规定的义务基础上制定行为准则，并在其中嵌入测评方案，人工智能企业在采取个人信息保护措施时也有灵活调整的空间。
之所以要依赖人工智能企业的自觉守法，是因为企业合规往往领先于法律系统，对法律系统的各项决策有参考意义。一则人工智能技术持续变化，每一刻所面临的情况都会与上一刻有所不同，企业可以最快速地跟进技术变化，调整合规策略，执法机构客观上需要更多地向企业求取规制经验。二则众多科技企业常年参与人工智能领域各项国家标准的制定，标准内容事实上成为企业合规的集大成者，对实践具有直接指导意义。三则部分科技企业会主动构建更高标准的合规体系，在提升自身竞争力的同时也会带动竞争对手提高个人信息保护水平，为市场提供了个人信息保护的更佳示例，理论上可以成为法律系统决策的参考。
企业的合规工作虽然常常走在政府规制之前，但私主体以利润最大化为目标的行动逻辑，也使得合规天然地存在若干缺陷，存在违背法律系统规范性期望的诸多可能。首先，互联网和生成式人工智能的“非法兴起”都是对权利本位的全面挑战，不应忘记这些行为本质上是违法行为，先行企业显然是将违背制度期待视为创新冒险，是“实施重大行动的挑战、激励或机会”，成败只在一念之间。其次，即便存在政府的“后设规制”，企业的合规意愿和能力参差不齐，仅依靠企业自觉，无法有效确保实现个人信息保护，还将引发市场中的柠檬效应，造成引发犯罪、违反伦理的人工智能大行其道，如AI伪造、AI聊黄等。最后，对内部信息、技术发展的充分掌握，既是企业相对于执法机构进行规制的信息优势，也是企业可以欺骗执法机构的隐患所在。多年来，移动互联网领域屡禁不止的过度处理个人信息和告知同意规则的虚置就很能说明问题，即便借助个人信息守门人的力量可以适度分担监管压力，以利益为先的企业也仍有隐瞒和欺骗的可能。
企业守法不是法律决策，企业不守法是市场常态，这是导致权利本位受到冲击的一种外部环境干扰。适度的公私合作可以提升个人信息保护效率，但企业合规行为不能替代法律决策。因此，法律系统仍然需要对外部环境充分保持认知开放，适时进行决策调整，弥补缺漏、纠正偏差。在通过生成更多法律决策完善合规审计、影响评估等企业合规制度的同时，执法机构仍要持续跟进技术发展、了解企业合规情况，并适时强化执法、制定标准、发布规范性文件，合理设置行为准则，划定监管红线。
六、结语
在快速变化的人工智能时代，坚持个人信息保护的权利本位是协调科技发展与个人权利保护的必要前提。建立在漠视个人权利保护基础上的技术迭代，不是人类社会所应期待的人工智能未来。系统论所引入的时间观重塑了时间之于规制选择的意义，科林格里奇于是对先发展还是先治理的追问不再需要一个一锤定音的答案。规制选择将于法律系统各个层次逐步形成、归纳与调整，治理与发展的接续关系在法律系统的封闭运作中逐步呈现，规制是一种动态选择，但需嵌入法律决策才有落地实施的载体。不过度依赖法律解释或修改，也不脱离法律谈规制方案，而是关注法律系统的整体运作，这是互联网时代个人信息保护领域的经验，也是人工智能时代个人信息保护的指引。在持续变动的“当下”，过去不可重复，而未来仍有无限可能，系统论无法为规制提供实质性的内容分析，但仍可以在对法律系统运作的准确描述之下，为规则选择指明合理的方向。
作者：尹玉涵（上海社会科学院法学研究所助理研究员、法学博士）
来源：《政治与法律》2026年第7期“专论”栏目。
