【数据保护不等于“数据封锁”，科学家提出AI时代数据分级保护治理方案】

在传统的信息系统中，数据往往被静态地存储在数据库或硬盘中，保护数据的方式也相对简单——只需将其“锁起来”即可。但随着#生成式人工智能# （GenAI，Generative AI）的快速发展，数据开始在模型的训练、部署、调用、生成等多个环节中持续“流动”，不再是一个静态的资源，而成为 #AI# 系统生命周期中活跃的参与者。

数据的流动性给其保护带来了新的挑战：我们不仅要防止数据泄露和滥用，还要确保在数据被使用的同时，依然保有“知情、可控、可溯源、可删除”等基本权利。换句话说，在生成式人工智能时代，数据保护不再等同于一刀切的“封锁”，而需要更加细致、动态的治理方案。

正是基于这些观察，来自#浙江大学# 区块链与数据安全全国重点实验室和新加坡南洋理工大学等团队的研究人员进行了一项联合研究，旨在以通俗易懂的语言向广大读者阐述数据保护在生成式人工智能时代下的具体内涵与深远影响。

该工作系统地梳理并回答了数据保护在人工智能时代下面临的一系列关键问题：哪些数据要保护？应该采取怎样的保护措施？可能会遇到哪些新挑战？目前的相关法规和监管现状如何？数据保护和数据安全存在怎样的区别与联系？研究团队进一步提出了一套分层次的数据治理框架，试图在安全性、可用性与可监管性之间找到新的平衡。

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