摘 要
生成式人工智能（AIGC）技术正重塑数字政府的治理模式，但其应用亦引发数据安全、算法偏见、责任归属等系统性合规风险。本文以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规为基础，结合生成式AI在数字政府中的十大核心应用场景，提出场景化合规框架与实操路径。通过“技术合规+管理闭环”的双重保障，确保AI应用在提升政府治理效率的同时，满足合规性要求，为数字政府的高效、透明、公正治理提供法律保障与实践指引。
目 录
Content
一、数字政府AI合规的法律框架：风险挑战与规范基础
二、十大场景的合规实操路径：从法律要求到技术落地
三、合规机制的核心逻辑：数据、算法与权限的协同治理
一、数字政府AI合规的法律框架：风险挑战与规范基础
（一）数字政府建设的双刃剑：生成式AI的技术赋能与原生风险
政府数字化转型通过数字技术赋能治理能力、以信息数据重塑治理对象和数字化重构政府架构与流程三大核心要素，形成了治理能力跃升的闭环系统。场景化应用作为数字政府建设的核心环节，既是其功能实现与外在表现的重要载体，也是纵深发展的关键突破口。[1]然而，技术发展始终伴随原生性与衍生性风险，生成式AI在数字政府中的应用亦不例外。[2]生成式AI凭借其自适应的算法架构（如Transformer自注意力机制）和多模态数据处理能力，在智能问答、政策推演、法律文书生成等领域展现出显著优势。但技术赋能的底层逻辑暗含三重悖论：
第一，数据主权悖论：向量数据库的本地化部署虽降低物理隔离风险，但数据分解传输环节仍面临中间态数据泄露的脆弱性，特别是在联邦学习场景中，政务数据的分布式特征与算法黑箱形成监管盲区；
第二，算法自主性悖论：大模型的决策自主性在提升行政效率的同时，可能通过隐性参数设置形成路径依赖，导致政策解读中的“算法俘获”现象，甚至产生偏离公共价值的“机器官僚主义”；
第三，人机交互悖论：生成式AI的语义泛化能力可能加剧“自动化偏见”，例如ChatGPT在法律条文检索中的“幻觉输出”可能被基层执法人员误读为权威结论，引发行政裁量基准的系统性偏移。
如何在数字政府AI建设与应用中有效规避风险？关键在于全面认识数字政府AI合规的法律基础，并以此为基石，以合规为准则，以治理为导向，制定并实施切实可行的应对策略。
（二）我国生成式人工智能监管：分散监管与分领域细化监管
我国尚未颁布统一的人工智能基础性法律，目前主要依托现有的法律框架，实行分散监管模式。具体而言，通过《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《中华人民共和国科学技术进步法》等相关法律和行政法规进行规范，同时辅以一系列部门规章和行业标准，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《关键信息基础设施安全保护条例》《人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》 《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》《互联网信息服务深度合成管理规定》《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》《关于落实网络餐饮平台责任切实维护外卖送餐员权益的指导意见》等，共同构成监督管理体系。基于上述法律框架，下文将聚焦十大核心场景，提出技术与管理协同的合规实操路径。
二、十大场景的合规实操路径：从法律要求到技术落地
（一） 智能政务热线（12345）优化
合规要求：
《网络安全法》第44条（禁止非法获取、买卖、提供个人信息）要求确保通话内容合法采集。
《个人信息保护法》第13条（个人信息处理的合法性条件）要求处理个人信息需有明确目的，且符合“最小必要”原则。
实操指引：
1. 数据采集合规化
语音明示告知：在通话初始阶段，通过语音播报明确告知用户“本次通话内容将用于工单分类与处理，超出诉求范围的信息不会采集”，并设置用户按键确认环节。
最小必要采集：仅记录与诉求直接相关的信息（如事件时间、地点、诉求类别），禁止收集身份证号、银行账户等非必要信息（依据《个人信息保护法》第6条）
2. 数据存储安全化
加密存储标准：录音及文字记录采用国密算法加密，存储于政务专属云（如华为政务云），访问权限按“受理-审核-督办”三级角色分配。
自动销毁机制：设立非敏感工单数据保存期限不超过6个月，敏感类工单（如涉及个人隐私的投诉）保存期限不超过1年，到期后自动触发不可逆销毁程序等自动销毁机制）。
3.权限控制动态化
（1）权限分级管理：
一线话务员仅可查看当前工单内容；督办人员可调取历史关联工单；审计部门需经分管领导审批后方可访问原始录音。
（2）操作日志审计：所有数据访问行为留存日志，包括操作人、时间、内容，保存期限不低于3年。
（二）公文智能生成与审核
合规要求：
《数据安全法》第30条（重要数据处理者的风险评估义务）要求对重要数据定期风险评估，涉密公文需按《网络安全法》第31条纳入关键信息基础设施保护。
实操指引：
1.区块链技术全程存证
采用区块链记录公文生成、审批、修改等全流程，确保不可篡改且可追溯（参考深圳福田区做法），关键操作（如审批流程、数据读取）需“上链”，结合智能合约自动执行合规校验，防范内部恶意操作。
2.敏感公文双人复核机制
对涉及敏感信息（如执法笔录）的公文，实行 “双人独立审核”；
内容合规性：人工检查法律条文引用、敏感词表述等，避免AI生成误；
审核过程需留存日志，支持全流程审计。
3.安全加固与应急响应
（1）部署双因素认证（如数字证书+动态验证码）限制系统访问权限；
（2）定期开展应急演练，测试备份恢复功能，确保突发事件中公文数据可用性；
（3）通过第三方安全公司定期审计，检测智能合约漏洞并优化防护策略。
（三） 政策智能解读与匹配
合规要求：
《个人信息保护法》第5条（合法、正当、必要和诚信原则）要求处理个人信息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则。
《个人信息保护法》第51条（个人信息安全管理要求）要求采取相应的加密、去标识化等安全技术措施。
实操指引：
1.实时脱敏与去标识化
对用户输入的查询信息（如企业名称）实时进行脱敏处理，具体技术标准可参考《信息安全技术—个人信息去标识化指南》（GB/T 37964-2019）。用户撤回同意或查询目的变更时，需重新评估数据处理必要性，并更新脱敏规则。定期开展隐私影响评估和合规审计，确保全生命周期管理符合《网络数据安全管理条例》要求。
2.政策标注要求
在解读结果中标注政策来源及更新时间（如无锡“小运”系统），若涉及敏感信息（如企业关联的个人数据），需额外说明处理依据。
（四）应急管理智能化
合规要求：
《数据安全法》第21条（数据分类分级保护制度）要求根据数据的重要程度及被侵害后的危害程度，对数据实行分级保护。重要数据（如灾害预警信息）需采取严格保护措施，包括传输加密。
实操指引：
1.动态访问控制
对应急物资调配数据实施动态权限管理，仅在灾害发生时向授权部门开放，并记录操作日志。
2.数据清洗核验
建立模型训练数据清洗机制，对数据来源进行合法性核验，排除不合规数据。
3.应急响应机制
(1)制定数据安全应急预案，明确事件分级标准与处置流程，每年至少组织一次演练；
(2)发生重大数据泄露时，立即启动应急响应并向主管部门报告；
(3)采用加密、日志留存等技术手段，确保数据处理活动可追溯。
（五）企业服务与风险预警
合规要求：
▶《数据安全法》第21条（数据分类分级）要求各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。
▶《数据安全法》第30条（重要数据处理者的风险评估义务）要求重要数据的处理者应当按照规定对其数据处理活动定期开展风险评估，并向有关主管部门报送风险评估报告。
▶《个人信息保护法》第13条（个人信息处理的合法性条件）要求处理企业关联个人信息（如法定代表人联系方式）需基于合同必要或履行法定职责。
▶《反不正当竞争法》第9条（侵犯商业秘密的行为）禁止通过数据获取侵犯企业商业秘密（如客户名单、核心技术信息）。
实操指引：
1.数据使用协议规范化
协议内容：与企业签订《数据使用协议》，明确数据范围（如纳税记录、社保缴纳数据）、处理目的（如信用评估、风险预警）、共享限制（如禁止向第三方转售）。
2.风险数据分级管控
（1）动态脱敏技术：对高风险企业数据（如经营异常名录）实施动态脱敏，敏感字段（如资产负债率）仅向金融监管部门开放完整权限。
（2）权限分级设置：
普通权限：基层人员可查看企业基础画像（如行业分类、信用等级）；
高级权限：需分管领导审批后，方可访问详细风险报告（如关联交易图谱、涉诉记录）。
（六）基层治理辅助
合规要求：
《个人信息保护法》第13条（个人信息处理的合法性条件）要求取得个人明示同意，基于法定职责收集居民基础信息（如户籍、联系方式）时无需单独同意，但需通过隐私政策显著告知处理目的及方式并需加密处理。
处理生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等信息，以及不满十四周岁未成年人的个人信息，需依据《个人信息保护法》第28条（敏感个人信息的处理）、第29条（敏感个人信息特别同意规制）、第30条（敏感个人信息告知义务）取得单独明示同意，告知并采取加密（SM系列算法）及去标识化措施。
实操指引：
1.信息采集分层设计
（1）基础信息直接采集，界面标注法定依据；
（2）敏感信息嵌入“一键授权”功能，支持居民自主选择并提供书面/电子单独同意在APP中嵌入“一键授权”功能。
2.技术合规措施
（1）使用SM4等国家商用密码算法加密敏感信息，并实施去标识化；
（2）操作日志记录操作主体、时间、类型及结果，留存不少于6个月。
（七）多模态城市管理
合规要求：
▶《网络安全法》第37条（关键信息基础设施数据的境内存储和对外提供）明确要求关键信息基础设施运营者境内收集的个人信息和重要数据必须境内存储，禁止擅自跨境传输。
▶《数据安全法》第31条（重要数据出境安全管理规则）规定关键基础设施的运营者收集和产生的重要数据应当在境内存储，确需出境需进行安全评估。
▶《个人信息保护法》第36条（个人信息的境内存储和境外提供风险评估）国家机关处理的个人信息原则上境内存储，确需向境外提供的应进行安全评估。
▶《关键信息基础设施安全保护条例》第17条（数据安全风险评估）要求应当自行或者委托网络安全服务机构对关键信息基础设施每年至少进行一次网络安全检测和风险评估，对发现的安全问题及时整改，并按照保护工作部门要求报送情况。
实操指引：
1.数据本地化存储与加密
（1）图像识别数据本地化：所有通过摄像头、无人机采集的城市管理图像数据（如占道经营识别、交通流量监测）须存储于本地政务云平台，采用SM4国密算法加密，禁止跨境传输。
（2）自然灾害预警数据分级管理：
核心数据：地震、洪水等实时预警数据仅限本地应急指挥中心访问，采用动态权限控制（如灾害发生时自动向消防、气象部门开放权限）；
一般数据：历史灾害分析数据经脱敏后可供研究机构使用，但需签订数据使用协议并标注“仅限境内使用”。
2.技术合规措施
（1）前端模糊化处理：对涉及人脸的图像数据（如公共场所监控视频）实施实时像素化处理，确保无法识别特定自然人，符合《个人信息保护法》匿名化要求。
（2）区块链存证：关键数据（如灾害预警指令、执法记录）上链存证，确保操作日志不可篡改。
3.权限与审计机制
（1）最小必要访问：按角色分配数据访问权限（如城管人员仅可调阅管辖区域图像，市级监管人员需分管领导审批后访问全域数据）。
（2）操作日志留存：所有数据调取、修改行为留存日志，，并定期提交至网信部门备案。
（八）司法与法律辅助
合规要求：
《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》第4条：要求人工智能产品和服务需保证公平公正，避免因技术介入、数据或模型偏差影响审判过程和结果的公正性。
《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》第6条：明确人工智能系统的司法数据采集、法律语义认知、辅助裁判逻辑等环节需可解释、可测试、可验证，并接受审查与备案。
《个人信息保护法》第34条（国家机关依法定职责处理个人信息）为履行司法与法律协助的法定职责处理个人信息，应当按照法律、行政法规规定的权限、程序进行，不得超出履行法定职责所必须的范围和限度。
实操指引：
1.算法偏差测试与透明
（1）定期校准：每季度对预测模型进行偏差测试，重点检测基准与历史类案的一致性。
（2）结果可解释：生成裁判辅助报告时，需标注算法依据的法律条文、类案参考及权重分配逻辑。
2.数据安全管控合规
（1）司法数据脱敏：对裁判文书中涉及的个人信息（如身份证号、住址）实施动态脱敏，仅在法官权限内显示完整信息。
（2）分级访问权限：按角色分配数据访问权限（如书记员仅可查阅案件流程数据，法官可调取全案证据链）。
（九）政务服务“一网通办”升级
合规要求：
▶《个人信息保护法》第17条（个人信息的告知规则）要求个人信息处理者在处理个人信息前，应当以显著方式、清晰易懂的语言真实、准确、完整地向个人告知下列事项。
▶《电子签名法》第15条（数据电文保存要求）强调电子签名人应当妥善保管电子签名制作数据，如涉及失密的情形，应当及时告知有关各方，并终止使用该电子签名制作数据。
实操指引：
1.动态隐私协议嵌入
在“企业开办”等高频服务页面，通过弹窗或折叠栏形式展示动态隐私协议，明确告知信息用途（如市场主体登记、税务备案等），强制用户勾选同意后方可提交。
2.政策查询双因子验证
对政策匹配结果（如税收优惠、补贴申领）实施“数据源比对+逻辑校验”双因子验证：
数据源比对：自动对比政府官网、权威数据库（如国家税务总局政策库）的实时数据；
逻辑校验：通过规则引擎验证政策适用条件（如企业规模、行业类型）的匹配合理性。
3.信息更新同步机制
建立与政策发布部门的数据接口，确保政务服务页面内容24小时内同步更新，避免因政策滞后导致用户权益受损。
（十） 数据驱动的决策分析
合规要求：
《数据安全法》第38条（国家机关收集、使用数据的基本原则）要求国家机关为对在履行职责中知悉的个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务信息等数据应当依法予以保密，不得泄露或者非法向他人提供。
《网络安全法》第44条（禁止非法获取、买卖、提供个人信息）要求任何组织和个人不得非法出售或非法向他人提供个人信息。
实操指引：
1.数据匿名化处理
聚合分析与特征剔除：对民生工单数据（如投诉内容、区域分布）进行聚合统计，删除直接标识字段（如姓名、联系方式），保留脱敏后的特征标签（如“30-40岁”“某街道”）。
2.技术合规保障
采用差分隐私技术，在数据集中添加随机噪声，防止通过数据关联反推个人身份。
3.风险评估与审计
（1）定期风险评估：每半年对数据分析模型进行安全评估，重点检测数据泄露风险及匿名化效果，依据《信息安全技术 个人信息安全规范》（GB/T 35273-2020）编制报告。
（2）操作日志留痕：所有数据调取、分析行为需记录操作人、时间及目的，进行操作日志留痕。
三、合规机制的核心逻辑：数据、算法与权限的协同治理
数字政府AI合规机制需构建“三位一体”框架：以数据为治理根基，以算法为技术核心，以权限为安全屏障。围绕“技术合规+管理闭环”这一核心理念，重点落实三项关键合规机制：
数据全生命周期管控：涵盖数据采集的合法授权、加密存储确保安全，以及数据限期销毁以防范风险。
算法透明性保障：确保算法模型具备可解释性，定期进行算法评估，并设置人工干预机制以应对潜在问题。
权限动态管理：实施最小必要访问原则，同时记录操作日志以留痕备查。
建议通过“合规前置化设计”（而非事后补丁式整改）将法律要求内嵌至技术开发流程，以此在数字政府的高效运作与安全保障之间找到平衡点。此外，数字政府AI合规的法律框架构建，应依托《网络安全法》、《数据安全法》及《个人信息保护法》这三大法律体系，形成数据安全、网络安全与权利保护三位一体的法律支撑体系。通过合规为指引，融合技术与管理的双重路径，最终推动数字政府AI合规走向治理现代化，实现数字化治理的终极目标。