近年来，人工智能技术深度融入商业场景，企业数据收集、算法应用与隐私保护的矛盾日益凸显。本文结合典型案例与法律实务，探讨人工智能合同审查中的核心风险点及应对策略。
案例背景：某科技公司开发智能推荐系统时，利用爬虫技术抓取公开网络数据用于模型训练。后因部分数据涉及用户社交关系链及消费习惯，被监管部门认定构成“未经授权的个人信息处理”。
合规边界：根据《个人信息保》第13条，数据爬取若涉及个人信息，需满足“告知-同意”或“为公共利益必需”等法定条件。合同中应明确数据来源合法性，禁止爬取敏感信息（如生物特征、行踪轨迹）。
脱敏技术要求：参照《数据安全法》第21条，合同中需约定数据匿名化处理标准，例如采用差分隐私技术或K-匿名模型，确保无法通过算法反推个人身份。
责任分配：建议增设“数据清洗条款”，要求技术方对爬取数据完成去标识化处理，并承担因数据瑕疵引发的侵权责任。
案例背景：某金融机构引入AI信贷评估系统，因算法决策不透明被用户起诉“歧视性放贷”。法院认定企业未履行算法解释义务，需赔偿用户损失。
透明度条款：依据《互联网信息服务算法推荐管理规定》第12条，合同中应要求技术方提供算法逻辑概要及关键参数说明，确保决策过程可追溯。
第三方审计机制：引入独立机构对算法公平性、数据偏差率等指标定期评估，并在合同中约定审计结果披露范围与整改时限。
用户权利保障：明确用户对自动化决策的异议权、拒绝权及人工复核流程，避免“一刀切”依赖算法结论。
案例背景：某医疗AI平台与三家医院合作开发诊断模型，因未约定数据使用边界，导致患者病历信息被用于药品营销，引发群体性诉讼。
数据用途限制：根据《个人信息保》第23条，合同中需严格限定数据使用场景（如仅限模型训练），禁止二次转授权或商业化利用。
最小必要原则：细化数据字段范围，例如仅收集诊断结果、影像资料等非标识性信息，排除患者姓名、联系方式等直接标识符。
泄露应急条款：约定数据泄露后的通知义务、修复措施及赔偿责任，可参考GDPR“72小时通报制”设定响应时限。
结语与互动人工智能的合规应用既是技术命题，更是法律命题。企业在签订合同时爱游戏app，需从数据生命周期、算法透明度、多方权责等维度构建风险防火墙。
上海君澜律师事务所俞强律师提示：合同审查不应止于文本纠错，而应成为企业数据治理的战略工具。您所在行业面临哪些AI合规难题？欢迎留言探讨，我们将选取典型问题在后续文章中深度解析。
