2025年，中国信息通信研究院发布了一份重磅研究报告——《数据治理研究报告：端侧大模型数据治理法律要点研究（2025年）》，全文共49页。这份报告深入剖析了AI大模型在手机、智能汽车、可穿戴设备等终端设备上的应用，聚焦其带来的隐私保护、数据安全与法律合规挑战，为我们揭示了“智能在端，风险也在端”的现实图景。
一、市场现状：AI已“潜入”你的生活- 无处不在的终端设备：手机、手表、汽车、家居都已搭载“端侧大模型”，实现离线语音助手、健康监测、个性化推荐等功能。
- 技术特点鲜明：本地化处理（数据不上传）、轻量化部署（省电省流量）、个性化服务（更懂你）、端云协同（灵活调度资源）。
- 用户态度复杂：既享受便利，又担忧隐私——比如你的声纹可能被还原，你的行为可能被预测。
- 数据泄露风险高：端侧数据可能被逆向攻击还原，设备丢失或遭黑客攻击会导致敏感信息外泄。
- “告知-同意”规则失灵：AI训练用了海量公开数据，无法一一征得用户同意；一揽子授权又容易过度收集信息。
- 用户权利难保障：你想删除AI记忆里的个人信息？很难，因为数据分散在数十亿模型参数里，删不掉、改不了、移不走。
- 责任划分模糊：终端厂商、模型开发者、APP服务方，到底谁该为数据泄露负责？目前法律还没说清。
- 欧盟：严格保护个人数据，GDPR照用，但也在尝试灵活处理AI场景。
- 美国：分行业、分场景监管，鼓励企业自律，避免过度限制创新。
- 中国：在现有法律框架下探索，强调“告知-同意”、最小必要原则，司法案例也在逐步厘清责任。
- 完善法律：分级告知、弹性适用最小必要原则、强化特殊群体（如儿童、老人）保护。
- 明确责任：制定多方责任清单，推行“举证责任倒置”，降低用户维权门槛。
- 技术工具跟上：开发轻量化脱敏工具、部署“监管沙盒”、推动隐私计算技术落地。
- 协同治理：政府、行业、技术机构三方联动，建立动态评估与信息共享机制。
- 国际合作：推动制定国际数据安全准则，加强技术研发与经验交流。
这份报告像一面镜子，照出了AI时代“便捷与风险并存”的现实。它告诉我们：技术越智能，治理越要跟上。未来，我们需要在“鼓励创新”和“保护隐私”之间找到平衡点，让AI真正成为服务人、保护人、赋能人的工具，而不是隐私的“隐形收割机”。企业要合规，用户要警惕，法律要完善，技术要向善——只有这样，我们才能拥抱一个“智能在端，安全在握”的数字未来。
报告节选
