摘要
随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek作为一款具有广泛影响力的人工智能产品，在数据合规方面面临着诸多挑战。本文深入分析了DeepSeek在数据收集与使用、跨境数据传输、数据安全与隐私保护以及算法透明度等方面的合规困境，并提出了相应的解决路径，旨在为DeepSeek及其他类似企业在全球化发展过程中提供合规参考，促进人工智能行业的健康可持续发展。
关键词：DeepSeek；数据出境；数据合规；欧盟；解决路径
一、背景介绍
随着人工智能技术的广泛应用，数据合规问题日益凸显。自美国OpenAI公司发布ChatGPT引发生成式AI技术革命后，全球人工智能领域迎来深刻变革。2025年1月，我国科技企业突破性推出深度推理模型DeepSeek-R1，该模型在多项国际权威评测中，不仅达到甚至超越国际顶尖水平，更在逻辑推理能力和多场景适配性方面创造了行业新高度。该突破性成果源于其采取的数据蒸馏技术。所谓数据蒸馏技术，即通过构建“教师-学生”模型体系，采取去重、过滤以及重新混合三阶段策略，提取出数据特征并进行数据降维以减少复杂度，最后将大型教师模型的知识精华及推理能力高效传递至轻量化学生模型。这种技术路径使得学生模型既能显著降低计算资源消耗，又能有效保持模型的泛化能力和推理精度。相较传统训练范式，数据蒸馏技术展现出三大核心优势：训练周期大幅缩短、模型推理质量显著提升、计算资源利用率成倍提高，为人工智能技术的产业化应用开辟了新路径。
但数据蒸馏技术不仅面临与ChatGPT类似的治理难题——包括未经授权的数据爬取引发的知识产权争议、数据采集中的隐私与安全风险以及网络犯罪问题，还因其技术特性衍生出新的挑战。例如，数据存储于中国境内引发的跨境传输问题，可能导致数据安全与隐私保护的合规性争议；模型训练中涉及的数据复制和反向工程，易引发软件著作权侵权风险；算法优化过程中若使用未公开的商业数据，则可能构成侵犯商业秘密的不正当竞争行为。此类问题已成为部分国家限制DeepSeek等人工智能产品应用的重要动因。当前争议的核心在于，人工智能全生命周期数据处理缺乏国际统一的监管标准。各国既有的法律体系普遍滞后于技术迭代速度，且存在监管管辖权难以覆盖技术应用范围的困境，导致跨国协作与执法效能不足。
欧盟作为数据保护领域的先锋，多个成员国的监管机构纷纷向Deepseek发函询问。比利时已宣称正在调查，法国根据最新新闻报道正在分析相关问题并即将发函问询，爱尔兰则早已发函。而意大利的行动最为直接，因对Deepseek的回复不满，迅速在应用商店下架了该软件并禁止访问。这背后的根源在于欧盟的数据保护法《通用数据保护条例》(GDPR）将“非设立于欧盟境内的数据控制者或者处理者，若对位于欧盟境内的数据主体的个人数据进行处理行为，包括为欧盟内的数据主体提供货物和服务，或对数据主体在欧盟境内的行为进行监控”纳入其监管范围。Deepseek向欧洲消费者提供服务，且支持多种语言，包括荷兰语、意大利语等小众语言，这表明其服务对象明确包含欧盟境内的数据主体，因此必然受到GDPR的约束。倘若Deepseek对欧盟监管机构的调查置之不理，除了软件被强制下架、访问被封锁外，还有可能面临高达全球营业额4%或2000万欧元（以较高者为准）的罚款。
为应对上述挑战，亟需构建多维度治理体系，本文旨在探讨DeepSeek数据出境欧盟合规问题，并提出相应的解决路径，以期为相关企业提供借鉴。
二、中欧数据跨境流动治理路径比较
就目前的立法进程而言，2024-2025年，全球生成式人工智能（GenAI）监管进入密集落地期。欧盟率先通过《人工智能法案》（AI Act），将AI系统按风险分级，要求高风险系统建立全生命周期风险管理机制，包括数据治理、算法透明度及人类监督义务。2024年6月，欧盟数据保护监管局（EDPS）发布《生成式人工智能数据合规指南》，明确要求处理个人信息时必须满足合法性基础（如用户同意或法定职责），并强调数据爬取行为的合规边界。中国紧随其后，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条要求训练数据需取得合法授权，且服务提供者需承担内容安全主体责任。
在规制理念上，我国强调主权安全优先，重要数据原则上禁止出境，经安全评估后方可传输。2022年网信办出台《数据出境安全评估办法》，构建了“风险自评估+网信部门评估”双轨制，强调对敏感信息和国民经济关键数据的保护。而欧盟强调人权保护优先，要求数据接收国达到欧盟同等保护水平。《通用数据保护条例》特别强调数据主体权利，采取“内松外严”的双层治理框架，即在区域内建立数据自由流通区，禁止成员国设置数据流动壁垒；但对外实施以“充分性原则”为核心的数据出境审查机制，该原则要求第三国数据保护水平必须达到欧盟标准，具体体现在GDPR第45条，要求数据接收国需建立与欧盟等效的个人信息保护体系，包括敏感信息处理规范和数据主体权利保障机制。尽管设立严格出境标准，欧盟仍保留六类特殊豁免情形，包括数据主体明确同意、跨境合同履行需要等。值得注意的是，GDPR将数据管辖原则从属地主义转向“属人+属地”混合模式，通过“长臂管辖”强化对非欧盟企业的约束。
在制度设计上，就评估触发机制而言，中国采取阈值化管理，仅当涉及重要数据或处理超100万人个人信息时启动强制安全评估；而欧盟根据GDPR实行普遍性审查，要求所有跨境数据传输均需进行保护水平评估，除非接收国已通过欧盟充分性认定（如日本、韩国等白名单国家）或采用标准合同条款（SCC）、约束性企业规则（BCR）等合规工具。在评估主体层面，中国建立由国家网信办主导，联合行业主管部门、安全机构的多部门会审机制，实施行政审查；欧盟则强调企业主体责任，要求数据控制者依据《数据保护影响评估指南》（DPIA）开展自评估，监管机构主要进行事后核查。从合规路径选择看，中国构建“安全评估+认证+标准合同”三级递进体系，企业根据数据类型、规模及所属行业选择适用路径；欧盟则提供四维解决方案：优先适用充分性认定国家清单，次选经欧盟委员会批准的标准合同条款（SCC），跨国公司可申请具有法律效力的BCR，特定场景还可采用行为准则认证等补充机制。在监管侧重点上，中国通过《数据安全法》《网络安全法》强化数据本地化存储要求，并建立出境后动态监测机制；欧盟则以接收国数据保护水平审查为核心，重点确保数据主体享有访问权、更正权、被遗忘权等GDPR法定权利，通过“一站式监管”机制协调各成员国监管尺度。以下系中欧两国的制度设计对比：
三、DeepSeek数据合规困境分析
（一）数据采集的隐私安全风险
DeepSeek基于数据蒸馏的大语言模型训练虽不依赖海量数据学习，但其多阶段数据流转仍面临隐私安全风险。数据合规所规制的“个人信息”亦或“personal data”，以信息可识别性作为基础特征。而该模型训练数据的方式导致了作为数据价值核心的个人身份信息要素在支撑模型语义理解能力的同时，也将成为攻击者实施逆向工程的突破口。具体而言，一是匿名化处理难以完全消除数据元特征关联性，结构化数据中的邮政编码、职业属性等非敏感字段仍可通过组合推断指向特定个人以进行身份识别。二是教师模型向学生模型传递参数时，可能通过注意力机制、特征嵌入等途径携带原始训练数据的语义残留。三是多轮蒸馏过程中，不同批次的脱敏数据经模型聚合后可能重建原完整信息图谱。
数据蒸馏引发的隐私风险将会贯穿数据处理全生命周期。在数据预处理阶段，原始数据清洗时的字段保留规则若设计不当，可能意外保留可识别特征；在数据训练阶段，分布式计算节点间的中间参数传输，可能因加密强度不足遭中间人攻击；在数据部署阶段，模型服务接口若未配置差分隐私机制，推理请求可能成为数据渗透载体。在上述环节中，如果数据存储不当，存在未加密、访问权限控制不严格等问题，将会导致未经授权的访问或数据泄露。攻击者可利用以下技术路径实施隐私推理：比如通过分析学生模型的预测置信度分布，构建马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样模型，逆向推导训练数据特征。或是在联邦学习场景下，截取模型更新时的梯度信息，运用生成对抗网络（GAN）重构用户敏感属性。亦或是基于输出概率分布的微小差异，判断特定数据是否参与过训练过程。
为符合GDPR有关处理个人数据的规定，隐私声明系实现数据主体知情权并确保数据控制者处理数透明性的必要前提，但DeepSeek的嵌套式同意设计——同意数据收集即视为同意参与模型训练——未以显著方式提示。测试显示，在移动端默认勾选状态下，用户需滑动至页面底部才能发现该关联条款，违反GDPR的“清晰同意”要求。2025年1月，调查机构Wiz发现DeepSeek的ClickHouse数据库未设置访问权限，泄露的数据包含完整的用户交互日志，包括输入内容（平均长度127字符）、响应生成时间戳（精确到毫秒）、设备指纹信息（IMEI、MAC地址等）、技术分析显示等大量数据信息，这些数据与模型训练的直接关联性不足，但被用于构建用户行为画像且数据过度留存，违反了GDPR要求的“不超过个人数据处理处理目的之必要的”数据最小化原则以及限期存储原则，加之DeepSeek隐私政策规定用户数据存储于中国服务器之上，故其在服务过程中采集并跨国传输外国用户数据将产生另一重国家安全与隐私保护风险。
（二）算法透明度与合规性问题
数据蒸馏在保留传统AI“黑箱”特性基础上，其特有的技术架构与责任传导机制，无法直接套用传统AI“开发者-运营方”的二元责任框架，进一步加剧了责任主体的模糊化。具体而言，教师模型的知识迁移使得单个教师模型贡献度难以量化，形成责任稀释效应；且学生模型具备自主演化功能，其强化学习的持续微调将会产生不可控输出偏移，可能突破教师模型的预设边界；在模型训练过程中，初始训练集的偏见经多轮蒸馏被非线性放大，导致了数据污染追溯困境。传统的过错责任原则难以应对无意识偏差传导（如教师模型隐含的文化偏见被学生模型继承），如何界定“学生模型”的责任边界，并明确“教师模型”开发者在错误传播中的责任，成为人工智能归责的新课题。
为进行AI监管，避免AI生成的虚假信息、深度伪造内容引发法律责任争议，欧盟强调企业对其输出内容的实质性人工干预，高风险AI系统必须提供“可解释性报告”。但DeepSeek多模态大模型采用动态神经网络架构（DynaNet），其推荐系统包含超过800层的参数矩阵，模型参数更新包经量子加密后无法被第三方解密。其动态神经网络参数不可逆的技术特性与欧盟所要求的必须提供特征重要性排序形成矛盾，若其未披露核心参数对决策的影响权重，根据欧盟《数字服务法》要求，将会面临高额罚款并重构算法的处罚。
此外，欧盟2025年实施的的CE-IV级AI认证要求企业需建立覆盖“设计-开发-部署-退役”全周期的溯源报告，包括风险识别（如数据泄露、算法歧视）、影响评估（DPIA/PIA报告）、应急预案（如模型回滚机制），而国内数据标注产业普遍存在的版权瑕疵与这一要求形成矛盾。
四、DeepSeek数据合规的解决路径
（一）完善数据收集与使用政策
在国家治理结构维度，应在平衡人工智能发展需求与国家安全保障的框架下，构建兼顾数据高效供给与主权安全的双轨机制，面对人工智能服务全球化带来的数据跨境流动挑战，通过建立国际协同治理范式满足监管差异。针对欧盟侧重隐私保护与我国侧重主权安全的规制分歧，可采取“核心共识+弹性例外”的协商策略，优先在尊重数据主权、风险评估框架等基础原则上形成多边共识，同时允许各国基于国家安全清单设置差异化豁免条款。具体实践中需强化数据分级管控体系，依据《数据安全法》对涉及关键基础设施、生物特征等敏感领域的数据资产实施出口管制，建立动态监测数据要素流动的预警机制。我国可依托“一带一路”数字合作网络，主导构建跨境数据流动的“安全走廊”标准，通过输出包含数据主权标识、可信计算验证等技术的治理方案，实现从国际规则参与者向主导者的角色升级，为DeepSeek创造合规发展空间。
具体而言，为更好与国际接轨以满足域外国家的监管要求，应当构建“合规认证-司法保障-技术防控”三位一体的国际接轨体系。将我国《个人信息保护法》中的正当必要原则细化为可操作的认证标准，要求人工智能企业建立覆盖数据采集、传输、分析的全程合规审计制度，并引入具备国际互认资质的第三方机构开展隐私影响评估。司法层面应落实多元共治的要求，通过多方参与的监管平台对出现的法律风险进行分析研判，并健全配套的例行抽查、社会举报及约谈制度，由国家网信办和工信部等部门进行监管。创新适应算法特性的救济模式，探索检察机关针对系统性隐私侵权发起公益诉讼的可行性，同时完善跨境数据纠纷的仲裁规则。技术治理方面可联合微软等跨国企业进行合作，对涉及意大利等严格监管地区的用户信息实施本地化处理，实现“数据可用不可见”的防护目标。
在企业合规维度，在数据收集阶段，其应制定清晰、易懂的数据收集政策，在用户注册或使用服务时，以显著方式告知用户数据收集的目的、范围、使用方式及存储期限等信息，确保用户充分了解，并采用明确、具体且易于理解的方式获取用户同意，确保用户在充分知情的前提下自愿同意其数据被收集和使用，同时提供方便的撤回同意的途径。在数据存储阶段，其应定期对数据收集情况进行评估，删除或匿名化处理不再需要的数据，并采用先进的数据加密技术，对存储和传输中的数据进行加密处理，防止数据泄露。同时，实施严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问数据。在数据输出阶段，加强对生成内容的监管，避免其泄露个人信息及敏感信息。对于涉及个人隐私的敏感数据，如医疗数据、金融数据等，采用数据脱敏和匿名化处理技术，去除或替换数据中的敏感信息，降低数据泄露后对用户隐私的影响。此外，制定完善的数据安全管理制度，包括数据分类分级管理、安全审计、应急响应等机制，定期对数据安全状况进行自评估和检查，及时发现并解决数据安全问题。
以下是上述内容的总结性表格：
（二）提高算法透明度与合规性
鉴于数据蒸馏技术链条的复杂性，传统单一责任认定机制已显现出结构性缺陷，需引入产品责任法中的比例责任划分框架构建多维归责体系。具体可参照产品制造链条的多级责任分配模式，将数据供应商、教师模型开发者、学生模型运营方纳入协同责任网络。数据供应商应对训练数据集存在的系统性偏差承担基础性责任；教师模型开发者须对知识迁移过程中的误导性信息输出承担相应责任；学生模型运营方则应对未有效过滤不当内容导致的衍生错误承担过程控制责任。这种基于技术流程的梯度责任配置，能够精准匹配数据蒸馏各环节参与主体的风险控制能力，实现权责关系的动态平衡。
与此同时，需同步构建生成式人工智能的透明化治理范式以破解算法黑箱困境。针对数据蒸馏过程中因信息损耗导致的决策不可溯难题，应建立涵盖数据溯源、参数变更、知识迁移路径的全流程存证系统，强制要求开发主体完整记录训练数据指纹与蒸馏工艺参数。在算法可解释性层面，需研发适应深度神经网络特性的解释工具集，通过决策路径可视化与置信度标注技术，使模型输出结果具备可验证的逻辑链条。对于涉及个人生物特征、金融征信等敏感领域的应用场景，应实施双轨制监管策略，在保留算法高效运算优势的同时嵌入人工复核节点与实时预警系统，并建立用户风险警示机制，通过事前风险披露、事中决策干预、事后溯源追责的三维保障体系，全面提升技术应用的合规性与可控性，使其决策过程能够被用户和监管机构理解和监督。
以下是上述内容的总结性表格：
五、结论
数据合规是DeepSeek在全球化发展过程中必须面对的重要问题。通过完善数据收集与使用政策、加强跨境数据传输合规管理、强化数据安全与隐私保护措施以及提高算法透明度与合规性，DeepSeek可以有效应对数据合规困境，提升企业的竞争力和可持续发展能力。同时，这也为其他人工智能企业提供了有益的借鉴，推动整个行业在合规的轨道上健康发展。
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（来源：德和衡大湾区法律适用研究院，陈锴、缪一笑）
