2024年12月19日，韩国个人信息保护委员会（PIPC）正式发布了“AI和数据安全使用的AI隐私风险管理模型”，该模型为AI领域的隐私风险管理提供了重要的指导框架，旨在帮助AI企业根据AI技术的多样化特点及其具体应用场景，采取自主措施有效识别和应对隐私风险。该模型系统地梳理了AI全生命周期中的隐私风险管理方向、基本原则、风险类型及其对应的缓解措施，旨在应对AI技术发展、个人数据泄露以及新兴风险不断增加的挑战。

该模型中的措施并非强制要求，而是提供一个灵活的风险管理工具包，企业可根据自身情况选择适合的措施，优化隐私风险防控效果与资源利用效率，实现隐私保护与技术创新的平衡发展。

1. AI隐私风险管理程序

AI隐私风险管理应从AI模型和系统的规划与开发阶段开始，在该阶段通过系统性规划和设计，可前瞻性地识别潜在的隐私风险因素，并采取相应措施减少风险发生的可能性。此外，考虑到技术环境的动态变化，如系统的迭代升级和外部技术环境的变动，AI隐私风险管理模型还建议建立定期和持续的风险管理机制，以确保风险管理流程能够适应环境变化，保持其有效性和时效性，从而构建起贯穿AI系统开发到运营全过程的动态隐私风险防护体系。

2. AI隐私风险管理类型

依据AI生命周期特征，隐私风险可分为规划开发阶段风险和服务提供阶段风险。其中，在服务提供阶段，依据AI用途和技术特性，风险又可分为生成式AI风险和鉴别性AI风险。通过分类为后续制定差异化的风险应对策略提供方向与依据，有助于AI企业和相关机构采取更具针对性的防控措施，提升隐私保护的精准度与效果。

3. AI隐私风险缓解措施

（1）加强训练数据管理，包括对其开源进行严格审查与追溯，详细记录数据历史，同时制定明确且合理的可接受使用政策，确保数据的获取与使用合法、合规且符合道德规范。

（2）对于包含敏感数据或大量个人信息的训练数据集进行隐私影响评估，并向数据主体报告可能生成的不合适内容，为个体权益保护提供有效的反馈渠道。

（3）组建AI隐私红队，模拟潜在的隐私侵犯场景，进行针对性测试，并依据测试结果迅速采取改进措施，以及时发现与缓解隐私漏洞。

（4）对AI训练数据进行预处理，例如，删除不必要数据以减少潜在风险暴露面、采用假名化和匿名化技术增强数据隐私性、删除重复数据以优化数据管理效率等。

（5）微调AI模型优化其性能表现，应用输入和输出过滤技术防止敏感信息的意外泄露，并采用差异化隐私技术，在保障数据可用性的前提下最大程度地提升隐私保护水平。

4. AI隐私风险管理体系

（1）重新定位隐私管理架构及首席隐私官（CPO）职责。

（2）AI企业应明确各方在价值链中的权责边界，通过建立合作机制，增强主体间的协同与沟通，构建灵活应对隐私风险变化的管理体系，确保在技术快速发展过程中有效保障数据主体的权利。

信息来源：

https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10870

https://biz.chosun.com/it-science/ict/2024/12/19/MHVC3P2JIFA3XKXSTJSMS3KO34/

https://mp.weixin.qq.com/s/bmR0DXKL--Pv1BogeDgSrQ