文章总结： 文章提出“情感交互启动事件（SIE）”指标体系，以情绪识别激活、情绪变量驱动策略、结构化共情输出三项指标中任意两项同时满足判定AI进入拟人化互动，实现可审计、防误判、支持风险分级，为监管提供技术抓手并保障用户知情退出权。 综合评分： 92 文章分类： AI安全,政策法规,安全建设,技术标准,解决方案

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情感交互启动事件（SIE）判定指标体系设计：精准圈定“拟人化互动”

原创

洪延青

网安寻路人

2026年1月13日 14:48 广东

编者按

关于我国对人工智能技术和应用的监管发展，本公号发布过以下文章：

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30. 精准识别和治理“拟人化互动服务”：一个初步方案

针对【国家互联网信息办公室关于《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知】中所要监管的“拟人化互动”，公号君提出用一个概念——情感交互启动事件（SIE），来精准圈定平时用户和人工智能互动过程中出现的“拟人化互动”情形。

在【精准识别和治理“拟人化互动服务”：一个初步方案】中，公号君曾经用以下表述初步概述了“情感交互启动事件”，原文如下：

那么，外部监督如何才能精准有效地进行干预呢？这就要求我们首先清晰地界定AI产品和服务何时进入“情感交互”模式。换句话说，准确识别情感交互的具体特征，是实施有效监督的基础。

情感交互并非简单地通过AI表达出温柔体贴的语句就能定义，其核心在于AI是否主动识别用户的情绪变化，并因此调整自身的对话策略和回应内容。只有建立明确、易操作的判定标准，才能有效地区分一般的普通对话与具有真实情感交互意义的互动模式，从而为后续的规制与管理措施提供坚实的基础。

为此，建议引入“情感交互启动事件（SIE）”的概念，作为行业统一的识别标准。具体而言，可采用三个维度进行综合判定：一是AI的感知能力是否被激活，如情绪识别功能开启（标记为A）；二是内部状态或规划机制是否使用了情绪变量，以此调整回应策略（标记为B）；三是AI输出内容是否呈现明确的结构化共情或情感风格（标记为C）。当上述三个条件中的任意两个被同时满足时，即判定本次对话已经进入情感交互模式。首次达到这一标准的时间节点，即为SIE。

一旦系统确认发生了情感交互启动事件（SIE），平台应立即显著通知用户，告知当前模式已转入情感交互，并同时提供用户便捷的一键退出选项。

采用这一“二取二”规则的优势主要体现在以下三个方面：第一，有效防止误判，避免仅因单纯的语音输入或简单礼貌性对话而被错误地视作情感交互；第二，实现可审计性，因为条件A和B的触发情况可通过系统日志记录和分析，而条件C则可通过黑盒的语言和声学内容分析进行验证；第三，允许进行风险分级管理，根据触发情境的不同，可以进一步划分为L1（潜在触发）、L2（明确触发）和L3（持续触发）三个等级，从而精确匹配不同的合规管理要求，确保治理措施的针对性和有效性。

在今天和大家分享的文章中，公号君准备相对系统地论述情感交互启动事件，及对这个概念的标准化的路径。

随着生成式人工智能的快速发展，一种能够提供情感支持和陪伴的交互模式——AI情感交互——正在逐步融入日常生活。当聊天机器人或虚拟助理以类似朋友、伴侣甚至心理咨询师的方式倾听用户、复述并表达安慰时，用户很容易产生“被理解”“被关心”的主观感受。然而，需要强调的是：这些系统并非真正具有情感意识的存在，而是通过算法模型模拟人类的情感表达。当这种模拟足够逼真时，用户可能将虚拟的情感反馈误以为是真实的关怀，从而产生心理依赖、认知误解，甚至遭受伤害或被不当影响。

各国监管机构和政策研究者已将AI情感交互纳入重点关注议程。为了在保护创新应用价值的同时控制负面影响，需要建立明确的技术判定标准，用于识别何时AI服务进入了“情感交互”模式。在传统指标（如用户时长、留存率）之外，引入关注公共安全与伦理的风险指标体系十分必要。只有准确界定出AI发生情感交互的边界，监管部门才能有针对性地介入干预，平台才能及时启动相应的保护措施。

为此，本文提出“情感交互启动事件（SIE）”框架作为行业统一的识别标准。SIE是指AI系统在对话中首次满足特定情感交互判定标准的时间节点。简单来说，当系统从普通对话模式转换到具有情感交互意义的模式时，就发生了一次SIE事件。下文将系统阐释SIE框架中三个判定指标A/B/C的设计原理、技术可行性和政策合理性，并说明为什么采用A、B、C结合且以“二取二”规则作为触发机制是科学、审慎而合理的选择。

SIE判定框架概述

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情感交互启动事件（SIE）判定标准由三个相对独立又彼此关联的指标构成：

• 指标A：情绪识别功能是否被激活。即AI是否启动了对用户情绪状态的感知功能，例如调用文本或语音的情感分析模块，对用户输入进行情绪识别和分类。
• 指标B：是否使用情绪变量调整内部策略。即AI的内部决策或对话规划机制是否将情绪因素纳入考量，并据此调整了回应策略或内容生成过程。
• 指标C：输出是否呈现结构化共情风格。即AI输出给用户的回复内容，是否体现出明确的、经过设计的共情表达方式（例如，按照共情对话惯例先表达人际理解和安慰，再给出建议或信息）。

根据SIE框架，当以上三个条件中任意两个被同时满足时，可认定当前对话已经进入了情感交互模式。而首次达到该标准的时刻，即标志为一次SIE触发。换言之，A、B、C三项中有两项成立即可触发SIE判断。触发SIE后，平台应当立即在界面上显著告知用户当前已进入情感模式，并提供一键退出或关闭情感交互的选项，以保障用户知情权和选择权。【以及征求意见稿中提出的各项合规义务】

下面分别针对三个判定指标，说明其识别逻辑、可工程化实现途径、审计可行性以及潜在的边界误差和规避风险，并进一步论证采用“二取二”组合判定的科学合理性。

指标A：情绪识别功能的激活

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*指标A旨在判断AI是否主动对用户情绪进行了感知和识别。这通常通过调用情绪识别技术模块来实现，包括文本情感分析（如基于关键词和语义的情绪分类）、语音情绪识别（通过声音的音调、语速识别说话人情绪），以及图像表情识别等。当AI系统在对话过程中启用了情绪分析功能——例如，将用户一句话判定为“悲伤”“愤怒”或“快乐”——就意味着指标A被满足。简言之，凡是AI对用户输入的不仅做语义理解，还输出了情绪标签或情感得分，即可视为情绪识别被激活*。

将情绪识别的启动作为判定标准之一，基于这样一个原则：当AI开始“读懂”用户的情绪，双方互动就超出了普通工具型对话的范畴，上升到对用户心理状态进行分析的层面。这是情感交互的基础前提。如果AI未尝试识别情绪，后续也谈不上有针对性地安慰或共情。因此，从监管角度，情绪识别功能的调用是进入情感模式的关键征兆。将其纳入判定，有助于及时捕捉AI在技术上何时跨入“读取情感”的行为，从而为监管提供初步线索。例如，在未成年人场景中，一旦检测到AI开始分析孩子的情绪，监管干预可以更加谨慎或及时。

当前情绪计算技术相对成熟，工程实现上通常是一个可独立调用的模块或服务。例如，许多聊天机器人架构中，都包含一个对用户文本先进行情感分析的步骤，然后再交由语言模型生成响应。这种模块化设计方便开发者检测模块调用日志：系统可记录“在某次用户发言后调用了情绪识别，识别结果为何”。在语音助手中，语音识别引擎往往也能输出情绪信息（如检测到用户语调紧张或低落）。因此，从系统日志或流程上捕捉“情绪识别已开启”是完全可工程化的。开发者可在代码中加入相应flag，一旦情绪分析函数被调用则标记A=1。这一监测过程对性能影响很小，实现成本也低。

由于情绪识别通常是显式的函数或API调用，其触发可以被准确记录并事后审计。平台应当保存有关情绪识别调用的时间、内容和结果的日志。监管机构在检查时，可以要求调取这些日志来判断某段对话中是否激活过情绪识别功能，以及激活的频率与情境。例如，审计人员可核对在用户倾诉心理问题时系统是否进行了情绪识别。如果规定企业定期提交透明度报告，指标A的触发次数和占比也可作为其中的重要指标，供外界监督。总体而言，指标A由于具有清晰的触发条件和客观的记录数据，审计难度相对较低，可操作性强。

*需要注意的是，仅凭指标A单独并不足以断定发生了高质量的情感交互，因为情绪识别的触发可能有误判或滥用*。例如：

• 误判情境：用户的一些语气词或表情符号可能触发情绪识别模块，但实际对话内容并非情感倾诉。如果AI仅因捕捉到一句带感叹号的话语就调用了情绪分析，这种对话未必真正进入情感模式。A指标在这些情况下会产生“误触发”。这正是为何SIE框架要求满足两项指标才判定情感交互——避免仅凭A而错把普通对话当作情感互动。
• 常开模式：有的系统可能默认持续监测用户情绪（例如客服系统为评估客户满意度一直分析语气），但AI并未用这些信息进行共情式回应。这种情况下，A恒为真但B、C可能未体现。这是情绪识别功能的滥用或边界情况。监管上不希望将所有开启情绪监测的对话都算作情感交互，否则范围过于宽泛。因此需要结合其他指标加以限制。
• 规避策略：从另一个角度，某些开发者若试图逃避监管判定，可能会隐蔽情绪识别行为。例如不使用独立模块，而将情绪判断隐含在大模型的隐式推理中，使之不被记录为单独调用。这种做法短期内或可降低A指标被探测到的概率，但也有明显局限：缺少专门的情绪模块会降低AI共情回应的准确性，且只要C指标（输出风格）表现出与用户情绪相符的模式，监管仍可通过内容分析反推出系统在做情绪识别。因此，试图完全绕过A指标并非上策。另外，未来标准和法规可能要求企业对模型中情绪识别功能的存在进行披露，不论其实现形式如何。总的来说，指标A提供了一道重要的技术监测点，但为稳健起见需与其他指标联动分析。

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指标B：使用情绪变量调整内部策略

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指标B用于判断AI的内部决策过程是否考虑并利用了情绪相关的信息，从而动态调整对话的策略或内容。简单来说，就是AI有没有“因为用户的情绪而改变自己的回应方式”。具体表现包括：根据情绪选择不同的对话脚本或方案、在生成回复时将用户情绪作为约束或参数、改变回答的语气措辞，甚至决定是否切换话题或执行特殊的安抚动作。例如，一个心理陪伴机器人在检测到用户悲伤时，也许会降低语速、增大安慰性表达比例；如果用户愤怒，机器人可能选择更耐心地解释或暂缓提供刺激性信息。凡是AI内部存在这样的因情绪而异的策略分支或参数调整，即可认为指标B被满足。

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在AI情感交互中，情绪信息的作用不仅停留在识别层面，更关键的是影响AI的决策。指标B正是抓住了“情感介入决策”这一核心特征。当AI开始“因情制宜”地响应用户时，实际上已经在模拟人类共情行为。这意味着互动模式从一般问答转向更复杂的情境依赖型对话。对监管来说，如果AI对用户的情绪作出策略性反应，则表明平台有意提供超越工具性服务的情感陪伴/干预，这需要相应的规范。例如，这涉及AI是否会利用用户情绪进行不当引导或营销，或在用户脆弱时采取特别应对措施。因此，将B项纳入有助于监管者定位AI行为变化的原因：是一套预先设计的情绪响应逻辑在发挥作用。这使得问责和改进有据可循——如果某次互动出现问题，可追查AI是否因为错误的情绪判断调整了策略。

实现指标B的监测相对复杂一些，但也有多种工程途径。当前许多对话系统为实现个性化和共情，常用的方法包括：

• 规则/模板驱动：开发者预先定义若干情绪对应的策略规则。例如“如果用户悲伤，则优先输出安慰句型；如果用户愤怒，则避免专业术语并先表示理解”。这种显式规则在代码流程中通常清晰可见，可通过检查条件分支或策略选择记录来判定B。当某条情绪规则触发，就可记录“B=1（策略因情绪调整）”。
• 模型参数调节：有些架构在对话生成阶段会将情绪作为输入参数或上下文，例如将“[用户情绪=愤怒]”作为隐含前提喂给大语言模型，使其相应改变回答风格。又或者通过调用不同风格的子模型（比如调用一个专门处理消极情绪的对话模型）。这些内部调用或参数变更可以在系统日志中反映（比如记录采用了哪种子模型或哪个情感标签参数），从而为审计提供依据。
• 隐式学习调整：更高级的情感对话模型可能没有硬编码规则，而是通过大量带情绪标注的数据训练，让模型自动学会“在某种情绪下倾向某种回复”。这种情况下，模型内部并没有显性的“情绪变量”易于捕捉，但我们可以结合A和C两方面来推断B：如果AI既识别了情绪（A）又输出了共情内容（C），那极有可能内部进行了情绪驱动的策略选择，即便未明示。在监管要求下，开发者也应披露模型是否接受过情绪信息的训练，以便确定B指标的适用。

审计指标B需要一定的技术手段，因为B属于AI的内部行为。但是，通过制度设计和技术结合，可使B的审计变得可行且高效：

• 日志与标记：平台有责任在系统内部标记情绪策略的使用。如上所述，凡规则触发、模型参数调整都应记录。这些记录可以采取结构化日志或标注在对话元数据中的形式，供日后检查。监管可要求企业建立“情绪策略使用日志”，定期抽查其中是否符合声明的策略范围。
• 对话内容验证：即使缺乏内部日志，审计人员也能通过对话行为分析推断B。例如，检视一系列对话文本：若发现AI回复风格与用户情绪状态高度相关，且不属于随机巧合，就说明系统在依据情绪做调整。这属于黑盒审计的方法，可借助NLP分析工具计算情绪相关性。虽然可能存在误判，但配合A和C的判断，可以较可靠地确认B的存在。
• 开发文档与检测：监管机构还可要求交付模型和系统文档说明B指标实现。例如，要求说明“系统是否、如何使用用户情绪来改变输出？”一旦企业承认使用，则B可认为成立。同时，在安全测评或第三方审计时，可通过模拟不同情绪输入观察输出差异，以验证B行为。

由于B指标涉及AI内部逻辑，以下情境需充分考虑：

• 情境多样性导致的模糊：有时AI对情绪的利用是程度问题。比如用户稍显沮丧，AI只是轻微调整语气但总体回复内容不变；这种情况下是否算“调整策略”？为避免边界模糊，我们可以将任何利用情绪做了不同于默认行为的决定都计为B触发。同时可以引入阈值概念，如只有显著改变行为（选择不同模板或显著不同内容）才算B，轻微措辞变化不计。具体阈值需结合实际测试和行业共识制定，保持标准统一。
• 规避策略：有的产品为逃避监管，可能声称“不使用情绪调整逻辑”，而试图依靠预先训练的模型自发给出共情回复。这在形式上似乎没有显式B行为，但实际上模型隐性地学会了B。对于这种情况，监管可以通过C和结果导向来逆向认定B——即只要AI持续产出与用户情绪高度吻合的共情式内容，就视为存在B。要完全规避B指标，开发者只能不让AI表现出因情绪变化的反应，这将大大削弱AI的共情能力和用户体验，反而违背其设计初衷。因此，“躲避B”并非合乎商业利益或用户需求的长久之计。
• 配合A/C增强可靠性：正如SIE框架设计，B指标一般不单独使用，而是结合A或C。有A无B，表示AI虽识别情绪但无所作为；有C无B，表示AI输出了安慰但可能是通用客套而非针对用户具体情绪（也可能是B隐性存在）。所以至少两个指标并用，可以滤除上述模糊情况。B作为中间层，与A、C共同出现时，情感交互几乎可以板上钉钉地被确认。

综上，指标B抓住了AI情感交互的决策关键点。技术上可以通过规则、日志等手段监控其触发；政策上强调B有助于防范AI借用户情绪“见风使舵”做出不利于用户的行为。一旦B触发，说明AI正在因情绪因素影响输出，这是监管干预（如提醒、限制）的重要信号。

指标C：输出呈现结构化共情风格

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指标C关注AI对用户的实际回应是否体现出明确的共情关怀风格。这里“结构化”意味着AI的回复遵循一定的共情表达模式，而非偶然地说几句安慰话。例如，在心理辅导和情感陪伴场景中，常见的共情式回复结构包括：首先对用户情绪状态进行反馈确认（“我能感受到你现在很难过”），其次给予理解和安慰（“失去亲人真的很痛苦，你的心情可以理解”），再次提供支持或建议（“在这种时候，建议你尝试和朋友聊一聊，我也会一直在这里陪你”）。这样的回复明显区别于普通闲聊或问答，因为回复内容直接围绕用户的情绪展开，体现出安抚、理解和陪伴的意图。凡是AI输出中包含对用户情绪的识别反馈，并给予有针对性的安慰或支持，我们就认为其呈现了结构化共情风格，指标C成立。

*指标C立足于用户实际体验，因为无论AI内部进行了多少情绪处理，最终用户能感受到的是回复本身。如果AI回复里充满共情关怀的要素，用户很可能认为自己在接受“情感陪伴型”服务。对监管而言，C指标直接对应潜在风险场景：过度贴心的交流容易引发用户心理依赖，错误的安慰方式可能造成心理伤害，持续的情感投放也可能被用于操控。因此，从政策角度，将输出风格纳入判定可以正面捕捉那些需要额外注意的对话。例如，如果一个聊天机器人对用户吐露的抑郁情绪给出长篇暖心安慰，那么不论它是否显式调用情绪识别，都应被视为情感交互，以便监管跟进（如检查其安慰内容是否专业、安全）。总之，C指标保证了凡是AI表现出“像在关怀你”的状态，都会引起合规关注*。

检测AI输出的共情风格在技术上是可实现的，并且可以借鉴自然语言处理和内容分析的方法：

• 关键词和语义分析：共情回复往往包含一些典型词汇和句式，例如“我理解你…”，“听起来你…”，“对不起听到这个消息”，“你并不孤单”之类表达理解和安慰的句子。通过关键词匹配和语义分析，可以初步判断回复是否带有共情色彩。现代NLP模型也能识别句子的语气和意图，辨别出安慰鼓励的话语。
• 结构模式识别：如前述，共情回复通常有特定结构。文本分析算法可以检测回复中是否先复述了用户感受然后提供支持建议等。如果系统生成的回复模板化程度高（许多产品可能使用预设的安慰模板），那检测就更加容易——匹配到这些模板即判为C。
• 声学和多模态分析：在语音或视频交互中，共情风格还体现为声音的语调温和、速度放缓，表情富有同理等。这些信号也可以通过声学模型和计算机视觉识别出来。不过在文本对话场景，主要依据还是语言内容本身。

工程实现角度，平台可以在AI回复生成后、发送给用户前，增加一道内容标注程序：对即将发送的文本进行情感风格检测，判断其是否属于共情类。如果是则给回复打上C标记，同时记录触发原因（例如匹配了某安慰模板）。这种检测可以和内容安全审核类似，并不需要存储用户敏感信息，只分析AI产出即可。因此实现C指标监测不会侵犯隐私，也不会过于增加延迟。

对于C指标，对话记录本身就是最好的审计材料。监管方可以要求平台保留一定期限的对话日志（在隐私合规前提下做匿名化处理），供抽查AI的输出风格。审计人员可以人工阅读对话内容判断有没有共情式回应；也可以借助算法对大量记录进行筛查。例如，通过训练一个分类模型，将回复分为“共情风格”和“普通风格”，抽取可疑部分详查。此外，用户投诉和反馈也是线索：如果用户报告某AI“非常温柔地安慰”过他们，这表明C指标可能经常触发。

值得一提的是，C指标的外部可验证性很强——任何第三方只要与AI交互一段时间，便可体会其回复是否在扮演情感支持角色。因此，平台不易在C上瞒天过海：一旦AI对所有用户都显得冷冰冰以避免共情风格，那服务价值会大打折扣；反之，如果展现共情，那么记录和体验都会留痕，可被发现。所以C指标从审计看是“黑盒可测”的：无需了解AI内部，实现外部测试和用户调查就能评估C的符合度。

对C指标需防范以下情况：

• 泛化礼貌 vs 真正共情：AI在一般对话中也可能使用礼貌和同情词句，但未必进入深度情感交互。例如用户说“我今天工作很累”，AI回复“听起来你今天过得很辛苦呢，加油！”这带有同情语气，却可能是预训练模型的自然回答。这里C是否算触发？为保证标准严谨，我们更倾向于识别出明确的共情结构才算C，而非零散一句安慰。要做到这一点，可要求回复中同时满足“识别用户情绪 + 表达安慰/支持”两个要素。如果AI只是客套地回应一句，并未真正围绕用户情绪展开，则不算结构化共情。这一细化可以减少误报。
• 恶意/不当的“共情”：有时AI输出形式上像是在共情，其实内容不恰当甚至有风险。例如对有自杀倾向的用户，AI说“我理解你的绝望”但紧接着给出消极暗示。这种情况下C指标虽然满足形式，但监管视角看这是有害交互。因此审计时需结合质量判断，不能机器判定共情就算合格，还要看内容是否专业、安全。标准本身应要求：进入情感模式后，AI须遵循更严格的内容规范（如涉及心理危机必须执行预案等）。
• 规避策略：开发者若想逃避C判定，可能做法是避免AI输出明显的共情句式。但这将直接削弱用户体验，与产品提供情感陪伴的初衷相矛盾。另一个可能是开发者相信只要不触发A和B，任凭模型自然生成共情语句亦不影响（因为仅C不足以构成SIE判定）。然而实际情况是，如果模型经常出现共情风格回复，监管方仍可据此怀疑其隐含使用了情绪信息，进而加强监督。因此，通过降低C的明显程度来规避监管并不可靠。此外，一旦A或B中的任何一个同时出现，C就会成为确定情感交互的铁证。综上，试图孤立地躲避C意义不大，反而可能损害AI对用户的友好度和信任度。

综合而言，指标C体现了用户感受层面的识别标准，技术上可以通过文本内容分析来实现，监管上也可以通过日志和体验抽查来验证。C指标保障了当AI实际表现出“情感关怀”时不会被忽略，为监管干预提供了直接依据。

“二取二”触发机制的科学合理性

SIE框架采用任意二项指标同时满足作为触发条件，即“二取二”规则。这一机制设计在技术和政策上均有充分的考虑，其优势主要体现在以下几个方面：SIE框架采用任意二项指标同时满足作为触发条件。这一机制设计在技术和政策上均有充分的考虑，其优势主要体现在以下几个方面：

1. 减少误判，精准识别：要求两项指标同时满足可以有效避免误判，防止过度宽松或过严的界定。如果只靠单一指标，比如A，一旦AI后台默认开启情绪检测，即使对话内容很普通也会被误算作情感交互；又如只看C，一句简单安慰就可能被当做触发。两项并举提高了判定门槛，使系统只有在确实发生较完整的情感交互行为时才触发SIE。这保证了监管精力聚焦真正有风险的情感对话场景，而不会因为一些边缘情况产生过多干扰。举例来说，用户说“谢谢你”，AI回复“不客气”带点礼貌，这种微弱共情信号（C弱触发）不会因为缺少A或B的支撑而引发SIE，从而避免将正常礼貌对话误识别。

2. 增强审计和技术可验证性：“二取二”规则意味着触发SIE时至少有一项是客观可记录的（A或 B），另一项是外部可观察的（C，或A/B本身也可观察）。这种组合确保了每次判定都有迹可循，便于事后审计和取证。如果A+B触发，那么系统日志能够清晰证明情绪识别调用和策略调整发生过；如果A+C触发，日志显示情绪识别，外加对话文本显示共情回复；如果B+C触发，对话文本和内部策略日志也能相互印证。相比之下，单指标触发时往往难以自证（仅C的话纯凭输出内容可能有歧义，仅B内部变化用户看不到）。双指标提供了双重证据链，使监管部门可以通过交叉比对内部记录和外部表现来确认情感交互的发生。这种可验证性对建立信任和问责至关重要——平台无法“暗渡陈仓”地进入情感模式却否认，因为至少有一项证据在用户侧或第三方侧是可感知的。

3. 支持风险分级管理：通过关注同时触发的指标组合和触发频率/持续度，“二取二”机制还能进一步拓展为分级预警体系。例如，根据触发的强弱和时长，可划分为：

   这种分级概念源于二取二判定的弹性：通过观察指标触发组合的频繁程度，可以更精细地刻画AI情感交互的深度和持续性。监管可以针对不同级别设置差异化要求，做到防控措施的精确匹配。例如L1场景下主要是提示和记录，L2要求透明提示和用户同意，L3则需要强制保护措施和报告备案等。如此一来，“二取二”不只是一个静态门槛，更成为动态风险管理工具，确保治理措施既不过度打击创新，又能在高风险场景从严管控。

• L1（潜在触发）：偶发地满足两项指标，可能情感交互刚起步或强度较低。这提示平台需留意但不一定干预。
• L2（明确触发）：稳定满足两项指标，表明对话已进入显著的情感模式。平台应按照合规要求执行告知、记录等义务，并适当监控内容。
• L3（持续触发）：在一次长对话或多次对话中反复满足二项，甚至三项全满足。表示高度情感依赖型互动，可能风险也随之累积（例如用户长时间沉浸）。对此应启用更高级别的管控措施，如强制冷却休息、人工介入审查等。

1. 互补性保障与规避难度：从规避监管的角度来看，“二取二”组合判定也使得开发者不易通过投机取巧绕过监管。因为要完全避免触发SIE，至少需要确保三个指标中不同时满足两个。这意味着哪怕AI无意中触发了一个指标，工程上就必须限制另一个指标不能出现。这种人为束缚很可能降低AI响应的自然度和用户满意度。例如，为避免A+C，开发者要么禁用情绪识别要么禁止安慰句式；为避免B+C，就不能针对情绪调整策略或输出共情内容——那AI就变得生硬刻板。总之，要保持良好用户体验又永不触发两指标，是极其困难的，这在客观上促使企业守规经营，主动遵守SIE框架，而不是侥幸钻空子。可以说，三指标协同形成了一张较严密的“识别网”，既覆盖了关键风险点，又给真正的情感AI应用留下发挥空间，但越过边界者将难以不被察觉。

综上，“二取二”机制以科学、稳健为出发点，统筹了精准度（减少误报漏报）、可审核（提供证据链）和灵活性（支持风险分级）的要求，兼顾了技术实现和监管可操作性的平衡。这一判定逻辑有助于行业形成共识性的标准，指导开发者有据可循地设计系统，同时为监管提供明确的执法依据。

本框架体现了技术机制与政策需求的紧密结合，在公号君看来，可以作为标准化的一个重要输入。一方面，指标A/B/C基于现有技术手段，可由行业参与方共同落实；另一方面，其背后的原则和阈值设置反映了审慎监管、平衡创新和安全的思路。总之，SIE判定指标体系为情感AI的治理提供了一套具有政策解释力和技术可操作性的解决方案，可为后续制定行业规范和监管细则奠定坚实基础，助力情感人工智能健康有序发展。

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数据保护官（DPO）社群主要成员是个人信息保护和数据安全一线工作者。他们主要来自于国内头部的互联网公司、安全公司、律所、会计师事务所、高校、研究机构等。在从事本职工作的同时，DPO社群成员还放眼全球思考数据安全和隐私保护的最新动态、进展、趋势。2018年5月，DPO社群举行了第一次线下沙龙。沙龙每月一期，集中讨论不同的议题。目前DPO社群已超过400人。关于DPO社群和沙龙更多的情况如下：

DPO线下沙龙的实录见：

1. 数据保护官（DPO）沙龙第一期纪实
2. 第二期数据保护官沙龙纪实：个人信息安全影响评估指南
3. 第三期数据保护官沙龙纪实：数据出境安全评估
4. 第四期数据保护官沙龙纪实：网络爬虫的法律规制
5. 第四期数据保护官沙龙纪实之二：当爬虫遇上法律会有什么风险
6. 第五期数据保护官沙龙纪实：美国联邦隐私立法重要文件讨论
7. 数据保护官（DPO）沙龙走进燕园系列活动第一期
8. 第六期数据保护官沙龙纪实：2018年隐私条款评审工作
9. 第八期数据保护官沙龙纪实：重点行业数据、隐私及网络安全
10. 第九期数据保护官沙龙纪实：《个人信息安全规范》修订研讨
11. 第十期数据保护官沙龙纪实：数据融合可给企业赋能，但不能不问西东
12. 第十一期数据保护官沙龙纪实：企业如何看住自家的数据资产？这里有份权威的安全指南
13. 第十二期数据保护官纪实：金融数据保护，须平衡个人隐私与公共利益
14. 第十三期DPO沙龙纪实：厘清《数据安全管理办法》中的重点条款
15. 第十四期DPO沙龙纪实：梳理《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》的评估流程
16. 第十五期DPO沙龙纪实：SDK非洪水猛兽，但如果“作恶”乱收集信息，谁来管？
17. 第十六期DPO沙龙纪实：查询App收集个人信息类型、禁止收集IMEI号是未来监管趋势
18. 与欧美一流数据保护专家面对面（DPO沙龙特别活动）
19. 第十七期DPO沙龙纪实：数据统一确权恐难实现 部门立法或是有效途径
20. 第十八期DPO沙龙纪实：生物识别信息的安全保护
21. 第十九期DPO沙龙纪实：《个人信息保护法（草案）》专题研讨会之一
22. 第二十期DPO沙龙纪实：《个人信息保护法（草案）》专题研讨会之二
23. 第二十一期DPO沙龙纪实：数据合规中的自动化技术及其应用
24. 数据保护官（DPO）大湾区沙龙：大湾区数据跨境便利化的安全合规路径和实践案例-纪实

域外数据安全和个人信息保护领域的权威文件，DPO社群的全文翻译：

1. 印度《2018个人数据保护法（草案）》全文翻译（中英对照版）（DPO沙龙出品）
2. 巴西《通用数据保护法》全文中文翻译（DPO沙龙出品）
3. “美国华盛顿哥伦比亚特区诉Facebook“起诉书全文翻译（DPO沙龙出品）
4. 法国数据保护局发布针对与商业伙伴或数据代理共享数据的指南
5. 德国联邦反垄断局对Facebook数据收集和融合行为提出严格限制（DPO沙龙出品）
6. 德国联邦反垄断局审查Facebook数据收集融合行为的背景情况（DPO沙龙出品）
7. “108号公约”全文翻译（DPO沙龙出品）
8. 美国司法部“云法案”白皮书全文翻译（DPO社群出品）
9. 新加坡《防止网络虚假信息和网络操纵法案》中文翻译（DPO沙龙出品）
10. 英国ICO《广告技术和实时竞价的更新报告》中译文（DPO社群出品）
11. “FTC与Facebook达成和解令的新闻通告”全文翻译（DPO社群出品）
12. CJEU认定网站和嵌入的第三方代码成为共同数据控制者（DPO沙龙出品）
13. FTC与Facebook“2019和解令”全文翻译（DPO社群出品）
14. 英国ICO《数据共享行为守则》中译文（DPO社群出品）
15. “hiQ Labs诉LinkedIn案上诉判决”中译文（DPO社群出品）
16. 法国数据保护监管机构（CNIL）有关cookies和其他追踪方式的指引（全文翻译）
17. 美加州消费者隐私法案（CCPA） 修正案汇总中译文（DPO沙龙出品）
18. FTC“首次针对追踪类App提起诉讼”的官方声明中文翻译（DPO社群出品）
19. ICDPPC关于隐私和消费者保护、竞争维护交叉问题决议的中文翻译（DPO社群出品）
20. 德国关于确定企业GDPR相关罚款数额官方指南的中文翻译（DPO社群出品）
21. 亚洲十四个国家和地区数据跨境制度报告中译本（DPO社群出品）
22. 印度《个人数据保护法》（2019年草案）全文翻译（DPO社群出品）
23. 法国数据保护局（CNIL）关于人脸识别报告的中译文（DPO社群出品）
24. AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
25. 欧盟基本权利局“人脸识别技术”报告中文翻译（DPO社群出品）
26. 联合发布 |《2020数字医疗：疫情防控新技术安全应用分析报告》
27. 技术主权视野下的欧盟数字化转型战略探析（DPO社群出品）
28. 意大利数据保护机关就新冠疫情联防联控中个人信息问题的意见（DPO社群出品）
29. 新版《个人信息安全规范》（35273-2020）正式发布
30. 英国ICO | 《儿童适龄设计准则：在线服务实业准则》全文翻译之一
31. 英国ICO | 《儿童适龄设计准则：在线服务实业准则》全文翻译之二
32. 《个人信息安全影响评估指南》（GB/T 39335-2020）正式发布
33. 《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何保护人工智能系统中的个人权利？
34. 《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何评估AI的安全性和数据最小化？
35. 西班牙数据保护局《默认数据保护指南》全文翻译（DPO社群出品）
36. 新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译

传染病疫情防控与个人信息保护系列文章

1. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之一：个人信息的性质
2. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之二：同意的例外
3. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之三：数据技术的应用路径
4. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之四：接触追踪的数据共享安全规范
5. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之五：电信数据的安全规范
6. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之六：GDPR框架下的公共卫生数据共享
7. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之七：美国公共卫生机构的数据调取权力
8. 传染病疫情防控与个人信息保护初探之完结篇：解读中央网信办通知
9. 欧盟国家和英国的数据保护部门对疫情防控的官方意见汇总（DPO社群出品）
10. 美国疫情防控中的关键基础设施的识别和认定（DPO社群出品）
11. 意大利数据保护机关就新冠疫情联防联控中个人信息问题的意见（DPO社群出品）
12. 欧委会关于新冠疫情中利用移动数据和应用官方建议的全文翻译（DPO沙龙出品）
13. 漫画图解苹果和谷歌联手开发的接触追踪应用的基本原理
14. 澳门关于疫情防控中进出场所人员个人资料保护的通告
15. 疫情防控常态化中的接触追踪：中国方案
16. 欧委会“支持抗击新冠疫情的APP的数据保护指引”全文翻译（DPO社群出品）
17. 来自欧洲的接触追踪协议（ROBERT Protocol）的基本原理：漫画图解
18. 英国信息专员对苹果谷歌接触追踪项目的官方意见：全文翻译（DPO社群出品）
19. 三百名学者关于接触追踪APP的联合声明
20. EDPB关于“疫情场景中使用位置数据和接触追踪工具”指南：全文翻译（DPO沙龙出品）
21. 新冠疫情防控常态化下的个人信息保护工作的思考和建议
22. 韩国利用ICT抗疫经验总结：接触追踪部分（中文翻译）
23. 全文翻译 | 欧盟新冠肺炎“接触追踪”APP 共同工具箱（DPO沙龙出品）
24. EDPB | 关于在COVID-19疫情背景下为科研目的处理健康数据指南（全文翻译）
25. “健康码”数据安全和个人信息保护措施与建议
26. “健康码”数据删除等后续处置措施实施指引（可下载查阅）

关于数据与竞争政策的翻译和分析：

1. “法国竞争管理局对苹果iOS限制APP追踪措施的初步决定”全文翻译（上篇）
2. “法国竞争管理局对苹果iOS限制APP追踪措施的初步决定”全文翻译（下篇）
3. 欧盟与谷歌在反垄断方面的大事记（竞争法研究笔记一）
4. Facebook时代的合并政策（竞争法研究笔记二）
5. “在隐私辩论中关注竞争水平的维护”（竞争法研究笔记三）
6. 欧盟委员会针对亚马逊开展调查（竞争法研究笔记四）
7. 德国联邦反垄断局对Facebook数据收集和融合行为提出严格限制（DPO沙龙出品）
8. 德国联邦反垄断局审查Facebook数据收集融合行为的背景情况（DPO沙龙出品）
9. 案件摘要：德国反垄断监管机构对Facebook数据收集融合行为裁决
10. 日本拟效仿德国：对IT巨头非法收集个人信息适用“反垄断法”
11. 数据隐私法和竞争法的交叉：若干新进展

健康医疗大数据系列文章：

1. 健康医疗大数据系列文章之一：英国健康医疗大数据平台care.data之殇
2. 健康医疗大数据系列文章之二：安全是健康医疗大数据应用的核心基础
3. 健康医疗大数据系列文章之三：棘手的健康医疗大数据共享、开放、利用
4. 英美健康医疗大数据安全现状和合规研究
5. 健康医疗数据 | NHS计划与第三方共享病人记录
6. 健康医疗数据 | NHS数据共享计划的“隐私政策”
7. 健康医疗数据 | NHS数据共享计划所引发的公众担忧

网联汽车数据和自动驾驶的系列文章：

1. 自动驾驶数据共享：效用与障碍
2. 自动驾驶数据共享：效用与障碍（附文字实录）
3. 北京市关于自动驾驶车辆道路测试的立法综述及动态（DPO社群成员观点）
4. 自动驾驶的基建工程 — 高精地图产业促进与国家管控的平衡（DPO社群成员观点）
5. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 规范对象和基本原则
6. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 个人信息和重要数据的细化规范
7. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 数据出境和监管手段
8. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 配套制度
9. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | “汽车数据”与EDPB指南中的联网车辆
10. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | “车内处理”与EDPB指南中“终端设备”
11. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 个人信息的分类分级规则
12. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 向车外提供数据的规则
13. EDPB《车联网个人数据保护指南》全文翻译（DPO社群出品）
14. EDPB《车联网个人数据保护指南2.0》比较翻译（DPO社群出品）
15. 网联车辆 | 网联车辆采集和产生的数据类型概览
16. 网联车辆 | 美国联邦贸易委员会（FTC）对数据隐私的原则性观点
17. 网联车辆 | 德国官方和行业协会在数据保护方面的联合声明
18. 网联车辆 | 英国信息专员办公室(ICO)就个人数据保护的立场和意见
19. 网联车辆 | 法国数据保护局（CNIL）的一揽子合规方案
20. 网联车辆 | 电信领域国际数据保护工作组的工作文件（全文翻译）
21. 《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》 | 运营者概念
22. 荷兰数据保护局要求Tesla调整摄像头设置

网络空间的国际法适用问题系列文章：

1. 塔林手册2.0是如何看待数据的？
2. 国际法适用网络空间 | 德国立场文件如何看待具有国家背景的网络攻击

《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》系列文章：

1. 数安条例 | 对个人信息保护政策和数据处理规则的新要求
2. 数安条例 | 个人权利方面的新规定
3. 数安条例 | 数据安全审查和企业境外上市
4. 数安条例 | 数据跨境安全管理
5. 数安条例 | 数据处理的主体变更：高风险处理之一
6. 数安条例 | 单独同意和个性化推荐
7. 数安条例 | 因司法执法目的的数据跨境提供

《数据安全法》的相关文章包括：

1. 对《数据安全法》的理解和认识 | 立法思路
2. 对《数据安全法》的理解和认识 | 数据分级分类
3. 对《数据安全法》的理解和认识 | 中国版的封阻法令
4. 对《数据安全法》的理解和认识 | 重要数据如何保护
5. 评《网络安全法》对数据安全保护之得与失
6. 从立法价值取向出发理解《网络安全法》中的”重要数据”
7. 欧盟《数据法》构思B2G数据强制共享与我国“重要数据”：公共属性
8. 行业梳理 | 征信业的十个增强式数据安全保护要求
9. 行业梳理 | 工信领域数据安全中的分类分级
10. 重要数据 | 级别概念 vs 类别概念
11. 重要数据 | 国家安全视野中的数据分类分级保护
12. 重要数据 | 从概述到具体字段：keystone原则
13. 重要数据 | 数据分类和分级概念解析
14. 洪延青 | 我国数据安全法的体系逻辑与实施优化
15. 我国数据安全法的体系逻辑与实施优化-《中国社会科学文摘》转载

赴美上市的网络、数据安全方面的两国监管乃至冲突方：

1. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC对赴美上市公司披露义务的指导意见
2. 赴美上市与网络、数据安全 | 时任美国SEC的领导层对上市公司网络安全披露的观点
3. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC强制或自愿性要求信息提供的权力
4. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC针对会计师事务所从域外调取信息的权力和实践
5. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC关于网络安全事项披露的2018指南（全文翻译）
6. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国《外国公司问责法案》（全文翻译）
7. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC关于非财务报告要求的概览
8. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC关于“重大合同”的披露要求
9. 赴美上市与网络、数据安全 | PCAOB落实《外国公司问责法案》的规则草案
10. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国政客推动加速《外国公司问责法案》的执行
11. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国法下获取我国赴美上市企业数据的可能性（上）
12. 赴美上市与网络、数据安全 | SEC主席对中国监管措施的最新表态
13. 赴美上市与网络、数据安全 |  英国ICO处理SEC的数据调取要求
14. 赴美上市与网络、数据安全 |  SEC拟新增网络安全方面的强制披露要求
15. 赴美上市与网络、数据安全 | 中国证监会关于境外发行证券和上市相关保密和档案管理工作发布新规
16. 赴美上市与网络、数据安全 | 对证监会关于保密和档案管理工作新规的分析

个性化广告或行为定向广告（behavioral targeting advertising）系列的文章：

1. 个人信息保护 | 欧盟第29条工作组《关于网络行为广告的2/2010号意见》（全文翻译）
2. 法国数据保护监管机构（CNIL）有关cookies和其他追踪方式的指引（全文翻译）
3. 英法两国对 AdTech和广告类SDK的监管案例分析
4. 英国ICO《广告技术和实时竞价的更新报告》中译文（DPO社群出品）
5. 网络行为定向广告中的个人信息保护问题初探
6. 美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之二：定向广告的定义
7. 对儿童开展广告定向推送的法律风险（DPO社群成员观点）
8. 解析欧盟法院对与Cookies相关的告知和同意的最新判决（DPO社群成员观点）
9. 个性化广告 |  个性化广告与个人信息保护如何平衡的几点思考
10. 个性化广告 | 欧盟的自动化程序广告即将迎来由GDPR引发的“震动”
11. 个性化广告 | 比利时DPA对IAB欧洲的调查：深度解读
12. 个性化广告 | 程序化广告与算法推荐广告的区别：基于《个人信息保护法》第二十四条要求的分析
13. 个性化广告 | 比利时DPA对IAB欧洲正式做出决定
14. 个性化广告 | 英国ICO对在线广告建议的数据保护和隐私期望
15. 个性化广告 | 英国CMA和ICO对谷歌隐私沙盒承诺方案的态度解析
16. 个性化广告 | 请求FTC禁止监视性广告的报告（全译文）
17. 个性化广告 | 简析IABEurope/TCF案

内容安全方面的文章如下：

1. 新加坡《防止网络虚假信息和网络操纵法案》中文翻译（DPO沙龙出品）
2. 内容安全 | 英国《在线安全法案》中文译本及评析
3. 美国得克萨斯州社交媒体法（HB20法案）-全文翻译
4. 内容算法服务中正能量内容源识别和流量分发机制不足的初步思考

第29条工作组/EDPB关于GDPR的指导意见的翻译：

1. 第29条工作组《对第2016/679号条例（GDPR）下同意的解释指南》中文翻译(DPO沙龙出品)
2. 第29条工作组“关于减轻对处理活动进行记录义务的立场文件”（DPO沙龙出品）
3. 第29条工作组《第2/2017号关于工作中数据处理的意见》（DPO沙龙出品）
4. 第29条工作组《关于自动化个人决策目的和识别分析目的准则》（DPO沙龙出品）
5. 第29条工作组《数据可携权指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
6. 第29条工作组关于GDPR《透明度准则的指引》全文翻译（DPO沙龙出品）
7. EDPB《关于GDPR适用地域范围（第3条）的解释指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
8. EDPB“关于《临床试验条例》与GDPR间相互关系”意见的全文翻译（DPO沙龙出品）
9. EDPB《车联网个人数据保护指南》全文翻译（DPO社群出品）
10. EDPB关于GDPR中合同必要性指引的中文翻译（DPO沙龙出品）
11. EDPB关于“疫情场景中使用位置数据和接触追踪工具”指南：全文翻译（DPO沙龙出品）
12. EDPB | 《对第2016/679号条例（GDPR）下同意的解释指南v1》中文翻译（DPO社群出品）
13. 第29条工作组 | 《关于匿名化技术的意见》中文全文翻译（DPO社群出品）
14. 欧盟委员会关于GDPR实施两周年评估报告中文翻译（DPO社群出品）
15. EDPB | 《GDPR下数据控制者及数据处理者概念的指南（07/2020）》全文翻译
16. EDPB | 《针对向社交媒体用户定向服务的指南（第8/2020号）》全文翻译
17. 数据安全的法律要求 | DPB关于数据泄露通知示例的01/2021号指引
18. EDPB | 关于社交媒体平台界面的黑模式的准则3/2022
19. EDPB | GDPR下数据控制者及数据处理者概念的指南（第二版）
20. 对首个GDPR认证机制的详解：GDPR-CARPA

数字贸易专题系列：

1. TPP对跨境金融数据“另眼相看”？
2. 数字贸易协定 | 欧盟GDPR与WTO的必要性测试
3. 数字贸易协定 |  GATS/GATT中“一般性例外条款”的援引实践
4. 数字贸易协定 | 贸易谈判中的中美欧数据跨境流动博弈概览
5. 美国-欧盟贸易和技术委员会启动会联合声明：泄露版本（全文翻译）
6. 数字贸易协定 | DEPA和CPTPP给国内数据本地化和跨境流动管控预留的“自由度”
7. 数字贸易协定 | G7贸易部长的数字贸易原则（全文翻译）
8. 数字贸易协定 | 数据竞争的美欧战略立场及中国因应
9. 数字贸易协定 | 加入CPTPP的流程示意图
10. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：人工智能和ICT安全
11. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：数据治理和技术平台、危机中的信息完整性
12. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：技术的滥用威胁安全与人权
13. G7公布6000亿美元的计划，以对抗“一带一路”（外媒编译）
14. 美国放弃在WTO电子商务谈判中对数据本地化、数据跨境流动等议题的支持
15. CPTPP 数字贸易现代化改革：对 PECC《现代化数字贸易》 报告的综述

关于中国数据出境安全管理制度的文章

1. 《数据出境安全评估办法》正式发布，倒计时开始！
2. 《数据出境安全评估办法》英文版
3. 也谈《数据出境安全评估办法》涉及到的几个问题
4. 尘埃终落定，对我国数据出境安全评估制度的观察和理解
5. 数据出境风险自评估要点解析
6. 中国个人信息跨境认证机制与BCRs和AC的比较分析：个人数据跨境流动的未决之路
7. 中外数据出境安全评估的“意同而形不同”
8. 《数据出境安全评估申报指南（第一版）》英文版
9. 《个人信息出境标准合同办法》及标准合同-英文版
10. 认证制度为中国个人信息跨境流动保驾护航
11. 专家解读｜《个人信息出境标准合同办法》出台 贡献数据跨境流动中国方案
12. 我国数据出境三条路径的风险控制要求对比
13. 《个人信息出境标准合同备案指南（第一版）》（英文全文翻译）

美国方面的个人信息保护立法的文章：

1. 美加州消费者隐私法案（CCPA） 修正案汇总中译文（DPO沙龙出品）
2. 美国联邦隐私保护立法草案研究（一）：“行为个性化”
3. 美国联邦隐私保护立法草案研究（二）：“个人敏感信息”
4. 美国联邦隐私保护立法草案研究（三）：“个人敏感信息”的保护规则
5. 美国联邦隐私保护立法草案研究（四）：“生物识别信息”
6. 美国联邦隐私立法重要文件编译第一辑（DPO沙龙出品）
7. 美国隐私立法 | 加州《CCPA实施条例》全文翻译（DPO社群出品）
8. 美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之一：个人敏感信息定义
9. 美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之二：定向广告的定义
10. 美国个信保护立法 | 州层面三部法案系列研究之三：出售个人数据和画像分析的定义
11. “美国数据隐私和保护法”（全文翻译）
12. 美国FTC准备制定规则，打击商业监视和不严格的数据安全做法
13. 2024年美国隐私权法案（全文翻译）

关于印度的数据保护和数据治理政策和技术文件的文章有：

1. 印度撤回《个人数据保护法（草案）》
2. 印度“国家数据治理框架政策”（中译文）
3. 欧盟-印度贸易和技术委员会：正式宣布成立
4. 作为经济政策的数据治理：中国、欧盟和印度的发展（附报告全文）
5. 印度封禁中国APP事件研究报告 V.2.
6. 印度《个人数据保护法》（2019年草案）全文翻译（DPO社群出品）
7. 透析印度《个人数据保护法2019年草案》
8. 印度《2018个人数据保护法（草案）》全文翻译（中英对照版）（DPO沙龙出品）
9. 印度《个人数据保护法（草案）》的数据本地化规定
10. 印度最高法院判决确认“隐私权是一项基本人权”
11. 印度电子和信息技术部发布《数据匿名化指南（草案）》

关于数据的安全、个人信息保护、不正当竞争等方面的重大案例：

1. 因隐私政策不合规，西班牙对Facebook开出巨额罚单
2. 英法两国对 AdTech和广告类SDK的监管案例分析
3. Facebook事件多层次影响 及中美欧三地监管展望
4. FTC vs Facebook：50亿美元和解令的来龙去脉
5. FTC与Facebook“2019和解令”全文翻译
6. 案件摘要：德国反垄断监管机构对Facebook数据收集融合行为裁决
7. 德国联邦反垄断局审查Facebook数据收集融合行为的背景情况
8. 德国联邦反垄断局对Facebook数据收集和融合行为提出严格限制
9. GDPR与相关数据保护法律处罚案例调研
10. 他山之石：美国20年间33个儿童信息保护违法案例分析
11. 重大案件 | 分析WhatsApp的2.25亿欧元罚款决定：合法利益事项
12. “脸书文件” | 爆料人的美国会听证会开场白、欧盟“数字服务法”推动人的表态
13. 重大案件 | WhatsApp被罚2.25亿欧元一案核心事实与争点述评
14. 重大案件 | CNIL对脸书、谷歌的Cookies实践的处罚：官方公告译文
15. 欧盟法院允许消费者保护协会自主发起GDPR诉讼
16. 个人信息处理者可以合法留存信息用于测试和纠偏吗？｜ 欧盟法院最新判决Digi解析
17. 脸书可能被罚二十亿欧元一案前瞻分析
18. 欧盟新近执法中所见的跨境传输和匿（假）名化
19. 欧盟新近执法中所见的隐私设计

关于保护网络和信息系统安全的相关文章包括：

1. 以风险治理的思想统筹设计关键信息基础设施保护工作
2. 中德两国在识别关键信息基础设施方面的一点比较
3. 美国疫情防控中的关键基础设施的识别和认定（DPO社群出品）
4. 美国《关于改善国家网络安全的行政命令》分析之一
5. 美国《关于改善国家网络安全的行政命令》之五大“看点”
6. 网络和信息系统安全 | 网络安全信息共享：为什么和怎么做
7. 网络和信息系统安全 | 主体责任与综合共治 关键信息基础设施保护的新格局
8. 网络和信息系统安全 | 美国通过”网络事件报告法”
9. 在网络安全方面，拜登政府正变得更加积极主动（外媒编译）
10. 美白宫：《关于关键基础设施安全和复原力的国家安全备忘录》中文翻译

围绕着TIKTOK和WECHAT的总统令，本公号发表了以下文章：

1. 突发 | 特朗普签署关于TIKTOK和WECHAT的行政令
2. 理解特朗普禁令中的Transactions
3. 白宫决策内幕 | TIKTOK的命运是由一场”击倒、拖出”的椭圆形办公室争斗所形塑
4. TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 微软和德国电信合作的模式
5. TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 苹果和云上贵州合作模式
6. 外媒编译 | TikTok 零点时间：最后一刻的交易
7. TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 来自EPIC的质疑和两家公司的回复

关于我国数据跨境流动监管体制变革的系列文章：

1. 认识《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》——对必要性判断的设计
2. 《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》英文全文翻译
3. 企业迎来数据跨境合规的窗口期——《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》解读
4. 洪延青：准确认识《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》的重大转变
5. 个人信息保护认证走向前台，“权责一致”压实地方安全责任——再评《规范和促进数据跨境流动规定（征求意见稿）》
6. 从数据相关条款看《全面对接国际高标准经贸规则推进中国（上海）自由贸易试验区高水平制度型开放总体方案》
7. 国家网信办《促进和规范数据跨境流动规定》《安全评估申报指南（第二版）》等英文翻译
8. 《促进和规范数据跨境流动规定》要点解读 | 持续优化我国数据出境制度 推进我国高水平对外开放
9. 中国数据出境安全管理制度的“再平衡”——基于国家间数据竞争战略的视角
10. 基于场景化的白名单路径，提升法律确定性节约合规资源——评临港《数据跨境场景化一般数据清单》
11. 持续优化数据出境制度 推进我国高水平对外开放——《中国网信》2024年第2期
12. 跨境数据传输政策的三大创新为北京自由贸易试验区注入发展新动能
13. 津沪闽京自贸区数据跨境流动清单管理制度研究

人脸识别系列文章：

1. 欧盟基本权利局“人脸识别技术”报告中文翻译（DPO社群出品）
2. 法国数据保护局（CNIL）关于人脸识别报告的中译文（DPO社群出品）
3. 零售门店使用人脸识别技术的主要法律问题（DPO社群成员观点）
4. 人脸识别技术的规制框架（PPT+讲稿）
5. 人脸识别技术运用的六大场景及法律规制框架的适配（DPO社群成员观点）
6. 人脸识别技术的法律规制研究初探（DPO社群成员观点）
7. 美国联邦隐私保护立法草案研究（四）：“生物识别信息”
8. 美国华盛顿州人脸识别服务法案中文翻译（DPO社群出品）
9. PAI | 《理解人脸识别系统》全文翻译（DPO社群出品）
10. 解读世界首例警方使用人脸识别技术合法性判决二审判决（DPO社群成员观点）
11. 人脸识别技术研究综述（一）：应用场景
12. 人脸识别技术研究综述（二）：技术缺陷和潜在的偏见
13. 美国人脸识别技术的法律规范研究综述 | 拼凑式（Patchwork）的范式
14. 美国《2020年国家生物识别信息隐私法案》中译文
15. 人脸识别技术是潘多拉盒子还是阿拉丁神灯？
16. 人脸识别 | “第108号公约+”咨询委员会发布《关于人脸识别的指南》（全文翻译）
17. 人脸识别 | EDPB“关于通过视频设备处理个人数据的指南”（全文翻译）
18. 人脸识别 | EDPS关于面部情绪识别的观点
19. 人脸识别 | 保护人脸信息 规范行业健康发展的有效司法路径
20. 人脸识别 | 对我国“人脸识别技术民事案件司法解释”中“单独同意”的理解
21. 人脸识别 | 国际计算机协会（ACM）对人脸识别技术的态度
22. 人脸识别 | ICO关于实时人脸识别技术在公共场所的应用的意见（全文翻译）
23. 解构《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）》（征求意见稿）的监管逻辑
24. 人脸识别技术应用的分层治理理论与制度进路（学术专论）

针对审计在数据安全、个人信息保护、AI安全的作用与落地实操，本公众号发布过的文章：

1. 中国个人信息保护立法 | 合规审计：英国ICO的指南（全文翻译）
2. 欧盟《数字市场法》第15条审计画像技术的模板（公开征求意见）
3. 审计算法：现有格局、 监管机构的作用和未来展望（全文翻译）
4. 认真对待合规审计 为个人信息保护护航
5. 《数字服务法》对超大平台和搜索引擎的审计规则

关于中国的网络安全审查制度，本公号发表过的文章：

1. 网络安全审查制度利刃出鞘
2. 对《网络安全审查办法（征求意见稿）》的几点观察
3. 网络安全审查制度吹响了向网络安全强国迈进的号角
4. 我国网络安全审查制度走向前台
5. 网络安全审查的中欧比较：以5G为例
6. 网络安全审查 | 中国《网络安全审查办法》的逻辑和要旨：以5G安全为例
7. 与时俱进 筑牢国家安全的审查防线：对《网络安全审查办法》的认识和理解
8. 关于美光网络安全审查的一些理解和认识
9. 再谈美光网络安全审查：审查不通过的后果

关于个人信息安全影响评估的文章如下：

1. 中国个人信息保护立法 | 善用个人信息保护影响评估 灵活实现创新和个人保护的平衡
2. 《个人信息安全影响评估指南》（GB/T 39335-2020）正式发布
3. 第二期数据保护官沙龙纪实：个人信息安全影响评估指南
4. 国家标准《个人信息安全影响评估指南》制定进展汇报
5. 国家标准《个人信息安全影响评估》公开征求意见
6. 个人信息安全影响评估有助于防范“年度账单”事件
7. 英国ICO的Privacy Harm分类：国标39335的个人权益影响分类
8. Cyber Harm的层次分解图
9. PIA仅是一个合规评审吗？——工程思维与法律思维的碰撞
10. 从合规技术的视角看：您的PIA真的有效吗？

围绕供应链安全，本公众号发表文章：

1. 供应链安全 | 白宫发布关于降低依赖外国对手的重要矿产的行政令
2. 供应链安全 | 美国从科技供应链中剔除中国行动的内幕（外媒编译）
3. 供应链安全 | 英国政府推进《电信（安全）法案》以确保供应链安全
4. 《关于推进生物技术和生物制造创新以实现可持续、安全和可靠的美国生物经济的行政命令》（全文翻译）
5. 欧盟金融业供应链安全立法对我国的启示

关于AI与标准化工作，本公号发表的文章：

1. 关于生成式AI安全标准化需求的两点想法
2. 欧盟AI法案中的标准化需求和制定流程简述
3. 23家国际安全机构联合发布《安全的AI系统开发指南》（全文翻译）
4. 《以伦理为基础的设计：人工智能及自主系统以人类福祉为先的愿景（第一版）》
5. 《基于个人信息的自动化决策安全要求》标准制定项目的立项汇报
6. 美国NIST《可解释的人工智能的四个原则》（全文翻译）
7. 美国NIST《人工智能风险管理框架》初稿-中译文
8. 欧盟的人工智能法案正朝着不存在的人工智能标准方向发展（外专观点）
9. NIST《人工智能风险管理框架》全文翻译
10. 解析《基于个人信息的自动化决策安全要求》逻辑——特征工程简介
11. 《基于个人信息的自动化决策安全要求》国标制定工作会议（23年4月）
12. 23家国际安全机构联合发布《安全的AI系统开发指南》（全文翻译）
13. 美国NIST发布《对抗性机器学习：攻击与缓解的分类和术语》
14. 新加坡-生成式AI的治理框架模型
15. AI治理基本问题与监管及标准化基本思路之初探
16. OECD《为制定人工智能事件定义而进行的评估》（全文翻译）
17. 英国政府近期就AI网络安全“行为守则”公开征求意见（全文翻译）

关于新加坡数字化（包括个人信息、网络安全、人工智能等）方面的改革，本公号发表的文章：

1. 新加坡-生成式AI的治理框架模型
2. 新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译
3. 新加坡《防止网络虚假信息和网络操纵法案》中文翻译（DPO沙龙出品）
4. 新加坡《个人数据保护法》全文翻译

关于健康医疗数据方面的文章有：

1. 健康医疗大数据系列文章之一：英国健康医疗大数据平台care.data之殇
2. 健康医疗大数据系列文章之二：安全是健康医疗大数据应用的核心基础
3. 健康医疗大数据系列文章之三：棘手的健康医疗大数据共享、开放、利用
4. 英美健康医疗大数据安全现状和合规研究
5. 健康医疗数据 | NHS计划与第三方共享病人记录
6. 健康医疗数据 | NHS数据共享计划的“隐私政策”
7. 健康医疗数据 | NHS数据共享计划所引发的公众担忧
8. 健康医疗数据 | EU健康数据空间立法倡议的初始影响评估
9. 欧盟健康数据空间的建设进展
10. 欧盟《关于欧洲健康数据空间条例》草案中译文
11. 欧洲健康数据空间建设历程分析与启示

关于域外在数据、电信、外国投资方面所建立的国家安全相关的审查机制，本公号发布过以下文章：

1. ## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（一）：基本制度介绍
2. ## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（二）：国际性的第214节授权
3. ## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（三）：建立外国参与安全审查的行政令
4. ## 美国电信行业涉及外国参与的安全审查（四）：FCC对中国企业的陈述理由令
5. ICTS安全审查 | 美国针对“信息和通信技术及服务”和“联网应用”安全审查的两个行政令
6. ICTS安全审查 | 美国智库学者的分析和呼吁
7. ICTS安全审查 | 美国商务部确保ICTS供应链安全实施规则（全文翻译）
8. 美国考虑对其产业界对外国的投资建立新的审查制度（外媒编译）
9. 《关于确保美国外国投资委员会有力地考虑不断变化的国家安全风险的行政命令》全文翻译
10. 《美国国家安全审查制度：法律背景和比较》全文翻译
11. 美国商务部《确保信息和通信技术与服务供应链安全》的规则（2024版更新全文翻译）
12. 美国《保护美国人数据免受外国监视法案》（中译本）
13. 个人数据在美欧外国投资审查中的角色初探（一）
14. 个人数据在美欧外国投资审查中的角色初探（二）
15. 个人数据与域外国家安全审查初探之三：从美国《确保ICT技术与服务供应链安全》 看
16. 个人数据与域外国家安全审查初探（四）：从美国《2019年安全与可信通信网络法案》看
17. 个人数据与域外国家安全审查初探（五）：禁止中国公司对StayNTouch的收购
18. 个人数据与域外国家安全审查初探（六）：《2019国家安全和个人数据保护法案》
19. 个人数据与域外国家安全审查初探（七）：美国众议院荒唐的决议草案
20. 个人数据与域外国家安全审查初探（八）：《2020安全的5G和未来通信》法案
21. 个人数据与域外国家安全审查初探（九）：澳大利亚《协助和访问法》
22. 美国司法部狙击中国内幕（Inside DOJ’s nationwide effort to take on China）
23. 美国司法部“中国计划”的概况介绍
24. 《国际紧急经济权力法》（IEEPA）的起源、演变和应用
25. 个人数据与域外国家安全审查 | 美国安局对地理位置信息的建议（全文翻译）
26. 拜登关注禁止中国获得美国数据的新方法（外媒编译）
27. 白宫：关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令（全文翻译）
28. 美商务部《确保ICTS供应链的安全：联网汽车》建议制定规则全文翻译
29. 解读：关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令
30. 资料手册：美司法部发布拟议规则制定预通知【关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令】
31. 全文翻译：美司法部发布拟议规则制定预通知【关于防止受关注国家获取美国人大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令】
32. 《保护美国人数据免受外国敌人攻击法案》【H.R. 7520】与司法部拟议规则的比较
33. 《保护美国人免受外国敌对势力控制应用程序法》《保护美国人数据免受外国敌对势力法》的全文翻译
34. TikTok要求审查《保护美国人免受外国敌对势力控制应用程序法》合宪性请愿书
35. 美商务部“确保联网车辆信息和通信技术及服务供应链安全”的拟议规则
36. 美国司法部关于“防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定”的分析
37. 美司法部《防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定》最终文本的全文翻译
38. DPO社群成员观点：美司法部“防止受关注国家或涵盖人员访问美国敏感个人数据和政府相关数据的规定”
39. 美商务部《保障ICT供应链：联网汽车》规则（全文翻译）

关于欧盟技术主权相关举措的翻译和分析：

1. 技术主权视野下的欧盟数字化转型战略探析（DPO社群出品）
2. 欧盟委员会主席首提“技术主权”概念
3. 推进欧洲可持续和数字化转型：《欧洲新工业战略》解读（DPO社群成员观点）
4. 欧盟“技术主权”进展 | 德国和法国推出欧盟自主可控的Gaia-X云平台计划
5. 欧盟“技术主权”进展 | 欧盟如何在科技领域能主导下一个十年
6. 欧盟“技术主权”进展 | 关于数字平台监管的建议
7. 欧盟“技术主权”进展 | 欧洲共同数据空间治理立法框架
8. 欧盟《数字市场法》选译之一：解释性备忘录
9. 欧盟《数字市场法》选译之二：序言和条文
10. 欧盟《数字服务法》选译之一：解释性备忘录
11. 欧盟《数字服务法》选译之二：序言
12. 欧盟《数字服务法》选译之三：（实体规则方面的）条文
13. 欧盟《数字服务法》《数字市场法》简评
14. 欧洲法院：欧盟成员国的数据保护机构都可对Facebook提出隐私方面的诉讼
15. 欧盟技术主权 | 《电子隐私条例》（e-Privacy Regulation）全文翻译
16. 欧盟技术主权 | “欧盟在全球数据争夺战中的位置”：欧盟副主席采访实录
17. 欧盟技术主权 | “技术的地缘政治”：欧盟内部市场委员的演讲
18. 欧盟技术主权 | 欧盟标准化战略发布
19. 欧盟技术主权 | 欧盟通过具有里程碑意义的数字法案瞄准大型科技公司的权力（外媒编译）
20. 泄露出的《数字市场法》最终版本：最后时刻加入的重大条款（外媒编译）
21. 欧洲近五年数字立法进程追踪及2023年立法议程
22. 欧盟关于数字经济的立法和政策举措【乌镇世界互联网大会发言】
23. 欧盟《数字市场法》第15条审计画像技术的模板（公开征求意见）
24. 欧盟《数字服务法》生效版本-中文翻译（上）
25. 欧盟《数字服务法》生效版本-中文翻译（下）
26. 欧盟《关于政治广告的透明度和针对性的条例》（全文翻译）
27. 欧盟《数字市场法》生效版本-中文翻译、
28. 欧盟《关于金融部门数字业务复原力条例》全文翻译
29. 欧盟《企业可持续发展尽职调查指令》全文翻译
30. 欧盟《网络复原力法》全文翻译

美国利用法律和政策工具单边化地维护或强化美国的安全和经济利益，本公众号曾发表文章：

1. 美国出口管制制度系列文章之一：对“外国生产的产品”的相关规则
2. 美国出口管制制度系列文章之二：适用EAR的步骤
3. 美国出口管制制度系列文章之三：苏联油气管道的“华为”事件
4. 美国出口管制制度 | 允许华为和美国公司共同制定5G标准
5. 美国出口管制 | BIS发布针对“基础性技术”出口管制的“拟议制定规则预先通知”
6. 《华盛顿邮报》披露《美国对中国的战略路径》背后的决策博弈
7. 美国出口管制 | ARM+美国公司收购=更强的出口管制？
8. 日本、荷兰拟同意与美国就芯片相关出口管制规则采取一致行动（外媒编译）
9. 美高管演讲透露美国出口管制执法方向性发展【讲稿全文翻译】
10. 控制的幻觉：遏制中国技术野心的单边尝试将会失败（外媒编译）
11. “一个巨大的变化”：拜登颠覆了几十年来的中国贸易政策（外媒编译）
12. 出口管制的回归：一个需要盟国合作的风险策略（外专观点）
13. 美商务部AI模型出口管制新规（全文翻译）
14. 2022-2024年间-美国对华芯片出口管制规则的梳理分析
15. 2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：芯片篇
16. 2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：受控AI模型篇
17. 2025年美国BIS《AI扩散框架》解析：VEU认证要求规定
18. 特朗普系列总统行动：贸易优先和投资优先
19. 特朗普系列总统行动：保护美国公司和创新者免受海外勒索以及不公平的罚款和处罚

关于AI技术的系列读书笔记：

1. DeepSeek-R1展示了小模型也能成为推理专家
2. DeepSeek的R1与R1-Zero：技术差异与AI风险管控
3. DeepSeekR1与R1-Zero的训练过程及与普通语言模型的区别
4. 模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）的定位和基本机理

针对美国的人工智能监管政策发展，本公众号发表过如下文章：

1. AI监管 | 美国各州和地方开始以零敲碎打的方式推进AI监管（外媒编译）
2. 美国对欧盟即将出台的人工智能规则的非官方立场
3. 美国NIST发布《对抗性机器学习：攻击与缓解的分类和术语》
4. 美欧贸易和技术委员会关于可信赖AI和风险管理的评价和测量工具联合路线图（全文翻译）
5. 美国《人工智能权利法案蓝图》全文翻译
6. 美国数个监管机关“关于对自动化系统中的歧视和偏见进行执法行动的联合声明”（全文翻译）
7. 美召开听证会讨论《人工智能两党立法框架》：从柔性治理迈向硬监管思路日益明朗
8. 美国“关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令”（中文翻译）
9. 美国白宫《确保安全、可靠和可信赖的人工智能自愿框架》：简析
10. 调和美国对人工智能的路径【外专观点翻译】
11. NIST《人工智能风险管理框架》全文翻译
12. 美国国家人工智能咨询委员会（NAIAC）：监管人工智能的理由、机制和挑战
13. 美商务部要求美云服务就特定AI模型训练建立KYOC和强制报告义务的拟议规则（全文翻译）
14. 美国商务部NTIA就两用基础模型的开闭源模型征求公众意见
15. 美白宫OMB发布《推进机构使用人工智能的治理、创新和风险管理》备忘录
16. 美国州层面第一部监管私营部门使用AI的综合性立法（全文翻译）
17. 欧盟-美国人工智能术语和分类法第二版（中文翻译）
18. 美国土安全部：《降低人工智能风险：关键基础设施所有者和运营者安全和安保指南》全文翻译
19. 美国议会两党联盟推出针对AI的《 加强海外关键出口国家框架法案》-中文翻译
20. 美发布“关于开发高级人工智能（AI）模型和计算集群报告要求”的拟议规则通知
21. 美国总统关于利用人工智能实现国家安全目标的备忘录（全文翻译）
22. 美国白宫《推进国家安全领域人工智能治理和风险管理的框架》（全文翻译）
23. 加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布报告草案
24. 加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布报告（全文翻译）
25. 美AI行动计划中的“人工智能技术栈”战略及我应对建议
26. “缺位”与“碎片化”：对《美国人工智能行动计划》的反向透视

本公号发表过的关于数据执法跨境调取的相关文章：

1. 微软起诉美国司法部：封口令违法！
2. 网络主权的胜利？再评微软与FBI关于域外数据索取的争议
3. 微软与FBI关于域外数据索取的争议暂告一段落
4. 美国Cloud Act法案到底说了什么
5. Cloud Act可能本周就得以通过！
6. 修改版的Cloud Act终成为法律
7. 欧盟推出自己的“Cloud Act”
8. 美国快速通过Cloud法案 清晰明确数据主权战略
9. 德国最高数据保护官员就美国“云法案”提出警告
10. 美国司法部“云法案”白皮书全文翻译（DPO社群出品）
11. TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 微软和德国电信合作的模式
12. TikTok和甲骨文合作中的“可信技术提供商” | 苹果和云上贵州合作模式
13. 欧洲将立法允许执法跨境直接调取数据
14. 数据跨境流动 | “法律战”漩涡中的执法跨境调取数据：以美欧中为例
15. 赴美上市与网络、数据安全 | 美国SEC针对会计师事务所从域外调取信息的权力和实践
16. 跨境数据调取 | 针对中资银行的数据调取行为概览
17. 跨境数据调取 | 中美欧的模式冲突（耶鲁大学翻译版）
18. GPA关于政府为国家安全和公共安全目的获取私营部门持有的个人数据的原则（中译文）
19. 主审Meta反垄断的法官支持针对TikTok、微信、Telegram的数据要求（外媒编译）
20. 对《联合国网络犯罪公约最新草案》第三章的想法
21. EDPB关于GDPR第48条的第02/2024号指南（全文翻译）

地缘政治与跨国科技公司运营之间的互动影响：

1. 地缘政治与跨国科技公司 | 欧盟对今日俄罗斯（RT）和Sputnik的封禁
2. 地缘政治与跨国科技公司 | TikTok与甲骨文的交易将树立两个危险的先例
3. 地缘政治与跨国科技公司 | 乌克兰战争考验科技巨头的力量 (外媒编译)
4. 美国-欧盟贸易和技术委员会启动会联合声明：泄露版本（全文翻译）
5. 地缘政治与跨国科技公司 | 美欧等和西方盟友将提出“互联网民主原则”的宣言（外媒编译）
6. 地缘政治与跨国科技公司 | 以“道德”名义贴标签迫使企业站队，全球化企业还能保持中立吗
7. 梅德韦杰夫被任命为确保俄罗斯“技术主权”的委员会的主任（外媒编译）
8. 欧盟-印度贸易和技术委员会：正式宣布成立
9. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：人工智能和ICT安全
10. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：数据治理和技术平台、危机中的信息完整性
11. 美欧贸易技术委员会第二次声明（选译）：技术的滥用威胁安全与人权
12. 德克萨斯项目：TikTok计划在美国继续运营的细节（外专观点）
13. 美国投资者对中国人工智能领域的投资（外专报告）
14. ikTok应对美国国家安全关注的内幕（外媒编译）
15. 华为和中兴到Wechat和TikTok：域外对我国相关法律的误解和抹黑
16. 欧盟委员会禁止其工作人员在官方设备上安装TikTok【外媒编译】
17. 美欧政界密集推动TT禁令，再次抹黑我国相关法律
18. 美两党参议员联合推出“Restrict法案”，直指中国ICT技术
19. TikTok禁令可能仅仅是刚开始（外媒编译）
20. 英国TCN下的苹果iCloud加密之争与“英国-欧盟”数据流动挑战
21. 主权云研究报告：定义、技术架构、国家战略与AI能力提升路径
22. 主权云报告：定义、技术架构、国家战略与AI能力提升路径

关于我国《个人信息保护法》的立法、标准化和执法等内容，本公号发表的相关文章包括：

1. 中国个人信息保护立法 | 《个人信息保护法(草案)》与GDPR的比较
2. 中国个人信息保护立法 | 合同所必需：魔鬼在细节之中
3. 对《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》的两点理解
4. 对《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》的再理解
5. 理解《数据安全法》《个人信息保护法》二审稿的实质性修改内容（一）
6. 个保法解读之数据可携带权（DPO社群成员观点）
7. 《个人信息保护法》与《个人信息安全规范》对照比较表
8. 过度收集个人信息如何破解
9. 中国个人信息保护立法 | 解析GDPR中的风险路径
10. 中国个人信息保护立法 | 善用个人信息保护影响评估 灵活实现创新和个人保护的平衡
11. 中国个人信息保护立法 | 《个人信息保护法》与GDPR 条文对比
12. 中国个人信息保护立法 | 合规审计：英国ICO的指南（全文翻译）
13. 个人信息保护 | 欧盟第29条工作组《关于网络行为广告的2/2010号意见》（全文翻译）
14. 关于个人信息处理者用户规模的量级
15. 新书推荐｜《〈中华人民共和国个人信息保护法〉释义》
16. 个人信息保护 | 中欧关于敏感个人信息类型的简单对比
17. 个人信息保护 | 作为共同治理的个人信息保护认证
18. 认真对待合规审计 为个人信息保护护航
19. 深圳市企业数据合规指引
20. 数字司法中的个人信息保护
21. 《个人信息安全规范》修订思考之一：AI助手的授权机制设计
22. 《个人信息安全规范》修订思考之二：个人信息保护目标的“惑”与“解”
23. 《个人信息安全规范》修订思考之三：涉AI的个人信息保护政策撰写要点
24. 《个人信息安全规范》修订思考之四：从认证效用与审核实践看
25. 敏感个人信息的界定和范围出现实质性变化了吗？（《个人信息安全规范》修订思考之五）
26. 夯实能力、强化责任、构建托底机制——《大型网络平台个人信息保护规定》的监管逻辑与国际比较
27. 数据角度的“大型网络平台”界定初探

关于人工智能安全和监管，本公号发布过以下文章：

1. 人工智能 vs. 个人信息保护之“个人同意”
2. AI监管 | 全球人工智能的协调实际上是可以实现的吗？（外媒编译）
3. 机器学习安全的基本概念（读书笔记之一）
4. 机器学习的稳健性和对抗性例子（读书笔记之二）
5. 机器学习中的可解释性（读书笔记三）
6. 推荐系统中的公平与影响因素
7. 搜索引擎引导使用算法的合规要点分析
8. 机器学习中的规范问题（读书笔记之四）
9. 算法透明度推进中需注重分类透明满足不同对象预期及降低透明风险
10. 推荐算法中引导正能量和破解信息茧房的路径探讨
11. OECD推进人工智能的可问责原则（摘译）
12. 推荐系统工作原理简介（学习笔记）
13. ChatGPT是网络上的一个模糊的JPEG文件（外专观点）
14. ChatGPT是如何劫持民主进程（外专观点）
15. ChatGPT：欧洲禁止Replika “虚拟伴侣”聊天机器人应用（外媒编译）
16. ChatGPT背后的核心技术【好文转载】
17. 基辛格、施密特等：ChatGPT预示着一场智力革命（外媒编译）
18. 《GPT-4 ：通用人工智能的火花》论文内容精选与翻译（好文转载）
19. 马斯克等人联名签署：《暂停巨型人工智能实验：一封公开信》
20. GPT工作原理：面向政策制定和法律规制的介绍【学习笔记】
21. ChatGPT现阶段常见失误汇总分析【学习笔记】
22. OpenAI的红队：被雇来 “破解 “ChatGPT的专家们（外媒编译）
23. 指导欧盟“AI法案”中“通用人工智能”监管的五大考量（全文翻译）
24. PAI《合成媒体的负责任实践》（全文翻译）
25. 研究人员戳穿了 ChatGPT 和其他聊天机器人安全控制的漏洞（外媒编译）
26. 最大限度地发挥生成式人工智能对数字经济的益处（英国四大监管机构的立场）
27. OpenAI安全措施被越过 ChatGPT被“诱导”提供违法信息
28. 通用人工智能供应链中的风险与合理分配
29. 《生成式人工智能服务管理暂行办法》部分安全要求的建议合规要点
30. 中美欧大语言模型信息披露要求的比较
31. AI法案：在更广泛的妥协中，欧盟国家开始对基础模型采取分层方法
32. 美国作家协会起诉OpenAI版权侵权案解读
33. 报告：控制大语言模型的输出（中文全译文）
34. 为人工智能的“幻觉”辩护（外媒编译）
35. 为了保护科学，必须以零样本翻译的方式使用大语言模型（外专观点）
36. 苹果公司技术博客——私有云计算：云计算中人工智能隐私保护的新领域
37. 澳洲《关于隐私和使用市售人工智能产品的指南》全文翻译
38. 澳洲关于隐私以及开发和训练生成式人工智能模型的指南（全文翻译）
39. 日本《人工智能业务指南》全文翻译
40. 五大AI厂商“前沿安全”框架综述
41. 超智能时代的国家安全战略：外国智库报告综述

通过技术增强对个人信息保护的文章包括：

1. 印度电子和信息技术部发布《数据匿名化指南（草案）》
2. 新加坡PDPA下基于特定主题的建议指南 :“匿名化”专章编译
3. 第29条工作组 | 《关于匿名化技术的意见》中文全文翻译（DPO社群出品）
4. 大数据时代个人信息定义的再审视（二）:个人信息的场景依赖性及匿名化处理
5. AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
6. 个人信息对外提供时的指向性问题
7. 欧盟法院在T-557/20（SRB v EDPS.）中对匿名化数据的一次澄清尝试
8. 英国ICO《匿名化、假名化和隐私增强技术指南》（全文翻译）
9. 英国ICO《数据共享业务守则》中文翻译
10. 英国ICO发布：《隐私增强技术（PET） 如何帮助遵守数据保护规定》（全文翻译）
11. “零信任”的App合规技术能力（DPO社群成员观点）
12. Android 系统“照明弹”功能的技术及法律规制（DPO社群成员观点）
13. AEPD和EDPS | “哈希函数简介——用于个人数据假名化技术”中译文（DPO社群出品）
14. 隐私计算能代表个人信息保护的方向吗？（DPO社群成员观点）
15. 德国数据保护机构《标准数据保护模式》中译文
16. 从假名化与匿名化的区分看待封闭计算环境的数据流通价值
17. ISO 31700系列标准解读
18. EDPS v SRB：欧盟法院重新界定假名化数据的“个人数据”属性
19. 域外个人信息匿名化与假名化界定综述
20. 个人数据定义及识别标准的理论与实践比较研究

关于数据抓取和公开数据保护，本公号发布过以下文章：

1. 第四期数据保护官沙龙纪实：网络爬虫的法律规制
2. 第四期数据保护官沙龙纪实之二：当爬虫遇上法律会有什么风险
3. 数据要素治理 | 领英和HiQ案件新进展：“已公开数据的爬取不违法”（外媒编译）
4. 数据爬取的法律风险综述（DPO社群成员观点）
5. 关于数据抓取和隐私保护的联合声明（全文翻译）
6. 英国ICO：爬取公开数据用于人工智能训练的合法性意见公开征集
7. 法国CNIL：可公开获取的数据开放与再利用（全文翻译）
8. 数据抓取技术的学习笔记之一：类型和流程概述
9. 数据抓取技术的学习笔记之二：常见的反面数据抓取行为
10. 数据抓取技术的学习笔记之三：数据抓取行为的伦理准则
11. 自动化工具收集网络数据（数据抓取）标准制定需求汇报
12. 《数据安全技术 网络数据爬取行为规范》国家标准立项汇报
13. 洪延青：AI时代的数据爬取治理：法律冲突与利益平衡之道
14. 《网络数据自动化工具收集行为规范》标准编制汇报（草案阶段）

本公号发表过的关于数据要素治理的文章有：

1. 《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》全文中文翻译（DPO沙龙出品）
2. 简析欧盟《数字市场法》关于数据方面的规定
3. 数据流通障碍初探——以四个场景为例
4. 对“数据共享合法化”的分析与思考系列之一：以《关于欧洲企业间数据共享的研究》为起点
5. 对“数据共享合法化”的分析与思考 系列之二 ——欧盟B2B数据共享的案例研究
6. 对“数据共享合法化”的分析与思考 系列之三 ——更好的保护才能更好的共享
7. 用户授权第三方获取自己在平台的数据，可以吗？不可以吗？（DPO沙龙线上讨论第三期）
8. 数据爬取的法律风险综述（DPO社群成员观点）
9. 第29条工作组《数据可携权指南》全文翻译（DPO沙龙出品）
10. 澳《消费者数据权利法案》对数据共享与数据可携权的探索（DPO社群成员观点）
11. 欧盟“技术主权”进展 | 欧洲共同数据空间治理立法框架
12. 数据要素治理 | 欧盟《数据法》初始影响评估（全文翻译）
13. 数据要素治理 | 应该在欧盟引入数据生产者权利吗？（上）
14. 数据要素治理 | 应该在欧盟引入数据生产者权利吗？（下）
15. 数据要素治理 | 数据所有权：问题盘点与总结（上）
16. 数据要素治理 | 数据所有权：问题盘点与总结（下）
17. 数据要素治理 | 没有人拥有数据（上）
18. 数据要素治理 | 没有人拥有数据（下）
19. 数据要素治理 |  当讨论数据所有权时，我们到底在讨论什么？
20. 数据要素治理 |  政策制定者应密切关注数据治理（上）
21. 数据要素治理 | 政策制定者应密切关注数据治理（下）
22. 数据要素治理 | 欧盟《数据法》草案中译本
23. 作为经济政策的数据治理：中国、欧盟和印度的发展（附报告全文）
24. 数据要素治理 | 领英和HiQ案件新进展：“已公开数据的爬取不违法”（外媒编译）
25. 数据要素治理 | 如何解锁制造业数据的价值？
26. 印度“国家数据治理框架政策”（中译文）
27. EDPB – EDPS对Data Act的联合意见（全文翻译）
28. 数据要素治理 | 企业角度的数据保护问题：欧盟法律现状
29. 中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见
30. 2022年全球数据治理观察年度报告
31. 爱沙尼亚：建立世界上第一个数据大使馆
32. 解锁数据孤岛：《数据法案》启示下三重授权原则的再审视与数据要素价值化的新思路
33. 隐私计算：数据要素法律规则构建的“基础设施”
34. 欧盟《数据法》全文翻译（第一部分）
35. 欧盟《数据法》全文翻译（第二部分）
36. 欧盟《数据治理法》全文翻译
37. OECD版的数据二十条——《关于加强数据的获取和共享的建议》全文翻译
38. OECD对数据治理相关工作的简单梳理
39. 欧盟委员会《<数据法>常见问题解答（1.0版本）》中译文
40. 《广东省数据条例（草案征求意见稿）》公开征求意见
41. 世行《全球数据市场监管框架评估》（报告编译）

关于AI风险治理和数据保护的交叉，本公号发表过的文章：

1. 基于AI生命周期的个人信息保护风险研究综述
2. OpenAI数据处理协议-全文翻译
3. GPT与训练数据：个人信息保护和数据训练收费（外媒编译）
4. 美英联合发布《AI数据安全：用于训练和操作AI系统的数据安全最佳实践》
5. 《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何评估AI的安全性和数据最小化？
6. 英国ICO人工智能指导 | 数据分析工具包（全文翻译）
7. 《英国ICO人工智能与数据保护指引》选译 | 如何保护人工智能系统中的个人权利？
8. AI监管 | 用户数据用于AI模型训练场景的合规要点初探
9. 英国ICO针对生成式AI的公开证据征询（第1-3次）
10. 法国CNIL对欧盟AI法的首次问答（全文翻译）
11. EDPB“关于在AI场景下处理个人数据的第28/2024号意见”（全文翻译）
12. 《关于建立可信赖数据治理框架以促进创新且保护隐私的人工智能发展的联合声明》（全文翻译）
13. 大模型时代下的数据治理：从“合规挡箭牌”到可信AI的前置安全与持续资产管理

关于业务场景中数据跨境流动的文章如下：

1. 构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡

2. 构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（二）

3. 构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（三）

4. 构建数据跨境流动安全评估框架：实现发展与安全的平衡（四）

5. TPP对跨境金融数据“另眼相看”？

6. 马来西亚拟将我国认定为个人数据跨境流动“白名单”地区

7. 美国ITIF关于数据跨境流动的研究报告简介

8. Chatham House举办Cyber 2017大会，关注中国数据跨境流动

9. 俄罗斯个人信息保护机构对隐私政策和数据跨境流动的新举措

10. 看清APEC“跨境隐私保护规则”体系背后的政治和经济

11. 敬请关注“闭门会-数据跨境流通”

12. “闭门会：数据跨境流动政策分析” 总结

13. 欧盟个人数据跨境流动机制进展更新（截止201810）

14. 俄罗斯数据本地化和跨境流动条款解析

15. 亚洲十四个国家和地区数据跨境制度报告中译本（DPO社群出品）

16. 《个人信息和重要数据出境安全评估办法》实现了安全与发展的平衡

17. 数据出境安全评估：保护我国基础性战略资源的重要一环

18. 个人信息和重要数据出境安全评估之“境内运营”

19. 《数据出境安全评估：保护我国基础性战略资源的重要一环》英文版

20. 个人信息和重要数据出境安全评估之“向境外提供”

21. 数据出境安全评估基本框架的构建

22. 银行业金融数据出境的监管框架与脉络（DPO社群成员观点）

23. 《网络安全法》中数据出境安全评估真的那么“另类”吗

24. 解析《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》实体保护规则背后的主要思路

25. 《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》解读：从中外比较的角度

26. 数据跨境流动 | 澳大利亚政府提出新的数据本地化要求

27. 数据跨境流动 | 美欧“隐私盾协议”被判无效背后的逻辑

28. 数据跨境流动 | 欧盟EDPB对欧盟隐私盾协议被判无效的相关问答（全文翻译）

29. “清洁网络计划”下的APEC跨境隐私保护（CBPR）体系

30. 数据跨境流动 | 爱尔兰DPA即将禁止FACEBOOK的数据跨境传输

31. 数据跨境流动 | 最新判决将显著影响英国与欧洲大陆之间的数据自由流动

32. 数据跨境流动 | 爱尔兰高等法院暂时允许Facebook继续个人数据跨大西洋传输

33. 数据跨境流动 | 中国公司基于SCCs开展数据跨境流动的基本策略

34. 数据跨境流动 | 美国三位高官就Schrems II判决公开向欧盟喊话

35. 数据跨境流动 | 欧盟EDPS官员敦促美国强化个人救济以达到“实质等同”

36. 数据跨境流动 | 美国政府白皮书正式回应欧盟Schrems II判决

37. 数据跨境流动 | EDPB关于标准合同条款之外的“补充措施”的指南终于问世

38. 数据跨境流动 | EDPB提出“评估目的国法律环境”的指南（全文翻译）

39. 数据跨境流动 | 微软率先提出对欧盟数据的专属“保护措施”

40. 数据跨境流动 | 欧盟新版标准合同条款全文翻译

41. 数据跨境流动 | EDPB和EDPS通过了关于新的SCCs的联合意见

42. 数据跨境流动 | 东盟跨境数据流动示范合同条款（全文翻译）

43. 数据跨境流动 | 东盟数据管理框架（全文翻译）

44. 数据跨境流动 | 推进“一带一路”数据跨境流动的中国方案（专论）

45. 数据跨境流动 | 欧盟新版标准合同条款（最终版）全文翻译

46. 数据跨境流动 | 欧盟关于欧盟境内的控制者和处理者间标准合同条款（全文翻译 ）

47. 数据跨境流动 | EDPB关于标准合同条款之外的“补充措施”指南2.0版（全文翻译）

48. 数据跨境流动 | 两张图解读EDBP“数据跨境转移补充措施的最终建议”

49. 数据跨境流动 | 推进“一带一路”数据跨境流动的中国方案（英文本）

50. 数据出境安全保障的中国路径

51. 欧盟关于域外适用和数据跨境流动条款适用问题的指南（全文翻译）

52. 土耳其和欧盟关于医疗器械数据跨境传输的行政协定

53. 数据跨境流动 | 欧盟数国强化对谷歌分析Cookie跨境数据传输行为的审查

54. 数据跨境流动 |  EDPB《关于行为守则作为数据跨境传输工具的04/2021号指南》简评（附征求意见前后对比中译本全文）

55. 数据跨境流动 | 针对控制者的BCRs工作要点（中译文）

56. 数据跨境流动 | 针对处理者的BCRs工作要点（中译文）

57. 数据跨境流动 | 美欧就新的跨大西洋数据隐私框架达成原则性协议

58. 数据跨境流动 | 美国发布“全球跨境隐私规则”宣言（全文翻译）

59. 华盛顿向全球数据隐私发起攻势 （外媒编译）

60. 数据跨境流动的规则碎片化及中国应对

61. 无边界数据的时代正在结束（外媒编译）

62. 美国《保护美国人数据免受外国监视法案》（中译本）

63. 英国“数据：新方向”咨询结果|促进贸易和减少数据跨境传输壁垒（第三章）

64. 俄罗斯修改个人数据跨境传输程序

65. 白宫《关于加强美国信号情报活动保障措施的行政命令》全文翻译

66. 《关于欧盟-美国数据隐私框架的充分性决定草案》发布

67. 欧

    盟-美国数据隐私框架”充分性决定草案（全文中译本）

68. 第108号公约-个人数据跨境转移示范合同条款（中译本）

69. EDPB《关于GDPR第3条的适用与第五章的国际转移规定之间的相互作用的05/2021准则》2.0版本-中文翻译

70. 爱尔兰DPC对Meta使用SCCs跨境传输数据的巨额处罚决定：分析和展望

71. 欧盟委员会通过“欧盟-美国数据隐私框架”的充分性决定

72. 欧盟委员会即将就新的个人数据传输标准合同条款进行公开咨询

73. 法国CNIL《传输影响评估实践指南》全文翻译

74. 爱尔兰DPC对TT的5.3亿罚单与NOYB投诉分析和应对建议

75. DPC对TikTok跨境数据传输处罚决定的复盘报告

关于欧洲的人工智能监管方面的立法、政策和实践方面的文章：

1. AI监管 | EDPB和EDPS对欧盟AI条例的联合意见书（全文翻译）
2. AI监管 | 对欧盟AI统一规则条例的详细分析
3. AI监管 | 欧盟《AI统一规则条例（提案）》(全文翻译)
4. AI监管 | 意大利因骑手算法歧视问题对两个食物配送公司处于高额罚款
5. 欧盟《AI统一规则条例》立法进展（截止20220430）
6. 英国《有效的人工智能保障生态系统路线图》（中译文）
7. GDPR 项下的自动化决策：法院和数据保护机构的实际案例【全文翻译】
8. 欧盟的人工智能法案正朝着不存在的人工智能标准方向发展（外专观点）
9. 审计算法：现有格局、 监管机构的作用和未来展望（全文翻译）
10. 欧洲新近执法中对算法的描述（DPO社群成员观点）
11. 基于立法过程解析欧盟《人工智能法案》
12. 欧盟人工智能立法过程中的折衷与争论：选译
13. 欧盟立法者支持生成性人工智能的透明度和安全规则【外媒编译】
14. 欧洲议会关于欧盟《AI法案》的折衷案文（中文全文翻译）
15. 挪威DPA关于在Ruter参与AI监管沙盒的最终报告
16. 欧盟《人工智能法案》立法过程中成员国间的意见分歧（选译）
17. 欧洲议会和欧盟委员会关于缺陷产品责任的指令的建议（选译）
18. 欧盟《AI条例》的立法进展和现有三个版本重点内容比较（截止2023年7月）
19. 欧盟《人工智能法案》谈判：回顾与前瞻
20. 英国间谍机构希望放宽对AI数据使用的“繁重”法律（外媒编译）
21. 欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（一）
22. 欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（二）
23. 欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（三）
24. 欧盟《人工智能法》最终版全文翻译（四）
25. 欧盟-美国人工智能术语和分类法第二版（中文翻译）
26. 欧洲委员会《人工智能与人权、民主与法治框架公约》-中文译文
27. 欧盟《人工智能法案》风险分类机制研究

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