数字化欧盟巴士与人工智能：欧洲的数据秩序能够容忍多少特殊立法？

Konrad Wolfenstein

1 小时前

欧盟数字化巴士与人工智能：欧洲数据秩序能够容忍多少特殊立法？——图片来源：Xpert.Digital

布鲁塞尔鼓吹放松管制，却为大型科技公司打开了获取欧洲数据资源的后门。

数字欧盟巴士究竟会改变什么？

欧盟计划推出的综合性数字法案远非仅仅是对欧洲数字法律的“清理”。在简化和精简官僚机构的言辞背后，隐藏着对欧洲数据秩序基本逻辑的深刻干预。欧盟委员会并非仅仅统一表格或简化报告义务，而是在篡改《通用数据保护条例》（GDPR）和其他数字制度的核心原则。与此同时，它还试图调整人工智能（AI）和数据经济的法律框架，以便欧洲和国际公司能够更广泛、更便捷地处理个人数据。.

从经济角度来看，这标志着战略转变：从严格以基本权利为导向、技术中立的监管方式，转向以技术政策为主导、将人工智能视为未来重点产业的方式。因此，这项综合性法案不仅明确了相关规定，也为某些商业模式带来了不对称优势——尤其是那些受益于数据收集和大型模型训练规模经济的公司。这重塑了数据市场的激励机制和权力格局。.

其核心是拟议的GDPR新条款第88c条，以及关于敏感数据、信息义务、终端设备数据保护和Cookie规则的修正案。因此，这项综合性法案是一项政治经济工程：它界定了谁可以开发人工智能，需要承担哪些法律风险和成本，谁可以访问哪些数据资源，以及监管会促进还是阻碍哪些企业的商业模式。因此，关于这是否构成人工智能的“无限制特殊法律区”的争论，不仅是一个法律问题，而且与产业和竞争政策直接相关。.

技术中立与人工智能特权：GDPR核心原则的侵蚀

《通用数据保护条例》（GDPR）的设计初衷是保持技术中立。它不针对特定技术，而是针对个人数据的处理，无论这种处理是通过简单的算法、传统的软件还是高度复杂的人工智能系统来实现的。这一原则确保了对基本权利的类似风险得到类似的监管。而《综合法案》正在逐步破坏这一原则。.

第 88c 条旨在明确将人工智能系统的开发和运行界定为 GDPR 第 6 条第 1 款 (f) 项意义上的合法利益。这赋予了人工智能领域其特有的、技术层面的特殊待遇。从经济角度来看，这意味着人工智能这项特定技术享有法律特权，尽管其风险通常高于传统数据处理方法。遵守《人工智能法》只能部分解决这个问题，因为保护级别并不完全相同，而且《人工智能法》本身是基于风险的，而非全面基于个人数据。.

此外，人工智能的定义极其宽泛。如果说几乎任何高级形式的自动化数据分析都可以被解释为《人工智能法》意义上的人工智能系统，那么第88c条则将这一特权的范围远远扩展到了传统的“通用人工智能”（GenAI）或深度学习应用之外。实际上，企业几乎可以将任何数据密集型自动化处理都声明为人工智能，从而享受更优惠的法律待遇。“普通”数据处理和“人工智能处理”之间的界限变得模糊不清，而这种模糊性本身就具有经济吸引力：它降低了合规成本，也降低了相关企业的法律风险。.

这将导致事实上的技术优势，从而破坏GDPR以中立和基本权利为导向的设计。这将对数字单一市场的市场秩序产生深远影响：那些拥有“人工智能”资质并能提供可信的法律证明的人将更容易获取数据，面临更少的法律不确定性，并且执法成本也可能更低。.

压力下的数据最小化：当大众成为合法性

该综合法案的一个关键点在于敏感数据的处理，例如健康信息、政治观点、种族或性取向等信息。根据GDPR，这些数据类别受到严格的处理禁令，仅有少数例外情况。而该综合法案现在又新增了一些例外，将人工智能系统的训练和运行列为具体理由。.

经济爆炸性的影响并非仅仅在于数据的开放，而在于其背后的供给逻辑：数据处理越是密集、规模越大，就越容易将其合理化为开发高性能人工智能模型所必需的。数据最小化原则——有针对性地、尽可能减少数据使用——被彻底颠覆。数据过剩不再是威胁，反而成为了一种正当理由。.

对于数据密集型商业模式，尤其是拥有庞大用户群的全球平台而言，这是一种结构性优势。那些拥有数十亿数据点以及能够全面吸收和处理这些数据并将其构建成模型的技术手段的企业，比那些数据量有限的中小型企业更容易利用“必要性”这一概念。因此，所谓有利于创新的简化，实际上却强化了规模经济和网络外部性，使那些已经占据市场主导地位的公司受益。.

与此同时，风险方面也出现了集体脆弱性。基于广泛收集的敏感数据训练的人工智能系统，在结构上容易受到数据泄露、重新识别和歧视性模式的影响。尽管该综合法案要求采取“适当的技术和组织措施”，但这些要求的措辞却刻意宽泛。这种开放性会产生双重经济影响：一方面，它促成了灵活创新的技术数据保护方法；另一方面，它将责任和举证风险转移到了资源较少的小型供应商身上，这些供应商难以可靠地实施复杂的保护方案。欧盟数字综合法案：监管的清晰性，还是对渴求数据的AI公司的全权授权？

以精简官僚机构为幌子，实则对数据保护体系进行根本性变革——为何“数字综合法案”远不止是一项技术性的简化法案。

欧盟委员会将计划中的“数字欧盟综合法案”宣传为一项务实的清理项目：减少官僚主义，提高协调性，增强数字单一市场的竞争力。政治宣传主要围绕“简化”这一主题展开——在欧洲政治中，“简化”一词几乎总是带有积极的联想。然而，实际上，这并非仅仅是一次简单的修订，而是对欧洲数据保护和数字监管整体基本逻辑的一次深刻变革。.

此次讨论的重点在于人工智能和数据驱动型商业模式的作用。这项综合提案以一种全新的方式将多项法律——特别是《通用数据保护条例》（GDPR）、《人工智能法》、《数据法》和《电子隐私指令》——联系起来，从而将天平向数据广泛使用倾斜。在旨在创造法律确定性和促进创新的幌子下，该提案勾勒出一套新的制度，其中大规模人工智能数据处理不仅不受限制，反而受到特权保护。这正是数据保护律师、消费者协会和部分学术界人士强烈批评的根源所在。.

Spirit Legal为德国消费者组织联合会（vzbv）撰写的报告分析揭示了欧洲数字政策的核心冲突：欧洲能否同时成为全球人工智能中心、基本权利的真正捍卫者和消费者权益的保护者？还是数据保护将被悄然牺牲，沦为地缘政治和产业政策逻辑的牺牲品？这份综合草案表明，布鲁塞尔准备至少部分放宽目前对GDPR的严格解释，以建立一套有利于人工智能的例外机制。因此，关键问题是：这究竟是必要的现代化改革，还是人工智能“无限制特殊法律区”的开端？

第88c条与优惠待遇的逻辑：技术中立如何演变为特殊技术法

这场冲突的核心在于GDPR计划新增的第88c条。该条款旨在明确将人工智能系统的开发、训练和运行归类为GDPR第6条第1款(f)项所定义的“合法利益”。乍看之下，这似乎只是对现有规定的澄清：人工智能公司应该能够依赖既定的法律依据，而无需在每个案例中都反复纠结于同意或特殊条款。然而，法律架构的核心正在发生一场范式转变。.

迄今为止，GDPR 的设计宗旨是技术中立的。它不区分“人工智能”和其他数据处理方法，而是将权利和义务与数据类型、上下文以及数据主体面临的风险联系起来。第 88c 条将打破这一原则：人工智能将被赋予访问个人数据的特权。这正是亨斯和瓦格纳警告“无限制的特殊法律区域”的关键所在。.

《人工智能法案》对人工智能的定义极其宽泛，加剧了这一问题。根据该法案，几乎任何使用特定技术（从机器学习到基于规则的系统）来识别模式、进行预测或辅助决策的软件都被视为人工智能系统。结合第88c条的规定，这几乎可以允许任何复杂的数据处理被认定为与人工智能相关。这极大地刺激了企业为了获得特权法律框架，而出于监管目的将其基础设施“贴上”人工智能系统的标签。.

这使得看似狭隘的人工智能特例，转变为系统性放松数据保护要求的途径。GDPR的技术中立性——此前是防止针对特定技术制定特殊法律的重要保障——将被削弱。从法律角度来看，一个在实践中边界本就难以界定的技术类别，将获得相对于其他数据处理形式的结构性优势。在越来越多的流程通过算法优化的环境下，这无疑是欧洲数据资本主义未来发展的一个监管转折点。.

“数据越多，越有可能被允许”这一原则如何为大型科技公司构建了一种危险的激励机制？

综合性草案在与现有数据最小化和目的限制原则相冲突时，尤其引发争议。GDPR 的核心理念是，只能收集和处理为特定目的绝对必要的个人数据。这一原则旨在与无限制的数据收集和分析模式形成鲜明对比。.

在人工智能领域，这种综合性方法至少在实践中颠覆了上述逻辑。其基本原理认为，大型数据集在用于训练人工智能模型时，具有特殊的权重，能够证明其处理的合理性。评论者认为这是一种反常的激励机制：收集的数据越广泛、越多样化、规模越大，就越容易证明其用于人工智能的合理性。因此，大规模数据抓取、用户画像分析以及不同来源数据的合并，都可以披上人工智能优化的外衣而获得合法性。.

从经济角度来看，这种结构系统性地偏袒那些已经拥有庞大数据集并能够大规模聚合更多数据的企业——主要是总部位于美国的平台公司。用户越多，交互数据就越多，连接点就越多，将这些数据推入人工智能管道的所谓“合法利益”就越强。缺乏类似数据量和同等基础设施的中小型企业则处于劣势。因此，这种综合架构实际上为已经占据主导地位的企业提供了规模倍增器。.

此外，还有另一个关键方面：大型数据集能够提高人工智能系统的准确性和公平性这一论点有时会被不加批判地用作正当理由。从经济角度来看，模型的性能和鲁棒性确实会随着数据量的增加而提高。然而，这种效率的提升是以信息不对称加剧、权力集中以及个人和社会模式复制风险为代价的。该提案在很大程度上忽略了这样一个事实：数据最小化和目的限制并非偶然地被写入《通用数据保护条例》（GDPR），而正是为了应对这种权力失衡问题。.

为什么削弱对特殊类别个人数据的保护会造成系统性风险

根据《通用数据保护条例》(GDPR)，特殊类别的个人数据——例如有关健康、种族、政治观点、宗教信仰或性取向的数据——受到严格的处理禁令，仅有少数例外情况。这项综合提案通过引入新的例外情况，扩大了在人工智能开发和运行中使用此类数据的可能性。其理由是需要全面的数据来防止偏见和歧视。.

然而，在实践中，这相当于将高度敏感数据的使用常态化，而没有相应地加强受影响者的控制选择。认为只要敏感特征无法直接追溯到可识别的个人，或者主要作为训练数据集中的统计变量，这些特征就“无害”的观点尤其成问题。但即使是看似匿名或假名化的数据集，也可能被用来推断群体、社会环境或少数群体，并强化歧视模式。.

从经济角度来看，此类监管扩大了人工智能模型的原材料库，因为它增加了极具价值且意义深远的信息。健康数据、政治倾向、心理特征——所有这些数据在广告、保险、金融和劳动力市场领域都具有巨大的经济价值。任何大规模获取此类数据的人都可以开发出更加精细、因而也更有利可图的模型。数据的敏感性及其经济潜力相结合，带来了双重风险：既威胁到个人自主权，也威胁到民主的集体结构和社会凝聚力。.

尤其是在人工智能领域，系统性偏见的风险很高。基于敏感数据训练的模型不仅会复制信息，还会隐含价值判断和刻板印象。草案中提出的旨在限制负面影响的“适当的技术和组织措施”仍然含糊不清。这就造成了一个灰色地带：一方面，高度敏感的数据被用于人工智能训练；另一方面，却缺乏清晰、可执行的保障和控制标准。在这种架构下，那些拥有技术优势且风险承受能力高的企业将获益最多。.

后门侵蚀：用朗诵代替标准文本，并削弱执行力。

专家们提出的另一项关键批评是，一些重要的保护机制从具有法律约束力的法律文本转移到了不具约束力的解释性说明中。这看似法律技术层面上的一个细节，却对法律的可执行性产生了巨大的实际影响。.

这些条款主要起到解释性指导作用，并非直接具有法律约束力的规范。如果诸如退出机制、信息披露义务或网络抓取限制等关键保障措施主要体现在这些条款中，而非以明确的条文形式呈现，这将极大地限制数据保护机构的可用选项。违规行为更难被追究责任，罚款和命令的依据也更加模糊，企业还可以辩称这些仅仅是“解释性辅助工具”。.

对于人工智能相关的海量数据处理而言，这种结构实际上是在邀请人们扩大监管范围。尤其是在抓取公开信息（例如来自社交网络、论坛或新闻网站的信息）的情况下，受影响者很可能既得不到信息，也缺乏切实可行的途径来行使自身权利。如果此类行为的核心障碍仅仅在法律条文中有所提及，而没有被明确写入法律文本，那么数据保护的实践就沦为软法和企业善意的混合体。.

从经济角度来看，这会改变成本结构：积极收集数据和训练人工智能模型的公司会因法律的模糊性而获益，因为监管机构往往不愿采取行动，或者必须等待漫长的法院判决。法律风险因此被推迟和降低；短期内，这为那些风险承受能力特别强的供应商创造了竞争优势。在竞争环境中，诚信和合规往往会受到惩罚，而挑战法律底线却似乎有利可图——这是一个典型的监管扭曲激励案例。.

为什么制定一个单独的、定义明确的人工智能训练数据标准能够更好地平衡相互冲突的目标

专家们提出，与其采用基于“合法利益”的全面合法化方案，不如为人工智能系统的训练建立有针对性的、独立的法律依据。从经济角度来看，这并非通过普遍削弱数据保护，而是通过设定具体、严格的条件，来解决促进创新与保护隐私之间的冲突。.

这种特殊的法律依据可能包含若干保护屏障：

首先，它可以确立一项严格的验证要求，规定企业只有在能够证明使用匿名化、假名化或合成数据无法达到同等效果的情况下，才能访问个人数据。这将激励企业投资于数据匿名化方法、合成数据生成以及隐私设计。创新方向也将从不受控制的数据收集转向数据最小化管理方面的技术创新。.

其次，此类标准可以强制规定防止数据泄露的最低技术标准。人工智能模型的输出结果不得包含或可重构任何来自训练数据的个人身份信息。这不仅需要简单的过滤器，还需要稳健的架构设计，例如差分隐私、输出控制机制和严格的评估流程。其经济逻辑显而易见：投资于能够保护个人数据的模型架构，从长远来看可以降低责任风险并增强信任。.

第三，该标准可以对人工智能训练数据的用途做出严格限制。为特定人工智能训练目的而收集或使用的数据不得轻易用于其他场景或新模型。这将限制将收集的数据集作为各种开发项目的永久资源这一普遍做法。企业届时需要维护清晰划分的数据池，并以透明的方式记录数据的使用路径。.

这种专门的法律框架并非全权委托，而是一种有条件的授权。它能够明确人工智能创新与基本权利保护之间的张力，而不是用笼统的条款掩盖它。虽然这在政治上可能不够“温和”，但从法治的角度来看却更加稳妥，因为冲突将被公开地编纂成法，而不是隐藏在层层解释之后。.

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弱势群体与数字传记：为什么儿童和青少年面临成为人工智能资本主义试验场的危险

保护未成年人和其他弱势群体是其中尤为敏感的问题。儿童和青少年已经在社交媒体、游戏环境、教育平台和健康应用程序等平台上留下了海量的数字痕迹。这些数据构成了一幅高度详细、往往伴随终生的数字传记。在人工智能训练和个性化的背景下，一个值得探讨的问题是：在未获得明确、知情且可撤销的同意的情况下，这些数据在多大程度上可以被纳入模型？.

专家们主张，凡是使用未成年人数据进行人工智能训练，都必须获得家长的明确同意。此外，他们还建议，年轻人在达到法定成年年龄后，应享有无条件禁止将其数据用于现有模型的权利。这意味着，不仅未来的数据处理需要进行修正，而且之前在已训练模型中使用过的数据也需要进行修正——在技术可行的范围内。.

从经济角度来看，这虽然不便，却至关重要。未成年人的数据对人工智能应用来说尤其具有吸引力，因为它能够实现早期模式识别、长期用户画像以及长达数年（甚至数十年）的精准广告投放。在消费、教育和广告市场，如此长的时间跨度具有巨大的价值。如果这些数据被不受监管地用作训练基础，企业将获得几乎无法匹敌的数据优势。如此一来，年轻一代将在从未做出过任何有意识、知情选择的情况下，成为长期人工智能商业模式的系统性资源。.

与此同时，数字生活中的错误、偏见或不幸经历可能会永久地留在模型中——例如，如果之前的在线活动间接影响了职业、贷款或保险条款。即使模型官方宣称“匿名”运行，群体层面的相关性也可能对某些社会群体的教育和就业机会产生长期影响。在问题重重的社会环境中成长的人，统计上更有可能发现自己处于负面风险状态。因此，缺乏对未成年人的有力保护措施，会以算法的形式加剧社会不平等。.

“下一代数字主权”的政治口号显得空洞无物，因为即将接触未来数字生态系统的群体，如今却被输入到几乎毫无保护的人工智能数据流中。从经济角度来看，人工智能提供商短期内获得的便利——不受限制地获取宝贵数据——却带来了长期的社会成本，其影响远远超出个人数据泄露的范畴。问题在于，民主社会是否准备好将年轻公民的生活故事作为人工智能产业的主要原材料。.

信任作为一种生产要素：为什么数据保护力度减弱会给欧洲数字经济带来风险

在公共讨论中，数据保护常常被视为创新的障碍。但实证数据却呈现出截然不同的景象。德国消费者组织联合会（vzbv）开展的代表性调查显示，对于绝大多数消费者而言，信任是使用数字服务的关键前提。当87%的受访者表示信任是他们使用数字服务的基本要求时，显而易见：如果没有可信的法律框架和有效的监管手段，复杂、数据密集型应用的可持续市场就无法形成。.

GDPR目前扮演着双重角色。一方面，它在短期内限制了某些商业模式，或迫使企业承担额外成本。另一方面，它发挥着制度信任的作用：超过60%的消费者表示，他们更倾向于信任那些切实遵守欧洲数据保护法规的公司。这种信任并非一种模糊的“感觉”，而是一个实实在在的经济因素。它决定了用户是否愿意在日常生活中（例如在医疗保健或金融领域）披露敏感信息、尝试新服务或信任数据驱动型系统。.

如果因为人们逐渐认为数据保护正在被削弱，基本原则为了人工智能的利益而被牺牲，导致这一核心原则被削弱，那么将会产生后果。短期内，一些公司或许能更轻松地使用数据。然而，中期来看，人们对整个生态系统的怀疑情绪将会加剧。用户会采取回避行为、规避策略、有意识地减少数据量，或者诉诸于限制性极强的工具。信任一旦丧失，就很难重建——而且重建信任的成本远高于从一开始就坚持一个健全、一致的法律框架所需的努力。.

这对欧洲数字经济具有战略意义：仅靠海量数据和激进的数据收集无法获得相对于美国平台的竞争优势——其他国家在这方面早已遥遥领先。实现差异化的现实途径在于可信度、透明度、问责制，以及将数据密集型服务可靠地整合到以价值观为导向的监管框架中。而这种一刀切的做法实际上恰恰相反，它削弱了欧洲原本可以在全球竞争中发展起来的优势。.

非对称效应：为什么综合法案会增强大型科技公司实力而削弱欧洲中小企业？

一个关键的批评是，计划中的监管纾困措施从结构上主要惠及大型、数据密集型的平台公司——也就是通常所说的“大型科技公司”。其背后的经济逻辑很简单：那些已经拥有海量数据、运营着全球数据收集和处理基础设施，并配备专业合规团队的公司，可以巧妙地利用监管漏洞和例外情况，而无需承担生存风险。而对于中小企业来说，情况则截然不同。.

将人工智能训练和运行认定为“合法利益”需要复杂的权衡过程：必须权衡公司的利益与受影响者的权利和自由。大型企业拥有完善的法律部门，能够提供详尽的文件来佐证这些考量，并且拥有市场力量，可以将潜在的罚款视为长期的权衡风险。而小型公司则面临着两难选择：要么谨慎地避免风险较高但可能具有竞争优势的数据使用，要么在缺乏足够法律专业知识的情况下冒险进入灰色地带。.

此外，还存在网络效应：如果大规模数据用于人工智能训练得到促进，那么那些已经拥有海量数据的人自然会从中获益最多。每增加一个数据包，就能改进他们的模型，提升其服务的吸引力，进而吸引更多用户和数据涌入。结果，市场均衡进一步向少数全球平台倾斜。那些试图以数据密集度较低但更注重隐私保护的方式与之竞争的欧洲供应商，发现自己正处于日益被动的防御状态。.

加强欧洲企业实力和扩大数字主权的政治目标，与监管的实际效果相悖。主要惠及既得利益者的放松管制，非但没有限制权力集中，反而加剧了权力集中。对于欧洲产业和区位政策而言，这意味着所谓的“纾困”可能会演变成对外国数据和人工智能基础设施的结构性依赖。主权并非通过宽松的规则实现，而是通过构建自身可信赖且具有竞争力的替代方案来实现。.

正如综合辩论所表明的那样，欧洲数字政策正处于产业利益和基本权利之间的两难境地。

人们怀疑《数字综合法案》很大程度上是在美国政府和美国科技公司的影响下制定的，这凸显了这场辩论的地缘政治层面。在全球人工智能竞赛中，数据流、模型访问和云基础设施都是战略资源。对于美国而言，其数字经济从欧洲用户数据的利用中获益匪浅，因此，一个更加灵活的欧洲法律框架具有重要意义。.

一项削弱欧洲数据保护标准的综合性协议，间接降低了数据传输、培训合作以及将欧洲数据整合到全球人工智能模型中的门槛。即使正式的数据传输规则（例如，在跨大西洋数据协议框架内）仍然有效，放松欧洲内部的保障措施也会降低对这类数据传输进行严格限制的政治和监管压力。.

与此同时，欧洲向世界其他地区发出了模棱两可的信号。GDPR一直被视为全球标杆，许多国家都以此为基础制定了各自的数据保护法。如果欧盟现在明显准备为了人工智能行业的利益而放松关键原则，这将削弱其规范领导地位。其他国家可能会得出这样的结论：严格的数据保护框架最终将屈从于经济现实，其结果是全球数据保护标准整体上正在遭到削弱。.

从权力政治的角度来看，欧洲面临着一个两难困境：如果坚持严格的基本权利框架，则可能在人工智能竞赛中面临短期竞争劣势；如果逐步放弃这种严格性，或许能获得更大的灵活性，但却会失去其作为数字自决捍卫者的身份。目前构想的《数字综合法案》试图通过一种模棱两可的策略来弥合这一困境：表面上，它维护着基本价值观；但在细节上，它却设置了漏洞和例外，实际上允许数据的广泛使用。然而，从经济角度来看，这并未带来清晰的方案，而是导致了一种不确定性成为常态的混合体系。.

欧洲数字经济的两条发展路径及其中长期影响

为了评估数字化公交车的经济影响，有必要概述两种粗略的方案：一种是基本延续当前版本的设计实施方案，另一种是针对关键批评进行改进并明显修正方案的方案。.

在第一种情景下，人工智能的训练和运行将被广泛认可为合法权益，敏感数据将在模糊的保障措施下更频繁地被纳入训练流程，而必要的保障措施仅会在说明性注释中提及。短期内，一些欧洲公司——尤其是那些已经拥有庞大数据集的公司——可能会从中受益，因为法律风险将被认为有所降低。投资者将在某些领域看到新的增长机会，尤其是在生成模型、个性化广告、医疗保健和金融科技应用领域。.

然而，从中长期来看，前文所述的副作用将会加剧：全球平台公司将面临更有利的集中效应，用户信任度下降，围绕数据自主使用的社会冲突日益增多，政策制定者和监管机构将面临越来越大的压力，需要追溯性地纠正一些问题重重的发展。法律上的不确定性不会消失，只会转移：不再是明确的个别禁令，而是无数围绕模糊地带的争议，法院需要花费数年时间来确立先例。这将给企业带来一种风险，这种风险极易受到各种解读的影响——所谓的缓解最终将被证明只是一种幻觉。.

在另一种方案中，综合法案仍将以简化和协调为目标，但会在关键领域进行完善。第88c条将被精简为人工智能训练的特定法律依据，明确重申数据最小化、目的限制和数据主体权利。敏感数据只能在明确、严格的条件下使用，必要的保障措施将被写入法规正文，而非隐藏在序言中。同时，立法者还将制定有针对性的工具，以支持中小企业按照GDPR使用数据——例如，通过标准化指南、认证或技术参考架构。.

短期来看，这种情况对某些商业模式来说会更加不利；一些数据密集型人工智能项目需要重新设计或采用不同的数据架构。然而，从长远来看，一个更加稳定、基于信任的生态系统可能会逐渐形成，在这个生态系统中，创新不再受制于法律的灰色地带，而是遵循清晰可靠的指导方针。对于欧洲供应商而言，这将为他们提供一个机会，打造“可信赖人工智能”提供商的形象，并提供可验证的保障——这种形象在消费者市场和企业对企业（B2B）市场都越来越受欢迎。.

为什么现在有必要就创新与基本权利之间的核心冲突展开公开辩论

随着《数字综合法案》在欧盟理事会和欧洲议会进行辩论，修正法案的责任不再仅仅落在欧盟委员会身上。民间社会组织、消费者权益保护团体和数据保护倡导者已明确表示，他们认为该草案对欧洲数据保护模式构成系统性威胁。政策制定者面临着抉择：是认真对待这些反对意见，还是迫于游说集团的压力而忽视它们。.

从经济角度来看，向企业发出短期纾困信号固然诱人，尤其是在欧盟因监管过于繁琐而在全球人工智能竞赛中饱受诟病之际。然而，如果因为这些批评而牺牲欧洲在数字领域成功模式的核心——市场自由化、基本权利保护和规范性领导的结合——则是一个战略性错误。一个形式上协调一致但实质上明显放松管制的数字单一市场，从长远来看，既无法确保投资，也无法获得公众的认可。.

相反，我们需要就人工智能数据使用的合理框架展开明确的政治辩论。这包括认识到，在数据密集型行业中，创新不可能无限进行而不损害基本自由。这也要求我们理解，数据保护不仅可以降低成本，而且如果与健全的产业和创新政策相结合，还能成为竞争优势。这种方法需要的不仅仅是对综合草案进行表面上的澄清；它需要我们自觉地选择一种不同于不受约束的数据资本主义逻辑的欧洲人工智能模式。.

欧洲的数字化未来将不取决于人工智能是否“被启用”，而取决于如何启用。

为什么目前形式的数字化巴士比建立更严格、更清晰的人工智能数据框架更具风险？

欧盟的数字综合法案不仅仅是一系列技术简化措施的集合，它更是一次试金石，检验欧洲是否准备为了所谓更快的AI发展而削弱自身在数据保护方面的承诺。通过第88c条对AI数据处理给予优先待遇、相对降低数据最小化和目的限制原则的价值、削弱对敏感数据的保护，以及将重要的保障措施移至序言部分，这些并非无关紧要的细节，而是体现了一项根本性的政策决定。.

从经济角度来看，有强有力的证据表明，这种做法主要增强了那些已经掌握权力、数据和基础设施的人的实力，同时削弱了欧洲的中小企业、消费者和民主机构。信任作为一种生产要素被低估，监管被误解为一种负担，而基于价值观的数字生态系统的真正竞争优势也被白白浪费。因此，为人工智能企业提供的短期让步是以牺牲社会稳定、竞争秩序和欧洲数字主权的长期风险为代价的。.

另一种更具雄心的策略并非不惜一切代价加速人工智能发展，而是着眼于制定清晰、严谨且与创新相兼容的数据使用、训练流程和个人权利规则。该策略将为未成年人和其他弱势群体提供特殊保护，避免利用法律漏洞偏袒大型科技公司，并将公众信任视为一种战略资源。最重要的是，该策略认识到，在数字化经济中，基本权利并非可以谈判的参数，而是所有合法价值创造赖以建立的基础设施。.

目前版本的《数字综合法案》正朝着相反的方向发展。如果欧洲议会和欧盟理事会未经修改地批准该法案，这不仅将是一个法律转折点，也将是一个经济和政治转折点：欧洲将放弃其作为全球负责任的、基于基本权利的数据管理领军者的部分角色，并向一种人工智能发展主要用于使不断扩张的数据利用合法化的模式靠拢。因此，围绕该法案的争论并非技术细节问题，而是决定欧洲在21世纪希望代表的数字秩序的关键领域。.

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