生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）以其强大的数据处理和创造能力，深刻改变了人类社会与国际格局。然而，这一技术的广泛应用也带来了个人信息泄露的严重风险，尤其是大学生群体，由于其网络活跃度高、个人信息保护意识相对薄弱，更易成为个人信息泄露的受害者。因此，探讨生成式人工智能背景下保护大学生个人信息的必要性、困境与实践路径具有重要的现实意义。

一、生成式人工智能背景下保护大学生个人信息的必要性

（一）保障大学生个人隐私与自由发展权

在生成式人工智能深度融入教育生态的当下，大学生个人信息保护已超越传统隐私权范畴，成为关乎个体自由发展的重要议题。首先，从权利维度看，大学生正处于人格形成和社会化的关键阶段，其个人信息不仅包括基本的身份数据，更涵盖学习行为数据、社交关系数据、心理特征数据等多元维度。这些数据的聚合分析可能形成精准的数字画像，若不加以规范保护，将可能导致算法支配下的个性压抑和发展路径限制。其次，从技术特性看，生成式人工智能具备强大的数据挖掘和关联分析能力，能够通过看似无关的碎片化信息还原出完整的个人图谱，这种数字透明化趋势正在消解传统隐私边界。更重要的是，生成式AI的内容生成功能可能被滥用，如基于个人信息生成虚假音视频、仿冒身份进行社交互动等，这些新型风险对大学生的人格权和发展权构成直接威胁。因此，加强个人信息保护不仅是要防止数据泄露，更是要维护大学生在数字环境中的自主选择权和精神自由，确保其能够在一个尊重隐私、鼓励探索的环境中完成人格塑造和学术成长。

（二）构建可信赖的智慧教育生态体系

大学生个人信息保护关乎数字时代校园治理现代化，也直接关系到教育信息化建设的可持续发展。首先，从校园治理层面看，AI技术在提升教学效率的同时，也带来了前所未有的数据安全挑战。教学平台中积累的学习行为数据、智能监控系统采集的行为轨迹数据、校园APP收集的消费偏好数据等，共同构成了一个全天候的数据采集网络。若无完善保护机制，这些数据的滥用可能导致精准营销骚扰、校园贷定向推广等衍生风险，破坏校园生态的健康性。其次，从技术伦理层面看，AI训练数据的质量直接影响其输出结果的公平性。若训练数据中包含带有偏见的学生个人信息，可能导致算法再生产甚至放大既有的教育不平等。因此，建立严格的数据治理框架，既要规范数据的收集使用边界，也要建立算法审计机制，确保人工智能应用符合教育公平原则，最终构建一个安全可信、促进发展的智慧教育环境。

（三）引领人工智能时代的法治文明建设

大学生群体作为数字原住民和未来社会的中坚力量，其个人信息保护实践具有深远的社会示范意义和制度创新价值。首先，从法治发展维度看，大学生个人信息保护案件往往具有典型性和先导性，能够为人工智能时代的法律适用提供重要判例。例如人脸识别进校园引发的争议、教育数据权属界定问题等，都在推动相关制度的细化与完善。这些实践正在塑造人工智能时代权利保护的新范式，推动从传统的隐私权保护向数据自主权、算法解释权等新型权利拓展。其次，从技术治理维度看，高校作为人工智能应用的重要场景，其个人信息保护实践直接影响技术发展方向。严格的数据保护要求将倒逼技术提供方改进算法架构，采用隐私计算、联邦学习等隐私保护技术，从源头设计层面提升产品合规性。这种以规制促创新的模式，不仅有利于培育健康的人工智能产业生态，更能够推动中国在人工智能国际治理中贡献智慧方案。最终，通过构建教育领域的人工智能治理标杆，为其他行业提供可复制的经验，助力国家数字经济治理体系的现代化进程。

二、生成式人工智能背景下大学生个人信息保护的困境

（一）个人信息收集的边界模糊与目的泛化困境

在生成式人工智能深度融入教育场景的进程中，个人信息收集的边界模糊问题日益凸显，呈现出“全面化、常态化、隐形化”的新特征。首先，数据收集呈现“全景式”扩张趋势。智能教学系统通过人脸识别捕捉课堂表情与注意力数据，在线学习平台记录鼠标轨迹与停留时长，校园APP收集地理位置与社交关系网络，这些多维度的行为数据在生成式AI的聚合分析下，能够还原出远超传统范畴的个人画像。其次，数据收集目的出现“服务化”泛用倾向。许多应用以个性化服务改进为名，行数据资源掠夺之实，将数据收集范围无限扩大。例如，在线教育平台可能以精准推送学习资源为由，收集学生的家庭背景、经济状况等与教育服务无直接关联的敏感信息。更值得关注的是，AI训练数据的二次利用问题突出。原本基于特定目的收集的数据，可能被重新用于模型训练和算法优化，这种目的外的再利用往往缺乏明确授权和有效监管，使知情同意原则形同虚设。这种边界模糊的收集模式，不仅增加了数据安全风险，更从根本上动摇了个人信息保护的合法性基础。

（二）算法技术失范与监管滞后双重挑战

生成式人工智能的技术特性与监管滞后形成了双重困境，使得个人信息处理处于失控边缘。从技术层面看，算法黑箱问题在AI中表现得尤为突出。传统的算法尚可通过数据溯源进行有限解释，但拥有海量参数和复杂神经网络结构的生成式模型，其决策过程几乎不可追溯和解释。这种透明度缺失导致的数据处理活动，使得数据主体无法知晓个人信息被如何加工、利用，更难以行使更正、删除等法定权利。从监管层面看，现有法律规范难以适应技术发展速度。生成式AI的数据处理具有跨场景、跨领域的特点，而现行个人信息保护规则多建立在目的限定、收集最小化等原则基础上，与生成式AI需要大规模训练数据的现实存在内在冲突。同时，算法备案、审计等监管手段尚未有效落地，使得违规处理个人信息的行为难以被及时发现和制止。更严峻的是，生成式AI具备强大的数据重构能力，即使经过匿名化处理的数据，仍可能通过多源信息关联被重新识别，这使得传统的隐私保护技术面临失效风险。

（三）主体意识薄弱与风险认知错位并存

大学生群体在个人信息保护方面呈现出高活跃度与低防护性并存的特征，这种认知与行为的背离加剧了保护困境。首先，存在明显的隐私悖论现象。尽管多数大学生在观念上重视隐私保护，但在实际行为中却为获取便捷服务而轻易让渡个人信息。这种认知与行为的脱节，使得他们在面AI应用时，往往未经审慎评估就同意隐私条款，为后续数据滥用埋下隐患。其次，普遍缺乏数字素养的系统训练。大学生虽然熟悉数字设备操作，但对数据流转路径、算法运作机制等深层知识了解有限，难以识别生成式AI应用中隐藏的数据收集陷阱。这种认知局限使其在数字环境中主动防护意识不足，成为个人信息泄露的最薄弱环节。

三、生成式人工智能背景下大学生个人信息保护的实践路径

（一）构建全生命周期数据治理体系

在生成式人工智能环境下，需要建立贯穿数据采集、存储、处理、销毁全周期的综合治理体系。首先，实施差异化授权机制，针对不同敏感级别的个人信息采用分层同意模式。对于人脸、声纹等生物特征数据应采取明确单独授权；对于学习行为等一般数据可采用选择退出机制，但必须提供清晰的权限管理界面。其次，引入隐私增强技术，在数据处理的各个环节嵌入保护措施。包括采用联邦学习实现数据不动模型动的训练模式、运用同态加密确保数据在处理过程中始终处于加密状态、通过差分隐私技术在数据挖掘时添加噪声保护个体信息。最后，建立数据溯源与审计机制，为每个数据项添加元数据标签，记录其来源、授权范围和使用历史，便于发生数据安全事件时快速定位问题源头，实现精准问责。

（二）建立算法透明度与问责的双重机制

针对生成式AI的黑箱特性，需要从技术可解释性和制度规范性两个维度构建监督体系。在技术层面，推行可解释人工智能技术框架，要求算法提供者开发模型解释工具，使AI决策过程变得可理解、可追溯。例如，通过显著性图谱可视化输入数据中对输出结果影响最大的因素，帮助用户理解算法决策依据。在制度层面，建立算法备案与审计制度，要求高风险级别的生成式AI系统在投入使用前向监管部门备案其基本原理、数据来源和风险防控措施，并定期接受第三方审计。同时，实施算法影响评估，系统评估算法对个人信息保护、公平性等方面的潜在影响，并根据评估结果采取相应风险管理措施。此外，还要建立算法问责机制，明确算法设计者、部署者、使用者各方的责任边界，确保当发生侵权事件时能够找到责任主体。

（三）完善多元协同的治理生态

大学生个人信息保护需要构建包括政府、高校、企业、学生在内的多元共治格局。首先，强化监管协同机制，建立网信部门、教育主管部门、市场监管部门等的联合监管机制，形成监管合力。制定针对教育场景的生成式AI应用专项治理规范，明确数据采集红线和使用边界。其次，推动行业自律体系建设，鼓励生成式AI企业制定行业准则，建立伦理审查委员会，开展产品隐私保护认证。例如，推行教育AI可信认证，对符合高标准隐私保护要求的产品给予认证标志。最后，构建学生参与机制，成立大学生数据保护委员会，让学生代表参与校园APP数据合规性审查，建立便捷的侵权投诉和救济渠道。同时，将数字素养教育纳入必修课程体系，通过案例教学、实践演练等方式提升学生的个人信息保护能力和维权意识。

四、结语

生成式人工智能技术的迅猛发展给大学生个人信息保护带来了严峻挑战。 本文从保护大学生个人信息的必要性出发，分析了生成式人工智能背景下大学生个人信息保护面临的困境，并提出了相应的实践路径。未来，随着技术的不断进步和法律法规的逐步完善，我们有理由相信，大学生个人信息保护问题将得到有效解决，为构建安全、有序的校园网络环境提供有力保障。（西南石油大学马克思主义学院 杨健）

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