📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-data-privacy-stories-from-2025-every-analyst-should-know
原文作者：Shittu Olumide
Image by Editor
# 引言
如果你靠数据谋生，那么2025年对你来说可能感觉有些不同。隐私过去是你的法务团队处理的一份冗长、没人会读的PDF文件。但今年，它悄然渗透到了日常的分析工作中。规则改变了，突然之间，那些编写R脚本、用Python清洗CSV文件、构建Excel仪表板或提交周报的人，都需要理解他们的选择如何影响合规性。
这种转变并非因为监管机构突然更关心数据了。而是因为数据分析正是隐私问题实际暴露的地方。一张未经标记的AI生成图表、数据集中多留了一个本不该存在的列，或是一个在未记录数据上训练的模型，都可能让公司触犯法律。而在2025年，监管机构停止了警告，开始开出实实在在的罚单。
在本文中，我们将探讨2025年五个对任何接触数据的人都应引起重视的具体事件。这些不是抽象的趋势或高层政策说明。它们是真实发生的事件，改变了分析师日常工作的方方面面，从你编写的代码到你发布的报告。
# 1. 欧盟《人工智能法案》的首个执行阶段对分析师的影响大于开发者
当欧盟《人工智能法案》在2025年初正式进入首个执行阶段时，大多数团队期望模型构建者和机器学习负责人会感受到压力。然而，第一波合规工作却直接落在了分析师的肩上。原因很简单：监管机构关注的是数据输入和文档记录，而不仅仅是AI模型的行为。
在整个欧洲，公司突然被要求证明训练数据来自哪里、如何标记，以及数据集中任何AI生成的内容是否都明确标注了。这意味着分析师必须重建工作流程的基础。R Notebook需要出处说明（provenance notes）。Python管道需要为“合成”与“真实”数据添加元数据字段。即便是共享的Excel工作簿也必须附带简短的免责声明，解释数据清理或转换过程中是否使用了AI。这并非优雅，但能确保合规。
让人们感到意外的是监管机构对“高风险系统”概念的解读。你不需要训练一个庞大的模型才算符合标准。在某些情况下，仅是创建一个影响招聘、信用检查或保险定价的Excel评分表，就足以触发额外的文档要求。这使得处理基础商业智能（BI）工具的分析师也进入了与机器学习工程师相同的监管范畴。
团队也很快意识到，“AI透明度”并非是开发人员独有的概念。如果分析师使用Copilot、Gemini或ChatGPT来编写部分查询或生成快速汇总表，在受监管行业中，这些输出都需要被识别为AI辅助内容。对许多团队来说，这意味着要采用简单的标记实践，比如添加一个简短的元数据注释，如“由AI生成，分析师验证”。
# 2. 西班牙2025年打击行动：对未标记AI内容的最高3500万欧元罚款
2025年3月，西班牙采取了大胆举措：其政府批准了一项法律草案，如果公司未能明确标记AI生成的内容，最高可处以3500万欧元罚款或全球营业额的7%。此举旨在打击“深度伪造”（deepfakes）和误导性媒体，但其影响远远超出了炫酷的图像或病毒式视频。对于任何从事数据工作的人来说，这项法律改变了处理、呈现和发布AI辅助内容的根基。
根据拟议的法规，任何由人工智能生成或操纵的内容（图像、视频、音频或文本）都必须被明确标记为AI生成。未能这样做将被视为“严重违规”。
该法律不仅针对深度伪造。它还禁止利用AI进行剥削弱势群体的操纵性用途，例如潜意识信息或基于敏感属性（生物特征、社交媒体行为等）的AI驱动的用户画像。
你可能会问，分析师为什么应该关心？乍一看，这似乎是针对社交媒体公司、媒体机构或大型科技公司的法律。但它很快通过以下三个广泛方面影响了日常数据和分析工作流程：
- 1. AI生成的表格、摘要和图表需要标记：分析师越来越多地使用生成式AI工具来创建报告的一部分，例如总结、可视化、注释图表和派生自数据转换的表格。根据西班牙的法律，任何由AI创建或实质性修改的输出，在传播前都必须标记为该类内容。这意味着你的内部仪表板、BI报告、幻灯片以及任何在你的机器之外共享的内容，可能都需要明确披露AI生成的内容。
- 2. 发布的研究结果必须附带出处元数据：如果你的报告结合了人工处理的数据和AI生成的见解（例如模型生成的预测、清理过的数据集、自动生成的文档），你现在就有了合规要求。忘记标记一个图表或一段AI生成的文字，都可能导致巨额罚款。
- 3. 数据处理管道和审计比以往任何时候都重要：由于新法律不仅涵盖公共内容，还涵盖工具和内部系统，因此使用Python、R、Excel或任何数据处理环境的分析师必须注意管道中哪些部分涉及AI。团队可能需要构建内部文档，跟踪AI模块的使用情况，记录哪些数据集转换使用了AI，并对每一步进行版本控制，所有这些都是为了确保在监管机构审计时能够保持透明性。
让我们看看风险。数字很惊人：拟议的法案规定的罚款在750万欧元到3500万欧元之间，或占公司全球收入的2%到7%，具体取决于违规的规模和严重程度。对于在多个地区运营的大公司来说，“全球营业额”条款意味着许多公司会选择过度合规，而不是冒不合规的风险。
鉴于这一新现实，今天工作的分析师应考虑以下几点：
- 审计你的工作流程，确定AI工具（大型语言模型、图像生成器和自动清理脚本）与你的数据或内容交互的位置。
- 为你所有的AI辅助输出添加出处元数据，明确标记（“AI生成/分析师审核/日期”）
- 执行版本控制，记录管道，并确保每个转换步骤（特别是AI驱动的步骤）都是可追溯的
- 对你的团队进行教育，让他们意识到透明度和合规性是数据处理文化的一部分，而不是事后的想法
# 3. 2025年美国隐私法规拼凑局面扩大
2025年，一波美国州级政府更新或引入了全面的数据隐私法。对于处理任何涉及个人数据的技术堆栈的分析师来说，这意味着对数据收集、存储和用户画像的期望更加严格。
发生了什么变化？2025年，几个州启用了新的隐私法。例如：
- 内布拉斯加州数据隐私法、特拉华州个人数据隐私法和新罕布什尔州消费者数据隐私法均于2025年1月1日生效
- 马里兰州在线数据隐私法 (MODPA)于2025年10月1日生效，是今年通过的最严格的法律之一
这些法律有着广泛的主题：它们强制公司将数据收集限制在严格必需的范围内，要求数据主体拥有透明度和权利（包括访问、删除和选择退出权），并对“敏感”数据（如健康、生物特征或用户画像数据）的处理施加了新的限制。
对于在美国境内处理用户数据、客户记录或分析数据集的团队来说，影响是切实的。这些法律影响了数据管道的设计方式、存储和导出的处理方式，以及你可以运行的用户画像或细分类型。
如果你从事数据工作，新的形势要求你做到以下几点：
- 你必须证明收集数据的合理性，这意味着旨在存储或作为CSV文件中的列的每个字段都需要有记录的目的。根据这些法律，收集更多“以防万一”的数据可能不再站得住脚。
- 敏感数据需要跟踪和许可。因此，如果一个字段包含或暗示敏感数据，它可能需要明确同意和更强的保护，或者完全被排除在外。
- 如果你进行细分、评分或用户画像（例如信用评分、推荐、定位），请检查你所在州的法律是否将该数据视为“敏感”或“特殊类别”数据，以及你的处理活动是否符合该法律的要求。
- 这些法律通常包括删除或更正的权利。这意味着你的数据导出、数据库快照或日志需要有移除或匿名化的流程。
在2025年之前，许多美国团队依靠宽松的假设：收集可能有用、存储原始数据转储、自由分析，如果需要再匿名化。这种方法正变得有风险。新法律的目标不是特定的工具、语言或框架；它们针对的是数据实践。这意味着无论你使用R、Python、SQL、Excel还是BI工具，都面临同样的规则。
# 4. 影子AI成为合规隐患，即使没有发生数据泄露
2025年，监管机构和安全团队开始将未经批准的AI使用视为不仅仅是生产力问题。“影子AI”——员工在没有IT批准的情况下使用公共大型语言模型（LLM）和其他AI工具——已从合规性的脚注转变为董事会层面的风险。通常，审计人员会发现员工将客户记录粘贴到公共聊天服务中的证据，或者内部调查显示敏感数据流入了未受监控的AI工具。这些发现导致了内部纪律处分、监管审查，并在几个行业中引发了正式调查。
技术和监管响应迅速加强。行业机构和安全供应商警告说，影子AI会产生一个新的、看不见的攻击面，因为模型会摄取公司机密、训练数据或个人信息，然后这些信息就脱离了任何公司控制或审计追踪。美国国家标准与技术研究院 (NIST)和安全供应商发布了旨在发现和遏制未经授权AI使用的指南和最佳实践，包括如何设置批准的AI网关，以及在数据发送给第三方模型之前应用数据更正或数据丢失预防（DLP）。对于受监管行业，审计师开始要求提供证据，证明员工不能随意将原始记录粘贴到消费级AI服务中。
对分析师而言，影响是：团队不再依赖“在ChatGPT中快速查询”的习惯来进行探索性工作。组织要求对发送给任何外部AI服务的任何数据集都进行明确、有日志记录的批准。
我们接下来的方向是？
- 停止将个人身份信息 (PII) 粘贴到消费级LLM中
- 使用批准的企业AI网关或本地部署的模型进行探索性工作
- 在脚本和Notebook中添加预发送数据清洗步骤，并要求团队存档提示词和输出以备审计
# 5. 数据谱系（Lineage）执行成为主流
今年，监管机构、审计师和大型公司越来越多地要求能够追溯每一个数据集、转换和最终输出的来源到最终产品。过去对于大型数据团队来说是“锦上添花”的事情，现在正迅速成为一项合规要求。
一个主要的触发因素来自公司合规团队自身。几家大公司，特别是那些在多个地区运营的公司，已经开始收紧其内部审计要求。他们需要展示，而不仅仅是说明，数据来自哪里，以及它如何在管道中流动，最终进入报告、仪表板、模型或导出中。
一个公开的例子是：Meta发布了其内部数据谱系系统的细节，该系统能够大规模跟踪数据流。其“策略区域管理器”（Policy Zone Manager）工具会自动标记和追踪数据从摄取、处理到最终存储或使用的整个流程。此举是更广泛的推动的一部分，旨在将隐私和出处嵌入到工程实践中。
如果你使用Python、R、SQL、Excel或任何分析堆栈处理数据，现在的要求超越了正确性或格式。问题变成了：数据来自哪里？哪些脚本或转换处理了它？哪个版本的数据集为特定的图表或报告提供了数据？
这对日常任务产生了影响：
- 导出清理过的CSV文件时，你必须标记其来源、清理日期和转换历史
- 运行分析脚本时，你需要版本控制、输入文档和出处元数据
- 将数据输入模型或仪表板系统，或手动日志记录时，必须准确记录是哪些行/列、时间以及来源
如果你还没有跟踪谱系和出处，2025年使得这变得非常紧迫。以下是一个实用的初步清单：
- 对于每一次数据导入或摄取；存储元数据（来源、日期、用户、版本）
- 对于每一步转换或清理，提交更改（在版本控制或日志中）并附带简短描述
- 对于导出、报告和仪表板，包含出处元数据，例如数据集版本、转换脚本版本和时间戳
- 对于由数据驱动的分析模型或仪表板：附加谱系标签，以便查看者和审计人员确切知道数据来源和时间
- 优先选择支持谱系或出处追踪的工具或框架（例如内部工具、内置数据谱系追踪或外部库）
# 结论
对分析师而言，这些故事并非抽象的；它们是真实的。它们塑造着你的日常工作。《欧盟人工智能法案》的分阶段推出改变了你记录模型工作流程的方式。西班牙对未标记AI采取的强硬立场提高了即使是简单分析仪表板的透明度标准。美国将AI治理与隐私规则相结合的推动，迫使团队重新审视他们的数据流和风险文档。
如果你能从这五个故事中学到一件事，那就是：数据隐私不再是推给法务或合规部门的事情。它已嵌入到分析师每天的工作中。对你的输入进行版本控制。标记你的数据。追踪你的转换。记录你的模型。记录你的数据集最初存在的原因。这些习惯现在将成为你的职业安全网。
Shittu Olumide 是一位软件工程师和技术作家，热衷于利用尖端技术来构建引人入胜的叙事，对细节有敏锐的洞察力，并擅长简化复杂的概念。你也可以在Twitter上找到Shittu。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区