引言
生成式人工智能作为人工智能技术发展的前沿领域，具备强大的内容生成能力，能够依靠指令输出详尽全面的文本内容。中国国家互联网信息办公室(以下简称网信办)等七部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定，生成式人工智能技术是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术［1］。随着技术的不断发展与完善，生成式人工智能的出现对国内外技术创新产生了变革性影响。2022年ChatGPT的突破性问世揭开了生成式人工智能技术革命的序幕，使这一领域迅速获得了人们的关注，随后全球科技企业竞相推出大模型，持续推动技术创新浪潮。2025年1月，中国深度求索公司DeepSeek推出R1模型，对标OpenAI的o1模型，其凭借深度推理能力与低成本算法架构迅速占领市场［2］。
生成式人工智能的全球化发展深度依赖安全有序的跨境数据流动。在生成式人工智能的技术实现中，系统化的数据治理过程构成基础支撑体系，主要包括数据收集、数据清洗、数据标记和转换等操作［3］。值得关注的是，随着多模态大模型技术的突破性发展，训练数据的需求呈现显著的全球化特征，既需要融合不同国家的语言样本，又需整合多元文化特征和行业数据，国际合作与地区间政策协调需求增大，这使得数据跨境流动成为技术迭代的必然选择。然而，生成式人工智能数据跨境流动一方面虽然有效促进技术创新，但其也会给国家、公共以及个人安全构成威胁，例如个人信息与隐私保护、产业安全，以及国家安全和数字主权等方面的风险。当前生成式人工智能与跨境数据流动研究均取得一定的进展，但在其交叉领域，研究相对还比较少，现有监管体系尚未有效回应其带来的新兴法律挑战。因此，本文基于现有的监管体系，针对上述风险，从国内和国际两个层面对生成式人工智能数据跨境流动提出具体建议，以期促进其可持续发展。
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作者信息：
宋延敏
(中国人民公安大学法学院，北京100038)
