AI 在德国和欧盟是否符合 GDPR：EDPB 28/2024 之后的事实核查

EDPB 在 2024 年 12 月 18 日的公告中，把 Opinion 28/2024 的重点概括为三个问题：AI 模型何时以及如何可被视为匿名；合法利益能否以及如何作为开发或使用 AI 模型的法律依据；如果 AI 模型使用了被违法处理的个人数据进行开发，后续应如何看待 。

因此，在德国和欧盟范围内，不能从这些资料中得出一个简单答案：AI 一律合规，或 AI 一律不合规。真正要审查的是具体处理活动：涉及哪些个人数据、为了什么目的、依据哪一项法律基础，以及后续处理会带来什么风险 。

EDPB Opinion 28/2024 到底说明了什么

Opinion 28/2024 的标题和范围都很明确：它讨论的是与 AI 模型语境下处理个人数据有关的若干数据保护方面 。换句话说，它不是一本覆盖所有 AI 法律问题的总指南，而是集中处理 GDPR 下几个高频、关键的问题 。

这对企业、开发者和使用方都很重要。监管关注点不是某个系统在技术上多先进，而是它在具体场景中如何处理个人数据 。尤其需要看三件事：模型是否真的匿名、是否能以合法利益作为法律依据、以及训练或开发阶段如果存在违法处理，会不会影响后续使用 。

1. AI 模型不等于自动匿名

一个常见误区是：只要原始个人数据看不见了，或者数据被吸收到模型参数里，模型就自然是匿名的。EDPB 的公告并不支持这种简单判断。它指出，AI 模型是否匿名，应由数据保护监管机构根据个案进行评估 。

这意味着，单纯声称模型已经匿名，并不足以支撑 GDPR 合规结论。关键是：在具体模型、具体技术和具体使用环境下，是否真的可以把它视为匿名 。

如果个人数据仍然保留在模型中，问题会更敏感。ENISA 关于 EDPB Opinion 的网络研讨材料提到，在模型中保留个人数据的情况下，后续处理的合法性可能受到影响，需要逐案评估 。

2. 合法利益可以被讨论，但不是万能钥匙

EDPB Opinion 28/2024 明确讨论了合法利益（legitimate interest）能否以及如何作为开发或使用 AI 模型的法律依据 。这说明合法利益可能在某些场景中 relevant，但它不是自动生效的豁免条款。

也就是说，不能把合法利益理解为：只要是 AI 项目，就可以默认用这一项作为 GDPR 依据。真正的问题是，在某个具体开发或使用环节中，这一法律依据是否能够成立 。

如果早期数据处理本身存在问题，判断会更加复杂。ENISA 材料提到，在后续处理基于合法利益的情况下，如果初始处理违法，这一点需要被纳入合法利益评估；是否影响后续处理合法性，仍需个案判断 。

3. 训练数据的历史问题可能不会自动消失

Opinion 28/2024 的另一个核心问题是：如果一个 AI 模型是用被违法处理的个人数据开发出来的，之后应如何处理 。

这带来的实际提醒是：数据来源的合规瑕疵，不会因为后来使用的是模型而不是原始数据集，就自动一笔勾销。根据 ENISA 材料，如果个人数据仍保留在模型中，可能影响后续处理的合法性，并需要逐案评估 。

如果一个 AI 项目涉及多个参与方，责任边界也要说清楚。ENISA 材料区分了同一控制者和不同控制者等情形，并强调每个控制者都应确保自身处理活动的合法性 。

AI 项目的 GDPR 检查清单

下面这份清单不是法律意见，也不能替代个案咨询。它只是把 EDPB 和 ENISA 材料中对 AI 模型尤其重要的审查点整理出来。

1. 先分清阶段和目的

先确认你审查的是开发、部署、使用，还是 AI 模型相关的其他处理环节。EDPB 的公告明确提到，Opinion 28/2024 涉及个人数据在 AI 模型开发和部署中的使用 。

2. 确认是否涉及个人数据

记录清楚：哪些环节处理了个人数据，处理的是哪类数据，处理与模型之间的关系是什么。Opinion 28/2024 关注的正是 AI 模型语境下的个人数据处理 。

3. 匿名性要能证明，不能只靠声明

如果项目方认为模型已经匿名，需要有能经得起审查的个案依据。EDPB 公告指出，AI 模型是否匿名，应由数据保护监管机构逐案评估 。

4. 法律依据要对应具体处理活动

如果准备使用合法利益作为法律依据，需要说明它为什么适用于当前开发或使用环节，以及如何适用。EDPB 材料并没有给 AI 项目提供一个笼统的 GDPR 例外 。

5. 查看模型中是否仍保留个人数据，以及训练历史是否合规

需要审查个人数据是否仍留在模型中，也要回看开发阶段的数据处理是否合法。这两个因素都可能影响后续处理的判断 。

6. 多方参与时，明确谁对哪一步负责

如果模型开发、部署、集成和使用由不同主体完成，需要明确各方在 GDPR 下对哪些处理环节负责。ENISA 材料强调，每个控制者都应确保自身处理活动的合法性 。

三个常见误读

误读一：原始数据看不见了，AI 模型就一定匿名。 不能这样推定。EDPB 公告称，AI 模型是否匿名需要个案评估 。

误读二：有合法利益就一定能做。 EDPB 确实讨论了合法利益能否用于 AI 模型开发或使用，但这并不等于任何 AI 场景都自动满足这一法律依据 。

误读三：模型训练完后，训练数据怎么来的就不重要了。 Opinion 28/2024 明确讨论了使用被违法处理的个人数据开发 AI 模型会产生什么问题 。如果个人数据仍保留在模型中，后续处理可能受到影响 。

结语

在德国和欧盟，AI 不是因为叫 AI 就自动符合 GDPR；但它也不是因为属于 AI 就当然被禁止。更稳妥的事实核查结论是：要看具体个人数据处理活动，尤其是模型是否匿名、法律依据是否成立、模型中是否保留个人数据，以及早期违法处理是否会影响后续使用 。