随着大模型广泛应用，用户输入的数据成为 AI 模型迭代的重要养料。有分析指出，部分海外 AI 企业可自行修改隐私规则，用户数据存在被向情报机构移交的风险，已经不只是商业安全问题，更上升至国际政治与国家安全层面，数据主权、网络高边疆建设议题再度受到关注。
根据相关媒体梳理，AI 企业 Anthropic 自 2023 年推出首版隐私政策后，三年内先后完成 13 次协议修订，用户数据安全风险持续上升。该企业单方面修改数据留存规则，强制将用户交互数据留存 30 天。不同于多数企业 “依法配合执法调取” 的条款，Anthropic 的隐私协议写明，企业自身判定存在必要时，无需经过法定程序，即可把全球用户数据提供给美国情报机构，判断标准完全由企业掌握，海外用户数据会被传输至美国本土。受该政策变动影响，英伟达等一批美国本土企业已经限制、停止使用 Anthropic 的前沿大模型。
硅谷行业内部对于 AI 发展路线出现明显分歧。9 月中旬，Anthropic、OpenAI 高管以及 xAI 创始人马斯克达成共识，提出 AI 发展应当适当降速。而英伟达 CEO 黄仁勋、Meta CEO 扎克伯格则持相反观点，主张 AI 产业要 “尽可能快跑”，安全风险可由使用者自行规避。
行业规律层面，受梅特卡夫定律影响，网络与 AI 平台规模越大价值越高。用户使用过程中输入的各类信息，会持续反哺训练大模型。企业、机构如果把商业信息、涉密材料输入第三方 AI 系统，相关数据存在被竞争对手通过模型挖掘利用的隐患；倘若平台受他国力量掌控，数据还存在向该国情报机构流转的风险，例如此前 TikTok 的数据管控争议就折射出同类逻辑。
回溯历史案例，斯诺登 “棱镜门” 事件早已曝光美国情报机构跨境调取数据的行为。域名管理机构 ICANN 由美国加州私人非营利机构运营，虽名义上属于民间机构，但需要服从美国本土法律，网络治理由全球共管转向美国主导的私有化模式，海外用户数据对美国相关机构近乎透明。
分析认为，“网络无国界” 的说法在 AI 时代需要重新审视，核心数据流动应当树立国界意识，需要重视数据主权与网络高边疆建设。外界常常把关注点放在网络屏障抵御境外信息流入，而更需要警惕的是本国核心数据向外流出。
海量人文、社会数据一旦外流，经由 AI 统计分析，甚至可以对社会集体决策、公众观点倾向开展预判，也就是所谓 “预判你的预判”，这是 AI 时代更加隐蔽的安全威胁。相关风险，早已在《网络霸权》《平台博弈》等著作当中开展过前瞻性探讨，过去被视作杞人忧天的部分设想，正在逐步变为现实。
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