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基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

定相互衔接，为各行各业提供清晰指引。可执行性原则，指保证数据分类分级标

准的可执行性，避免过于复杂，丧失可操作性。自主性原则，指各行业各领域各
主体可结合自身数据治理需要，自主开展所在本行业、本领域、本主体范畴内的
数据分类分级工作。客观性原则，指数据分类分级规则是客观、可校验的，即通
过数据自身属性，结合分类分级规则即可判断其属性，且数据的分类和定级是可

通过分类分级规则进行复校和检查。
（3）鼓励数据技术研发，提升数据分类分级自动化管理水平
数据技术是数据治理的重要纬度。数据分类分级自动化管理水平受制于人工

智能技术的发展，建议通过立法鼓励数据技术研发，对于开发相关数据分类分级
技术的产品、组织给予政策、税收上的优惠。
（4）继续分行业分领域探索，通过法律实施积累分类分级经验
目前，不同细分行业、不同领域、不同数据处理者的数据内容不同，分类分

级的目的、条件不一，“一刀切”地确定固定的数据类别，不利于数据分类分级
实践的发展。近年来，各部门、地方政府陆续推出了针对企业、数据等多个对象
的分类分级制度，已积累了诸多经验，建议继续分行业探索积累经验。

（四）在个人信息处理的安全与利用中建立新平衡
总体上看，目前世界各国在数据保护和数据利用方面还缺乏较为有效、合理
的制度和安排，都在加紧探索中，如欧盟在2020年2月提出了《欧洲数据战略》

通过创设数据空间的方式提供数据利用效率。中国在2021年也发布了《中华人民
共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息
保护法》）等立法，在立法目的中均强调了“促进数据开发利用”“促进个人信

息合理利用”等内容。针对人工智能涉及的数据保护与利用，如同一枚硬币的两
面，对其中关键数据，尤其是个人信息的处理更需在人工智能产业发展与数据安
全保护之间保持平衡。具体而言，可从以下两方面进行探索。
1.避免个人信息范围过度泛化

《个人信息保护法》基于对个人信息的强保护，确立了与《中华人民共和国
民法典》相比较为宽泛的个人信息概念，用“相关说”替代了“识别说”，规定
以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息都是个

人信息。其优点是将更多数据纳入个人信息范围有助于提高数据保护水平，这既
是对当前个人信息受侵犯现状的回应，也是当前全球范围内的趋势。从更为长远

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