text: “假”数据的真用处
  本文首发于《法治周末报》。
  直接处理原始数据常常带来数据安全和个人信息保护的合规问题。为了解决这些问题，合成数据成为时兴的选择。简单来说，合成数据就是根据实践需要、结合原始数据人为合成的“假”数据。这些“假”数据能够替代原始数据用于实践处理，从而很大程度上解决了数据安全和信息保护的合规问题。在此之上，合成数据不仅仅是用来“消极”地遵从法律，合成数据还在“积极”地塑造法律。未来的数据、信息和人工智能法律里，都可以清晰看见合成数据的一席之地。
  合成数据可以很简单，也可以很复杂。最简单的合成数据是数据格式与原始数据大致相同的数字。比如为了测试网站填写出生年月的功能是否可用而随机生成的、格式也是年/月的四位数字。最复杂的合成数据则包括足以用来训练算法的图像、声音和视频，比如为了训练人脸识别算法而合成的海量人脸图片数据库。合成数据因此足以满足众多不同的处理目的：既足以满足相对简单的功能测试、数据校验和样例展示，又可以用于更为复杂的算法训练和统计数据开放利用。
  合成数据于是得以解决三类数据安全和个人信息保护合规问题。首先是遵从最小必要原则——处理个人信息需要限制在为处理目的所必要的范围，也就是在够用的前提下越少越好。由此，如果原始数据包含个人信息，同时只借助合成数据就能够满足处理目的，根据最小必要原则，就应该只处理合成数据，而避免处理原始数据。挪威奥委会在这一点上提供了反面的案例。简而言之，其使用原始数据测试数据库功能，但又没有及时删除，最终导致约320万个体的个人信息泄露。挪威数据当局明确指出因合成数据即足以测试相应功能，没有必要使用原始数据。挪威奥委会因此违反了最小必要原则。结合其他违法事实，挪威数据当局最终对其罚款125万挪威克朗（约合89.4万元人民币）。
  其次，合成数据可以充任数据安全和个人信息保护法律时常要求的、与风险水平相适应的安全措施。不妨以数据共享和披露为例。虽然数据的生命在于流通利用，但共享和披露通常也会带来更高的数据安全风险。欧盟和加拿大等地的业界实践相应地通过不同复杂程度的合成数据来满足这一要求。如果只是出于展示目的需要而公开披露数据的样例，那么可以展示简单的、随机生成的“假数据”；如果需要进行进一步统计分析，基于差分隐私等相对复杂的技术合成的数据仍可得出统计结果。这些措施都可以在相当程度上纾解原始数据发生泄露的风险。不同复杂程度的合成数据由此构成适应不同风险水平的安全措施。
  最后，合成数据还有可能构成个人信息的匿名化。主张合成数据属于匿名化的逻辑颇为简明：既然是在原始数据基础上造出来的“假”数据，自然已经消除了原始数据中的识别风险，从而足以称为匿名化。英国国家医疗服务体系（NHS）即已实验通过这种方法实现匿名化、从而推动医疗数据的研究利用。不过，“假”数据不仅有真用处，还有真风险。如果合成技术较为复杂，保留的有关数据的信息较为精细，原始数据中的个体依然有可能被识别出来。针对NHS的合成方法的技术审计也发现这样的风险客观存在。如果合成技术过于复杂，比如包含难以解释的图像、声音和视频合成，则更难彻底断言识别风险是否已经充分排除。因此，目前而言，合成数据通过实现匿名化促进合规还只是较有争议的愿景。退而求其次，合成数据通过实现去标识化（要求比匿名化弱很多）促进合规更有把握。
  通过合成数据遵从既有的法律规定远非这一技术最为激动人心之处——“假”数据更加真切的用处，是为设计未来的数据、信息和人工智能法律提供更加广袤的选择空间，从而塑造未来的法律。合成数据对未来法律的塑造分为三个递进的层面。一是明确其作为特定数据披露前需要采取的安全措施。二是作为个人信息和匿名化信息之外的第三类信息。三是在新兴领域立法中为相关技术的“沙盒”与实地试验提供保障。三者均已体现在世界各地的立法和执法实践当中。
  第一点是将其作为特定的数据，特别是人口普查和医疗健康数据披露之前需要采取的安全措施。普查数据和医疗数据都是相当重要的数据，世界各地普遍对其披露和利用施加了相当严格的要求。新西兰、加拿大、澳大利亚和美国等地都在探索如何通过合成数据平衡保护和利用。其中新西兰统计当局结合截断、取整、加总和差分隐私方法合成“假”普查数据的方法取得了相对平衡的效果，加拿大阿尔伯塔省利用合成的患者健康数据开展医疗研究也已通过了初步验证。基于上述实践，2021年时，联合国欧洲经济委员会（UNECE）为各国统计当局应用合成数据技术、特别是科学调节保护和利用间的平衡发布了系统的指引。不仅给出了平衡所需的关键指标，还展示了建议取值和实施样例。后续，UNECE计划在2023年进一步综合世界各地的合成数据实践，并在联合国层面发布相关指引。
  第二点是将合成数据作为“第三类信息”。当前的个人信息保护法律中存在个人信息和匿名化信息的二分。已经匿名化、从而充分纾解了识别风险的信息不再属于个人信息保护法律的调节对象。由于匿名化的范围通常从窄认定，其解释和适用也远非清晰，匿名化在实践中很难援引作为合规的依据。个人信息和匿名化信息的界分因而同样难言清晰，通过这一二分实现保护和利用的平衡也遇到困境。上文提及合成数据是否属于匿名化的认定充满争议，是这一困境的具体体现。由于合成数据有着相对广泛的应用，也已展现出实效，新兴立法正在尝试绕开这一困难重重的二分，直接认可合成数据的法律效果。例如2022年11月最新版的欧盟《人工智能法》提案第54条即直接采取了“匿名化、合成和其他非个人数据”的表述，可见从“二分”向“三分”的转变。
  第三点是在新兴领域立法，包括人工智能立法中用于新兴技术的沙盒和实地试验。无论是沙盒还是实地试验，核心思想无外乎“坚决地试”。面对可能带来风险的新兴技术，一方面可以放到高度受控的环境，也就是沙盒里试验，另一方面可以在充分兜底风险的前提下，在真实环境开展有限的实地试验。最后再根据沙盒和实地试验的结果，决定是否允许相应技术投向市场。合成数据是控制环境、兜底风险的重要环节。既因为不是原始数据，又因为是按照试验需要合成的“假”数据，潜在的风险总是要小很多。于是，无论是明确包含沙盒和实地试验的、最新版本的《人工智能法》提案，还是较早在金融行业引入沙盒监管的英国金融行为监管局，等等，都对合成数据用于试验予以明确认可。随着实验治理、敏捷治理、包容审慎治理的进一步推进，合成数据的“用武之地”将越来越多。
  数据虽“假”，用处实真。合成数据的作用不仅仅是通过遵从个人信息保护原则、构成信息保护安全措施以及构成匿名化来满足合规的要求，更重要的是通过促进数据流通利用、变革个人信息保护体系以及促进新兴技术治理转型而塑造未来法律。由此，“假”作真时真益真，数据、信息和新兴技术治理面临的许多棘手难题或将具备更为平衡的解法。当然，合成数据本身也属于新兴技术，也已经带来深度伪造等治理风险，故而同样需要受到规范。本文由于篇幅所限未及对此深入讨论，但合成数据的规范无疑也是相当重要的。