数据治理条款 · AI Act Article 10 深度解析

Article 10 核心条文

EU AI Act · Regulation (EU) 2024/1689 · Article 10 · Data and Data Governance

10(2) 训练、验证和测试数据集应满足以下数据治理实践：(a) 相关设计选择；(b) 数据收集；(c) 相关数据准备操作，如标注、清洗、充实和聚合；(d) 关于数据来源及范围的假设；(e) 评估可用性、数量和适用性；(f) 检查偏见的验证；(g) 识别任何可能的数据缺口或不足。

10(3) 训练、验证和测试数据集应与附件III所指的预期用途相关、代表性足够、尽可能无错误和完整。这些数据集应具有适当的统计特性，包括对于AI系统预期运行的人群。

10(5) 在高风险AI系统的开发中，可以处理特殊类别的个人数据，但必须遵守GDPR等数据保护规则，并仅在严格必要时处理此类数据，以检测和纠正偏见。

€1500万

不符合数据治理要求的最高罚款，或全球年营业额的3%（取较高者）

Art.10(2)(f) 偏见检测与审查高难度

必须在训练数据集上主动检测和记录偏见。对于中资AI企业，训练数据往往以中国数据为主，在人口多样性、文化代表性、语言分布上可能与欧盟市场存在系统性差异，导致模型在欧盟场景下表现存在偏见。

PET解决方案

联邦差异分析：在欧盟本地数据集上运行偏见检测算法，将统计摘要（非原始数据）传回中心，与中国训练数据进行比对分析。识别偏见差距，生成Art.10(2)(f)要求的偏见检测文档。

Art.10(2)(b) 数据收集过程文档高难度

必须记录训练数据的完整收集过程，包括数据来源、收集方式、同意机制等。大量中国互联网爬虫数据、历史积累数据，往往没有符合GDPR标准的知情同意记录，直接违反Art.10(2)(b)。

合规策略

对现有训练数据进行数据溯源审计，区分"可用于欧盟高风险AI场景"和"需要重新采集"的数据。对欧盟用户数据采用TEE + 密态存储，确保采集过程合规可审计。

Art.10(3) 数据集代表性和完整性中等难度

训练数据集必须对AI系统预期运行的人群具有足够代表性。以欧盟为目标市场的AI系统，必须包含足够的欧盟多语种、多文化、多人口群体数据。单纯依赖中国数据训练的模型无法满足此要求。

PET解决方案

联邦学习扩充：在欧盟市场用联邦学习持续收集欧盟用户数据训练本地化模型，提升欧盟人群代表性，同时满足数据本地化要求。通过统计测试文档证明数据集代表性。

Art.10(2)(c) 数据准备和标注记录中等难度

数据标注、清洗、充实等所有准备操作都需要有文档记录。许多中国AI企业的数据标注依赖众包平台，标注质量参差不齐，且标注过程文档化不足。

合规策略

建立标注质量管理体系（参考ISO/IEC 5259系列），在欧盟数据上使用经过GDPR合规审查的标注服务商，建立标注版本控制和审计追踪机制。

Art.10(5) 特殊类别数据的偏见检测处理高难度

仅为检测和纠正偏见目的，才可处理特殊类别数据（种族、健康、生物特征等）。此例外条款有严格限制，且必须实施"适当的保障措施"，这实际上要求使用PET技术。

PET解决方案

TEE + 差分隐私：在Intel SGX安全飞地内处理特殊类别数据进行偏见分析，输出仅包含添加差分隐私噪声的统计摘要。满足"适当保障措施"的技术要求，同时获取偏见检测所需的统计信息。

合规要求	传统路径（挑战）	PET路径（解决方案）
偏见检测 Art.10(2)(f)	需要将欧盟数据传回中国服务器分析，违反GDPR；或在欧盟另建数据分析基础设施，成本高	联邦偏见分析：检测算法下发到欧盟本地，只传回统计摘要；TEE内处理敏感属性数据
数据集代表性 Art.10(3)	欧盟数据量不足，需要大规模采集欧盟数据并集中存储，面临GDPR合规挑战	联邦学习持续在欧盟本地积累用户数据训练，数据不集中，满足数据本地化要求
数据收集文档 Art.10(2)(b)	历史数据缺乏GDPR合规的同意记录，无法直接使用；重新采集成本极高	新数据采集通过差分隐私+TEE保证合规记录；历史数据做合规审计分类处理
特殊类别数据 Art.10(5)	人脸识别、医疗AI涉及生物特征/健康数据，传统处理方式直接违反GDPR；豁免条件严苛	TEE内安全处理生物特征数据：硬件保护+远程证明，满足"适当保障措施"技术要求
持续监控 Art.9风险管理	欧盟运营数据的实时监控需要数据回传，面临合规障碍	联邦监控：异常检测算法在本地运行，只传回告警信号；TEE保护监控日志完整性

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