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AGI与ASI数据犯罪治理：超级智能窃取与滥用数据的刑法应对

2026-8-25 21:55| 发布者: Linzici| 查看: 4| 评论: 0

摘要: AGI/ASI 场景下的数据犯罪治理，核心判断就一句：我国刑法没有、也不需要为 ASI 单设"数据犯罪"专门罪名——《刑法》第 285 条（非法侵入/非法获取计算机信息系统数据罪）、第 253 条之一（侵犯公民个人信息罪）、第 ...

AGI/ASI 场景下的数据犯罪治理，核心判断就一句：我国刑法没有、也不需要为 ASI 单设"数据犯罪"专门罪名——《刑法》第 285 条（非法侵入/非法获取计算机信息系统数据罪）、第 253 条之一（侵犯公民个人信息罪）、第 286 条（破坏计算机信息系统罪）等既有罪名按"数据对象 × 行为方式 × 法益类型"三维涵摄已经够用；ASI 带来的真正挑战是"数据利用行为风险攀升"导致传统"数据控制"规制观失灵，以及公开数据爬取训练、输出阶段反向提取等新型行为在现有罪名下的涵摄困境。这道门，ASI 推得开，但只推得开一条缝——这条缝的宽度，恰好等于"数据类型（一般数据/身份认证信息/个人信息/商业秘密/国家秘密）× 行为方式（窃取/爬取/滥用/破坏）× 法益侵害实质"的交集。

一、现行刑法对 ASI 数据犯罪的四组主罪名

国安机关 2026 年 5 月的最新提示把数据犯罪的主流罪名对应讲得很清楚：

罪名	法条	适用情形
非法侵入计算机信息系统罪	第 285 条第 1 款	侵入国家事务、国防建设、尖端科学技术领域的计算机信息系统
非法获取计算机信息系统数据罪	第 285 条第 2 款	侵入普通计算机信息系统或采用其他技术手段获取数据，情节严重
侵犯公民个人信息罪	第 253 条之一	窃取或以其他方法非法获取公民个人信息，情节严重
破坏计算机信息系统罪	第 286 条	删除、修改、增加计算机信息系统数据或程序，后果严重

💡 最新司法实践确立的关键先例：2026 年北京东城"王某删除 89TB AI 训练数据案"中，检察机关首次将人工智能模型及训练系统认定为"计算机信息系统"，违规删除 89TB 训练数据和多个 3D AI 模型、造成 20 余万元经济损失的行为，以破坏计算机信息系统罪判处有期徒刑 5 年 10 个月。这个认定的意义在于——ASI/AGI 的训练数据集群、模型权重库、推理系统本身，都落入"计算机信息系统"的刑法保护范围。

二、ASI 数据窃取与滥用的五类典型场景与罪名涵摄

场景一：ASI 自主爬取公开网页数据用于训练

这是 ASI 时代最具争议的场景。徐州中院 2026 年 5 月的研究明确指出：非法获取计算机信息系统数据罪呈现扩张适用趋势，一定程度挤压人工智能产业合理数据使用空间，有必要对该罪进行"对象界定、行为判断与结果评估"的分层限缩。

具体边界：

爬取公开网页的一般数据（如 A 公司公布的盈利和人事变动数据）录入语料库 → 不构成非法获取计算机信息系统数据罪，因为这类数据不属于《2011 年解释》中的身份安全指向
违反爬虫协议爬取公开数据 → 主流观点认为不构成非法获取计算机信息系统数据罪，也难以成立侵犯公民个人信息罪
"超越授权"或"未经授权"抓取企业内部的商业数据用于训练 → 侵害的是数据转化后的商业秘密，依侵犯商业秘密罪处罚
通过逆向分析、破解加密、IP 代理、验证码破解等技术手段侵入系统获取数据 → 落入非法获取计算机信息系统数据罪

⚠️ 徐州中院文章给出的限缩适用三原则非常重要：①不法对象限于身份认证信息等身份安全指向数据；②行为不法判定不能仅因使用自动化工具即认定为"未经授权"的技术侵入，须审查是否实际破坏或绕过了实质性保护措施；③结果不法不能仅以"获利即犯罪"推定，须审查数据完整性受破坏或使用能力受限等具体后果。这三条原则是 ASI 企业数据合规的"安全港"。

场景二：ASI 用于窃取身份认证信息与破解防护

福州 2026 年 3 月首例利用 AI 生成动态视频绕过人脸识别案：两名外卖骑手利用 AI 伪造人脸验证视频，非法完成支付账户实名认证，法院以非法获取计算机信息系统数据罪分别判处有期徒刑 8 个月和 7 个月。绍兴"全国首例利用人工智能打码平台侵犯公民个人信息案"中，犯罪分子运用 AI 识别图片验证码、通过撞库软件非法获取公民个人信息，形成"数据窃取—技术破解—下游犯罪利用"全链条。

罪名涵摄：

AI 换脸/拟声绕过人脸识别、破解验证码 → 非法获取计算机信息系统数据罪（获取的是身份认证信息）
利用 ASI 自动化撞库、匹配账户信息 → 同时构成非法获取计算机信息系统数据罪 + 侵犯公民个人信息罪，依想象竞合从一重罪处断
最高法司法案例研究院明确：两罪竞合时，重点审查获取的数据是否包含"账号、口令、密码"等身份认证信息——包含则优先适用非法获取计算机信息系统数据罪（通常更重），不包含则仅定侵犯公民个人信息罪

场景三：ASI 训练数据的个人信息违规

昆明呈贡检察院 2025 年公布的典型案例：

某云计算公司大客户总监利用 AI 爬虫非法下载 1.5 万余条公民个人信息 → 侵犯公民个人信息罪，判处有期徒刑 11 个月
某科技公司数据分析师非法购买海量公民个人信息（姓名、住址、征信等）用于训练身份识别 AI 模型 → 侵犯公民个人信息罪

入罪阈值（依据"两高"司法解释）：

非法获取行踪轨迹、通信内容、征信信息、财产信息 50 条以上
获取其他公民个人信息 5000 条以上
违法所得 5000 元以上

场景四：ASI 企业内部训练数据被破坏

北京首例案确立的标杆意义：

AI 模型及训练系统 = 计算机信息系统（集硬件、软件、数据"三位一体"的人机系统）
删除/篡改训练数据 = 破坏计算机信息系统罪（第 286 条）
算力支出计入经济损失：恢复数据消耗的 GPU 占用时长折算的算力恢复成本，全部纳入经济损失认定
量刑：造成 20 余万元经济损失 + 删除 89TB 数据，判处有期徒刑 5 年 10 个月

这一认定直接回答了 ASI 时代最核心的问题——模型权重、训练数据集、向量库、推理缓存，都受法律保护，内部人员"删库跑路"或外部攻击者破坏，均按破坏计算机信息系统罪追责。

场景五：ASI 输出阶段的"反向提取"与"用户输入复用"

这是 ASI 时代最前沿的刑法规制困境。韩子璇《学术交流》2025 年第 5 期指出：

信息输出阶段，使用者可能反向提取原始数据或通过诱导式提问得到用户输入数据，提供者可能将用户输入数据用于模型迭代训练并造成数据泄露，但均难以成立非法获取计算机信息系统数据罪与侵犯公民个人信息罪。

具体困境：

反向提取：使用者通过精心设计的 prompt 诱导 ASI 输出其训练数据中的特定内容（如整本书、代码片段、个人信息），现行罪名难以涵摄——因为数据并非通过"侵入"或"技术手段"获取
用户输入复用：ASI 提供者未经同意将用户输入数据用于模型迭代训练，造成数据泄露——同样难以直接适用现行数据犯罪罪名
解决方案：韩子璇建议增设"违反数据安全保护义务罪"，将故意违反数据安全保护义务、造成数据安全及其关联法益严重损害的数据处理行为纳入刑法规制

刘宪权同期在《法学家》呼吁增设"侵犯公民隐私权罪"，构建刑法对公民隐私权直接保护与间接保护并行的制度 ——因为现行刑法没有专门规制严重侵犯公民隐私权的独立罪名，而是将隐私权笼统依附于其他人身权利或社会管理秩序中予以间接保护。

三、ASI 数据犯罪的归责主体划分

刘宪权在《当代法学》2024 年第 6 期提出的"数据利用行为规制观" ，为 ASI 场景下的归责提供了学理框架。具体到责任主体：

① 开发者/提供者：若开发者在程序设计中植入实施数据窃取的违法指令代码，或在模型训练阶段明知数据来源非法仍继续使用，开发者单独承担刑事责任；若产品设计初衷合法、已尽合理技术管控义务，则开发者原则上不担责。

② 部署者/平台：依欧盟 AI 法案 Art. 9-13 的提供者义务逻辑（我国司法实践中正在对标），平台需承担数据治理与偏差处理、自动日志能力（Art. 12 要求日志保留期多数系统 ≥6 个月）、透明度等义务。平台入罪应以"经监管部门责令改正而拒不改正"作为前置条件。

③ 使用者：使用者单独承担刑事责任的情形——利用 ASI 工具故意违反操作规程实施数据窃取（如利用 AI 换脸绕过人脸识别、利用 AI 爬虫非法下载个人信息）。北京首例案中王某作为算法工程师，为私用公司算力违规删除训练数据，使用者单独担责 。

④ 开发者与使用者共同担责：若开发者设计的 ASI 产品兼具"合法服务"与"数据窃取工具"双重属性，使用者刻意触发窃取指令，双方构成共同犯罪 。

四、跨国 ASI 数据犯罪的特殊问题

数据出境的叠加刑责：

境内非法获取重要数据/个人信息后向境外提供 → 叠加《数据安全法》《个人信息保护法》行政责任，情节严重可触刑
国家核心数据、重要数据绝不能非法获取、买卖或向境外提供
未获取国家秘密但通过技术手段非法侵入获取数据 → 非法获取计算机信息系统数据罪；若实际获取的是国家秘密 → 叠加泄露国家秘密类犯罪

欧盟对标：GDPR 下将数据权作为独立基本权利保护；AI 法案要求提供者建立数据治理与偏差处理机制（Art. 10）、自动日志能力（Art. 12）。我国 ASI 企业出海必须满足这些要求，否则面临最高全球营业额 6% 或 3000 万欧元罚款。

五、ASI 数据犯罪治理的立法完善方向

刘宪权与韩子璇的方案高度互补：

1. 规制观转型：从"数据控制"行为规制观 → 转向"数据利用"行为规制观；从"分类分级"数据治理观 → 转向"全类别 + 分类分级"数据治理观。

2. 罪名增设建议：

韩子璇建议增设"违反数据安全保护义务罪"
刘宪权建议增设"侵犯公民隐私权罪" ，并在侵犯公民个人信息罪中增设"非法使用"行为类型
对生物识别信息（人脸、声纹等）进行特殊归类，通过修改司法解释合理归入刑法规制范围

3. 复合规制模式：刘宪权提倡刑法对数据犯罪规制的"复合模式" ——既有罪名精确涵摄 + 必要时的新罪补充 + 行政前置义务的刑事兜底。

六、ASI 企业数据犯罪合规框架

💡 给 ASI 企业的优先级清单：

第一优先（立即执行）：

训练数据溯源审计：建立数据来源台账，区分公开数据（依合理使用抗辩）、授权数据（依用户同意）、敏感数据（生物识别信息须单独同意）
落实徐州中院限缩适用三原则：不将一般公开数据爬取犯罪化；不单纯因使用自动化工具认定"未经授权"；不以"获利即犯罪"推定结果不法
ASI 决策日志全链路留存（prompt → 推理 → 生成 → 分发 → 训练数据复用），满足欧盟 AI 法案 Art. 12 日志保留要求
内部训练数据集群按"计算机信息系统"标准保护，建立访问控制、权限分级、操作审计
在 ToS 中明确禁止用户利用 ASI 反向提取训练数据、绕过防护机制
第二优先（2026 年内）：

建立数据分类分级保护：一般数据 / 身份认证信息 / 公民个人信息 / 商业秘密 / 国家秘密五类分别施策
接入 KYM（Know Your Model）机制：对 API 调用方实名认证与用途审查，对可疑的数据窃取批量调用实时预警与熔断
建立"人在回路"节点：ASI 批量处理涉及个人信息、生物识别数据的场景前须人工确认
对接《数据安全法》《个人信息保护法》的行政前置义务，避免"经责令改正而拒不改正"的刑事前置条件触发
第三优先（2027 前）：

关注"违反数据安全保护义务罪""侵犯公民隐私权罪"的立法动向，提前布局合规缺口
跨国业务对接欧盟 AI 法案 Art. 9-13 提供者义务、GDPR 数据权保护
参与 WAICO 框架下的数据治理国际合作
建立数据出境的"重要数据 / 核心数据"识别与审批机制

简短的结论

ASI 时代的数据犯罪治理，本质不是"罪名够不够"的问题，而是"数据利用行为的风险攀升如何被现行刑法精准涵摄"的问题：我国《刑法》第 285 条、第 253 条之一、第 286 条等既有罪名按"数据类型 × 行为方式 × 法益类型"三维涵摄已经够用；2026 年北京首例"王某删除 89TB AI 训练数据案"确立的关键先例是——人工智能模型及训练系统本身即"计算机信息系统"，破坏训练数据按破坏计算机信息系统罪追责；福州首例 AI 换脸绕过人脸验证案则确认了 ASI 用于窃取身份认证信息的入罪路径。ASI 带来的真正挑战是：① 公开数据爬取训练在非法获取计算机信息系统数据罪下的涵摄困境——徐州中院明确指出该罪应作"对象界定、行为判断与结果评估"的分层限缩；② 输出阶段反向提取与用户输入复用在现行罪名下的规制空白——韩子璇建议增设"违反数据安全保护义务罪" ，刘宪权建议增设"侵犯公民隐私权罪" 。刘宪权在《当代法学》提出的"从数据控制到数据利用、从分类分级到全类别+分类分级"的规制观转型，精准匹配了 ASI 时代数据犯罪"因果链稀释、行为方式隐形化、法益侵害弥散化"的新特征。

⚠️ 必须正视的五点：

ASI 训练数据集群 = 计算机信息系统——破坏训练数据直接落入破坏计算机信息系统罪，算力恢复成本计入经济损失
公开数据爬取训练的限缩适用——一般公开数据录入语料库不构成非法获取计算机信息系统数据罪；仅"超越授权"抓取企业内部商业数据才依侵犯商业秘密罪处罚
两罪竞合从一重处断——非法获取计算机信息系统数据罪与侵犯公民个人信息罪竞合时，重点审查是否包含账号、口令、密码等身份认证信息
输出阶段存在规制空白——反向提取训练数据、未经同意复用用户输入数据用于模型迭代，现行罪名难以涵摄，立法完善方向是增设"违反数据安全保护义务罪"
国安红线——国家核心数据、重要数据绝不能非法获取、买卖或向境外提供，后果远重于一般数据犯罪

ASI 企业数据犯罪合规的路标已经清晰：以《刑法》第 285、253 条之一、286 条为底线、以徐州中院"非法获取计算机信息系统数据罪限缩适用三原则"为产业安全港、以北京首例案的"AI 训练系统 = 计算机信息系统"认定为新标杆、以刘宪权"数据利用行为规制观 + 全类别+分类分级治理观"为学理框架、以韩子璇"增设违反数据安全保护义务罪"为立法完善方向、以欧盟 AI 法案 Art. 9-13 为跨国对标。在这六块基石之上，超级智能企业能够在 ASI 时代建立"数据溯源审计 × 分类分级保护 × 日志全链路留存 × 跨境合规"的数据犯罪治理体系——但这不是因为 ASI "够自觉"，而是因为掌握 ASI 的人类主体，在《刑法》与《数据安全法》的双重约束下，通过"数据利用行为规制"的复合机制，兑现"智能即工具、数据即人类责任、创新与法治共担"这一超级智能时代数据犯罪治理的实质承诺。

ASI 可以改变数据的获取与处理方式，但不能改变"数据犯罪即人类责任"的刑法底线；AI 可以自主爬取、自主推理、自主生成，但刑事制裁的矛头必须穿透到掌握 ASI 的人类主体。在"智能爆炸"与"数据法秩序"之间，人类主体必须牢牢握住"数据溯源"与"分类分级保护"的最终控制权——这，就是超级智能时代 AGI/ASI 数据犯罪治理的真正出口。