生成式AI通过技术手段与法规协同构建隐私保护体系，核心措施包括数据脱敏、差分隐私、内容审核及用户授权机制，确保训练数据安全且生成内容不泄露敏感信息。
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数据源头管控：采用匿名化处理、加密技术及数据最小化原则，确保训练数据不包含可识别个人信息。开发者需遵循《生成式人工智能服务管理行办法》，合法获取数据并建立生命周期管理机制。
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隐私增强技术：差分隐私（Differential Privacy）在训练中注入噪声，防止模型记忆个体数据；联邦学习（Federated Learning）实现分布式训练，避免原始数据集中存储。
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生成内容监管：通过AI审核过滤敏感输出，添加隐式/显式标识区分合成内容。例如，Stable Diffusion内置过滤器阻断侵权图像，中国信通院标准要求对生成内容进行可信度评分与实时监控。
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用户赋权与合规：服务商需明确隐私政策，提供数据删除、更正权限，并获用户授权后方可使用输入信息。监管沙盒模式允许创新与风险平衡，如欧盟《人工智能法》的弹性规制框架。
隐私保护需技术、法律与用户意识三方联动。开发者应持续优化模型透明度，用户需警惕输入敏感信息，而政策需动态适配技术演进。
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