疏解与堵截：开源大语言模型数据风险的双向协同治理

内容提要：国产大语言模型DeepSeek不仅凭借低成本高性能的技术范式在人工智能领域取得了重要突破，而且通过开源模式推进了技术民主化与协作式创新的进程，但同时也面临着算法内生性缺陷、生态分散式布局、黑灰产侵害行为引起的数据安全风险。化解这类风险、实现促进创新与保障安全的动态平衡，需要确立“正向疏解—反向堵截”的双向协同治理框架：正向维度需构建“技术标准—伦理准则—法律法规”三位一体、软硬并行的规范体系，明确算法研发者、服务提供者、系统使用者的权责谱系，在保障技术创新自由度的同时确定安全义务的履行边界；反向维度应锚定刑法的保障法地位，界定侵害数据法益行为的入罪标准及犯罪类型，划定技术研发与应用的禁止性界限，依托刑法的强制威慑机能筑牢数据安全底线。（剩余24139字）