粤公网安备 44011302004783号 亚马逊禁用ChatGPT！跨境电商AI合规秘籍速看
全球电商的浪潮奔涌向前，生成式人工智能（AI）的崛起，无疑为这场变革注入了全新的动力。当前，电商行业正经历一场深刻的智能化转型，从早年对预测性AI的投入，旨在优化个性化推荐、库存管理和销售预测，到现在，焦点已然转向如何通过生成式AI，重塑品牌与消费者之间的在线对话体验。
自2022年末ChatGPT应用面向公众开放以来，生成式AI技术展现出令人瞩目的进步，它能够以自然语言即时生成相关的文本回应。随着这项技术日益普及，其在电商领域的广泛应用，也同步引发了业界对数据隐私合规性的深切关注。这项技术能否完全遵循电商及互联网领域的相关法律法规？这正是我们当下需要深入探讨的核心议题。对于中国跨境电商从业者而言，理解并妥善应对这些挑战，是保障业务稳健发展，并有效规避潜在风险的关键。
理解生成式AI的不同形态
生成式人工智能正在改变游戏规则，它能帮助企业以大规模、高效率的方式管理网站上的对话，从而显著提升销售业绩和运营效率。然而，要真正理清生成式AI在电商领域的机遇与挑战，首先需要对其本质有清晰的认知。
ChatGPT：生成式AI工具之一
在过去几年中，ChatGPT凭借其强大的功能迅速普及，并成功将生成式AI技术带入大众视野。但需要明确的是，ChatGPT并非生成式AI的全部，它只是由OpenAI公司开发的众多AI技术应用中较早推出、面向公众的版本之一。
相信许多人已深切体验过GPT 3.5或GPT 4的强大能力，这些版本正在革新几乎所有行业和职业，包括市场营销、电子商务和客户支持等。然而，就安全性与性能而言，公版ChatGPT并非适用于电商企业的理想生成式AI解决方案。由于其运行机制和数据处理方式，公版ChatGPT在早期推广阶段曾受到多达20余家数据保护机构的调查，并一度在亚马逊、苹果等科技巨头内部被禁止使用，这些案例都在提醒我们，企业在选择AI工具时，需格外关注其合规性与安全性。
为了更好地理解不同AI模型在电商领域的适用性，我们可以从以下几个维度进行对比：
| 特性维度 | 公版通用AI模型（如ChatGPT公版） | 垂直领域或企业级定制AI模型 |
|---|---|---|
| 数据源 | 互联网海量公开数据，用户输入可能被用于模型优化 | 企业私有数据、特定领域知识库，用户数据严格隔离 |
| 安全性 | 数据泄露风险相对较高，隐私保护条款可能较模糊 | 高度重视数据安全和隐私，提供私有化部署和加密传输 |
| 合规性 | 在全球各地受到不同监管机构的审查和限制 | 针对GDPR、CCPA等法规进行优化，提供DPA协议等支持 |
| 可控性 | 易出现“幻觉”现象，内容输出难以完全精确控制 | 通过微调、强化学习等技术，输出内容更精准、可控 |
| 成本模式 | 通常有免费或低成本版本，但可能牺牲安全性 | 通常为付费服务，提供定制化功能和高级安全保障 |
| 适用场景 | 创意写作、信息查询、一般性对话 | 电商客服、产品推荐、营销文案生成、企业内部知识库 |
从上表可以看出，对于电商企业而言，选择一款专为商业应用设计的生成式AI，而非仅限于通用模型，是确保业务安全、高效运行的关键。
如何选择适合电商的生成式AI
电商企业需要基于可信赖的生成式AI模型来构建应用，这类模型既能充分利用AI的强大能力，又能有效保护企业及用户的私有数据。鉴于市场上大型语言模型（LLM）种类繁多，采用整体性、系统性的方法来选择适合自身业务的模型至关重要。企业应投入时间深入研究各类可用模型，并根据自身需求，筛选出那些能够提供最大业务保障的方案。
例如，市场上许多领先的对话平台都采用了基于微软Azure OpenAI的技术方案。这种企业级的AI服务与OpenAI面向公众的模型是完全独立的，它通常是付费的私有化部署，并拥有更为严格和专业的隐私参数设定。这种选择通常是出于以下三个核心考量：
- 可靠性： 企业级AI服务需要具备高度的稳定性，能够处理高并发请求，确保业务不中断。
- 安全性： 对于敏感的客户数据和商业信息，顶级安全协议和数据隔离机制是不可或缺的。
- 长期性能潜力： 随着业务发展，AI模型需要具备持续优化的能力，以适应不断变化的市场需求和技术演进。
对于中国跨境电商企业而言，选择这类具备高度可靠性和安全性的企业级AI服务，能够更好地在全球范围内，尤其是面对欧美等数据合规要求严格的市场时，确保业务的顺畅与合法。
确保电商生成式AI的完全可控性
当前，关于生成式AI存在不少误解，其中之一就是认为其可能失控。因此，要使AI在电商应用中实现合规，主要的挑战之一便是确保解决方案能够被企业完全控制。
认识生成式AI的局限性
我们必须认识到，部分生成式AI解决方案容易出现“幻觉”现象，即它们可能会凭空捏造内容或提供不准确的信息。其原因在于，许多生成式AI的最终目标是“不惜一切代价提供一个答案”，即便这意味着编造或提供错误信息。对于商业运营而言，这显然是不可接受的。试想，如果您电商网站上的AI驱动聊天机器人提供了错误的产品详情，或者推荐了实际上不存在的功能，这会对品牌声誉和客户信任造成多大的损害？正因如此，自2024年下半年以来，业内专业团队一直致力于分析并解决这些局限性，旨在创建出完全符合品牌规范和企业规则的生成式AI解决方案。
克服生成式AI挑战的策略
要控制AI的行为及其生成的内容，主要可以从两个方面着手：
掌握提示词（Prompt）的艺术：
提示词，简而言之，就是您在要求AI算法生成文本时所给予的指令。您构建的提示词越完善、越精确，AI出现“漂移”和“幻觉”的可能性就越小。对于电商网站上的生成式AI驱动机器人也是如此——提高您提问的质量，甚至明确要求它仅从您提供的信息中提取内容，将大大降低不准确的可能性。
在实践中，这意味着企业需要投入资源，培训团队成员，学习如何撰写高效的提示词，甚至可以开发一套内部的提示词规范和模板，确保AI在与客户互动时始终保持信息准确性和品牌一致性。
增加额外的监督工具：
例如，市场上一些对话平台上的生成式AI可以进行实时监督，从而实现持续的优化。这与持续的人工反馈循环相结合，在AI行为控制中发挥着重要作用。未来，集成更多监督功能将进一步增强企业对AI的控制力。例如，对于一些企业级生成式AI，当它无法确定答案时，必须能够立即将请求转接给人工客服，以确保客户得到及时、准确的帮助，避免AI误导消费者。这种人机协作的模式，是提升客户服务质量，同时保障AI应用风险可控的关键。
数据保护合规性是生成式AI的基石
对于每位数据保护官而言，生成式AI解决方案是否符合如欧盟GDPR（通用数据保护条例）和美国CCPA（加州消费者隐私法案）等政府法规，是他们最为关切的问题。一系列引人注目的数据泄露事件已使整个行业高度警惕，这种警惕是完全有道理的。然而，在此类事件中，区分技术本身及其应用方式至关重要。市场上一些针对电商领域的生成式AI解决方案，通过一套全面的应用规范清单，确保其完全符合数据保护要求。
合规生成式AI的法律义务与数据托管
为确保企业的数据保护合规性，许多服务提供商会选择将数据托管在特定地理区域。例如，欧洲用户的数据可能存储在欧洲本土服务器上，通常会保留一段时间（例如30天），这有助于预防欺诈行为。在此之后，数据可能会根据来源公司的具体要求，在全球不同地区的服务器节点中进行存储，如通过美国AWS等全球云服务商的分布式节点。这种多区域托管策略，旨在满足不同国家和地区的本地化数据存储要求。
为了全面符合GDPR，服务提供商通常会与客户签署DPA（数据处理协议），并针对人工智能的使用进行多项数据保护影响评估。此外，一些领先的解决方案还会全面符合CCPA和ISO 27001等国际标准。例如，微软Azure OpenAI服务也拥有多项认证，以确保其用户享有高水平的安全性。这些认证涵盖了：
| 认证类型 | 描述 | 相关法规 |
|---|---|---|
| ISO 27001 | 国际公认的信息安全管理体系标准 | 全球性信息安全管理最佳实践 |
| SOC 1, 2, 3 | 服务组织控制报告，证明内部控制体系的有效性 | 美国审计标准，强调财务报告、安全、可用性、保密性等 |
| GDPR Compliance | 符合欧盟通用数据保护条例，强调数据处理的合法性、公平性和透明性 | 欧盟GDPR |
| CCPA Compliance | 符合加州消费者隐私法案，赋予消费者对其个人数据更大的控制权 | 美国加州CCPA |
| FedRAMP (U.S. Government Cloud Standard) | 美国政府云服务采购标准，确保云服务满足政府安全要求 | 美国联邦信息安全管理法案 (FISMA) 相关标准 |
| HIPAA Compliance | 符合健康保险流通与责任法案，保护受保护的健康信息 | 美国HIPAA（适用于医疗健康数据） |
这些认证共同构建了一道坚固的数据安全防线，对于中国跨境电商企业而言，选择拥有这些认证的AI服务商，是进入国际市场并赢得消费者信任的重要保障。
电商生成式AI：安全与数据使用
选择电商生成式AI时，数据安全应是您的首要考量。数据的隐私性对您的业务至关重要。因此，许多服务提供商会确保其大型语言模型（LLM）的API只能通过传输层安全协议（TLS）访问，从而保证客户请求和AI机器人回应的加密传输。
接下来便是已收集数据的使用问题。外媒报道称，法国国家信息与自由委员会（CNIL）强调了人工智能处理个人数据监管的重要性。在品牌与客户对话的语境中，客户分享的关于其需求和偏好的信息，其去向令人关注。公版人工智能的普及在此问题上造成了一定混淆，因为这些模型会利用互联网用户提供的数据来改进回答——这种做法不可避免地导致了一些机密数据的泄露。
一款符合电商需求的AI，必须遵循七项“隐私设计原则”（Privacy by Design），旨在确保个人数据从设计之初就受到自动化保护。这意味着，领先平台所使用的大型语言模型，不会将客户提交的数据用于学习或提高其准确性。该LLM只会利用您提供给它的信息来驱动生成式AI，这意味着AI机器人仅由您选择共享的数据源提供支持。
这清晰地展示了，通过严格控制数据输入源，并承诺不使用客户数据进行模型训练，能够有效保障企业数据的隐私性和安全性。对于中国跨境电商企业而言，选择并搭建这样的AI系统，能有效避免敏感客户数据被外部模型不当利用的风险，从而在国际市场中建立起可靠的品牌形象。
电商生成式AI使用透明度的重要性
如果您对生成式AI的合规性存在诸多疑问，请不要忘记，您并非孤身一人——您的网站访客也很可能抱有同样的疑惑！生成式AI将日益渗透到我们的日常生活中，并逐渐融入购物习惯。因此，与任何新兴技术一样，教育和透明度至关重要。
消费者有权知晓他们正在与AI互动。一旦AI在您的网站上线，就应立即告知访客AI的能力、局限性以及转接人工支持的选项。这些信息可以体现在您的同意形式中。另一个推荐的做法是在对话开始时就明确告知访客，他们正在与AI交流。作为一项被大型电商企业完全信赖的技术，我们有责任将所有现行人工智能立法纳入考量，以便为客户提供真正值得信赖的生成式AI。
对于中国跨境电商从业者而言，随着全球数字经济的深入发展，理解并适应这些变化至关重要。不仅要关注技术进步带来的效率提升，更要深刻认识到数据合规性、消费者隐私保护以及AI使用透明度在全球市场中的战略意义。这不仅仅是法律要求，更是构建品牌信任、实现可持续发展的基础。建议国内相关从业人员密切关注此类动态，积极学习国际前沿实践，将合规与创新并举，从而在全球舞台上赢得一席之地。
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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/chatgpt-ban-amazon-ai-compliance.html
