联邦AI法案推进 Web3数据合规路径如何调整？

随着美国《联邦人工智能法案》（Federal AI Act）进入立法三读阶段，该法案对人工智能训练数据的来源合规性提出严格要求，而Web3项目依托区块链技术的数据存储与流转方式面临新的合规挑战。

联邦AI法案对数据源的合规要求

法案第4章明确规定：AI训练数据需满足”合法获取、用途透明、主体授权”三项原则。具体包括：

1.数据来源合法性：要求训练数据不得包含未经授权的版权内容或隐私数据（如社交媒体爬取信息需获得双重授权）。

2.使用透明度：数据流转路径需可追溯，且需向用户披露数据用途（如用于模型训练或商业化变现）。

3.主体控制权：用户需保有对个人数据的删除权与收益分享权，这一点与欧盟GDPR形成呼应。

2024年11月，Stability AI因使用未授权艺术作品训练模型，被加州法院判定赔偿2.3亿美元。这表明即便在去中心化场景下，数据源合规仍是法律红线。

Web3数据架构的合规冲突点

现行Web3数据生态存在三方面矛盾：

1.链上不可篡改性与被遗忘权的冲突：以太坊等公链的不可逆特性与法案要求的”数据删除权”直接抵触。据Nansen过去90天统计，以太坊主网新增数据中32.7%涉及用户行为画像。

2.智能合约自动化与授权管理的矛盾：DeFi协议的自动清算机制可能触发未经二次确认的数据调用。例如Aave的闪电贷清算事件中，借款人地理位置数据被自动纳入风险评估模型。

3. DAO治理分散化与责任主体的模糊：法案要求明确数据控制者，但DAO（去中心化自治组织）的多签名钱包治理模式难以确定法定责任人。

可落地的合规调整方案

项目方可从技术层与运营层双重应对：

1.技术方案：

采用零知识证明（ZKP）技术实现”数据可用不可见”，如Filecoin推出的FVM虚拟机已支持该功能。

建立链下数据仲裁合约，对争议数据启动90天冻结期（参考Arweave的Soft Delete方案）。

2.运营策略：

数据分级管理：将KYC信息等敏感数据存储在符合SOC2认证的链下服务器，仅将哈希值上链。

建立数据授权仪表盘：允许用户通过钱包签名实时管理授权状态，如Mask Network的Data Union模块。

联邦AI法案为Web3数据合规提供了清晰框架，项目方通过ZKP等技术改造可兼顾合规与去中心化特性。但需警惕两个风险：

过度链下化可能重蹈Web2数据孤岛覆辙；

美国各州对”合法数据”的差异化解释可能导致合规成本上升。

建议项目方建立动态合规监测机制，重点关注纽约州与加州的实施细则进展。