忻州小学查“户口式”收集信息引众怒：教 育管理别踩这三大“红线” （来源：纵览新闻） 近日，山西忻州长征小学（西校区）的一张“家校联系卡”， 把“家校沟通”这个本该温暖的话题推上了风口浪尖。表格里 “擅长技能”“社会资源”等与教学关联甚微的栏目已让家长犯嘀咕，“是否单亲”这类敏感隐私问题的出现，更是直接触碰 了公众的情绪红线。尽管校方迅速致歉止损，但这场舆情风 波留下的思考，值得所有教育从业者深思——家校沟通的边 波留下的思考，值得所有教育从业者深思——家校沟通的边 界在哪里？学校信息收集的“度”该如何把握？ 以下几类“红线”需重点规避，这不仅是对学生和家长的 尊重，更是对教育本质的坚守。 红线一：隐私边界模糊，把“管理便利”凌驾于“个人权 利”之上 “我的家庭情况和孩子上学有什么关系？”这是许多家长 看到“是否单亲”一栏时的直观疑问。在法治观念日益普及的 今天，“隐私权”早已不是抽象的法律概念，而是每个公民的 到特殊保护。 学校收集信息的逻辑，本应是“为了学生发展”而非“为了 管理便利”。诸如学生的健康状况、紧急联系人信息等，是保 障校园安全和教学活动的“必要信息”；而家长的职业细节、 社会资源、家庭结构等内容，除非涉及学生特殊帮扶需求且 经家长主动同意，否则都属于“非必要信息”。 部分学校之所以陷入“查户口”的误区，本质上是把行政 思维带进了教育场景——觉得“多收集点信息总没错”，却忽

应急处理中心检测，65 款移动应用存在违法违规收集使用个 人信息情况，引发公众担忧。 根据通报，有的 App 没有征得用户同意，就开始收集个 人信息；有的隐私政策难以访问；有的没有提供有效的更正、 删除个人信息及注销用户账号功能…… 类似情况并不鲜见。近年来，App 过度索取个人信息已 经成为一大顽疾。 不可否认，App 适度收集个人信息，可以更精准地提供 个性化服务、优化使用体验，但绝不能超出相应的业务范围， 范围， 攫取用户隐私终将玩火自焚。 我国个人信息保护法、数据安全法等法律法规，对个人 信息收集、使用等行为划出红线，有关部门依法依规开展行 动，部分 App 因侵害个人信息权益而被查处。这些不良 App 面临的，不仅是罚款、停业整顿等惩罚，更是用户信任的崩 塌。此前，某网络服务平台因违规收集使用个人信息被下架， 直接导致其日活用户断崖式下跌，印证了市场规律：一旦失 去隐私敬畏，必将被市场所抛弃。

发布调查结论，ChatGPT 以及用于收集用户数 据的技术违反欧盟《通用数据保护条例》 （GDPR）。早在 2023 年 3 月，Garante 就宣布禁止使用 ChatGPT，并限制 OpenAI 处理意大利用户信息。因为在 2023 年 3 月，ChatGPT 出现 用户对话数据和付款服务支付信息丢失情况。而且，OpenAI 没有就收集处理用户信息进行告知，缺乏大量收集和存储个 人信息的法律依据。OpenAI

的舆情分析方法，对收集到的信息进行深入分类与研判，精 准判断哪些属于正常的民意表达，哪些存在演变为舆情的可 能性。对于正常民情，可按照常规流程进行处理与回应；对 于可能转化为舆情的信息，则需启动应急预案，提前做好应 对准备。​ （二）积极回应民情，解决群众问题​ 各地政府纷纷开设网络问政平台，这一举措为民众提供 了便捷的诉求表达渠道。相关部门应安排专业、责任心强的 工作人员，负责收集整理民众在平台上的留言。对于民众反

要等上两三分钟，对教学的影响也就不止 1 分钟。 当然，必须要明确的是，对学校的认定、处理，涉事教 师有权提起申诉。比如，自己迟到有客观原因，不是主观故 意，学校可受理教师申诉，听取教师的意见，再做出处理。 再如，涉事教师也可收集以往学校处理迟到教师的案例，防止被区别对待。 总之，对涉事教师而言，对学校的处理若有异议，是有 充足“维权”手段的，学校也必须畅通这种救济通道，并且 保证规则的一致性。如此，才能确保处罚的公平性，防止某

在反恐和反间谍的旗号下，联邦政府大幅扩大了对公民的监 控权力。从“爱国者法案”到后续的监控体系建设，美国情报机 构和安全部门获得了几乎不受约束的权限，可以收集个人通话记 录、网络数据、社交媒体信息，甚至利用大数据和人工智能进行 预测性监控。多年前斯诺登揭露的“棱镜计划”显示，美国国家 安全局几乎全面收集民众的电话、邮件与网络记录，这种情况只 在增强，没有减弱。特朗普时期，美国政府以“防止中国渗透” 为由，扩大对华人学者与留学生的电子邮件、社交媒体监控，甚

特征，除了有一些专门提供“开盒”方法、教程与服务的灰 色生意，还伴随着个人信息泄漏、贩卖等灰色产业链。因此， 要治本，还需要深入源头。这次通知明确，要结合个人信息保护系列专项行动，深 入治理违法违规收集使用个人信息等问题，会同有关部门严 厉打击泄露、盗取、贩卖个人信息，以及利用个人信息开展 违法犯罪活动等行为。也就是说，要真正构建从平台到监管 部门的常态化联动共治机制，既要及时清理各类侵犯个人隐

型的开 源，

加剧模型缺陷扩散速度、

影响范围和修补难度，

为不法分⼦训练“作 恶模型”提供便利。 3.1.2 数据安全⻛险 （a）
违规收集使⽤数据。

⼈⼯智能训练数据的获取，

以及服务、

交互 过程中，

存在未经同意收集、

不当使⽤数据和个⼈信息的安全⻛险。 （b）
训练数据内容不当。

训练数据包含虚假、

偏⻅、

侵犯知识产权等 违法有害内容，

还⾯临攻击 现有管控体系失效，

加剧世界各地区和平安全威胁。 人工智能安全治理框架2.0 - 7 -3.2.4
认知安全⻛险 （a）
加剧“信息茧房”效应。 ⼈⼯智能将显著提升信息服务定制化能⼒，

更为准确地收集⽤⼾信息，
分析⽤⼾需求、

意图、

喜好、
⾏为习惯，
甚⾄特 定时段、
特定群体的意识思潮，
进⽽推送精准定制化信息服务,
加剧⽤⼾所 关注信息的局限性。 （b）
助⼒开展认知战。

⼈ 发等问题，

加速电⼒、

⼟地、

⽔ 等能源资源消耗，

对资源供需平衡、

绿⾊低碳发展带来新的挑战。 3.3.2
伦理安全⻛险 （a）
加剧社会偏⻅、

扩⼤智能鸿沟。

利⽤⼈⼯智能收集分析⼈类⾏为、 社会地位、

经济状态、

个体性格等，

对不同⼈群进⾏标识分类、

区别对待， 带来系统性、

结构性的社会歧视与偏⻅。

同时，

拉⼤不同地区⼈⼯智能鸿沟。 （b）
冲

着各种风险的考验和社会的压力：产品设计中存在的诱导分享让用户不知不觉的 陷入付费和打赏的陷阱，网络游戏中的低俗、暴力以及令人沉迷的倾向对青少年 可能产生的不利影响，应用产品推广过程中对用户数据信息的过度收集和由此扩 大的隐私泄露风险，业务运营过程中对利益的过度追求和对一些灰色地带有意无 意的放纵…… 这些或明或暗的问题，往往通过重大危机的突然发生、个别用户的网络投诉、 意见领袖的集中炮轰、主流

负面标签。 （三）防控负面舆情扩散 1.舆情监测与干预 “ ”“ ” 对重点传播 撤销荣誉 党员腐化 等极端话题的自媒体进行 标注监控，必要时启动约谈、限流或依法处置。加强对境外反华 媒体报道的收集与反制，及时在中文舆论场反驳。 2.内部协调与预案 建议中央宣传部与浙江省委宣传部协同，设立专项舆情小 组，每48小时提交研判简报。若舆情出现大规模联署或线下行动 苗头，应由政法系统介入提前稳控。—5—