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

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

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

致厂家通过压缩工序等方式 控制成本，进而导致集采药与原研药疗效不一致、疗效不稳 定等问题。 二是部分网友对医保局调查的积极评价，国家医保局高 度重视临床一线的反馈，联合多部门赴上海听取意见，收集 临床数据，这种积极回应社会监督的态度得到了舆论的认可。 舆论认为，医保局的调查不仅是对现有问题的回应，也是进 一步完善集采制度的重要举措。 三是部分网友对集采制度的理性讨论。尽管存在质疑，

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

《数 据安全法》《网络安全法》强调合法、必要、最小化原则， 尤其对跨境传输和敏感信息保护设有严格规范。9 月 16 日国 家网信办公布的执法案例显示，企业因未做安全评估、未加 密存储、超范围收集个人信息等行为被处罚。今年 5 月，迪 奥（上海）因客户数据跨境处理违规亦遭到查处。这表明，—4— 在中国市场运营的奢侈品牌若忽视数据合规，风险不仅限于 可能失去高端客户信任，还可能面临我国的监管处罚。

从国家安全的角度来看，这种大规模的 IT 故障可能会被 不法分子或恶意组织利用，对国家的政治、经济、社会等方 面造成更严重的危害。首先，在政治领域，网络已成为各国 政府进行信息传播、政策发布和民意收集的重要渠道。一旦 网络安全出现漏洞，敌对势力可能会利用这些漏洞进行虚假 信息传播、恶意舆论引导，从而破坏国家的政治稳定和社会 秩序。其次，在经济方面，国家的金融系统、能源供应、交 通运输等关

提供了可借鉴的经验。未来可预见的，这将进一步促进了 AI 技术在城市管理、公共服务、教育等领域的深度融合。 然而，随着 AI 数智员工的使用，数据安全和隐私保护问 题成为不可忽视的挑战。AI 系统的运作依赖大量的数据收集 与分析，尤其是个人数据和敏感信息的处理。在没有严格数 据保护机制的情况下，这些数据可能会遭到泄露或滥用，导 致用户隐私遭受侵害。此外，AI 模型的训练和决策过程中可 能会出现偏见，若数据来源不全或不准确，可能会影响决策

或科学知识。[2]这是人工智能的一种自信反应或“错觉”。 当生成式 AI 出现“幻觉”时，它会提供看起来合理但不正 确的信息，大概会影响到 15%至 20%的生成内容。例如， ChatGPT 会快速收集大量新闻资料并完成新闻撰写，但是生 成的新闻内容并不能完全反映实际情况，对于事实性错误也 能“一本正经胡说八道”。2023 年 2 月 8 日的《纽约时报》 报道，美国新闻可信度评估与研究机构