为了确保大型语言模型（LLM）符合 GDPR 等数据隐私法，开发者必须实施技术保障措施、强制执行用户权利并维护严格的数据治理。GDPR 要求保护个人数据、赋权用户控制数据以及最大限度地减少数据保留。以下是如何在实践中满足这些要求的方法。
首先，数据匿名化和最小化至关重要。LLM 只能处理用于其目的所必需的数据，避免收集敏感或不必要的信息。例如，可以使用令牌替换或掩码等技术清除输入数据中的个人身份信息 (PII)。正则表达式或预训练的 NER（命名实体识别）模型等工具可以自动检测和编辑姓名、地址或电话号码。此外，应精心整理训练数据以排除个人详细信息——例如，过滤数据集以删除与身份相关的用户生成内容。为了最大限度地减少数据保留，开发者可以在处理后自动删除用户输入，确保数据存储时间不超过法律允许的时间。
其次，必须在系统中内置用户同意和透明机制。GDPR 要求对数据处理获得明确的选择加入同意，并赋予用户撤回同意的权利。开发者可以集成同意管理 API 来记录用户偏好并在整个数据管道中强制执行这些偏好。对于删除请求（“被遗忘权”），LLM 运营商需要有从训练集或日志中删除用户数据的流程。这可能涉及维护数据源的索引记录，以便进行有针对性的删除。透明度也至关重要：通过隐私仪表板或文档等方式，向用户提供关于其数据如何被使用的通俗易懂的解释。
最后，访问控制和安全措施可防止未经授权的数据暴露。加密（例如，传输中的数据使用 TLS，存储数据使用 AES-256）和基于角色的访问策略限制了谁可以与敏感数据交互。例如，只有授权工程师才能访问生产数据集，同时审计日志会跟踪数据访问。定期的渗透测试和漏洞扫描有助于发现弱点。GDPR 还强制要求对高风险系统进行数据保护影响评估 (DPIA)——开发者应进行此类评估，以评估 LLM 如何处理数据并解决意外记忆个人信息等风险。
通过结合这些技术、流程和法律步骤，开发者可以使 LLM 符合 GDPR 的要求，同时保持系统的功能性。