AI编程工具＂偷传代码＂?从智谱ZCode事件看AI工具数据合规三重风险

近日，太原承明科技公开向智谱华章发函，指出其AI编程工具ZCode存在严重数据合规问题：默认上传用户完整代码库（含313MB加密快照），其中包含数据库口令、云服务凭证、API密钥等敏感信息，且数据疑似流向新加坡全资子公司。

事件迅速发酵，智谱已致歉并承诺开源审核。

作为数据合规从业者，我们从专业视角拆解这次事件暴露的三重合规风险，以及给行业的警示。

一、隐私政策"中英文分裂"——合规文件的执行漏洞

最引发争议的细节：

中文版隐私政策明确承诺："中国境内收集的个人信息存储于中国境内，不会跨境传输或存储"

英文版隐私政策却载明：缔约主体为新加坡实体，"服务通常自新加坡提供""个人数据通常在新加坡处理"

同一产品、同一用户群体，中英文版本呈现完全相反的数据处理承诺。

这不是"翻译差异"能解释的。这反映的是企业在合规文件管理上的系统性缺陷——不同语言版本的法律文件由不同团队分别起草，缺乏统一的数据治理架构审查。

合规启示：企业在制定隐私政策时，必须确保各语言版本、各场景下的数据流向描述一致。任何矛盾都可能构成"虚假陈述"，触发监管追责。

二、数据出境路径缺失——法定义务未履行

如果代码确实跨境传输至新加坡，依据现行法规，必须依法选择以下路径之一：

表格

路径适用情形

数据出境安全评估 处理100万+个人信息，或涉及重要数据

标准合同备案 处理10万~100万个人信息，或累计出境1万~10万人

个人信息保护认证 同上，通过认证机构取得认证

从公开信息看，智谱在ZCode场景下似乎没有履行上述任何一条法定路径。

更值得注意的是，代码库中包含的数据库口令、云服务凭证、API密钥等，不仅属于个人信息，更可能构成重要数据甚至商业秘密。这类数据一旦出境，合规后果将显著升级。

合规启示：AI工具企业在产品上线前，必须完成数据出境合规路径的评估和备案，尤其是涉及代码、密钥等高敏感数据的场景。

三、企业用AI工具的隐性风险——你审查过工具的数据流向吗？

这次事件给企业用户上了一堂生动的合规课：

你以为代码只存在本地，其实已经出境了。

很多企业在使用AI编程工具、AI翻译工具、AI客服工具时，只关注功能是否好用，却忽略了：

工具的隐私政策是否清晰说明了数据存储位置？

是否存在默认上传或同步到境外服务器的机制？

工具是否使用了境外实体作为数据处理方？

如果答案是肯定的，而企业没有履行数据出境的法定义务，企业自身也可能面临合规追责。

四、合规建议

对使用AI编程工具的企业，我们的建议：

1. 审查工具的数据存储位置

阅读隐私政策，关注"数据存储地""数据处理方""跨境传输"等关键词

对比中英文版本，检查是否存在矛盾

2. 明确用户协议中的数据处理条款

要求工具提供方出具数据处理协议（DPA）

确认是否存在数据出境，以及相应的合规路径

3. 对敏感代码库进行分级管理

核心业务代码、密钥等敏感信息，考虑使用本地化部署方案

避免直接上传到公有云AI工具

4. 建立数据出境合规台账

记录每一款AI工具的数据流向

定期审查供应商的隐私政策变更

5. 留存合规证据

与工具提供方的往来函件

用户协议版本快照

数据出境影响评估报告

五、趋势判断

这次事件不是个例，而是一个信号。

从2023年ChatGPT数据泄露，到2025年某大模型企业代码出境被通报，再到今天的智谱ZCode事件，AI工具数据合规风险正在呈现三个趋势：

1. 从"被动存储"到"主动处理"

AI工具不只是存数据，还在训练、推理、优化中主动使用数据。数据处理行为更复杂，合规挑战更大。

2. 从"境内"到"全球"

AI工具的部署架构往往是全球分布的，数据可能在多个国家流转。企业必须同时满足多法域的合规要求。

3. 从"单点合规"到"全链路合规"

合规不再只是"签个合同"，而是从数据收集、传输、存储、处理到删除的全链路审查。

结语

AI工具的合规风险，不是技术问题，而是治理问题。

企业在享受AI工具效率红利的同时，必须建立系统性的合规审查机制。否则，一次"默认上传"，可能带来远超预期的合规成本。

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