场景
苏州工业园区一家做智能客服的科技公司，去年开始用客户对话数据训练自己的行业模型。合作方是本地一家电商平台，双方签了数据处理协议，约定平台按月提供脱敏后的对话语料。前三个月还算顺利，第四个月平台突然停供，理由是“内部合规审查没过”。董坤律师接触的这个案子里，科技公司负责人很着急：模型训练到一半断了粮，前期投入的算力和标注成本眼看要打水漂。他去找平台沟通，对方先是拖，后来干脆说“数据是我们的，给不给是我们的自由”。更麻烦的是，科技公司之前已经基于这批数据做了部分模型微调，现在既拿不到新数据，也不确定已经拿到的那部分还能不能用。负责人问：对方不配合，我能不能告他违约？能不能要求他继续提供数据？已经训练出来的模型要不要删？
这个场景在苏州不算少见。苏州AI企业多，和平台、数据源方合作是常态，一旦对方以“合规”为由不配合，很多公司第一反应是懵的——到底是真合规问题，还是找借口？自己能主张什么？
法律规定
先看对方“不配合”在法律上是什么性质。如果双方有合同，对方无正当理由停止供数，可能构成违约，这是合同法层面的事。但数据合作特殊的地方在于，它还受个人信息保护法、数据安全法、网络安全法约束。
《个人信息保护法》第13条列了处理个人信息的合法性基础，第14条要求同意应当由个人在充分知情前提下自愿、明确作出。第21条规定委托处理时，受托人应当按照约定处理，不得超出约定范围。第23条讲的是向第三方提供个人信息，应当告知并取得单独同意。第17条要求处理前告知处理目的、方式、种类、保存期限等。第6条强调处理个人信息应当具有明确、合理的目的，与处理目的直接相关，采取对个人权益影响最小的方式。
换句话说，平台停供，有可能确实是合规上出了问题——比如当初的告知同意范围不包含“用于第三方AI训练”，或者脱敏不彻底。这种情况下，平台不配合反而是在履行自己的合规义务。但如果平台只是拿合规当挡箭牌，实际没有合法理由，那就涉及违约。
《数据安全法》第27条要求建立健全全流程数据安全管理制度，第29条要求发现数据安全缺陷、漏洞等风险时立即采取补救措施。第21条讲数据分类分级保护。这些规则意味着，数据提供方对数据安全负有持续义务，不能一给了之。
《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条要求训练数据来源合法，第9条要求提供者承担网络信息内容生产者责任，第11条要求对生成内容进行标识。这些规定反过来也约束使用方——你拿数据训练模型，自己也得证明来源合法。
法院实务怎么判
苏州法院处理这类纠纷，公开裁判文书里能看出一些普遍倾向，但个案差异很大，不能一概而论。
第一，法院通常会先看合同约定。数据供应的范围、频率、质量标准、停止条件写没写清楚，直接决定违约判断。如果合同里只写了“提供脱敏对话数据”，没写脱敏标准、没写停止供数的通知义务，法院往往会结合双方交易习惯和行业惯例来判断。
第二，对方拿“合规”说事，法院一般会要求其说明具体依据——是告知同意范围不够，还是数据分类分级出了问题，还是监管有明确要求。空泛地说“合规审查没过”，很难被采信。但反过来，如果使用方确实无法证明数据来源合法，法院也不会支持其要求继续供数的请求，因为继续履行可能违反个人信息保护法的强制性规定。
第三，关于已经训练出来的模型，法院通常会结合《个人信息保护法》第47条（删除权）和第44、45条（知情、决定、查阅复制）来判断。如果原始数据来源存在瑕疵，使用方可能被要求删除相关数据甚至模型参数。但法院也会考虑技术现实——模型训练后的参数是否还能还原出个人信息，这往往需要技术鉴定。
第四，损失赔偿方面，法院通常会结合合同约定、实际投入、过错程度来判断，不会简单按一方主张的算力成本全额支持。
边界与例外
有几个边界要拎清楚。
一是“不配合”不等于“违约”。如果对方停供是因为当初的告知同意确实不覆盖AI训练，或者数据脱敏不达标，那停供是合规要求，使用方不能强求。这时候该做的是补合规，而不是打官司。
二是使用方自己的义务不能转嫁。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条要求训练数据来源合法，这个责任在使用方身上。不能因为对方供了数据，自己就免责。苏州法院在类似案件中通常会审查使用方有没有尽到来源审查义务。
三是《个人信息保护法》第55条规定的个人信息保护影响评估，处理敏感个人信息、委托处理、向第三方提供等情形都应当事前进行。如果双方都没做，法院在判断过错时会考虑这一点。
四是第50条要求建立便捷的个人行使权利的申请受理和处理机制。数据合作中，如果个人要求删除，链条上的各方都得配合，这不是合同能排除的。
普通人能怎么做
如果你是使用数据训练模型的一方，对方不配合时，先做三件事。
第一，翻合同。看供数义务、停止条件、通知义务、违约责任怎么写的。没有书面合同的，把微信、邮件、会议纪要整理出来，这些在苏州法院的审判实践中常被作为合同内容的佐证。
第二，书面发函。不要只打电话。函里写清楚：要求对方说明停供的具体合规依据；要求对方在合理期限内恢复供数；保留追究违约责任的权利。同时自己同步做数据来源合法性的自查，把告知同意记录、脱敏记录、影响评估报告整理好。
第三，评估已训练模型的风险。如果原始数据来源存疑，先暂停基于该数据的进一步训练，咨询技术方能否做参数隔离或数据溯源清理。不要一边打官司一边继续用有问题的数据扩大训练。
如果你是数据提供方，被要求配合时，先确认自己的告知同意范围、脱敏标准、分类分级要求是否满足。不满足的，书面说明理由，别只口头拒绝。
律师温馨提示
董坤律师在苏州处理过涉及数据合作、AI训练语料合规的纠纷，这类案子往往合同条款和技术事实交织，光看法律条文不够，得把数据流向、同意链条、脱敏记录一条条捋清楚。他习惯在介入初期先帮当事人做“合规底账”梳理，判断对方不配合到底是真合规还是假借口，再决定是发函谈判还是准备诉讼。每个案子的合同结构、数据类型、监管背景都不一样，具体怎么走，得结合材料看。