人工智能業務合規:體系、方法與實踐

薛穎 朱玲鳳 孟潔

  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2025-05-01
  • 售價: $594
  • 貴賓價: 9.5$564
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 426
  • ISBN: 711178023X
  • ISBN-13: 9787111780236
  • 相關分類: AI Coding
  • 立即出貨 (庫存 < 3)

買這商品的人也買了...

相關主題

商品描述

全書以公司法務白曉萌萌律師伴隨公司AI業務發展的個人專業成長為視角,針對企業開展AI研發和應用的業務,按照AI業務生命周期和業務環節,從實踐場景出發,提供 的法律合規實操指引。 入門篇 跟隨法務白曉萌萌律師的成長視角,發揮法律人的“學霸”精神,自學了AI的若幹基本概念、我國當前關於AI治理的整體法律框架,作為一名支持AI業務的律師完成了掃盲必修課。 研發篇 伴隨公司的AI業務啟動,白曉萌萌律師躬身入局,她搭建了出色的虛擬法務小白AI,通過與業務同學的問答對,梳理出了AI業務在研發環節涉及的合規特點,並逐章分析了訓練數據合規、網絡安全風險、倫理風險、開源AI、基礎模型等研發活動中的高難問題。 運營篇 公司的AI業務發展來到了上線運營的“大考”環節,業務需求越來越覆雜,問題也越來越多,例如上線前需要辦理哪些備案資質,在線協議有哪些,應該包括哪些條款,標識要求有哪些,自動化決策需要註意什麼,用戶個人信息如何使用,模型輸入輸出管理如何做……且聽虛擬法務小白AI和業務人員好好聊聊天。 專題篇 白曉萌萌律師通過為公司AI業務提供全周期法律支持,已大幅提升了專業技能,不僅整理了“AI與著作權”等豐富的“網紅”專題問答對,還完善了企業內部使用AI的風險要點和內部治理體系、AI業務出海必知的域外法等進階專題。 附錄:特別整理出處理AI業務合規工作中常用的工具表單,例如我國人工智能合規義務框架圖、常用法律法規及規範標準索引、歐盟《人工智能法案》圖解等,作為一個AI業務合規“工具箱”,以饗讀者。

作者簡介

薛穎 現任某AIGC創新公司總法律顧問,中國人民大學法學院法律碩士實務導師。在世界五百強、信息服務業外企、因特網平臺公司等從事了十多年一線法務合規工作。合著有《數據合規:入門、實戰與進階》,曾組織或參與翻譯二十多部域外個人信息保護法律,發表多篇數據合規文章,參編多部 標準。主要研究領域包括知識產權、數據隱私和人工智能治理。

朱玲鳳 現任某因特網公司數據合規負責人,中國信通院“數據安全推進計劃智庫專家”,中國《人工智能法示範法(專家建議稿)》起草者之一。曾任字節跳動海外隱私辦公室隱私策略負責人、小米集團安全與隱私委員會隱私副 ,熟悉移動應用和操作系統、智能硬件、物聯網、網聯汽車等多領域的法律問題。合著有《數據合規:入門、實戰與進階》,曾在 外法學 期刊上發表多篇數據合規和AI合規文章,參編多部 標準、行業標準。微信公眾號“那一片數據星辰”主理人,日 數據合規和AI合規的專業內容。主要研究領域包括數據隱私和人工智能治理。

孟潔 現任環球律師事務所合夥人,北京比較法研究會理事、中國法學會網絡與信息法研究會理事、中南財經政法大學和對外經濟貿易大學校外碩士生導師、北京市朝陽區律協科技創新與數字經濟業務研究會副主任、中國信通院“數據安全共同體計劃專家”等。曾任某 知名人工智能獨角獸公司的總法律顧問和數據保護官。連年被錢伯斯等 評級機構評為“TMT:數據隱私保護”“監管合規”等領域的 律師。合著有《數據合規:入門、實戰與進階》,曾參編數十部 /行業/團體標準及行業報告,持續在各大媒體平臺發表專業文章。主要研究領域包括數字經濟與網絡數據安全、人工智能監管與治理合規。

目錄大綱

前言
入門篇
第1章 法律人的人工智能必修課
1.1 AI的基本概念和核心技術
1.1.1 AI的基本概念
1.1.2 AI的核心技術
1.2 生成式AI的基本概念和技術原理
1.2.1 生成式AI的基本概念
1.2.2 生成式AI的技術原理
1.3 AI產業生態
第2章 我國人工智能法律治理框架
2.1 我國人工智能監管的基本邏輯
2.2 我國人工智能立法體系的發展
2.3 我國人工智能的立法框架
2.4 我國人工智能治理的整體框架
2.5 我國人工智能治理的監管框架
2.6 人工智能服務的安全要求與評估
2.7 人工智能倫理的合規管理
研發篇
第3章 AI研發階段對合規工作的影響
3.1 AI的全生命周期
3.2 AI研發階段的主要活動
3.3 生成式AI與其他AI在研發階段的異同
3.4 AI研發階段的主要活動對合規的影響
3.5 AI研發階段需要考慮的合規維度
第4章 訓練數據的合規與保護
4.1 使用個人信息訓練模型的合規要求
4.1.1 使用個人信息訓練模型時應滿足的要求
4.1.2 確定訓練數據的合法性基礎
4.1.3 確保遵守目的限制原則
4.1.4 確保遵守數據最小化原則
4.1.5 確保遵守透明度和數據主體權利的要求
4.2 使用爬取的數據訓練模型的合規要求
4.3 采購商用數據訓練模型的合規要求
4.3.1 使用商用數據訓練模型的優勢
4.3.2 采購商用數據訓練模型的關鍵要求
4.3.3 商用數據采購協議的核心條款
第5章 AI系統的網絡安全風險防控
5.1 AI系統面臨的網絡安全風險
5.1.1 AI系統的網絡安全風險類型
5.1.2 AI系統的網絡安全風險案例
5.1.3 大型語言模型特有的網絡安全風險
5.2 AI系統設計階段的網絡安全風險防控
……
運營篇
專題篇
附錄
後記