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| 編輯推薦： |
揭示人工智能合规的底层逻辑与风险演变
详述AI数据与技术应用的合规要求与保护
对比和展望全球人工智能监管实践与趋势
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| 內容簡介： |
从人工智能合规的底层逻辑与风险演变，到中国监管体系的法律基石与实践探索；从数据安全与个人信息保护，到算法推荐、深度合成、生成内容标识的制度要求；从开源项目的合规挑战，到企业在数字化转型中如何理性评估与稳妥落地；再到知识产权的复杂交锋与比较法的视角，本书力图呈现一个立体而完整的图景。
本书特别强调合规的“前置性”与“全周期”，主张将合规理念融入数据的合规收集，算法的透明设计，系统的持续监测，应用的场景适配，乃至跨境传输中的安全审查等每一个环节。
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| 關於作者： |
盈科律师事务所
秉承“全球视野、本土智慧”提供全球“一站式”商务法律服务
全球化法律服务机构，总部设在北京。致力于为客户提供全球商务法律服务，为客户创造价值。成立20余年来，累计为超过1770000家海内外企业提供高度满意的法律服务。
秉承“提供机会、促进交易、创造价值、解决问题”的服务方针，提供专业全面的法律分析、沟通及可行性法律建议。2021年，盈科律师事务所全面开启“国际化、专业化、数智化、碳中和”高质量发展新阶段，积极应对法律服务市场变化，促进律所稳步发展。
联合国南南合作全球智库网络联合创始机构
自2022年以来在Global 200全球律师人数排名中蝉联第一
盈科聘请了在国内外法学理论及实务领域享有声誉的法学专家担任专家顾问。在发展中坚持“以人为本”的人才战略，逐步形成了由专业律师人才、专业市场人才、专业管理人才组成的人才队伍，保障了律师事务所整体战略目标的实现。
业务范围涵盖房地产与建设工程法律事务、公司法律事务、国际与区际法律事务、行政法律事务、金融与资本市场法律事务、民商事法律事务、刑事法律事务与知识产权法律事务八个领域。
李悦，北京盈科（上海）律师事务所数智化建设委员会副主任；人工智能领域的研究与实践：参与《生成式人工智能数据应用合规指南》、《可入表数据资源信贷融资基础要求》、《生成式人工智能知识产权合规指南》、《数据产品开发应用合规指南》团体标准的起草工作。2024年度《法治日报》律师专家库成员。曾在沙利文新投资大会上荣获“2023年度最受欢迎第三方尽调”。专业领域：生成式人工智能（AIGC）、私募基金、电子交易安全、电子签约、民商事争议解决。
裴晴晴，北京盈科（上海）律师事务所律师，数据合规师。专业领域：AIGC、民商事争议解决。
王启航，北京盈科（上海）律师事务所律师，数据合规师。专业领域：AIGC、民商事争议解决。
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| 目錄：
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目 录
第一编 人工智能（AI）与合规基础
第一章 人工智能合规概述
第一节 AI的内涵与合规的意义
第二节 AI合规面临的风险与挑战
第二章 中国人工智能合规监管体系
第一节 中国AI监管法律框架概述
第二节 AI领域的具体监管规定
第三节 与AI相关监管部门及职能简要介绍
第二编 AI数据与技术应用的合规要求
第三章 人工智能数据合规要求
第一节 人工智能的数据安全要求与个人信息保护
第二节 生成式人工智能训练语料安全
第三节 数据爬取的合规风险与控制措施
第四章 算法推荐与自动决策合规管理
第一节 算法推荐的定义与应用场景
第二节 《互联网信息服务算法推荐管理规定》出台背景与意义
第三节 《互联网信息服务算法推荐管理规定》核心内容解析
第四节 算法备案
第五章 深度合成技术服务的监管与合规
第一节 深度合成技术的定义与应用场景
第二节 《互联网信息服务深度合成管理规定》的出台背景与意义
第三节 《互联网信息服务深度合成管理规定》核心内容解析
第四节 典型案例
第六章 生成式人工智能监管与合规
第一节 生成式人工智能的定义
第二节 生成式人工智能技术特点与监管要点
第三节 《生成式人工智能服务管理暂行办法》核心法规与政策框架解读
第四节 人工智能生成合成内容标识
第五节 典型案例——重庆“开山猴AI写作”行政处罚事件
第七章 开源人工智能项目的合规性问题的探讨
第一节 开源项目的技术趋势与合规挑战
第二节 开源许可证种类与合规建议
第三节 企业使用开源项目的合规注意事项
第四节 典型案例——华为盘古大模型开源代表引发热议事件
第三编 AI生成内容与知识产权保护
第八章 人工智能生成内容的知识产权问题分析
第一节 人工智能生成内容的普遍性与争议性
第二节 生成式人工智能模型不同阶段的著作权侵权风险
第三节 人工智能生成内容的合规策略
第四编 企业数宇化转型
第九章 企业数字化转型的理性路径
第一节 避免“AI焦虑症”：理性评估vs.盲目跟风
第二节 商业价值导向的AI应用策略
第三节 企业数字化转型的理性路径：“三重螺旋”架构
第五编 全球人工智能监管对比与趋势展望
第十章 美国人工智能监管模式
第一节 美国人工智能立法现状
第二节 各州AI立法的多样化实践
第三节 展望与挑战
第十一章 欧盟人工智能监管模式
第一节 欧盟AI监管模式
第二节 欧盟人工智能法案主要内容
第三节 欧盟AI监管模式优缺点
第四节 对我国的借鉴意义
第十二章 韩国人工智能监管模式
第一节 韩国人工智能立法背景
第二节 韩国AI法案重点内容
第十三章 全球人工智能监管模式对比分析
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| 內容試閱：
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前 言
我们正身处一个被人工智能浪潮深刻重塑的时代。人工智能早已不再是科幻小说里的幻想，而是以惊人的速度渗透生活的方方面面：在医院，它成为医生诊断的辅助工具；在金融市场，它以毫秒级的反应完成复杂交易；在创意产业，它参与内容生成，改变了作品的创作与传播方式。技术的快速推进，带来生产效率的巨大跃升，也撕开了既有法律与制度框架的薄弱处。
这是一种前所未有的矛盾：一方面，社会期待技术持续释放红利；另一方面，传统的规则体系却在关键环节显露出难以承载的脆弱。当算法的“黑箱”代替了人类的判断，责任归属的难题扑面而来；当海量数据被采集、存储、训练、转化为模型的燃料，个人隐私与公共利益的界限不断模糊；当AI生成的内容模糊了“原创”的边界，现有知识产权框架面临重塑的压力。这些问题既不是未来的假设，也不是抽象的学术命题，而是真切发生在当下的法律规则与实践挑战。
本书的写作，正是为了回应这一时代命题。它不是单纯的法律条文汇编，也不是泛泛的技术介绍，而是一张面向现实的合规“路线图”。从人工智能合规的底层逻辑与风险演变，到中国监管体系的法律基石与实践探索；从数据安全与个人信息保护，到算法推荐、深度合成、生成内容标识的制度要求；从开源项目的合规挑战，到企业在数字化转型中如何理性评估与稳妥落地，再到知识产权的复杂交锋与比较法的视角，本书力图呈现一个立体而完整的图景。
更重要的是，书中所倡导的合规理念，并非止于被动的底线防御。它强调，合规是连接技术与社会信任的桥梁，是推动创新走向可持续的基础设施。合规并不是限制探索的枷锁，而是将风险纳入预判范围、让创新更有底气的轨道。只有把规则意识融入研发的源头，把风险控制设计进系统的基因，企业和社会才能真正跨越信任的鸿沟，使人工智能不只是一个功能强大的工具，而是能在公共生活中被广泛接受、被普遍信赖的进步力量。
这也是本书在讨论合规时，为什么特别强调“前置性”与“全周期”——数据的合规收集，算法的透明设计，系统的持续监测，应用的场景适配，乃至跨境传输中的安全审查，都是同一条链条上的环节。唯有如此，才能避免“事后补救”的高昂代价，把潜在风险化解在尚未发生之前。
本书并不企图给出所有问题的最终答案。面对快速演进的技术，法律与制度本身也需要不断更新。但我们相信，合规不仅仅是一种制度安排，更是一种文明选择。它提醒我们，科技进步不能以牺牲信任为代价，也不能让效率凌驾于公平与安全之上。
愿本书成为读者在技术与规则交汇之处的一份参考。无论您是法律从业者、企业管理者，还是研究者或政策制定者，都能在其中找到可借鉴的分析与路径。希望它能帮助我们共同思考，在拥抱人工智能所带来的机遇的同时，如何让技术的发展始终走在正义、可信、透明与可持续的轨道上，最终实现创新繁荣与社会福祉的和谐共生。
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