核心观点与关键数据
- 三大宏观趋势：生成式AI的普及、企业透明度与公平性需求的增长、社会撕裂对企业的影响。
- 生成式AI的快速普及：72%的公司已使用生成式AI，45%应用于两个以上的业务功能。驱动因素包括易用性、产品激增和对生产力的渴望。
- 生成式AI带来的风险：有限的可见性、需要投资AI治理、员工对可接受使用的缺乏清晰理解。
- 生成式AI对知识产权保护的威胁：算法训练方法、公平使用解释的模糊性、AI采用速度与法律进程之间的不匹配。
- 新兴的全球AI监管体系：51项AI相关法律已通过，更多法律预计在接下来两三年内通过或生效。驱动因素包括对AI负面社会经济影响的日益关注、AI结果责任的 unclear 性。
- 对技术技能的激烈竞争：83%的商业领袖认为员工需要新的AI技能。技能短缺最严重的领域是AI和机器学习。
研究结论与行动建议
- 生成式AI的机遇：利用生成式AI工具扩展重复性法律任务，如法律研究、合同起草和立法摘要总结。
- 应对生成式AI的挑战：
- 修改隐私影响评估中的数据处理活动记录以跟踪生成式AI的使用。
- 建立跨职能指导委员会以协调AI治理的角色和职责。
- 对生成式AI输出进行强制性人工审查，禁止将企业IP或个人信息输入公共工具。
- 在政策指南中包含禁止和可接受使用生成式AI的实例。
- 开发内部试点计划，让法律团队在低风险或内部项目中使用生成式AI工具。
- 应对知识产权风险：
- 确保与提供生成式AI解决方案的第三方合同中有明确的限制，以使用企业IP和敏感信息，并要求记录控制。
- 审查生成式AI的高风险用例，以防止潜在的IP侵权。
- 在外部使用的生成式AI输出上添加水印或其他来源指示。
- 监控案例法，并将更新的标准纳入任何风险评估或审查流程。
- 应对全球AI监管：
- 跟踪公司运营司法管辖区的现有和进行中的AI立法。
- 与高级管理层就AI风险容忍度达成一致。
- 根据风险确定合规框架的最终时间。
- 根据风险确定合规框架的最终时间。
- 修改现有跟踪工具和风险评估，以生成对AI相关计划的可见性和风险管理。
- 应对技术技能竞争：
- 识别部门中的技术技能差距，并确定所需技能。
- 制定业务案例，以从其他职能部门借用人才。
- 与IT、信息安全和人资部门会面，以确定公司所有的技术专长。
- 评估员工在技术领域提升技能的兴趣。
- 开发一套问题，以确定外部律师的技术专长。
- 创建一个事项清单，将每个事项与最合适的 外部律师 对齐。
- 关键风险指标：生成式AI项目数量、AI法规数量、AI输出的人工审查比例、高风险AI用例数量、员工完成AI相关培训的比例。
