核心观点与关键数据
- AI 部署加速，治理结构滞后：全球组织加速 AI 部署，面临创新与法律、伦理、声誉风险平衡的挑战。AI 已从探索性采用转变为战略优先事项，但缺乏统一监管，导致企业自行设计 AI 治理框架，但在第三方数据使用、责任分配和知识产权所有权等关键领域存在差距。
- AI 对并购的影响显著：39% 的受访者表示 AI 已中度或根本性地转变交易流程、估值、协同效应和尽职调查，70% 报告至少存在一定影响。这推动了对 AI 驱动的并购咨询、尽职调查自动化和增强估值及反垄断支持的需求。
- AI 治理标准采用不一致：受访者主要参考政府指导（10%）、ISO/IEC 42001（13%）和行业特定框架（25%），但缺乏整合的、可审计的 AI 管理系统。企业需要实用的、可实施的治理框架，而非仅是政策。
- 知识产权所有权碎片化：受访者对 AI 输出的知识产权所有权存在分歧，包括共同所有权（21%）、用户所有权（35%）、开发者所有权（21%）和公共领域（16%），显示出 AI 知识产权所有权的未定状态。
- 合同风险分配与责任挑战：超过一半的受访者认为，与算法损害或 AI 结果错误相关的角色、责任和风险分配仅是松散定义的，导致企业在 AI 部署速度超过定义责任时面临不明确的责任、与供应商的纠纷和内部决策不一致。
- 隐私风险突出：三分之一的首席执行官报告对供应商如何使用其数据存在不确定性和不一致性，许多人对信息可能被重新用途或用于训练模型缺乏透明度表示担忧。
- 工作场所 AI 的伦理问题：近 60% 的受访者将 AI 驱动的监控视为最大担忧，其次是 HR 决策中的偏见、工作流失和评估系统不透明等问题。
研究结论与战略建议
- AI 驱动的并购流程：AI 将改变并购的业务驱动因素和交易执行方式，包括数据室即时填充和审查、AI 辅助风险检测和问题识别、基于 AI 的重大性标准变化、基于 AI 审查过程的保证和保证产品以及 AI 促进的谈判。
- AI 治理标准采用：缺乏统一的全球 AI 法规，企业需要强大的内部 AI 治理框架以确保跨司法管辖区的合规性。ISO 和 NIST 标准为负责任且大规模地采用 AI 提供了路线图。
- 合同问题应对：企业应 upfront 评估 AI 相关风险，并将其纳入更广泛的 AI 治理和风险管理框架。明确管理责任、责任和数据使用的框架对于保护运营弹性、监管合规和商业成果至关重要。
- 隐私风险管理：企业应投资时间开发对与供应商共享的信息的处理的一致理解和方法，包括数据映射项目和明确的合同条款。隐私官应在 AI 项目或收购的早期介入，并开发 AI 特定的隐私影响评估。
- 知识产权所有权策略：AI 驱动的输出压缩了开发周期，导致在评估可专利性时出现延迟可能导致丧失权利。美国和加拿大专利制度要求记录 AI 辅助发明中的人类贡献，文档差距存在无效风险。
- 工作场所 AI 部署：在采用 AI 于工作场所前，组织需要仔细规划和了解其部署的影响。需要与 AI 提供商进行接触，了解模型的训练方式和减少法律风险的安全措施。
总结
随着 AI 改变北美商业活动，研究发现采用速度远快于所需治理结构。组织在并购、人力资源和合同等方面受到实际影响，但在隐私、供应商实践、知识产权所有权、责任和风险分配方面仍面临持续的不确定性。下一阶段 AI 成熟将需要更清晰的框架、更透明的数据实践、更强的合同立场和更深入的组织理解。早期构建集成、可审计的 AI 治理系统并与其战略重点保持一致的企业，将更有能力负责任地采用 AI、降低风险并随着监管期望的演变获得竞争优势。
