简介

本文面向企业法务团队和管理者，系统介绍了AI的定义、分类、商业战略价值及实施方法。重点分析了AI在知识产权、数据安全、隐私保护、伦理合规等方面的风险，提出了相应的管理策略。同时探讨了AI对残障人士的影响及企业如何负责任地应用AI技术，为企业合规使用AI提供专业指引。

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随着人工智能（AI）持续变革商业格局，企业在享受创新红利的同时，也面临着诸多法律与伦理挑战。为此，我们推出了《AI常见问题解答系列》，旨在帮助企业解答在AI开发与应用过程中遇到的常见问题，为企业法务团队提供实用洞见与指引，助力他们为公司提供合规建议。本系列内容将涵盖如何制定AI政策、理解AI监管要求、风险管理、以及确保伦理合规等关键议题，深入探讨AI治理与监管的核心要素。

以下是本系列的第一部分。欢迎持续关注，与我们一同探索商业、法律与技术的交汇点，掌握应对AI为企业带来的法律挑战与发展机遇的最佳实践。

Q

什么是人工智能（AI）？

“人工智能”（AI）的定义可能因语境而异，但通常指的是一种工程化或基于机器的系统，具备不同程度的自主性，能够根据一组或明确或隐含的目标生成输出，例如内容、建议或决策。

人工智能通常分为两类：生成式人工智能和预测式人工智能。生成式人工智能旨在根据通过输入提示指令生成新的内容，包括文本（如代码）、音频、图像或视频。相比之下，预测式人工智能则是基于一组输入数据和观察结果，对未来事件或行为做出决策或预测。

A

Q

AI在商业战略中的作用是什么？我需要一个基于AI的商业战略吗？

我们强烈建议制定一项AI商业战略。基于AI的商业战略可以为您提供一条清晰的路线图，帮助将AI整合到您的业务流程、产品和服务中，并确保对AI的投资与您的整体业务目标保持一致。随着业务目标、AI的技术能力、相关立法以及市场动态的快速变化，您应该定期重新审视并更新您的AI战略。

A

Q

我们应如何在业务中使用AI？

评估AI如何为业务增加价值、提升客户体验和优化运营。同时，务必考虑潜在风险和伦理影响，并确保AI的应用与公司的战略目标和合规标准保持一致。

A

Q

如何在我的产品中实施AI？

在产品中实施AI需要采取系统化的方法，以确保技术能够顺利集成并实现预期效益。

首先，明确该技术的业务目标和具体应用场景。接着，评估实施的可行性，例如是否能够获得推进目标所需的数据、技术资源和专业能力。

如果具备可行性，建议制定一套实施策略，包括具有明确里程碑和时间表的路线图、为AI产品开发分配预算，并获得利益相关方的支持。在此基础上，您可以开始准备数据、评估AI技术和供应商，并将AI集成到您的产品中。

A

Q

与AI相关的风险有哪些？

AI的风险因使用者的角色和具体应用场景而异。

以下是最常见但非穷尽的AI风险列表，同时请注意，采取适当措施可以全部或部分降低或缓解风险。

• 不准确/错误信息：AI可能产生完全或部分不正确、不真实或与输入或预期结果不一致的内容。
• 知识产权：

o 第三方可能就以下内容提起知识产权诉讼（包括专利、商标、商业秘密和著作权）：

  §  运行AI模型的实际算法和代码。

  §  用于训练或测试AI模型的数据。

  §  AI模型生成的输出内容。

o AI生成的内容可能无法像人类创作的内容那样享受到同等的知识产权保护。在部署AI开发产品和服务之前，应充分考虑知识产权的归属和保护问题。

• 机密信息：如果AI使用了机密信息进行训练，可能会生成与该信息相似的输出。将机密信息输入第三方AI工具可能会导致信息泄密。
• 安全：AI可能带来新的安全漏洞和攻击方式，包括：

o 指示攻击 (Prompt Attacks)：攻击者在输入指示中添加恶意指令，旨在影响模型的行为，以产生非模型设计初衷的输出（例如，指示忽略模型的标准安全规则）。

o 模型后门 (Model Backdoors)：攻击者通过访问模型后端，秘密修改模型行为以生成错误或恶意内容。

o 对抗性样本 (Adversarial Examples)：攻击者利用混淆策略，在看似合适的提示背后嵌入隐藏的输入特征，以从模型中生成出乎意料的输出。

o 数据投毒 (Data Poisoning)：攻击者获取对模型训练数据的访问权限，并操纵数据以根据攻击者的偏好影响模型的输出。

o 数据窃取 (Exfiltration)：攻击者使用其他方面合法的查询提示，试图窃取受保护的数据或内容（例如，训练数据或模型IP）。

o 传统安全漏洞与攻击：攻击者可能通过利用AI模型中的安全漏洞来执行传统攻击（例如，利用AI系统代码中的漏洞侵入该企业的更广泛环境）。

• 隐私：使用个人信息训练的AI可能生成包含该信息的输出，或以与原始收集目的或数据主体合理预期不符的方式使用这些信息。将个人信息输入第三方AI工具可能会导致信息泄密或违反隐私预期。
• 自主性：AI可能影响个人自主决策能力，无论是由于意外后果，还是通过刻意设计来误导或操控用户做出本不会做出的选择。
• 偏见、歧视和公平性：AI可能“学习”训练数据中包含的或模型开发者本身固有的偏见，从而导致有偏见、歧视性或不公平的输出或结果。

A

Q

与AI相关的数据隐私问题有哪些？

隐私问题可能贯穿于AI生命周期的各个阶段，这是一个需要重点管理的风险领域。企业应充分考虑AI系统部署所在司法管辖区的相关要求。这些要求可能包括：确保AI系统中使用的数据是按照适用的隐私法律和法规进行收集、处理和存储的。AI系统的设计应坚持关键的隐私原则，例如数据最小化、具备拥有处理个人数据的合法目的和法律依据，以及尊重个人对其个人数据的权利。在使用数据训练模型时，务必确保所有个人数据都是合法获取的并且可用于该目。

A

Q

与AI相关的数据安全问题有哪些？

安全问题同样可能出现在AI生命周期的各个阶段，企业应将安全视为需要管理的风险领域。在管理过程中，应考虑AI的具体应用方式、系统部署地的法律要求以及相关法律或合同义务。

企业应注意通过使用特定工具与AI提供商共享了哪些信息，以及对该信息的合同保障措施。部署或使用AI时，安全问题包括：保护AI系统处理的数据免受未经授权的访问、确保AI系统完整性免受篡改，以及保护AI基础设施免受网络攻击。

安全风险还包括所谓的数据源投毒攻击，例如以引入漏洞的方式或使用其他投毒技术来操纵大语言模型或其他第三方数据源。因此，了解AI系统的供应链（包括数据来源）非常重要。

合规团队应与其IT/安全团队协调，识别公司可能面临的潜在威胁和安全问题，这些威胁和安全问题可能与所处理的数据类型、所使用的AI工具以及拟议的使用场景相关。风险评估还应考虑所处行业和司法管辖区，因为部分国家对不同类型的AI系统有特定的网络安全规定。

A

Q

关于AI对残障人士的影响，我应该了解什么？

AI可能对残障人士产生积极或消极的影响。AI可以增强可访问性，例如通过语音转文本工具、AI驱动的假肢和个性化学习等方式。然而，AI算法中的偏见可能导致歧视性，甚至可能是违法的结果。因此，确保您的AI产品具有包容性设计、从一开始就考虑可访问性并与多样化用户群体进行广泛测试非常重要。此外，一些国家还对服务的可访问性的有专门的法律规定，也应予以考虑。

A

Q

我们是否应该干脆避免使用AI？

完全避免使用AI往往既不可行，也未必有益。公司不应想当然地认为完全避免AI是默认的正确做法。

AI提供了众多优势，包括效率、可扩展性和创新能力。即使您的公司没有直接使用AI，很可能至少您的一些供应商、供货商或承包商正在利用AI来向您提供产品和服务，并且您的员工可能在未经您许可的情况下使用AI。因此，企业需要考虑与AI相关的问题并制定适当的AI战略，其中可能包括扩大供应商和其他合作伙伴的准入流程。无论您选择遵循何种战略，都必须以负责任地方式实施AI，注重伦理考量、透明度和符合法律标准。

建议企业不仅要确保AI的合规使用，还应通过法律顾问帮助明确适合自身业务的AI应用范围。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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