问题一：在将AI应用于营销、研发等核心业务时，如何构建一个兼顾创新与合规的数据治理框架？特别是在训练数据来源、客户数据使用的授权与隐私保护方面，我们面临的最大挑战是什么？
这是一个关乎AI应用基石的问题。构建这样的框架，关键在于“前、中、后”三期管理，并将合规要求“内嵌”到业务流程中，而非事后补救。
首先，在“前期”的数据获取阶段，最大的挑战是训练数据的“权利清洁度”问题。我们使用互联网公开数据、第三方数据包或客户数据进行训练时，必须解决版权、个人信息与商业秘密的授权链条问题。
其次，在“中期”的数据使用与处理阶段， 核心挑战是如何在利用数据创造价值的同时实现“数据最小化”与“匿名化”。同时，必须建立严格的访问权限控制和数据加密机制，确保只有授权人员和算法才能接触敏感数据。
最后，在“后期”的持续运营与审计阶段， 挑战在于可追溯性与响应机制。我们要求对所有训练数据集的来源、版本以及数据处理活动进行全程留痕。法总的目标是与IT、安全部门共同设计一个动态的、全生命周期的数据治理框架，让合规成为AI创新的“赋能者”而非“绊脚石”。
问题二：AI生成内容（AIGC）的版权归属与侵权责任如何界定？当我们的业务使用AIGC生成营销文案、设计图或代码时，如何规避知识产权风险并向客户明确权责？
AIGC的版权问题是当前法律界的灰色地带，直接关系到我们的核心资产与商业声誉。从风险管控角度，我们采取“三层防御”策略。
第一层，是权属的“事前约定”。 目前全球主流司法辖区的普遍观点是，完全由AI自主生成、无人类实质性智力贡献的内容，很难获得版权保护。因此，我们不能将AIGC简单地视为公司的“自动版权生成器”。同时，我们必须仔细审阅AI服务提供商（如OpenAI、Midjourney）的服务协议，明确其中关于输出内容知识产权归属的条款，并通过合同将相关权利最大限度地转让给我方。
第二层，是侵权风险的“事中筛查”。 AI模型是基于海量数据训练的，其输出内容可能无意中高度模仿甚至复制了受版权保护的作品。因此，我们必须建立“AIGC输出审核流程”，就像审核人类员工的工作一样，确保其不具有“实质性相似”的侵权风险。
第三层，是对客户的“事后透明与责任限制”。 当我们将包含AIGC的产品或服务交付给客户时，必须在合同中进行清晰的披露和权责界定，排除因AIGC本身潜在的版权瑕疵所引发的间接损失赔偿责任。
问题三：在合同审核、合规监控、案件预测等法务内部工作中，我们应如何引入AI工具来提升效率？在引入过程中，如何避免对AI的过度依赖，并确保最终决策的法律责任依然由人类律师承担？
将AI引入法务内部工作，目标是让我们从重复性劳动中解放出来，专注于高价值的战略判断和复杂谈判。但我们必须牢记，AI是我们的“高级助理”，而非“替代者”。
在引入策略上， 我们应采取“由点及面”的路径。首先在合同审查这类高度结构化、重复性的任务上试点。AI可以快速筛查出非标准条款、缺失的关键责任条款，并与我们的标准范本进行比对，提示风险点。这能将律师初筛合同的时间缩短70%以上。其次，可将AI用于合规监控，例如，让AI实时扫描全球制裁名单、监控内部通讯中可能存在的卡特尔协议关键词，实现主动预警。最后，在诉讼管理中，AI可以基于历史案件数据，对案件胜诉率、赔偿金额进行预测，辅助我们制定诉讼策略。
建立“人机协同”的工作流程与明确的责任边界。 第一，我们必须对AI工具进行持续的‘培训’和校准，用我们自己的历史数据和判例去微调它，使其更符合我们的业务特性和司法管辖区的实践。第二，必须确立“人类律师终审原则”。AI的输出永远只是一份“建议报告”，最终的法律意见、合同定稿、诉讼策略必须由持有执照的律师签字确认。这个决策流程必须在内部规章中明确下来，我们不能以“这是AI的建议”作为免责的理由。因此，法总必须确保团队具备相应的AI素养，最终做出经得起挑战的专业判断，AI才能真正成为法务部的“力量倍增器”，而不是责任的“陷阱”。
上述议题，我们将在峰会中与大家探讨与分享。