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。

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*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。

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