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企业生成式AI应用法律风险管理

共计 30 章节
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01
课程导入与全景认知
目标=生成式AI在企业中的应用形态 · 法律风险图谱 · 课程目标与学习路径
课程导入全景认知
02
生成式AI技术原理与法律接口
目标=大模型训练 · 推理 · 微调
AI生成式
03
企业应用场景法律风险识别
目标=营销文案 · 代码生成 · 客服对话
企业应用场景法律…目标=营销文案
04
数据来源合法性审查
目标=训练数据 · 微调数据 · 提示词数据的版权
数据来源合法性审…目标=训练数据
05
生成内容的知识产权归属
目标=AI生成物的可版权性 · 权利归属约定 · 职务作品与委托开发中的权属设计
生成内容的知识产…AI
06
著作权侵权风险与抗辩
目标=输出内容与既有作品实质性相似的… · 合理使用抗辩 · 避风港原则的适用边界
著作权侵权风险抗辩
07
商标与不正当竞争风险
目标=生成内容中的商标使用 · 混淆可能性 · 虚假宣传与商业诋毁的合规控制
商标不正当竞争风险
08
个人信息保护合规
目标=告知同意 · 最小必要 · 目的限制
个人信息保护合规目标=告知同意
09
敏感个人信息与生物识别
目标=人脸 · 声纹 · 健康
敏感个人信息生物识别
10
数据跨境传输合规
目标=生成式AI服务中的数据出境场景 · 安全评估 · 标准合同
数据跨境传输合规AI
11
商业秘密保护
目标=员工使用生成式AI泄露商业秘密… · 保密协议 · 技术措施与竞业限制的协同
商业秘密保护AI
12
生成式AI服务提供者的内容安全义务
目标=违法不良信息识别 · 过滤 · 处置
AI生成式
13
算法备案与安全评估
目标=算法推荐 · 深度合成 · 生成式AI服务备案要求
算法备案安全评估
14
大模型服务许可与准入
目标=生成式AI服务管理办法 · 备案与许可的区别 · 外资准入与增值电信业务资质
大模型服务许可准入
15
合同条款设计
目标=与AI供应商 · 客户 · 员工之间的责任分配
合同条款设计AI
16
产品责任与消费者保护
目标=生成内容误导 · 缺陷产品 · 虚假广告
产品责任消费者保护
17
行业监管特别要求
目标=金融 · 医疗 · 教育
行业监管特别要求目标=金融
18
刑事法律风险
目标=利用生成式AI实施诈骗 · 传播违法信息 · 侵犯著作权
刑事法律风险AI
19
跨境合规与域外效力
目标=欧盟AI法案 · 美国各州立法 · GDPR
跨境合规域外效力
20
开源模型与许可证合规
目标=开源许可证类型 · 商用限制 · 衍生作品义务
开源模型许可证合规
21
第三方API与云服务风险
目标=供应商锁定 · 服务中断 · 数据留存
API第三方
22
内部治理架构
目标=AI伦理委员会 · 法务 · 合规
内部治理架构AI
23
风险管理流程
目标=风险识别 · 评估 · 处置
风险管理流程目标=风险识别
24
提示词工程与法律风险控制
目标=提示词注入 · 越狱 · 数据泄露
提示词工程法律风险控制
25
生成内容审核与标识
目标=人工审核 · 自动过滤 · 水印
生成内容审核标识
26
知识产权侵权应对
目标=侵权通知 · 删除 · 反通知
知识产权侵权应对目标=侵权通知
27
数据泄露与安全事件响应
目标=应急预案 · 报告义务 · 通知用户
数据泄露安全事件响应
28
员工培训与文化建设
目标=AI使用政策 · 培训计划 · 违规处理
员工培训文化建设
29
合规审计与文档管理
目标=审计范围 · 证据链 · 模型文档
合规审计文档管理
30
综合实战与前沿展望
目标=模拟企业生成式AI项目全流程法… · 整改方案与未来立法趋势应对
综合实战前沿展望