新书推荐 | 王红燕 著《中国人工智能合规建设与知识产权法律实务》

中国人工智能合规建设与知识产权法律实务

王红燕 著

定价：58元

出版社：中国法制出版社

出版日期：2023年1月

随着人工智能产业被上升到国家战略高度，人工智能产业在为其他产业赋能，促进社会经济文化发展的同时，也给法律适用带来了许多新的挑战。

本书聚焦人工智能合规建设与知识产权法律实务问题，结合丰富的实践案例，紧跟技术和法律热点，对人工智能领域相关法律问题展开研究和分析。全书分为上下两编，上编为人工智能与合规建设，下编为人工智能与知识产权，分别从人工智能领域的数据合规、开源技术、算法推荐技术、个人信息与隐私保护、科技伦理、出口管制、著作权、专利、商标、商业秘密、不正当竞争、投融资并购、科创板上市等多个维度展开论述，系统梳理分析，以期帮助人工智能企业做好合规建设与知识产权保护，明晰法律风险，释放企业价值，助力人工智能产业蓬勃发展。

编辑 | Moker

本书自序

人工智能从诞生至今已有60多年的发展历史，在经历过两次发展浪潮后，以深度学习技术的推出为标志，迎来了第三次发展浪潮，人工智能技术从理论研究逐渐转向商业产品和服务中的使用。随着人工智能技术在各个产业领域扮演的角色越来越关键，一方面，国家通过法律法规、部门规章和政策文件积极引导和推动人工智能技术的发展；另一方面，国家通过立法或政策方式指引人工智能产业明确价值取向和规范发展方向，对人工智能技术的开发和应用进行了法律规制并提出了更多的合规要求。

本书分为上下两编，上编为人工智能与合规建设，下编为人工智能与知识产权，分别从人工智能领域的数据合规、开源技术、算法推荐技术、个人信息与隐私保护、科技伦理、出口管制、著作权、专利、商标、商业秘密、不正当竞争、投融资并购、科创板上市等多个维度展开论述。

人工智能与合规建设编对人工智能涉及的数据合规风险、开源合规风险、算法推荐技术的合规风险、个人信息和隐私保护风险、伦理安全风险和出口管制问题进行了提示和预警。

人工智能与知识产权编包括三个章节，分别是人工智能领域的知识产权保护、人工智能领域的知识产权纠纷应对、人工智能领域的知识产权管理与运营。在人工智能领域的知识产权保护一章中，本书不仅对人工智能领域的著作权保护现状、专利保护现状、商标保护现状、商业秘密保护特点进行了梳理，还对人工智能技术的发展所引发的新型法律问题展开了分析，包括人工智能生成物的可著作权性问题、机器学习涉及的著作权问题、人工智能技术的可专利性问题、人工智能生成发明创造的专利保护等。在人工智能领域的知识产权纠纷应对一章中，本书通过解读人工智能领域的著作权侵权纠纷案例、专利侵权纠纷案例、商业秘密纠纷案例、开源软件的诉讼纠纷案例、不正当竞争纠纷案例，对不同类型知识产权纠纷的取证方法、侵权认定、裁判要点等方面进行总结和归纳。在人工智能领域的知识产权管理与运营一章中，本书着重对人工智能企业的知识产权管理、知识产权许可和转让、人工智能领域的投融资并购、科创板上市等方面给予实践建议。

本书旨在结合目前人工智能技术的保护现状和诉讼纠纷案例，通过上述多个维度的分析和探讨，明晰法律风险，给予人工智能企业实践建议和合规指导，释放知识产权价值，协助共同推进人工智能产业的发展。

本书目录

上 编　人工智能与合规建设

第一章　人工智能领域合规建设与出口管制

第一节 人工智能企业的数据合规挑战

第二节 人工智能企业的开源合规风险及管理建议

第三节 人工智能算法推荐技术的合规风险

第四节 人工智能引发的个人信息与隐私保护

第五节 人工智能技术的伦理安全风险

第六节 人工智能技术的出口管制问题

下 编　人工智能与知识产权

第二章　人工智能领域的知识产权保护

第一节 人工智能领域的著作权保护

第二节 人工智能领域的专利保护

第三节 人工智能领域的商标保护

第四节 人工智能领域的商业秘密保护

第三章　人工智能领域的知识产权纠纷应对

第一节 人工智能领域的计算机软件著作权侵权纠纷

第二节 人工智能领域的专利侵权纠纷

第三节 人工智能领域的商业秘密纠纷案例

第四节 开源软件的诉讼纠纷案例

第五节 人工智能涉数据、算法的不正当竞争行为规制

第四章　人工智能领域的知识产权管理与运营

第一节 人工智能企业的知识产权管理实践探讨

第二节 人工智能领域的知识产权许可和转让

第三节 人工智能领域的投融资并购

第四节 人工智能企业科创板上市知识产权审核要点

精彩书摘

第一章　人工智能领域合规建设与出口管制

第一节 人工智能企业的数据合规挑战

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门让机器实现人类智能的计算机科学，通过计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，从而实现计算机更高层次的应用。

人工智能通过学习、推理、思考、规划等行为，衍生出机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等功能，辐射的领域几乎影响到生活的方方面面。

反过来说，人工智能发展最关键的环节之一就是数据的“喂养”，要实现上述功能，必须在该领域内收集足够的数据信息资料，再进行不断的学习和实践优化功能。因此，人工智能企业会从大量的个人（C端）用户、合作方收集信息和数据，并且进行数据分类、融合和商业化运用。在此期间，会遇到以下比较集中的类型化合规风险。

一、人工智能技术与数据保护的冲突

人工智能企业获取的数据属于企业的生产资料，主要分为个人信息和运营数据、消费者行为数据等类型，其获取数据信息的主要渠道分为自行采集［通过产品设备、网站、应用程序（App）注册和使用等］、数据交易和共享以及公开网络数据抓取三种。这三种数据抓取的渠道又分别面临不同类型的数据合规风险。

第一，从产品设备和网站、App处收集的以顾客的个人信息和使用数据为主，主要是为了优化产品的使用体验，进行技术更新等，此类数据将会被再次投入产品的研发过程，再在之后的服务中反馈给客户，价值较高，属于企业核心的数据资产。对于相关个人信息和数据的权属，通常企业会通过隐私协议等方式向客户索取数据使用的授权，此时涉及在后续产品迭代过程中，对个人数据的使用是否与隐私协议中约定相一致，是否严格在最小必要范围内处理个人数据等问题。

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（封面来源 | 网络）