隨著生成人工智能（AI）產品市場的快速增長，尋求採用這些技術的企業面臨著技術能力、法律考慮和財務影響之間的微妙平衡。為了確保成功整合，企業在使用生成式人工智能產品或服務之前必須評估核心知識產權（IP）和商業因素。除了知識產權和商業方面之外，企業還應該解決數據隱私、網絡安全、就業和國際貿易問題。
1. 了解適用條款
為了啟動評估過程，公司必須詢問適用於生成人工智能工具的預期用途的條款。某些工具可能通過不同的協議提供，例如“企業”或“免費”層，每個協議都有不同的法律條款來管理其使用。企業協議可能會提供更具體的權利和保護，儘管成本可能更高，但仍值得考慮。
2. 調查訓練數據來源
訓練數據的質量和來源顯著影響生成式人工智能工具的可靠性。一些數據集是完全授權的，而另一些數據集是從互聯網上抓取的，引發了關於潛在差距和限制的問題。客戶需要詢問有關培訓數據的詳細問題，以評估工具的可靠性和許可方的可信度。
3. 通過陳述、保證或賠償確保保護
鑑於圍繞生成人工智能工具正在進行的集體訴訟，企業應向提供商尋求客戶保護。許可方對培訓過程和數據源的洞察力可能會影響他們提供此類保護的意願。然而，由於數據依賴性的複雜性，免費許可證在提供陳述、保證或賠償方面可能會受到限制。
4. 監控工具質量和應用測試
“幻覺”問題（即生成式人工智能工具自信地產生錯誤反應）仍然具有挑戰性，特別是在醫療保健和金融領域。公司應詢問提供商監控工具質量的方法以及該工具是否已在相關應用中經過徹底測試。
5. 明確客戶數據的所有權
了解生成式人工智能工具提供商對客戶數據的權利至關重要。根據數據的敏感性和客戶的獨特用例，可能有必要禁止提供商使用客戶數據來進一步訓練其算法/模型。客戶應該推動廣泛的保密條款來保護他們的數據。
6. 建立輸出知識產權
澄清與該工具的輸出相關的知識產權的所有權至關重要。客戶可能需要專有權利以防止競爭對手使用輸出。然而，現行法規可能不允許提供全面的知識產權保護，客戶必須仔細考慮與提供商簽訂的協議條款。
7. 遵守規章制度
提供商應建立評估和實施生成人工智能相關規則和法規的機制。隨著監管環境的發展，提供商應主動考慮法規如何影響其運營和產品。
8. 監管調查期間提供商的義務
客戶應確保提供商願意配合併在監管機構詢問時提供相關信息。商業協議中的審計或信息權可以幫助客戶深入了解該工具的操作和培訓過程，從而幫助他們的合規工作。
當企業考慮採用生成式人工智能工具時，他們必須徹底評估知識產權和商業影響。通過提出這些關鍵問題，公司可以做出明智的決策並減輕潛在的法律和道德問題。此外，解決數據隱私、網絡安全、就業和國際貿易問題將有助於生成式人工智能技術的成功實施。
資訊來源：由0x資訊編譯自CRYPTOPOLITAN。版權歸作者John Palmer所有，未經許可，不得轉載