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記者 楊希 北京報道 ChatGPT的爆火“激活”了各方對于人工智能技術的關注和討論。

當前，人工智能技術主要應用在語音識別、圖像識別、自然語言處理等方面。如科技部部長王志剛近日所說，市場期待人工智能領域能夠有更多好成果，但也要注意怎樣規(guī)范科技倫理，趨利避害。

近日，北京星來律師事務所與北京星來科技有限公司在京聯合舉辦“人工智能與企業(yè)合規(guī)管理研討會”，探討人工智能與企業(yè)合規(guī)之間的關系。北京星來律師事務所主任王珺律師表示，法律行業(yè)應當正視人工智能的沖擊，不過從另一個角度看，人工智能也在為法律行業(yè)賦能。

(資料圖片)

合規(guī)研究的智能化困境

論壇上，北京大學法學院教授白建軍以銀行敗訴率及敗訴原因為切入點，分析了銀行業(yè)務環(huán)節(jié)的合規(guī)空間。具體來看，白建軍從423萬案例數據庫中篩選出55.74萬個商業(yè)銀行敗訴案件，即在樣本中，商業(yè)銀行的案件敗訴率約為13.2%。當進一步按照商業(yè)銀行類型分類可以看出，中小型商業(yè)銀行的敗訴率最高，白建軍認為，應該加強中小型商業(yè)銀行合規(guī)案件的分析。

白建軍表示，前述課題證明了基于大量數據的量化分析存在價值。但實際研究過程中，課題組投入了大量的人工梳理判決書，并反復進行機器學習，提升了智能化水平，才能實現從自然語言寫成的裁判文書文本中挖掘數據。白建軍認為，這算不上所謂的“人工智能”。

白建軍指出，ChatGPT也存在類似的問題，即“有多大碗吃多少飯”，ChatGPT只能基于其使用的數據庫提供結果。因此，ChatGPT在法律研究以及合規(guī)研究領域應用就存在三方面問題：一是如何獲得全量數據；二是如何能否發(fā)現規(guī)律，實現綜合研究的智能化；三是如何適應司法的地方性。

中國全國企業(yè)合規(guī)委員會專家委副主任李近宇進一步指出，將人工智能應用到合規(guī)管理在現實中需要面對五大挑戰(zhàn)：即數據的獲?。ò〝祿膩碓醇百|量）、結果的準確度、合規(guī)專業(yè)人員缺乏、運算過程不透明以及人工智能自身帶來的合規(guī)風險。

在運算過程不透明這一方面，李近宇指出，機器學習存在數百層的自主學習神經網絡。在自主學習過程中，我們無法辨別機器選取了哪些有利元素、使用了什么規(guī)則，而這些正是機器自我學習的來源，因此可能導致我們無法解釋機器生成相關結果的邏輯和有效性。

李近宇分析，正因為前述原因，人工智能本身也可能存在合規(guī)風險，它產生的結論可能涉及如種族歧視等倫理問題，也可能存在侵犯隱私、商業(yè)秘密、知識產權等法律風險。

合規(guī)體系的三個層次

會上，愛立信(中國)移動通信有限公司東北亞地區(qū)首席合規(guī)官郭楠分享了他對于合規(guī)體系的思考。郭楠認為，合規(guī)體系應當從三個層面來理解，即合規(guī)是一種意向、是一個狀態(tài)、是一個方法論。

郭楠解釋道，合規(guī)是一種意向，是指企業(yè)的管理者談合規(guī)經營是一種意向，即企業(yè)行為要合規(guī)，企業(yè)不想產生任何違法違規(guī)的情況或業(yè)務行為；合規(guī)是一個狀態(tài)，如企業(yè)在經營時，觀察到合作方處于一個合規(guī)的狀態(tài)，才愿意與之合作或交易，這其中就蘊含了對對方合規(guī)狀態(tài)的認可；合規(guī)是一個方法論，即合規(guī)是一個管理體系，企業(yè)需要將合規(guī)管理方法論與各種管理體系方法論貫徹到企業(yè)運行中去，并對其有效性進行驗證。

具體到人工智能與合規(guī)管理的結合方面，郭楠認為，使用人工智能幫助企業(yè)建立合規(guī)管理體系是可能的，但合規(guī)與內控、審計等體系不同的是，企業(yè)內部能否真正形成合規(guī)文化，而這一點是通過人工智能無法直接實現的。

北京星來科技有限公司總編輯游濤則認為，雖然科技無限，但人工智能依然無法超越人類的集體智慧，相信人工智能與合規(guī)管理的結合應用將會為企業(yè)法治或者國家社會法治建設作出更大的貢獻。

數據合規(guī)與商業(yè)變現

北京熠智科技有限公司創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官范學鵬分享了他對于人工智能相關的數據合規(guī)問題的思考。

范學鵬表示，從公開信息可以看出，ChatGPT使用的數據包括了版權已經過期的文學作品、公開的文件、維基百科、電影字幕等等公開信息。但即使這些數據是公開的，也并不意味著可以免費使用，即便可以免費使用也并不意味著能夠商用。因此，ChatGPT的數據源本身存在一定合規(guī)問題。另一個與數據相關的問題是，ChatGPT所使用的公開數據事實上存在很多缺失，只包括人類通識，卻缺少專業(yè)領域的專有數據作為支撐。

范學鵬指出，當前數據已經提升到了生產要素的高度，并且具有零成本無限復制的特點。因此，數據交易與其他交易具有顯著區(qū)別。從實操層面來看，企業(yè)做數據合規(guī)事實上是在追求商業(yè)價值，滿足企業(yè)商業(yè)變現的訴求。

范學鵬認為，數據也是一種資產，因此數據資產的轉移也需要在相關部門的監(jiān)管下進行。范學鵬建議，相關部門在建立大數據交易中心等數據交易部門時，應當進一步理清思路，明確數據產權轉移與數據使用合規(guī)監(jiān)管之間的差異。同時，還可參考“數據信托”這一前沿研究，進行進一步探索。

北京市京都律師事務所高級合伙人、前新奧集團總法兼首席合規(guī)官張利賓談到，數據的商業(yè)化領域有兩相對立的力量在相互對抗，同時目前我國的法律和商業(yè)規(guī)則都缺乏對數據資產的界定，但是隨著數據經濟的發(fā)展更多規(guī)則將會確立。張利賓認為，在數據相關領域，我國仍然未能做到“立規(guī)”，即明確相關規(guī)則。隨著未來不同行業(yè)規(guī)則逐步確立，根據行業(yè)需求進行數字化產品開發(fā)會成為大方向。