Care sunt riscurile de scurgere a informațiilor prin implementarea AI generativ? Strategii de apărare prin „Regulamente interne AI” explicate de un avocat

Generarea AI a evoluat dincolo de a fi doar un instrument pentru eficientizarea activităților, devenind o infrastructură esențială care influențează competitivitatea companiilor. Totuși, în spatele acestei răspândiri rapide, riscurile de „scurgere de informații” și „încălcarea intimității”, care sunt fundamental diferite de sistemele IT tradiționale, devin din ce în ce mai grave. În multe organizații, prioritatea acordată comodității a dus la o situație de „IT din umbră”, unde utilizarea AI se desfășoară fără reguli clare, iar informațiile confidențiale sunt integrate neintenționat în modelele AI pentru învățare.

În acest articol, vom clarifica mecanismele de scurgere cauzate de caracteristicile tehnice ale generării AI și vom organiza riscurile majore care pot apărea din punct de vedere legal, cum ar fi Legea japoneză împotriva concurenței neloiale și Legea japoneză privind protecția informațiilor personale. De asemenea, vom explica importanța stabilirii unor reglementări interne eficiente privind AI, care să prevină aceste riscuri și să accelereze creșterea afacerii.

Necesitatea unor „Reglementări Interne AI” Unice la Implementarea AI Generativă în Japonia

Pe măsură ce implementarea socială a AI generativă se accelerează, multe organizații din Japonia tind să o adopte doar pentru că este „convenabilă”, fără a efectua o evaluare adecvată a riscurilor.

În special în întreprinderile mici și mijlocii, diferențele de alfabetizare IT și lipsa resurselor juridice duc la o utilizare ad-hoc, care generează un „cerc vicios”. Acest cerc vicios apare deoarece, în lipsa unor standarde clare de utilizare, se creează confuzie la nivel operațional, iar introducerea necorespunzătoare de date de către unii angajați face ca riscul de scurgere a informațiilor să devină evident. Organizațiile, simțind pericolul, adoptă măsuri de „interzicere totală” înainte de a analiza soluții concrete, dar, în căutarea comodității, personalul continuă să utilizeze AI în mod privat, ascunzându-se de companie, fenomen cunoscut sub numele de „IT din umbră (Shadow IT)”.

Frica de IT din umbră constă în faptul că, în locuri unde controlul organizațional nu ajunge deloc, se transmit platformelor externe secrete comerciale importante și date personale ale clienților, care pot fi reutilizate ca date de învățare pentru modelele AI. Lăsarea acestei situații nesupravegheate nu doar că sporește riscul de incidente de scurgere a informațiilor, dar poate duce și la pierderea „gestionării secrete” conform Legii japoneze de prevenire a concurenței neloiale, ceea ce ar putea însemna renunțarea la protecția drepturilor de proprietate intelectuală ale companiei.

Prin urmare, ceea ce este cu adevărat necesar pentru organizații nu este o interdicție totală sau o delegare completă către personalul operațional, ci elaborarea unor „Reglementări Interne AI” unice, bazate pe o înțelegere corectă a caracteristicilor AI generativă. Simplul transfer al ghidurilor pentru serviciile cloud generale nu poate aborda procesele specifice AI generativă, cum ar fi utilizarea datelor de intrare pentru învățarea AI (risc de a deveni material pentru învățarea contextuală sau ajustarea fină). Este esențial să se înțeleagă necesitatea construirii unei guvernanțe care să asigure siguranța informațiilor și să permită organizației să utilizeze AI generativă ca un instrument puternic, în mod corect și sigur.

https://monolith.law/corporate/establishment-of-ai-internal-regulations

Mecanismul și Exemplele de Scurgere a Informațiilor prin AI Generativă în Japonia

Atunci când se utilizează AI generativă, cel mai important aspect de care trebuie să se țină cont este faptul că prompturile (instrucțiunile) sau datele introduse de utilizator pot fi trimise către serverele operatorului care dezvoltă și furnizează modelul AI, unde pot fi utilizate ca “date de învățare”. Diferența esențială față de motoarele de căutare sau serviciile de traducere tradiționale este că fragmentele de informații introduse sunt integrate în interiorul modelului AI, existând riscul ca acestea să fie utilizate ca “parte a răspunsului” atunci când alți utilizatori (inclusiv, în unele cazuri, angajații unor companii concurente) pun întrebări în viitor.

Cazul de Scurgere a Codului Sursă Confidențial la Samsung Electronics

Un exemplu concret al riscurilor asociate cu acest mecanism a fost făcut cunoscut lumii prin cazul de scurgere a codului sursă la Samsung Electronics din Coreea. În luna mai a anului Reiwa 5 (2023), un inginer al companiei a introdus din greșeală cod sursă confidențial legat de semiconductori în ChatGPT în timpul lucrărilor de depanare a programului. De asemenea, a fost descoperit un alt incident în care un angajat a introdus în prompt un rezumat al unei întâlniri interne, care conținea strategii de produs nepublicate, pentru a obține un rezumat al conținutului întâlnirii.

Aceste date au fost integrate ca materiale de învățare internă în modelul AI prin mecanismul “utilizării datelor de intrare pentru învățarea modelului”, pe care OpenAI îl adopta implicit la acea vreme. Lecția esențială a acestui caz este că, chiar și fără intenții rele din partea angajaților, acțiunile naturale de “eficientizare a muncii” pot duce direct la scurgeri de informații care provoacă daune fatale organizației.

Scurgeri “Externe și Interne” din Cauza Defecțiunilor de Sistem sau Configurărilor Inadecvate

Riscul de scurgere nu se limitează doar la reutilizarea pentru învățare. În martie a anului Reiwa 5 (2023), o defecțiune a sistemului ChatGPT a permis unor utilizatori să vizualizeze titlurile istoricului de chat al altor persoane. Aceasta a fost cauzată de un defect în programul furnizorului de servicii, sugerând că, indiferent cât de bine respectă utilizatorii regulile, vulnerabilitățile platformelor externe pot expune informațiile.

În plus, în cazul unor instrumente precum Microsoft 365 Copilot, care se integrează cu documentele din cadrul organizației, dacă setările de permisiuni de acces nu sunt adecvate, există riscul de “scurgeri interne”, unde angajații fără drepturi de vizualizare pot căuta și rezuma documente confidențiale prin intermediul AI.

Pierderea “Confidențialității” și Scăderea Competitivității Companiilor

Daunele aduse secretelor comerciale înseamnă că informațiile odată învățate își pierd “confidențialitatea” în spațiul digital pentru totdeauna.

Nu mai este o fantezie ca, atunci când o companie concurentă consultă AI pentru o problemă tehnologică specifică, soluția inovatoare introdusă de propria companie să fie oferită ca răspuns. Astfel, introducerea neglijentă a datelor în AI generativă nu se limitează doar la scurgeri de informații, ci reprezintă un fenomen grav care poate submina fundamental rezultatele cercetării și dezvoltării de lungă durată ale unei companii și avantajul său strategic.

Riscul Pierderii Protecției Secretelor Comerciale Conform Legii Japoneze de Prevenire a Competiției Neloiale

Introducerea informațiilor confidențiale în AI generativ poate duce la pierderea protecției legale ca “secrete comerciale”, având consecințe juridice extrem de grave. Conform Legii Japoneze de Prevenire a Competiției Neloiale, pentru ca informațiile să fie protejate ca secrete comerciale, trebuie să îndeplinească toate cele trei cerințe de mai jos.

În ceea ce privește “gestionarea secretului”, conform “Ghidului de Gestionare a Secretelor Comerciale” și “Manualului de Protecție a Informațiilor Confidențiale” al Ministerului Economiei, Comerțului și Industriei din Japonia, deținătorul informațiilor trebuie să aibă intenția de a le gestiona ca secrete, iar angajații trebuie să fie conștienți de acest lucru. Dacă un angajat introduce secrete comerciale în AI generativ fără permisiunea companiei sau dacă compania nu impune setări adecvate (cum ar fi opțiunea de renunțare), este foarte probabil ca instanța să decidă că “compania nu a luat măsuri adecvate pentru a proteja secretul”, negând astfel gestionarea secretului.

Referință: Ministerul Economiei, Comerțului și Industriei din Japonia｜Secrete Comerciale – Protejarea și Utilizarea Secretelor Comerciale

În ceea ce privește “non-publicitatea”, dacă informațiile introduse sunt utilizate pentru învățarea modelului AI și devin sursă pentru răspunsurile oferite utilizatorilor din întreaga lume, nu mai pot fi considerate “necunoscute publicului”. Odată ce această cerință legală nu este îndeplinită, chiar dacă informațiile sunt imitate de alte companii sau sunt luate de angajați care schimbă locul de muncă, nu se mai pot solicita interdicții sau despăgubiri conform Legii Japoneze de Prevenire a Competiției Neloiale. Astfel, introducerea neglijentă în AI generativ echivalează cu renunțarea la valoarea drepturilor de proprietate intelectuală ale companiei.

Ca tendință recentă, în “Ghidul pentru Operatorii AI (Versiunea 1.0)” publicat în aprilie 2024 (Reiwa 6), se subliniază atenuarea riscurilor pe întregul ciclu de viață al AI. În acest ghid, se recomandă ca utilizatorii AI să fie atenți la gestionarea datelor de intrare și a prompturilor, prevenind introducerea necorespunzătoare a informațiilor confidențiale ca “linie directoare comună”. Dacă o organizație nu construiește o guvernanță adecvată conform acestui ghid, riscul de a ieși din cadrul de protecție legală crește semnificativ.

Referință: Ministerul Economiei, Comerțului și Industriei din Japonia｜Ghidul pentru Operatorii AI

Încălcarea Acordului de Confidențialitate (NDA) și Riscurile Contractuale în Japonia

În multe tranzacții de afaceri, se încheie un acord de confidențialitate (NDA) pentru a proteja informațiile primite de la cealaltă parte. Introducerea informațiilor în inteligența artificială generativă poate încălca aceste obligații contractuale și poate expune părțile la riscul unor despăgubiri semnificative.

De obicei, un NDA include clauze precum „nu trebuie utilizat în alte scopuri decât cele ale prezentului contract (interzicerea utilizării în afara scopului)” și „nu trebuie dezvăluit unui terț fără acordul prealabil scris al celeilalte părți (interzicerea dezvăluirii către terți)”. Acțiunile angajaților care introduc materiale dezvăluite de partenerii de afaceri în inteligența artificială generativă pentru a le rezuma sau analiza pot constitui o încălcare clară a acestor clauze.

Furnizorii de servicii AI sunt considerați „terți” din perspectiva părților contractante. Cu excepția utilizării API-urilor sau a planurilor plătite pentru companii, serviciile oferite doar pe baza termenilor și condițiilor generale stochează datele introduse pe serverele dezvoltatorilor și le utilizează în scopuri precum îmbunătățirea modelului. Aceasta reprezintă o utilizare „în afara scopului contractului” și o furnizare către „terți” a informațiilor primite.

De asemenea, conform unei atenționări publicate de Agenția Digitală și Centrul Național de Securitate Cibernetică (NISC) din Japonia în februarie, anul Reiwa 7 (2025), utilizarea serviciilor AI cu baze în străinătate, precum DeepSeek, poate duce la stocarea datelor pe servere din afara Japoniei, unde se aplică legislația locală (inclusiv riscuri de cenzură sau confiscare). Plasarea informațiilor partenerilor de afaceri într-un astfel de mediu incert poate constitui un motiv solid pentru a fi acuzat de încălcarea obligației de diligență contractuală.

Încălcarea Legii Japoneze privind Protecția Informațiilor Personale și Riscurile de Confidențialitate

Atunci când se utilizează AI generativ pentru a gestiona date personale, este necesar să se respecte cu strictețe Legea Japoneză privind Protecția Informațiilor Personale și liniile directoare aferente. Comisia pentru Protecția Informațiilor Personale din Japonia a publicat un avertisment în iunie, anul Reiwa 5 (2023), având în vedere răspândirea serviciilor AI generative, clarificând aspectele pe care operatorii trebuie să le respecte.

Specificarea Scopului Utilizării și Aspecte de Atenție în Profilare

Conform articolului 21, alineatul 1 din Legea japoneză privind protecția informațiilor personale, atunci când se obțin informații personale, trebuie să se notifice sau să se facă public scopul utilizării acestora persoanei vizate, cu excepția cazului în care acest scop a fost deja făcut public în prealabil. În cazul în care datele personale obținute sunt utilizate pentru a învăța un AI, se pune problema dacă această acțiune se încadrează în scopul de utilizare existent sau dacă trebuie specificat din nou scopul de „învățare și generare de ieșiri prin AI”.

În special, atunci când AI este utilizat în procesele de selecție a angajărilor sau evaluarea personalului pentru a analiza (profila) personalitatea și aptitudinile candidaților, există posibilitatea ca acest lucru să aibă un impact semnificativ asupra drepturilor și intereselor persoanei vizate. Prin urmare, este necesar să se specifice și să se clarifice mai concret acest tip de procesare analitică ca scop de utilizare. În discuțiile privind modificările legislative din Japonia care vor avea loc după anul Reiwa 7 (2025), se pune accent pe dreptul de a „nu fi supus unei decizii” bazate pe profilare și pe asigurarea transparenței, iar reglementările privind deciziile automate prin AI sunt în curs de a fi întărite.

Linia de demarcație între furnizarea către terți și „încredințare” în Japonia

Atunci când se introduc date personale în servicii AI, este esențial să se determine dacă acestea se încadrează sub „furnizarea către terți” conform articolului 27, alineatul 1 din legislația japoneză sau sub „încredințare”. În general, dacă datele introduse sunt utilizate de dezvoltatorii AI pentru a-și antrena modelele proprii, nu se poate spune că mandantul controlează complet scopul utilizării, ceea ce crește probabilitatea ca aceasta să fie considerată furnizare către terți. În acest caz, este necesar să se obțină consimțământul prealabil al persoanei vizate, însă, în practică, este extrem de dificil să se obțină consimțământ individual pentru introducerea în AI de la un număr nedeterminat de persoane.

Pe de altă parte, dacă prin contract se garantează că datele introduse nu vor fi utilizate pentru învățare (cum ar fi în cazul utilizării API sau al unor planuri plătite destinate companiilor), devine mai ușor să se încadreze în cadrul legal al „încredințării”. Totuși, chiar și în acest caz, companiile au obligația de a exercita o supraveghere necesară și adecvată asupra destinatarului încredințării (operatorul AI), conform articolului 25 din Legea japoneză privind protecția informațiilor personale.

Aspecte privind furnizarea către terți din străinătate

Când se utilizează servicii AI oferite de operatori străini, cum ar fi OpenAI (SUA) sau DeepSeek (China), se aplică “restricțiile privind furnizarea către terți din străinătate” conform articolului 28 din legislația japoneză. Atunci când se furnizează date către operatori aflați în țări care nu sunt recunoscute ca având un nivel de protecție echivalent cu cel al Japoniei, este necesar să se ofere persoanei vizate informații despre sistemul juridic local și să se obțină consimțământul individual.

În special, în atenționarea din februarie anul 7 al erei Reiwa (2025) emisă de Comisia pentru Protecția Informațiilor Personale și Agenția Digitală din Japonia, s-au exprimat îngrijorări cu privire la încălcările de confidențialitate cauzate de riscuri geopolitice, în cazul serviciilor care stochează date pe servere situate în China. Aceste îngrijorări se bazează pe posibilitatea cenzurii guvernamentale sau a confiscării datelor conform “Legii Naționale de Informații” din China. Introducerea datelor personale în astfel de servicii poate fi considerată ca o posibilă încălcare nejustificată a drepturilor și intereselor persoanei vizate, ceea ce necesită o analiză atentă.

Măsuri de Sistem pentru Minimiza Riscurile

Pentru a face reglementările interne ale companiei AI efective, nu este suficient să ne bazăm doar pe conștientizarea individuală a angajaților; este esențial să construim „balustrade” sistemice. Combinând cele mai recente tehnologii AI cu reglementările, putem crește semnificativ siguranța legală sub legislația japoneză.

Setări de Opt-Out și Asigurarea Siguranței prin Utilizarea API-urilor

Cea mai de bază măsură este implementarea riguroasă a opțiunii de „opt-out” pentru a preveni utilizarea datelor de intrare în învățarea AI. În serviciile destinate persoanelor fizice, cum ar fi ChatGPT, se poate refuza învățarea prin dezactivarea funcției de istoric din setări, dar nu este recomandat să lăsăm această acțiune la latitudinea angajaților din perspectiva controlului organizațional.

O metodă mai sigură este utilizarea API-urilor (Application Programming Interface). Principalii furnizori de AI specifică în mod clar în reglementările lor că datele transmise prin API nu sunt utilizate, în principiu, pentru învățarea modelelor. Prin construirea unui front-end intern propriu care utilizează API-uri, se poate bloca sistematic reutilizarea datelor de intrare pentru învățare.

Garanții Contractuale prin Planuri Plătite pentru Corporații

Atunci când se implementează AI la nivelul întregii organizații, merită să se ia în considerare adoptarea unor planuri plătite pentru corporații, cum ar fi ChatGPT Enterprise sau Azure OpenAI Service. Aceste servicii aplică reglementări stricte de tip enterprise, diferite de cele pentru persoane fizice, garantând contractual că drepturile asupra datelor aparțin companiei utilizatoare, că nu sunt utilizate pentru învățarea modelelor și că datele sunt criptate (AES-256, TLS 1.2+ etc.) în timpul transferului și stocării.

De asemenea, alegerea unor servicii care au fost auditate independent, cum ar fi SOC 2 Type 2, oferă documentație obiectivă care demonstrează că sistemul de management al securității este la un anumit nivel, fiind utilă în explicarea raționalității selecției furnizorilor și a adecvării gestionării riscurilor. Totuși, simpla existență a acestor certificări nu este suficientă pentru a fi considerată o îndeplinire a obligației de diligență, fiind necesare evaluări suplimentare în funcție de modul de utilizare și riscurile specifice.

Procesul de Mascare și Anonimizarea Datelor

Ca operațiune tehnică, este eficient să se implementeze un proces de „mascare” care înlocuiește automat numele personale sau numele specifice ale proiectelor din prompturi cu asteriscuri sau simboluri înainte de introducere. Astfel, chiar dacă ar apărea o scurgere neașteptată de informații de pe platformă, se poate preveni asocierea acestor informații cu persoane sau secrete comerciale specifice, minimizând daunele reale.

Punctele cheie ale reglementărilor interne AI pentru prevenirea scurgerilor de informații în Japonia

Reglementările interne eficiente nu trebuie să fie doar o „listă de interdicții”. Angajații trebuie să poată determina imediat până unde pot utiliza AI și să aibă îndrumări concrete pentru a evita riscurile legale sub sistemul juridic japonez.

„Redefinirea” și ierarhizarea informațiilor interzise la introducere

Este important să evităm expresii vagi precum „interzicerea introducerii informațiilor confidențiale” și să definim informațiile ierarhizându-le în funcție de natura lor.

• Nivelul 1 (Informații absolut interzise): Informații nepublicate primite de la parteneri pe baza unui NDA, rezultate financiare neanunțate ale companiei, algoritmi proprii, date personale precum numele și adresele clienților.
• Nivelul 2 (Informații permise condiționat): Procese verbale anonimizate, organizarea informațiilor tehnice cunoscute public, corectarea e-mailurilor de afaceri standard.
• Nivelul 3 (Domeniul de utilizare recomandat): Verificarea sintaxei limbajelor de programare, explicarea conceptelor generale, generarea de idei.

Definind astfel, împreună cu exemple concrete, putem reduce costurile de decizie ale angajaților și preveni încălcările inconștiente.

Procesul de aprobare a excepțiilor și raportul de utilizare preconizată (Context Report)

Interdicțiile generale pot duce la utilizarea neautorizată a AI, așa că ar trebui să stabilim un „proces de aprobare a excepțiilor” pentru cazurile în care este necesară introducerea de informații avansate în AI pentru anumite sarcini (de exemplu, revizuirea unui contract specific). În acest caz, nu este suficientă o simplă cerere de utilizare; trebuie să reglementăm un flux care solicită prezentarea unui „raport de utilizare preconizată (Context Report)” care să includă următoarele trei elemente.

1. Tool (Instrument): Ce model AI va fi utilizat și în ce setări (opt-out, utilizare API etc.).
2. Input (Intrare): Ce tip de date vor fi introduse (inclusiv dacă există date personale).
3. Output (Ieșire): În ce scop va fi utilizat produsul generat (doar intern, prezentare către clienți, publicare pe web etc.).

Prin examinarea prealabilă a acestui raport de către departamentele juridice sau IT, putem controla echilibrul dintre risc și beneficii la nivel organizațional.

Reguli speciale privind manipularea datelor personale

Reglementările trebuie să includă reguli speciale pentru a asigura conformitatea cu Legea privind protecția datelor personale din Japonia. În principiu, se interzice introducerea datelor personale în formă identificabilă, iar în cazurile în care este absolut necesar pentru activitatea profesională, trebuie să se obțină consimțământul adecvat conform legii și să se menționeze în politica de confidențialitate înainte de utilizare.

De asemenea, în cazul utilizării pentru profilare în procesele de selecție a angajaților, trebuie să se înțeleagă limitele deciziilor AI (riscul de halucinații) și să se integreze principiul „Human-in-the-loop”, conform căruia decizia finală este întotdeauna luată de un om.

Sistemul de Monitorizare și Răspuns Post-Incident

Doar elaborarea și comunicarea regulilor nu sunt suficiente pentru o guvernanță eficientă. Este necesar să se includă în reglementări un sistem care să verifice continuu dacă regulile stabilite sunt respectate efectiv și să se pregătească pentru eventuale situații neprevăzute.

Înregistrarea Utilizării și Drepturile de Audit

Compania trebuie să clarifice dreptul de a înregistra și audita periodic jurnalele de utilizare a AI prin rețeaua internă. Păstrarea jurnalelor funcționează ca o “forță de descurajare preventivă” pentru a detecta rapid utilizările necorespunzătoare (de exemplu, introducerea excesivă de informații personale). De asemenea, în caz de incident, acestea constituie baza pentru forensica digitală, permițând identificarea exactă a momentului, persoanei și informațiilor introduse.

Răspuns Inițial la Apariția Incidentelor

Este esențial să se stabilească rutele de raportare și procedurile de răspuns în cazul în care se suspectează o scurgere de informații. Spre deosebire de pierderile fizice, scurgerile prin introducerea în AI sunt extrem de greu de oprit. Prin urmare, imediat după descoperirea incidentului, trebuie să se ia în considerare solicitarea de ștergere către operatorul AI și, simultan, să se organizeze o echipă de răspuns de urgență pentru a îndeplini obligațiile legale de raportare către partenerii afectați și Comisia pentru Protecția Informațiilor Personale (conform articolului 26 și altele) în Japonia.

Actualizări Continue (Guvernanță Agilă)

Evoluția tehnologiei AI și reglementările legale naționale și internaționale se schimbă cu o viteză fără precedent. De exemplu, elaborarea “Ghidului pentru Operatorii AI” în anul Reiwa 6 (2024) și modificările planificate ale Legii privind Protecția Informațiilor Personale între anii Reiwa 7 și 8 (2025-2026) în Japonia, indică faptul că regulile sunt în continuă actualizare.

Prin urmare, reglementările interne nu trebuie considerate ca fiind definitive după prima elaborare. Este necesar să se revizuiască periodic, la intervale scurte de șase luni până la un an, pentru a răspunde rapid la caracteristicile tehnice și noile riscuri geopolitice (cum ar fi apariția serviciilor emergente precum DeepSeek), practicând astfel “guvernanța agilă”.

Concluzie: Înfruntarea corectă a temerilor și accelerarea maximă cu „Regulamente interne AI” în Japonia

Conveniența disruptivă adusă de AI generativ nu mai este doar o opțiune pentru o singură companie, ci a devenit o sursă esențială de competitivitate pentru supraviețuire. Pe de altă parte, riscul de „scurgere de informații” detaliat în acest articol poate transforma peste noapte secretele comerciale, construite prin eforturi de ani de zile ale unei companii, în ceva fără valoare, poate duce la pierderea protecției legale și poate submina încrederea socială. Totuși, a interzice complet utilizarea AI din cauza fricii excesive de risc nu face decât să stagneze organizația și să încurajeze utilizarea haotică și necontrolată în culise, ceea ce reprezintă un alt risc major.

Ceea ce este cu adevărat necesar este stabilirea unor „balustrade” solide bazate pe cunoștințe legale, pentru a crea un mediu în care angajații să poată utiliza AI în mod sigur și la capacitate maximă, fără ezitare. Regulamentele interne clare nu sunt doar documente de reglementare. Ele reprezintă o declarație de angajament a organizației de a defini și proteja valoarea informațiilor sale și, în cele din urmă, devin fundamentul „încrederii” față de partenerii de afaceri și societate. Când o organizație înțelege corect mecanismele AI și riscurile legale japoneze și face ca măsurile tehnice și regulamentele interne să funcționeze ca două roți ale unei mașini, doar atunci AI generativ devine o forță motrice reală pentru avansarea afacerii.

Ghidul Măsurilor de Contracarare de către Firma Noastră

Firma de avocatură Monolith este o firmă cu o experiență vastă atât în domeniul IT, în special internet, cât și în domeniul juridic. Afacerile bazate pe inteligență artificială (AI) implică numeroase riscuri legale, iar sprijinul unui avocat familiarizat cu problemele legale legate de AI este esențial. Firma noastră oferă suport juridic avansat pentru afacerile AI care utilizează tehnologii precum ChatGPT, printr-o echipă formată din avocați și ingineri specializați în AI. Serviciile noastre includ redactarea de contracte, evaluarea legalității modelelor de afaceri, protecția drepturilor de proprietate intelectuală, conformitatea cu reglementările de confidențialitate și elaborarea de reglementări interne pentru AI. Detalii suplimentare sunt disponibile în articolul de mai jos.