在上一篇《人工智能产业实践、产品体系化治理与合规实务（一）：人工智能法律体系和概念解读》中，我们结合案例讨论了人工智能的整体法律体系，本篇为人工智能业务实践和产品合规实务的第二篇，从产品设计、团队组建到宣发上线，拆解全生命周期合规要点，规避反垄断、知识产权与数据隐私风险。
摘 要
本文聚焦人工智能业务落地过程，深度剖析产品思路、团队组建、研发、宣发上线等环节面临的实际问题与合规风险。结合真实案例，阐述如何借助专业法律知识，助力企业化解风险，保障人工智能业务合法有序开展，为人工智能产业相关企业提供全面的合规指引与法律借鉴。
【关键词】人工智能业务落地 合规要点 法律风险 行业合作
引 言
在当今数字化浪潮中，人工智能技术以前所未有的速度融入各个行业，驱动着创新变革。从金融领域的智能风控到医疗行业的影像诊断辅助，人工智能产品不断拓展应用边界，创造巨大价值。然而，随着人工智能产业的蓬勃发展，各类法律问题与合规挑战也接踵而至。数据安全、隐私保护、知识产权纠纷等风险如影随形，稍有不慎，企业便可能陷入法律困境，遭受经济损失与声誉损害。对于人工智能企业而言，寻求专业法律支持、确保业务合规运营已成为实现可持续发展的关键。为此，笔者深入研究人工智能产业法律实务，积累了丰富经验，现与您分享人工智能业务落地实战中的合规要点与应对策略。
一、产品思路与行业融合策略
（一）产品思路
人工智能产品的设计应紧密围绕用户需求，结合市场趋势和技术创新，打造具有竞争力的产品。在这一过程中，需关注多个关键要点，每个要点都涉及特定法律风险与应对策略。
1. 竞品参考与反不正当竞争合规
研究同类产品的市场占有率、产品特点等，找出自身的优势和不足，是企业在激烈市场竞争中立足的重要环节。然而，此环节可能存在侵犯商业秘密的风险，如通过不正当手段获取竞争对手商业秘密。依据《反不正当竞争法》第九条规定，经营者不得实施盗窃、贿赂、欺诈、胁迫、电子侵入或者其他不正当手段获取权利人的商业秘密。企业应建立合法的市场调研机制，通过公开渠道收集信息，避免触及法律红线。
同时，在宣传自身产品时，不得编造、传播虚假信息或者误导性信息，损害竞争对手的商业信誉、商品声誉，否则将面临法律责任。《反不正当竞争法》第二十三条规定，经营者违反本法第十一条规定损害竞争对手商业信誉、商品声誉的，由监督检查部门责令停止违法行为、消除影响，处十万元以上五十万元以下的罚款；情节严重的，处五十万元以上三百万元以下的罚款。
2. 行业趋势分析与知识产权合规
了解行业的发展方向和未来趋势，发掘潜在的市场机会，是企业保持竞争力的关键。在分析过程中，若使用未经授权的行业研究报告等资料，可能涉及著作权侵权。企业需确保所使用资料来源合法，可通过购买正版报告、获得授权使用等方式规避风险。
此外，在关注行业趋势时，也可能涉及到对他人专利技术的借鉴，若未经专利权人许可，实施其专利，即侵犯其专利权，引起纠纷的，由当事人协商解决；不愿协商或者协商不成的，专利权人或者利害关系人可以向人民法院起诉，也可以请求管理专利工作的部门处理。《专利法》第六十五条规定，管理专利工作的部门处理时，认定侵权行为成立的，可以责令侵权人立即停止侵权行为，当事人不服的，可以自收到处理通知之日起十五日内依照《中华人民共和国行政诉讼法》向人民法院起诉；侵权人期满不起诉又不停止侵权行为的，管理专利工作的部门可以申请人民法院强制执行。
3. 用户调研与数据合规
通过市场调研、用户反馈等方式获取用户需求和痛点，是企业产品开发的重要依据。但在收集用户反馈数据时，若未遵循合法合规的程序，可能面临侵犯用户隐私权等法律问题。企业应明确告知用户数据收集目的、范围和使用方式，获得用户同意，并采取安全措施保护用户数据。《网络安全法》第四十一条规定，网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。
4. 来源合规与知识产权保护
确保产品所使用的数据、技术等来源合法，是企业避免侵权风险的重要前提。若使用未经授权的数据或技术，可能构成侵权。例如，使用未授权的图像数据训练人工智能模型，侵犯图像版权方的著作权。《著作权法》第五十四条第一款、第二款规定，侵犯著作权或者与著作权有关的权利的，侵权人应当按照权利人因此受到的实际损失或者侵权人的违法所得给予赔偿；权利人的实际损失或者侵权人的违法所得难以计算的，可以参照该权利使用费给予赔偿。对故意侵犯著作权或者与著作权有关的权利，情节严重的，可以在按照上述方法确定数额的一倍以上五倍以下给予赔偿。企业应建立严格的数据和技术来源审查机制，要求供应商提供合法授权证明，保障产品源头合法合规。
5. 方案合规与算法公平性
产品设计方案需符合法律法规要求。在人工智能算法设计中，若存在歧视性算法，可能违反平等原则相关法律规定。企业应在算法设计阶段进行合规审查，确保算法公平、公正，不歧视特定群体。例如，在招聘、贷款审批等场景中，算法不得因性别、种族、宗教等因素对特定群体进行不公平对待。
6. 技术创新与专利布局
关注最新技术动态，寻找可以结合现有产品进行创新的方向，是企业保持竞争力的重要手段。在创新过程中，可能涉及专利侵权风险。企业在借鉴新技术时，应进行专利检索，避免侵犯他人专利权，若有创新成果，应及时申请专利保护。《专利法》第六十五条规定，未经专利权人许可，实施其专利，即侵犯其专利权，引起纠纷的，由当事人协商解决；不愿协商或者协商不成的，专利权人或者利害关系人可以向人民法院起诉，也可以请求管理专利工作的部门处理。
（二）行业合作
行业合作是人工智能业务落地的重要环节，通过与不同行业的企业或组织合作，可以实现资源共享、优势互补，推动人工智能技术的广泛应用。在行业合作过程中，需关注以下两个方面的法律风险与合规要求。
1. 反垄断合规
在行业合作中，企业需遵守《反垄断法》的相关规定，避免实施垄断行为。具有市场支配地位的经营者，不得滥用市场支配地位，排除、限制竞争。经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为。《反垄断法》第七条、第九条规定，经营者不得实施上述垄断行为，否则将面临法律责任。企业在合作过程中，应确保合作行为符合市场竞争规则，不得通过合作达成垄断协议、滥用市场支配地位等。
2. 上下游合规
行业合作涉及上下游企业之间的合作，企业需确保合作行为符合法律法规要求。在合作过程中，应签订详细的合作协议，明确各方的权利和义务，包括数据共享、知识产权归属、保密条款等内容。通过合作协议，规范合作行为，避免因合作引发的法律纠纷。例如，在数据共享方面，应明确数据的使用目的、范围和安全责任，确保数据共享的合法性和安全性。
二、团队组建与产品研发要点
（一）团队组建
人工智能研发团队的组建是人工智能业务落地的基础，需要汇聚多领域专业人才，包括算法工程师、数据科学家、产品经理、法务合规专家等。在团队组建过程中，需关注以下两个方面的法律风险与合规要求。
1. 团队专业构成与用工合规
人工智能研发需要多领域专业人才协同工作，企业在招聘过程中，务必严格遵守《劳动法》《就业促进法》等相关法律法规，坚决杜绝就业歧视行为。例如，不能以性别、种族、宗教信仰等因素对求职者进行不合理的筛选。若企业违反相关规定，可能面临劳动纠纷和法律诉讼，不仅会损害企业声誉，还可能承担相应的法律赔偿责任。此外，企业在与员工签订劳动合同时，应明确约定工作内容、工作时间、劳动报酬、社会保险等条款，保障员工的合法权益。
2. 保密制度与竞业限制
人工智能企业的技术秘密和商业秘密是其核心竞争力的重要组成部分，因此，建立严格的保密制度至关重要。企业可以在劳动合同中约定保守用人单位的商业秘密和与知识产权相关的保密事项，也可单独设置保密协议、保密制度等。对于高级管理人员等掌握企业核心秘密的人员，可以约定竞业限制条款，明确竞业限制的范围、期限和补偿标准。《反不正当竞争法》第九条规定，经营者不得实施侵犯商业秘密的行为，包括以盗窃、贿赂、欺诈、胁迫、电子侵入或者其他不正当手段获取权利人的商业秘密等。企业在与员工解除或终止劳动关系时，应按照约定支付竞业限制补偿，若员工违反竞业限制约定，企业有权要求其支付违约金。
（二）产品研发
产品研发是人工智能业务落地的核心环节，涉及数据收集、模型训练、知识产权保护等多个方面。在产品研发过程中，需关注以下两个方面的法律风险与合规要求。
1. 数据收集合法性
数据是人工智能产品研发的基础，其收集过程必须严格遵循合法、正当、必要的原则。依据《网络安全法》第四十一条规定，网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。
某词典类App在注册时自动勾选同意隐私政策，用户无需阅读即可跳过，且未提供撤回同意的便捷途径。法院认定，自动勾选不符合“自愿、明确”的同意标准，且收集手机号等非必要信息超出最小范围，构成侵权。[1]为避免此类风险，企业应制定完善的数据收集和使用政策，明确数据来源的合法性要求，规范数据收集流程。在收集数据前，以清晰易懂的方式向用户详细告知数据使用目的、范围、存储期限等信息，并确保获得用户明确授权。同时，建立健全数据安全管理制度，加强对数据的保护，防止数据泄露和滥用。
2. 模型训练知识产权保护
模型训练过程中存在诸多知识产权保护问题，如训练数据的版权归属、模型创新成果的专利保护等。训练数据可能涉及多种版权主体，若未经授权使用受版权保护的数据进行模型训练，将构成侵权。
杭州某智能科技公司运营某 人工智能 平台，该平台提供 Checkpoint 基础模型和 LoRA 模型，支持图生图、模型在线训练等功能。用户可上传奥特曼图片，选择平台基础模型，调整参数进行训练后生成奥特曼 LoRA 模型，其他用户可通过输入提示词，选择基础模型、叠加奥特曼 LoRA 模型进行训练后生成与奥特曼形象实质性相似的图片。原告系奥特曼系列形象的知识产权权利人，认为被告侵害其信息网络传播权，诉请被告停止侵权并赔偿经济损失 30 万元。最后法院认定被告构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，判决被告立即停止侵权并赔偿经济损失及合理费用 3 万元。[2]针对这一情况，企业在模型训练前，应全面梳理数据来源，确保获取合法授权。对于模型创新成果，及时进行专利申请和版权登记，通过法律手段保护企业的创新成果，有效保障企业在产品研发过程中的知识产权权益。
三、产品宣发上线策略与合规考量
产品宣发是人工智能产品推向市场的关键阶段，这一过程中的合规性直接影响企业的市场形象和法律风险。
1. 广告宣传合规要点
广告宣传是人工智能产品推广的重要手段，但其中隐藏着诸多法律风险，虚假宣传和知识产权侵权问题尤为突出。根据《广告法》第四条规定，广告不得含有虚假或者引人误解的内容，不得欺骗、误导消费者。某人工智能产品在宣传中夸大其功能，声称能够实现远超实际能力的效果，严重误导了消费者，最终被市场监管部门处以罚款并责令整改。同时，在广告素材使用方面，企业必须严格遵守《著作权法》相关规定。
2024年5月17日，王某在小红书发布用“某人工智能”软件创作的图片笔记，6月20日发现武汉某科技有限公司在抖音人工智能绘画训练营广告中使用该图片，王某认为其著作权被侵犯而起诉。法院审理认定王某的人工智能生成图片受著作权法保护，该公司未经许可使用图片用于网络推广，侵害了王某的信息网络传播权，需承担侵权责任，最终被判赔偿王某经济损失及合理开支4000元。[1]为避免此类风险，企业在产品宣发前，应依据相关法律法规，建立严格的广告审核机制，对广告内容进行全面审查，确保宣传内容真实、准确，不夸大产品功效，且不侵犯他人知识产权。
2. 反不正当竞争合规
在产品宣发过程中，企业应遵守市场竞争规则，避免实施不正当竞争行为。根据《反不正当竞争法》第六条规定，经营者不得实施下列混淆行为，引人误认为是他人商品或者与他人存在特定联系：（一）擅自使用与他人有一定影响的商品名称、包装、装潢等相同或者近似的标识；（二）擅自使用他人有一定影响的企业名称（包括简称、字号等）、社会组织名称（包括简称等）、姓名（包括笔名、艺名、译名等）；（三）擅自使用他人有一定影响的域名主体部分、网站名称、网页等；（四）其他足以引人误认为是他人商品或者与他人存在特定联系的混淆行为。企业应加强自身品牌建设和保护，避免因不正当竞争行为而引发法律纠纷。
四、结语
人工智能产业作为推动经济社会发展的新引擎，正处于快速发展的黄金时期。然而，前行之路并非坦途，合规风险贯穿人工智能业务的各个环节。从产品思路的形成、行业融合的推进，到团队组建、产品研发，再到产品宣发上线，每一步都需要企业谨慎对待法律问题，积极寻求专业法律支持。在接下来的系列文章中，笔者将持续关注人工智能产业的法律动态，不断提升服务水平，为人工智能产业的创新发展提供更加全面、深入、专业的法律服务，与企业携手共进，共同开创人工智能产业的美好未来。
参考文献
[1] 宁宣凤, 吴涵, 方禹. 《北京互联网法院个人信息及数据纠纷典型案例解读》[EB/OL]. (2024-10-30). https://www.secrss.com/articles/72268.
[2] 潮新闻.《用户用人工智能 生成侵权图片，平台要担责？法院判决案例来了》[EB/OL].(2025-02-11).https://news.qq.com/r人工智能n/a/20250210A087J100
[3] 蔡蕾, 许冬冬, 王博. 《人工智能智能生成的“爆款”图片版权归谁？》[EB/OL]. 人民法院报. (2025-02-11).
https://www.chinacourt.org/article/det人工智能l/2025/02/id/8701446.shtml.
原文链接详见：泰和泰研析 | 人工智能产业实践、产品体系化治理与合规实务（二）：AI业务落地实战指南——洞察合规要点，护航产业发展