Authored by: Huang Ling , Liu Cheng , Xu Jing , Wang Xinghua (Owen) , Xu Jiaxing (Jason) , Liu Ning and Fang wei
In September 2025, the Zhejiang Provincial Administration for Market Regulation released the Guidelines on the Protection of Trade Secrets of Artificial Intelligence Enterprises (the “Guidelines”). Although issued at the provincial level,…
Authored by: Seagull Song and Wang Mo
In December 2025, the Hangzhou Internet Court held that the defendant, a generative AI service provider (the “Defendant”), was not liable for generating AI “hallucinations,” finding that the Defendant had fulfilled its reasonable duty of care, such as applying the common technological measures widely used in the AI…
作者：赵新华 单文钰 徐虹宇 卢怿洵
作为全球首部全面规范人工智能技术的综合性立法，欧盟《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）自2024年8月1日起生效并分阶段实施。
Authored by: Seagull Song and Wang MoOn December 20, 2024, the Hangzhou Intermediate Court affirmed a decision made by the Hangzhou Internet Court, which found the defendant, a generative AI platform provider, contributorily liable for infringing the copyright of the famous Ultraman IP. This is the first Chinese case where an AIGC platform was found…
作者：楼仙英
当今时代，快速的技术创新，特别是人工智能的发展潜力已成为推动全球变革的重要力量，自2022年ChatGPT发布以来，人工智能模型的开发和应用获得了高度关注和大量投资，其溢出效应推动了制造业、生物技术、教育和国防等领域的发展。从某种意义上说，中美之间的竞争已经从贸易战转化为科技战，进一步发展为数据应用和人工智能技术的竞争。未来的经济发展，毫无疑问是“得数据者得天下”，而人工智能技术恰恰就是数据应用的核心，离开数据，无从谈大模型和训练，而没有算法和大模型技术，数据就只是存储着的信息而已。人工智能的竞争不仅是技术层面的，更有立法与政策层面的，各国都在加大对于标准、伦理、和应用的广泛研究，并以制定法律、政策、以及国家间协议或国际合作条约的方式促进发展并且进行国家层面的战略竞争。鉴于美国在数据技术和人工智能方面的领先优势，笔者认为有必要关注美国的智库报告，以便了解其立法的趋势和动因。本文将解读其中一个美国智库关于人工智能方面的报告。
作者：楼仙英
当今时代，快速的技术创新，特别是人工智能的发展潜力已成为推动全球变革的重要力量，自2022年ChatGPT发布以来，人工智能模型的开发和应用获得了高度关注和大量投资，其溢出效应推动了制造业、生物技术、教育和国防等领域的发展。作为一家专注于技术和安全的无党派美国智库，美国“特别竞争研究计划” （SCSP）在2022年就已发布过《国家竞争力的十年中期挑战》报告，分析了美国面临的六大挑战，并提出了应对的战略和政策建议。2024年5月，SCSP发布报告《国家竞争力前景：战略竞赢的十年中期机遇》（以下简称“报告”），旨在阐明美国两党在应对复杂挑战时应遵循的基本目标，确保在人工智能等新兴技术领域持续保持领先地位，同时有效应对人工智能等新兴技术对国家安全、经济竞争力和全球事务的变革性影响，为制定关于人工智能/新兴技术的国家政策、战略决策以及投资计划提出概念基础和目标指引。笔者将通过以下两个角度解读该报告，本文为第二部分。
作者：宋海燕 刘芳源
当前，生成式人工智能（generative artificial intelligence，以下简称“生成式AI”）的发展突飞猛进，而此过程需要海量数据的支持，尤其是在模型训练阶段。故而，实践中很多生成式AI模型的训练往往依赖于爬虫工具从互联网上大量爬取数据。例如，OpenAI公司的ChatGPT模型曾通过互联网爬取第三方网站中的电子书籍、文章、数据库等570GB、超过3000亿个单词用于训练AI模型。
作者：赵新华 单文钰 米华林
随着2024年5月21日欧盟理事会正式批准欧盟《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act，“《AI法案》”），这部历时三年的法案，走完欧盟立法进程，并正式生效。该法案被普遍认为是全球首部对人工智能领域进行全面监管的法律，对于欧盟乃至世界都具有里程碑意义。
《AI法案》对进入欧盟市场的人工智能（“AI”）系统制定了统一的监管规则，旨在确保在欧盟范围内使用的AI系统的安全性、透明性、可追溯性、可解释性和非歧视性，减少AI系统对人权和社会秩序的冲击，同时鼓励AI领域投资和创新，为AI领域技术发展留有空间。《AI法案》采取了“基于风险”的分级监管方法，对社会带来危害的风险越高，监管要求就越严格。
Authored by: Ma JunhaoChina has been a powerhouse in AI development and deployment – since 2013, China has overtaken the US as the country with the most number of AI-related patents granted (within all jurisdictions). To continue fostering this surge of innovation, China has already taken significant steps in this direction with the release of…
作者：宁宣凤 吴涵 张浣然 刘畅 王储
2024年3月13日，欧洲议会以523票赞成、46票反对和49票弃权的表决结果通过了《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）。
历时三年，经过成员国与欧盟理事会、欧盟议会等欧盟层面机构的多次磋商、讨论，面临欧盟、美国等国家/地区科技巨头企业的担忧与疑虑，欧盟人工智能监管立法终于迎来重大进展。
