人工智能在法律行业的应用
人工智能在法律领域中的应用和影响
人工智能在法律领域中的应用和影响随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始普及人工智能技术，其中法律领域也不例外。
人工智能在法律领域中的应用和影响，是一个备受关注的话题。
一、人工智能在法律领域的应用人工智能在法律领域的应用，主要体现在以下几个方面：1、智能文书处理在法律领域中，大量的文书需要进行撰写、审核和存档等工作。
如果全部依靠人工进行处理，不仅效率低下，而且容易出现错误。
利用人工智能技术可以提升文书处理的效率和准确率，并且减轻人们的工作负担。
比如，利用自然语言处理技术，可以实现智能化的文书撰写，自动识别、纠错，提高文书的质量和效率。
2、智能合同管理智能合同是指利用人工智能技术，对合同内容进行分析和处理，帮助企业进行风险控制和合同管理。
利用人工智能技术，可以提高合同管理效率，同时降低风险。
智能合同管理可以根据不同类型的合同，自动生成相应的模板，并自动填充相关信息，实现合同信息的自动处理和统计。
3、法律咨询智能化在法律领域，常常需要进行咨询和解答法律问题，但是律师的资源有限。
利用人工智能技术，可以实现法律咨询的智能化，通过智能问答系统，自动解答法律问题。
这不仅可以节约律师的时间，减轻工作负担，而且可以提高咨询服务的质量和效率。
4、智能司法智能司法是指利用人工智能技术，对法官的工作进行辅助和协助，帮助法官更加准确和高效地进行判决。
利用人工智能技术，可以对大量的法律案例进行分类和分析，提供相应的参考意见。
同时，利用人工智能技术，可以实现智能法律文书撰写，自动识别和纠错，提高法律文件的质量和效率。
二、人工智能在法律领域的影响1、提高效率和准确率人工智能技术的应用，可以提高法律工作的效率和准确率。
智能化的法律工作流程，可以实现自动化的文书撰写、合同管理、法律咨询等工作，减轻人们的工作负担。
同时，利用人工智能技术，可以实现对大量法律案例的分析和研究，提供相应的参考意见，对法律案件的判定提供更为准确的依据。
人工智能技术在法律领域的应用
人工智能技术在法律领域的应用随着科技的不断发展，人工智能技术已经开始在许多领域得到广泛应用。
其中，在法律领域，人工智能也逐渐得到应用，为现代法律服务提供了新的解决方案。
人工智能在法律领域的应用不仅可以提高工作效率，还可以提供更加准确、公正的判断和结论。
以下是人工智能技术在法律领域的应用介绍。
一、司法领域1. 判例分析人工智能技术可以通过对大量的案例进行分析，提取出案例的法律条款和法律逻辑，帮助法官更快更准确地做出判决。
目前，许多国家的法院已经开始使用人工智能技术进行案例分析，提高了司法效率和准确性。
2. 审理助理人工智能技术可以帮助律师和法院工作人员处理大量文书资料、案件细节和证据信息。
这不仅可以提高工作效率，还可以减少由于人为因素导致的错误。
二、合同领域1. 合同自动生成人工智能技术已经可以根据输入的信息自动生成各种类型的法律合同。
这种自动生成合同的方法可以大大减少人工编写合同的时间和工作量，并且可以确保合同的准确性和规范性。
2. 合同风险预测人工智能技术可以通过对历史数据和市场变化进行分析，帮助企业预测未来的市场环境和风险因素，并据此制定合适的合同条款和策略，降低企业的经营风险。
三、知识产权领域1. 专利审查人工智能技术可以通过分析大量的专利文件和技术知识，帮助专利审查员更快更准确地判断一个发明是否具有创新性和可行性。
这可以大大加快专利审查的效率和准确性。
2. 版权保护人工智能技术可以通过对互联网上的版权内容进行监控和分析，帮助版权管理人员发现侵权行为，并有针对性地采取措施保护版权。
总之，人工智能技术在法律领域的应用已经逐渐成为一种趋势。
在未来，随着技术的不断改进和完善，人工智能将会在法律领域发挥更大的作用，为法律服务提供更多更好的解决方案。
人工智能在法律服务中的应用有哪些
人工智能在法律服务中的应用有哪些在当今数字化和信息化的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，法律服务行业也不例外。
AI 的出现为法律服务带来了新的机遇和变革，不仅提高了工作效率，还提升了服务质量和精准度。
那么，人工智能在法律服务中的应用具体有哪些呢？一、法律文件的自动化处理法律文件的处理是法律服务中的一项重要且繁琐的工作，包括合同的起草、审核、修订等。
AI 技术能够利用自然语言处理和机器学习算法，快速分析和理解大量的法律文本数据，从而实现法律文件的自动化生成和审核。
例如，通过输入相关的交易信息和条款要求，AI 系统可以自动生成一份符合法律规范和商业需求的合同草案。
这大大减少了律师在起草合同上花费的时间，同时降低了人为错误的风险。
在合同审核方面，AI 能够快速识别合同中的潜在风险和漏洞，如条款不一致、责任不明确等，并提供相应的修改建议。
它可以对大量的历史合同数据进行学习，从而掌握常见的合同问题和解决方案。
二、法律研究与检索法律研究是律师工作的重要组成部分，需要耗费大量的时间和精力来查找相关的法律法规、案例和司法解释。
AI 技术可以极大地提高法律研究的效率和准确性。
智能法律检索系统能够理解用户输入的问题，并在庞大的法律数据库中迅速找到相关的法律条文、案例和学术文献。
与传统的关键词检索不同，AI 检索系统可以通过语义理解和上下文分析，提供更精准和全面的检索结果。
此外，一些 AI 系统还能够对检索到的法律资料进行分析和总结，为律师提供简洁明了的研究报告，帮助他们更快地了解案件的法律背景和相关趋势。
三、预测性法律分析AI 可以通过对大量历史案件数据的学习和分析，预测案件的结果和可能的走向。
律师可以利用这些预测结果来制定更有效的诉讼策略或为客户提供更准确的法律建议。
例如，对于一起民事赔偿案件，AI 系统可以根据类似案件的判决结果、双方的证据情况以及相关的法律条文，预测出可能的赔偿金额范围和胜诉的概率。
人工智能判法律案件(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）逐渐渗透到社会生活的方方面面，其中司法领域也迎来了前所未有的变革。
人工智能在法律案件中的应用，不仅提高了司法效率，降低了司法成本，更为法治建设提供了新的动力。
本文将从人工智能在法律案件中的应用现状、优势与挑战、未来发展等方面进行探讨。
一、人工智能在法律案件中的应用现状1. 案件检索与分析人工智能可以通过对海量法律文献、案例、裁判文书等进行深度学习，实现对案件信息的快速检索和分析。
法官和律师可以利用AI技术，快速找到相关案例、法律条文，提高工作效率。
2. 案件预测人工智能可以根据历史案例、法律条文、法官判决等因素，对案件结果进行预测。
这有助于法官在审理案件时，更好地把握案件发展趋势，提高判决的准确性。
3. 法律咨询人工智能可以提供法律咨询服务，帮助当事人了解相关法律知识、诉讼流程等。
此外，AI还可以根据当事人的需求，提供个性化法律建议。
4. 辩护与代理人工智能可以为律师提供辅助，如撰写辩护词、代理词等。
AI可以根据案件情况，生成符合法律规定的辩护或代理意见。
5. 智能审判在部分国家和地区，人工智能已经开始参与到审判过程中。
例如，美国、日本等国家已实现了AI辅助审判、远程审判等。
二、人工智能在法律案件中的应用优势1. 提高效率人工智能可以快速处理海量数据，提高案件审理速度，缩短诉讼周期。
2. 降低成本AI技术可以降低司法成本，如减少法官、律师等人力投入。
3. 提高准确性人工智能可以减少人为因素对案件审理的影响，提高判决的准确性。
4. 促进公平正义AI技术有助于实现案件审理的公平、公正，减少歧视和偏见。
5. 提升法律服务质量人工智能可以提高法律服务的质量，满足当事人对法律服务的需求。
三、人工智能在法律案件中的应用挑战1. 技术难题人工智能在法律案件中的应用，面临着技术难题，如数据标注、算法优化等。
2. 法律伦理问题AI技术在法律案件中的应用，引发了伦理问题，如隐私保护、数据安全等。
人工智能在法律行业中的应用和挑战
人工智能在法律行业中的应用和挑战随着信息技术的不断发展，人工智能已经成为了当今科技领域中备受瞩目的技术之一。
在法律行业中，人工智能的应用也日益普及。
那么，人工智能在法律行业中的具体应用以及所面临的挑战是什么呢？一、人工智能在法律行业中的应用1. 自然语言处理人工智能可以通过自然语言处理技术对法律文本进行分析和理解。
在法律行业中，人工智能可利用自然语言处理技术对合同条款、法律案例、法律文件等进行自动分析与解读，从而提供法律意见和研究报告。
这在较短的时间内可以大大提高办案效率和准确度。
2. 智能搜索人工智能技术在法律行业中可以实现智能搜索，即通过自然语言的输入，快速准确地检索相关的法律文件和案例，提供给律师和法官所需的信息。
同时，人工智能技术还可以通过学习和分析，实现智能分类和排除“垃圾信息。
”3. 法律风险评估通过自然语言处理和机器学习技术的应用，人工智能可以对法律文件和合同进行快速评估风险。
同时，基于大数据技术，人工智能可以对律师和法官进行风险提示，并根据以往法律案例作出预测。
这一过程将更加精准、高效地识别和评估各种独特的法律风险。
4. 法律文书生成人工智能技术可以自动根据系统化的模板，生成各种法律文件，如起诉书、代理词和授权书等。
这不仅省去了大量律师的人力工作，而且还保证了其最快的生成速度和极高的准确度，避免了人为产生的错误。
二、人工智能在法律行业中所面临的挑战1. 智能化水平不均目前，人工智能技术的普及程度还不够，同时，其他行业的技术普及程度也大不相同，导致在特定领域中，人工智能的应用水平不够均衡。
在法律领域中，尚没有一个完善、成熟的人工智能系统。
2. 数据源多样性法律行业中涉及的数据源种类繁多，包括合同条款、法律文件、法律案例等等。
这些数据的多样性和复杂性给人工智能的应用带来了相当的挑战。
3. 法律规定的不确定性法律行业中，人工智能不仅需要对法律文件和案例进行学习和深度挖掘，更需要对法律常识深入了解。
人工智能在法律领域的应用
人工智能在法律领域的应用随着科技的发展，人工智能（AI）已逐渐成为法律领域的一种重要工具。
它在提高法律效率、降低成本和改善法律服务方面发挥了积极的作用。
本文将探讨人工智能如何在法律领域进行应用、存在的挑战以及未来的发展趋势。
一、人工智能在法律领域的应用人工智能在法律行业的应用主要体现在以下几个方面：1. 文档自动化法律事务涉及大量文档的撰写和审核，比如合同、起诉状等。
人工智能可以通过自然语言处理技术（NLP）快速分析和生成法律文档。
利用自动化工具，律师可以在几分钟内生成标准化的法律文书，从而大幅度提高工作效率。
此外，AI系统还可以减少人为错误，提高文档准确性。
2. 法律研究与信息检索传统的法律研究常常耗时费力，耗费大量人力。
人工智能可以通过检索数据库中的案例、法律条款和先例，快速提供律师所需的信息。
哪些案例适用、哪个法律条款最为相关，AI技术能够迅速给出答案。
这使得律师可以将重心放在更为复杂的法律问题上，而不是单纯的信息检索。
3. 风险评估与预测人工智能在风险评估方面同样有着重要的应用。
在诉讼中，AI能够分析历史案例如胜诉率、赔偿金额等，进而给予客户建议。
这为律师在制定诉讼策略、评估案件风险提供了可靠的数据支持。
例如，通过分析大量相似案例，AI可以预测某个案件的结果，从而帮助律师做出更为科学的决策。
4. 聊天机器人与客户服务目前，一些法律事务所开始使用人工智能聊天机器人来处理客户咨询和初步筛选。
这些聊天机器人能够回答客户常见问题、提供法律咨询，并能够自动安排律师与客户的会议。
这种服务模式不仅提高了效率，还节省了顾客的时间。
二、挑战与困难尽管人工智能在法律领域的应用带来了很多便利，但我们也不得不关注其中的一些挑战与困难：1. 数据隐私和安全法律事务涉及大量敏感信息，数据泄露将对客户和律师事务所造成严重损害。
因此，如何保护数据隐私和确保信息安全是人工智能应用中的一大挑战。
法律行业需制定相应的政策，以防止数据被滥用。
人工智能在法律领域中的应用与主要问题
人工智能在法律领域中的应用与主要问题随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到了我们生活的各个领域，法律领域也不例外。
AI 在法律领域的应用为法律工作带来了诸多便利和创新，但同时也引发了一系列值得关注的问题。
一、人工智能在法律领域的应用1、法律文件的自动化处理AI 能够快速、准确地处理大量的法律文件，如合同、诉状、证据等。
通过自然语言处理技术，AI 可以对这些文件进行分类、摘要提取、信息检索等操作，大大提高了工作效率，减少了人工处理的时间和错误率。
2、法律风险预测利用大数据和机器学习算法，AI 可以分析历史案例和相关数据，预测潜在的法律风险。
这有助于企业和个人提前采取防范措施，降低法律纠纷的发生概率。
3、法律咨询服务一些智能法律咨询系统可以为用户提供初步的法律建议和指导。
用户通过输入问题，系统能够根据预设的法律知识和算法，给出相应的回答和解决方案。
4、案件预测和审判辅助AI 可以对案件的结果进行预测，为律师和法官提供参考。
同时，在审判过程中，AI 可以协助法官进行证据分析、案件管理等工作，提高审判的公正性和效率。
二、人工智能在法律领域应用带来的主要问题1、数据质量和隐私问题AI 系统的准确性和可靠性依赖于大量的数据，但法律数据往往存在质量参差不齐、不完整以及隐私保护等问题。
如果数据不准确或被滥用，可能会导致错误的决策和侵犯个人隐私。
2、算法偏见AI 算法是由人类设计和训练的，可能会存在无意或有意的偏见。
例如，如果训练数据主要来自特定的地区或群体，可能会导致对其他地区或群体的不公平对待。
3、缺乏人类的判断力和同理心法律决策往往需要考虑道德、伦理和社会背景等因素，而 AI 缺乏人类的判断力和同理心。
在一些复杂的案件中，仅仅依靠算法可能无法做出符合社会公正和人类价值观的决策。
4、责任归属问题当AI 系统在法律领域出现错误或造成损害时，责任归属难以确定。
是开发者、使用者还是其他相关方应该承担责任，目前还没有明确的法律规定。
人工智能在法律行业中的应用和发展
人工智能在法律行业中的应用和发展一、引言人工智能被称为“数字时代第四次革命”，已经广泛应用于许多领域，包括金融、医疗、教育等。
而人工智能在法律行业中的应用也受到越来越多的关注。
本文将从人工智能在法律行业中的应用和发展两个方面进行分析和探讨。
二、人工智能在法律行业中的应用1. 法律文书自动化律师在起草法律文件时，需要大量的时间和精力，因为文书中的许多内容都是重复性的。
而在使用人工智能的情况下，可以自动生成法律文件，大大减少人工起草的时间和工作量，提高效率。
2. 诉讼风险评估人工智能可以通过对大数据的分析，对诉讼风险进行预测和识别。
该技术可以大大提高律师的工作效率，降低风险和成本。
3. 法律智能问答系统智能问答是一种人工智能技术，可以在不接触人类的情况下回答问题。
通过智能问答系统，可以帮助客户解决一些常见的法律问题，减少律师的工作量。
针对一些特殊的案件，系统也可以提供初步的解决方案，帮助律师更快地处理与案件有关的问题。
4. 法律风险预警人工智能可以利用大数据分析技术，实现对法律风险的预警。
一旦发现风险，就会及时发出提示，帮助律师及时做出应对措施，减少风险。
三、人工智能在法律行业中的发展1. 人工智能法律机器人法律机器人是一种结合了自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术的人工智能系统。
这种机器人可以模拟律师的思维模式，帮助客户进行相关咨询和诉讼。
这项技术还处于起步阶段，但它具有很大的发展潜力和广阔的应用前景。
2. 人工智能法庭在一些国家，人工智能法庭已经开始应用。
这些法庭可以通过语音识别和文本理解等技术，自动判决一些简单的案件。
这种方式大大减少了人力成本，提高了法庭的效率。
但这种技术在实践中仍面临一些问题，如如何保证公正性和准确性等。
3. 更好地保护隐私在人工智能普及的时代，数据隐私成为关键的问题。
在法律行业中，人工智能的应用需要更好的数据保护，以保护个人隐私。
这一点非常重要，尤其是在涉及诉讼案件的情况下，数据隐私会受到更多的关注。
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一、历史上几次科技浪潮
1、第一次科技革命的成果：18世纪60年代，蒸汽机的广泛使用，大机器生产基zhi本上取代了传统的工厂手工业，蒸汽汽dao车、火车、轮船被发明出来。
2、第二次科技革命的成果：19世纪70年代，电力的发明和广泛应用，德国人西门子制成了发电机，电器开始用于代替机器，成为补充和取代以蒸汽机为动力的新能源。
随后，电灯、电车、电影放映机相继问世，人类进入了“电气时代”。
3、第三次科技革命的成果：20世纪四五十年代，原子能、电子计算机等的发明，美苏英法中成功地试制原子弹。
1978年的计算机每秒可运算1.5亿次。
80年代发展为智能计算机。
90年代出现光子计算机、生物计算机等。
4、第四次科技革命：互联网、移动互联网、人工智能为代表
二、人工智能的分类层次
第一层“运算智能”。
计算是计算机的强项，通过分布式系统及高性能的CPU、GPU可以很好解决。
第二层“感知智能”。
感知是在更多听觉、视觉、触觉等方面的创新。
第三层：认知智能。
研究如何进行自然语言理解、知识的构建和逻辑推理。
法律智能目前处于这一阶段。
第四层“创建智能”，是人工智能行业终极目标。
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人工智能与法律
纵观目前的市场情况，大部分人工智能的应用主要集中在互联网、科技和金融行业。
法律行业算是例外，虽然行业本身有着天然的滞后性，但近几年国内外很多公司开发出的技术应用让一波又一波人好奇。
无论是资本市场的涌入还是政府的支持，法律与人工智能的结合越来越热。
这些力量的加持是否会改变整个行业的服务方式？亦或是带来新的机遇？
三、人工智能在法律行业的应用
一份法律裁判文书、一份起诉状、一条评论都可以算书面文本。
面对一篇文本，我们能做什么呢？
一，拆解。
像庖丁解牛一样把文档结构化。
基于案件文书全文、文书段落、案件情节、案件事实描述、关键人物、事件，都是可以对文本拆解后抽取到的信息。
抽取是文本处理中最重要和实用的技术。
二，联接。
对多个文本进行庖丁解牛式的拆解，相关知识就能联接形成一个巨大的知识网。
对标到知识图谱，要素及关系，都可以作为文本智能处理的大脑和背景知识，在知识网络上进行逻辑推理和判断。
三，生成。
生成是学术界研究的热点，在当前阶段是非常困难的事情。
腾讯的Dreamwriter，今日头条的xiaomingbot都在尝试用机器创作短新闻。
但是在法律领域自动生成：民事判决书（网络购物合同简易）、民事判决书（小额借款合同）、民事判决书等等制式文书还是非常可行的。
当然文本智能处理的需求遍及各行各业。
只要存在文字处理工作的行业，都有文本智能处理的需求，金融、法律、政府行业，媒体、互联网，大型企业等。
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法律文书检索
律师的工作分为常规任务和定制化法律服务。
前者是处理大量的数据，搜集大量的案例，后者是大量的执行和判断工作。
如果能通过分析以往的判例，进行归纳、分析和标签提取，让律师在接到新案件的时候能更有效地提供专业服务。
显然普通的逻辑检索不可能在短时间内把每篇文章内的信息都抽取出来，所以在整个领域来说，文本智能处理出现了非常大的机会。
这也受益于算法的进步，特别是深度神经网络从图片识别领域到文本处理的迁移。
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促成文本智能处理飞速发展的原因很多
算法层面一直在不断取得很大的创新和进步是主要因素。
第二因素是计算能力，如分布式系统，GPU等应用。
第三因素是语料库的积累，互联网行业，可以通过多种手段迅速积累语料库，传统企业也有资料积累，但量级无法与互联网比。
三、怎样才能基于这个AI算法设计产品呢？
产品经理的思维是从用户、场景和需求三要素出发。
设计思维是以用户为中心，强调敏捷开发、快速迭代。
机器学习是以数据为中心，强调数据+模型闭环驱动。
两者怎么样进行深度的融合，是在人工智能时代下对产品经理能力模型的要求
AI目前还处于初级阶段，AI的常识逻辑和逻辑推理能力都还很弱。
但在日常生活中人类已经享受到了AI带来的价值。
四、AI应用时面临的法律问题和风险
1、图像识别领域
1）种族歧视问题：谷歌公司的图片软件曾错将黑人的照片标记为“大猩猩”。
2）用户隐私保护问题：2011年，Facebook就曾因其“人脸识别和标记功能未按伊利诺伊州《生物信息隐私法案》（BIPA）要求告知用户收集面部识别信息的期限和方式”被诉，随后又因“采集面部特征前未能明确提醒用户并征得用户同意”而遭到爱尔兰和德国有关部门的调查。
注：尽管Facebook辩称默认开启该功能是因为用户通常不会拒绝进行人脸识别，并且用户有权随时取消这一功能，但德国汉堡市数据保护与信息安全局坚持Facebook的面部识别技术违反了欧洲和德国的数据保护法，Facebook应删除相关数据。
最终，Facebook被迫在欧洲地区关闭了人脸识别功能，并删除了针对欧洲用户建立的人脸数据库。
无独有偶据外媒报道，数十名美国未成年人通过他们的父母向短视频应用TikTok（抖音海外版）提起集体诉讼，指控该应用收集他们有关面部特征、位置和亲密联系人的数据，并悄悄将其发送到中国服务器上。
2、语音识别领域
模拟人声诈骗：有朝一日，如果TTS技术效果非常好了，可能会有人用假的声音去诈骗，比如模仿子女的声音，给其父母打电话……
3、自然语言处理领域
AI被人“教坏”：2016年3月23日，微软的人工智能聊天机器人Tay上线一天就被紧急下线，因为她被用户“教坏”了——她成了一个集反犹太人、性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。
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五、落地| 以上内容对AI产品经理有何实际借鉴意义
1、行业前景判断
比如自动驾驶，由于法律、伦理、安全，以及道路基础设施等问题，短期内肯定是不可能大规模普及民用的。
（当然，以前也说过，卡车的自动驾驶，短期内是可以做的）
多说一句，科技圈公司，更多面临生存压力，首先考虑赚钱，所以伦理、安全、法律等问题的优先级不高——这些问题，至少在行业早期，需要由政府、高校、学术界来推动。
2、产品理念和需求讨论时，需要check伦理问题，足够警惕。
这是因为人工智能系统并非表面看起来那么“技术中立”，如果输入的数据代表性不足或存在偏差，训练出的结果将可能将偏差放大并呈现出某种非中立特征，比如歧视。
所以，最好将伦理委员会常态化，研究产品中的伦理问题及其影响。
比如，Google DeepMind、Lucid AI等机构已经设立了伦理审查委员会。
该审查委员会由具有不同知识背景和经验的专家组成，在审查时需要参考一定的行业标准，并最大限度地考虑安全和伦理问题。
3、产品思路：AI辅助人工，不能自行决策。
在重要领域，不能将AI的运算结果当然作为最终且唯一的决策依据。
例如在关于人工智能医疗辅助诊断的规定中，就明确了人工智能辅助诊断技术不能作为临床最终诊断，仅作为临床辅助诊断和参考，最终诊断必须由有资质的临床医师确定。
4、产品体验细节设计
1）充分考虑女性、儿童、残疾人、少数族群等易被忽视群体的利益，并对道德和法律的极端情况设置特别的判断规则。
特别是聊天对话类产品。
2）体验流程中，如果涉及隐私，需要“明确提醒用户并征得用户同意”，以及“告知用户收集XX隐私信息的期限和方式”，而且，用户有权（有操作入口）拒绝企业对其进行画像等自动化决策（即，不能先斩后奏，让用户先使用、然后再关闭相关功能）。
我想说的是，作为AI产品经理和先行者，我们应该抱着责任感，甚至悲悯、敬畏之心来真正重视AI的伦理和法律问题，因为这些真的会影响我们和后代的未来。