人工智能(AI)正日益影响着我们的生活。我们已经开始使用自动驾驶汽车，依靠医疗诊断工具来捕捉罕见的诊断，以及自动监控技术。

产品推荐系统使用模式识别软件来分析我们的需求并优化我们的购物体验; 强大的数据挖掘应用程序用于在最短的时间内筛选大量信息; 而使用预测分析的人工智能决策系统则用于检测金融欺诈，逃税或洗钱。

这些新技术提供了各种商业机会和改变我们日常生活的潜力。与此同时，他们的发展和使用必须得到良好的监管。在本文中，我们重点介绍了调节AI和高级机器学习的一些商业含义。

人工智能系统收集和处理的大量数据可能会对遵守关注个人隐私的法律以及如何保护这些数据带来挑战。欧盟新的GDPR法规广泛定义了个人数据，因此人工智能系统处理的大部分数据都可能被覆盖。

GDPR要求数据控制者向个人提供隐私通知。例如，在数据处理涉及“自动决策，包括分析”的情况下，隐私声明必须包括“关于所涉及的逻辑的有意义的信息”。AI在容易地转换算法具体如何起作用方面所带来的困难可能使得难以提供这样的解释。此外，GDPR需要采取适当的预防措施，以避免分析产生歧视性影响。根据AI输出的使用方式，公司可能要充分考虑所有非预期的偏差，尤其是因为开发特定AI解决方案的实体可能无法控制使用。

这些新技术提供了各种商业机会

GDPR还要求数据控制器向个人提供访问权限，纠正，擦除，处理限制，数据可移植性以及对某些类型的处理的异议。公司必须考虑到这些权利来设计AI产品，并为个人提供机制，以便在AI输出可能包括个人数据的情况下行使这些权利。

从网络安全的角度来看，攻击者对AI数据的威胁或疏忽处理是多种多样的。合理保护AI输出可能分析的任何个人数据非常重要，尤其是在信息显示敏感特征(如医疗条件或财务历史)的情况下。

快节奏的开发和创新可以为产品供应链中的制造商和企业带来有趣的产品责任挑战，包括确保新产品满足相关监管制度的要求，同时还要尽量减少未来的诉讼风险。目前，欧盟没有特别适用于AI的具体立法，法规和标准。相反，制造商需要考虑适用于产品的更广泛的欧盟立法前景。

有人认为，当人为干预从等式中取出时，最具挑战性的法律问题就出现了，人工智能开始做出自己独立的决定。例如，大多数缺陷传统上存在于产品销售时。但人工智能将越来越有能力独立学习。

如果AI产品学会因其外部环境而变得不安全，那么学会变得不安全的能力会使其成为有缺陷的产品，将其纳入产品责任制度的范围吗?AI继续学习的可预见后果会是什么类型的伤害?谁负责?那些对产品进行家庭编程的消费者呢?这些是制造商在评估与营销新AI产品相关的诉讼风险时需要解决的问题类型。

“谁是发明者?”和“谁是作者?”这两个问题提出了有关AI领域专利和版权的有趣而复杂的问题。例如，在可获得专利的发明的情况下，如果技术问题的解决方案是由AI系统开发的，但是被AI算法的黑匣子遮挡了，那么AI系统的所有者怎么能识别或确定AI设计了一个足够新颖的解决方案，可能具有专利性吗?

此外，AI系统的人类开发人员是否可以被视为AI系统输出的发明者或作者?当人工智能系统开发人工智能系统开发人员没有特别预见的发明，艺术或音乐时，答案会有所不同吗?

人工智能已经或将要改变几乎所有行业，包括尚未知晓的方式。随着这种转变，现有的和新的法律框架将如何适用于新技术和可能产生的责任将会带来不确定性。

问题很多，但这些创新肯定会引发跨越跨国司法管辖权问题的基本问题，多种法规的应用以及如何在产品开发，部署和管理中导航规则的策略。