人工智能是你商业版块的一部分吗？

人工智能被证明是许多商业版块的核心，例如资产或业务收购或许可证。无论这类商业版块是投资于人工智能驱动的技术行业，还是提供可能因人工智能而发生革命性变化的服务行业，在进行交易时都要考虑以下四个关键因素。

什么是人工智能相关的资产？

在以人工智能为重点的交易中，正确定义与人工智能相关的资产是至关重要的，包括那些可能受到人工智能影响或利用人工智能的资产。例如，像“软件”或“应用程序”这样模糊的词可能无法涵盖人工智能资产的所有新颖元素，在这种情况下，购买者可能无法获得运营业务所需的内容。

另一方面，使用像“人工智能解决方案”这样的术语可能意味着卖方可能无意中对资产做出承诺，其范围比卖方预期的要广泛得多，从而使他们对解决方案所运行的硬件等问题承担责任。在许可交易中，许可方最终可能会对不同的被许可方承担相互冲突义务，或者与自己的许可方产生冲突，这些许可方对某些算法有权利，或者似乎许可了某些它可能没有所有权的知识产权(甚至是实物财产)。

考虑到以人工智能为重点的交易可能会产生意想不到的后果，人工智能的可靠性是基于技术细节的。双方应与律师团队密切合作，以确保在最终文件中定义有关资产的使用权。

在高层次上，任何人工智能的定义都应该包括与机器学习、专有算法以及神经网络有关的软件、硬件、设备或系统相关的概念。尽管这种语言可能并不总是适用于所有情况，但在起草人工智能定义的范围时，这些概念值得注意。此外，双方应仔细考虑是否应将数据集包含在适用人工智能的定义中。

它是如何学习的?

人工智能需要学习才能实现其预期价值。因此，人工智能正在学习的数据通常是商业交易价值和复杂性的关键驱动因素。这个特殊的问题已经成为行业重点关注对象，例如，音乐家和作家争论人工智能驱动的内容创作者使用这些音乐家和作家的作品来训练人工智能的权利。例如，人工智能创作者上传流行音乐家作品的副本来训练人工智能制作“自己的”音乐，这是否合法?

通过调查哪些数据集与AI相关，谁拥有数据集，有多少数据，数据有多好，避免错过标记。这些，以及类似的探索性问题，将使你能够理解用于训练人工智能模型的特定数据。

至关重要的是，各方必须就是否将训练数据集包含在交易中达成一致;换句话说，如果一方授权或购买人工智能，他们是否也购买或授权底层数据集?与可转让性和所有权相关的明确法律条款可能会成为规范，因此，我们预计卖家(或人工智能所有者)将被要求对他们对数据集的所有权和所有权利益做出强有力的陈述，或者至少是他们使用数据集的权利。

它能继续学习吗?

人工智能的价值不仅在于它知道什么，还在于它能不断学习。如果没有这种技能和必要的数据集来促进这种学习，这项技术可能很快就会变得无关紧要。类似于药品或食品的专有配方，买家可能希望确认人工智能能够训练和再训练、进一步扩展和开发以及调试。

因此，作为卖方或许可方，考虑到买方或被许可方可能希望继续开发和增强你的人工智能，而不仅仅是简单地向它提供更多数据，要确定你的技术是否能达到这种期望。另一方面，买方或被许可方永远不应该假设未来有更复杂的功能被内置到当前正在购买或许可的AI中。

总结

在过去的几年里，人们对某些人工智能系统存在偏见。此外，政府机构正在研究如何将这项新技术应用于他们的监管工具箱。考虑到这些问题，投资者可能要求陈述或承诺人工智能是开发的，或者可能要求创造者签署一份契约，使人工智能继续以合法的方式运营，并符合行业标准、社区标准，就像一些风险投资者目前要求其投资组合公司采取与多样性、公平和包容性相关的政策一样。当然，关于AI在当前或未来状态下的能力的陈述，这可能会受到更严格的审查。

本文中的要点旨在仅涵盖在涉及基于AI的事务时可能有用的部分内容。法律顾问和企业领导层应该密切合作，确保人工智能的各个方面都得到仔细分析和彻底讨论，以确保双方在这个不断发展的人工智能领域得到保护。