人工智能监管对并购的影响

1/1人工智能监管对并购的影响第一部分人工智能监管影响并购决策 2第二部分反垄断执法中的人工智能分析 4第三部分人工智能对并购协议条款的影响 6第四部分人工智能在尽职调查中的作用 9第五部分人工智能推动监管审批创新 11第六部分国际合作与协调监管 14第七部分人工智能对并购后整合的影响 17第八部分人工智能监管的未来趋势 20

第一部分人工智能监管影响并购决策关键词关键要点【监管对并购市场的影响】

1.监管审查的增加可能会延长并购交易的完成时间，增加成本并带来不确定性。

2.监管机构可能会对并购交易施加条件，以减轻竞争或数据滥用的担忧。

3.并购方需要仔细评估监管风险并提前采取措施来应对监管审查，以确保交易成功。

【监管对技术创新的影响】

人工智能监管影响并购决策

随着人工智能（AI）技术在各个行业的快速发展，监管机构正积极制定政策框架，以应对潜在的风险和挑战。这些监管举措对企业并购产生了重大影响，企业需要充分考虑监管环境在并购决策中的作用。

1.竞争政策

人工智能监管对竞争政策的影响尤为显著。收购拥有关键人工智能资产或技术的公司可能会引发反垄断审查。监管机构担心，合并后的实体可能拥有市场支配地位，从而抑制创新和提高消费者价格。

在欧盟，委员会发布了《人工智能监管倡议》，其中概述了评估并购反竞争影响的原则。委员会将审查合并是否会创建或加强市场支配地位，以及是否会损害技术进步或消费者选择。

2.数据保护和隐私

AI系统依赖于大量数据，这引发了数据保护和隐私方面的担忧。并购可能会导致不同来源的敏感数据的合并，从而产生新的数据保护风险。

监管机构正在制定数据保护和隐私法规，以确保个人数据得到保护。并购方需要评估交易是否会引发数据保护合规问题，并制定计划以减轻风险。

3.算法透明度和责任

AI算法可能复杂且不透明，这引发了对算法透明度和责任的担忧。监管机构正在探索要求企业披露算法决策过程的方法，以增强消费者信任和保护消费者免受歧视。

并购方需要考虑交易是否涉及需要披露或审计的算法，并制定计划以满足监管要求。

4.安全和网络安全

AI系统面临着网络安全威胁，例如黑客攻击和恶意软件。并购可能会汇集不同的安全基础设施和流程，从而产生新的网络安全风险。

监管机构正在加强网络安全法规，以保护关键基础设施和消费者数据。并购方需要评估交易是否会增加网络安全风险，并制定计划以减轻这些风险。

5.社会伦理影响

AI技术引发了有关其社会伦理影响的担忧，包括自动化带来的失业问题以及算法偏差和歧视风险。监管机构正在探索如何在促进创新和保护社会利益之间取得平衡。

并购方需要考虑交易是否涉及可能引发社会伦理影响的AI技术，并制定计划以解决这些问题。

6.跨境并购

人工智能监管在不同司法管辖区之间存在差异。并购涉及拥有不同人工智能法规的国家时，需要仔细考虑这些差异。

企业需要了解跨境并购的法律和监管环境，并制定计划以遵守所有适用的规定。

7.持续监管

人工智能监管是一个不断发展的领域。监管机构正在不断适应新兴技术和风险。并购方需要持续监控监管环境，并根据需要调整其并购战略。

结语

人工智能监管对企业并购产生了重大影响。企业需要充分考虑监管环境在并购决策中的作用。通过理解和解决监管风险，企业可以提高交易成功的机会，并确保遵守适用的法律和法规。第二部分反垄断执法中的人工智能分析反垄断执法中的人工智能分析

人工智能（AI）技术正在迅速改变反垄断执法实践。监管机构可以利用AI分析海量数据，identify可能的反竞争行为。

1.数据分析：

AI技术可用于分析大数据集，例如市场份额、价格数据和交易记录。这些数据可用于识别潜在的垄断或反竞争行为。例如，监管机构可以使用AI来识别特定行业的市场集中度不断提高，这可能表明存在反竞争行为。

2.预测模型：

AI算法可用于开发预测模型，以评估合并或其他交易对竞争的影响。这些模型可以考虑一系列因素，例如相关市场、市场份额和市场准入门槛。通过模拟潜在交易的各种情景，监管机构可以使用预测模型来识别潜在的反竞争问题。

3.算法检测：

AI可以检测和识别反竞争算法。算法的广泛使用可以带来反竞争行为，例如价格歧视、搭售销售和操纵算法。使用AI，监管机构可以识别和分析此类算法，并评估其对竞争的影响。

4.证据分析：

在反垄断调查中，AI可以帮助分析大量数据和证据。它可以自动识别和提取相关文件、电子邮件和社交媒体帖子中的关键信息。这可以节省大量时间和资源，并使监管机构能够更有效地收集和评估证据。

5.发现隐藏模式：

AI技术可以识别传统方法无法检测到的复杂模式和关系。通过分析大数据集，AI可以发现隐藏的关联、异常值和反竞争行为的潜在迹象。这使监管机构能够更深入地了解市场动态，并识别可能逃避传统执法方法的反竞争行为。

6.提高监管效率：

AI工具可以提高反垄断执法效率。通过自动化数据分析、预测模型开发和证据分析，AI可以释放监管机构的人力资源，让他们专注于更复杂的任务和关键决策。

案例研究：

美国联邦贸易委员会(FTC)

FTC已开始使用AI来提高其反垄断执法工作。例如，FTC使用AI工具分析社交媒体数据，以识别潜在反竞争行为。FTC还与微软合作开发预测模型，以评估合并对竞争的影响。

欧盟委员会

欧盟委员会也探索了人工智能在反垄断执法中的应用。委员会正在开发一个AI工具，用于监测数字市场和识别潜在反竞争行为。该工具将分析大数据，包括市场份额、价格和消费者行为。

结论：

人工智能技术正在改变反垄断执法框架。监管机构利用AI分析海量数据，识别潜在的反竞争行为。人工智能工具可以提高执法效率、增强监管机构的分析能力，并促进更全面的反垄断执法。第三部分人工智能对并购协议条款的影响关键词关键要点数据治理和隐私：

1.确保并购后的人工智能系统合规，遵守数据保护法规和道德准则。

2.明确数据所有权、使用权和共享权，防止数据滥用或泄露。

3.构建完善的数据管理框架，确保数据安全、可追溯和可靠。

算法透明度和可解释性：

人工智能对并购协议条款的影响

随着人工智能（AI）技术在商业和法律领域的不断发展，其对并购协议产生了重大影响。以下是人工智能对并购协议条款的关键影响：

1.尽职调查

*数据收集和分析：人工智能算法可用于自动收集和分析目标公司的相关数据，包括财务业绩、客户关系和技术能力。这可以提高尽职调查的效率和准确性。

*风险评估：人工智能模型可用于识别和评估与目标公司相关的人工智能风险，例如算法偏见、数据泄露和知识产权侵权。

2.协议条款

*人工智能知识产权：并购协议应明确规定目标公司人工智能知识产权的归属、使用和许可条款。这包括算法、数据集和训练模型。

*人工智能责任：协议应规定在人工智能系统造成损害或损失时各方的责任。这可能涉及产品责任、知识产权侵权和数据泄露。

*数据隐私和安全：人工智能系统处理大量数据，因此并购协议应包括有关数据隐私和安全保护的条款，以遵守适用的法律和法规。

3.交割事项

*人工智能系统转移：协议应规定人工智能系统的转移程序，包括算法、数据和模型的交付和整合。

*员工过渡：人工智能技术团队在并购后通常至关重要，协议应处理他们的过渡和保留条款。

*持续开发和维护：并购协议应规定目标公司人工智能系统持续开发和维护的责任，包括升级、更新和安全补丁。

4.后并购整合

*人工智能系统整合：人工智能系统整合可能具有挑战性。协议应规定整合计划和责任，以确保无缝过渡和运营效率。

*文化融合：人工智能文化与传统商业文化的融合至关重要。协议应考虑措施，促进员工接受人工智能技术和最佳实践。

*价值创造：人工智能系统可以创造价值。协议应规定价值创造指标和激励措施，以鼓励创新和提高效率。

具体案例：

*谷歌收购DeepMind：谷歌收购人工智能公司DeepMind时，《金融时报》报道称，并购协议包括一项条款，为DeepMind创始人提供人工智能收益的股份。

*亚马逊收购iRobot：亚马逊收购机器人吸尘器制造商iRobot时，《华尔街日报》报道称，并购协议规定亚马逊将负责iRobot人工智能系统的数据隐私和安全。

趋势和展望：

随着人工智能技术的不断发展和商业应用的增加，人工智能对并购协议条款的影响可能会进一步加深。未来趋势可能包括：

*法院和监管机构对人工智能责任和风险的进一步指导。

*标准化人工智能并购协议条款的制定。

*人工智能技术在并购尽职调查中的更广泛应用。

总之，人工智能对并购协议条款的影响是多方面的。并购方应仔细考虑人工智能相关风险和机遇，并在谈判和起草协议条款时寻求专业法律咨询。第四部分人工智能在尽职调查中的作用关键词关键要点主题名称：数据分析和预测

1.人工智能系统可以分析并购目标的庞大数据集，识别传统尽职调查容易忽视的模式和趋势。

2.通过预测并购后的财务业绩、市场份额和竞争格局，人工智能可以增强决策制定者的信心。

3.人工智能驱动的预测模型可帮助评估并购对收入、成本和声誉的潜在影响。

主题名称：文件审查

人工智能在尽职调查中的作用

人工智能（AI）技术正在改变尽职调查的各个方面，带来以下显着优势：

1.数据分析和整理

*AI算法可快速分析和处理大量数据，包括财务报表、法律文件和行业报告。

*AI可以识别模式、趋势和异常情况，帮助尽职调查人员识别潜在风险和机遇。

*例如，AI可以分析目标公司的财务数据，识别异常的收入或支出模式，这可能表明欺诈或财务困境。

2.文档审查

*AI支持的工具可以自动审查大量文件，例如合同、监管申报和电子邮件。

*这些工具使用自然语言处理（NLP）技术来提取重要信息、发现不一致之处并识别风险条款。

*例如，AI可以审查目标公司的合同，识别与知识产权、保密性或违约风险相关的条款。

3.背景调查

*AI可以帮助尽职调查人员进行背景调查，获取有关目标公司高管和员工的信息。

*AI可以通过社交媒体、新闻报道和公共记录数据库收集和分析数据。

*例如，AI可以识别目标公司管理团队中的负面新闻或声誉问题。

4.尽职调查规划

*AI算法可以根据特定交易的风险状况和行业背景，优化尽职调查计划。

*AI可以建议优先考虑哪些领域，并确定需要进一步调查的关键问题。

*例如，AI可以分析目标公司的行业格局，识别可能需要更多关注的监管风险或竞争风险。

5.报告生成

*AI辅助的工具可以自动生成尽职调查报告，总结关键发现并提供建议。

*这些工具使用预定义的模板和自然语言生成（NLG）技术来创建清晰和全面的报告。

*例如，AI可以生成一份报告，概述目标公司的财务健康状况、法律风险和市场机会。

数据安全和潜在风险

与所有技术一样，在尽职调查中使用人工智能也存在一些风险：

*数据安全：AI算法依赖于大量数据，这可能会带来数据泄露或滥用的风险。

*偏见：AI算法可能会受到训练数据的偏差影响，从而导致尽职调查结果存在偏见。

*解释性：AI算法有时难以解释其决策过程，这可能使尽职调查人员在理解和评估结果时遇到困难。

结论

人工智能在尽职调查中的使用正在不断增长，因为它提供了显着的好处。通过自动化数据分析、文件审查和背景调查，AI可以显着提高尽职调查的效率和有效性。然而，在利用AI时，必须意识到数据安全、偏见和解释性的潜在风险。通过仔细考虑这些风险并采取适当的安全措施，尽职调查人员可以利用AI的优势，以安全可靠的方式做出更明智的决策。第五部分人工智能推动监管审批创新关键词关键要点主题名称：数据共享与开放平台

1.监管机构鼓励企业共享与人工智能相关的非敏感数据，促进算法的改进和创新。

2.政府建立开放平台，提供公共数据集和工具，支持研发和监管审批。

3.促进跨境数据流动，以便在全球范围内利用人工智能的优势。

主题名称：监管沙盒与创新中心

人工智能推动监管审批创新

人工智能（AI）正在改变全球经济的各个方面，监管领域也不例外。随着人工智能技术的发展，各国政府正在探索利用人工智能来创新和提高监管审批流程的效率。

人工智能在监管审批中的应用

人工智能在监管审批中的应用主要体现在以下几个方面：

*自动化数据分析和处理：人工智能算法可以自动分析和处理大量数据，从而减少人工审查所需的时间和资源。

*风险评估和预测：人工智能可以利用历史数据和预测模型来评估和预测风险，帮助监管机构识别需要重点关注的领域。

*信息提取和摘要：人工智能技术可以从复杂的文档中提取和摘要相关信息，使监管机构能够快速了解关键内容。

*自然语言处理：人工智能可以理解和处理自然语言，从而使监管机构能够与申请人进行高效的沟通。

*聊天机器人和虚拟助手：人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以提供监管信息和支持，帮助申请人了解和遵守法规。

人工智能带来的创新

人工智能在监管审批中的应用带来了以下创新：

*简化审批流程：自动化和数据分析功能可以简化审批流程，减少申请人和监管机构的负担。

*提高审批效率：人工智能可以大幅提高审批效率，从而缩短审批时间并加快新产品和服务的上市速度。

*增强风险识别：风险评估和预测功能可以帮助监管机构更准确地识别风险，从而保护消费者和市场。

*改进信息获取：信息提取和自然语言处理功能可以改善监管机构和申请人之间的信息获取，从而促进更好的理解和合规。

*提升监管透明度：聊天机器人和虚拟助手可以提高监管透明度，使申请人能够轻松访问监管信息和支持。

全球趋势

全球各国政府都在积极探索人工智能在监管审批中的应用。例如：

*美国：美国食品药品监督管理局（FDA）正在使用人工智能来审查医疗器械和药物申请。

*欧盟：欧盟委员会正在研究人工智能在金融监管和反垄断执法中的应用。

*中国：中国国家市场监督管理总局（SAMR）正在探索人工智能在反垄断审查和企业合规中的应用。

结论

人工智能正在推动监管审批的创新和效率革命。通过自动化数据处理、风险评估和预测、信息提取和自然语言处理，人工智能可以简化流程、提高效率、增强风险识别能力并改善信息获取。全球各国政府都在积极探索人工智能在监管审批中的应用，以提升监管的有效性、促进经济增长和保护消费者。第六部分国际合作与协调监管关键词关键要点国际合作与协调监管

1.全球数据流动与隐私保护：

-避免跨境数据流动障碍，建立共同的数据保护标准。

-加强数据主权保护，避免滥用和侵犯个人隐私。

2.人工智能伦理规范：

-确立全球共识的人工智能伦理准则，防止人工智能技术被滥用。

-制定道德和负责任的人工智能开发和应用准则。

3.市场准入与公平竞争：

-打破技术壁垒，促进跨境人工智能产品和服务的自由流动。

-防止垄断和不正当竞争，维护公平的市场环境。

国际合作与协调监管

1.监管协调与合作机制：

-建立多边监管论坛，促进各国监管机构之间的沟通与协作。

-制定统一的监管框架，避免监管碎片化和不一致。

2.跨境执法合作：

-强化跨境执法合作，严厉打击跨境人工智能违法行为。

-建立信息共享和联合执法的机制，增强执法效率。

3.国际标准与规范：

-制定国际人工智能标准和规范，确保全球人工智能技术安全、可信、公平。

-促进技术创新，推动人工智能产业健康有序发展。国际合作与协调监管

人工智能(AI)技术的跨境流动和全球化应用对并购监管提出了新的挑战。为了应对这些挑战，各国监管机构正在寻求合作和协调，以制定统一的前沿监管方法，促进创新，同时保护消费者和市场。

多边合作

国际组织在促进AI并购监管的协调方面发挥着关键作用。竞争政策领域的国际监管网络竞争执法国际网络(ICN)已成立一个特别工作组来研究AI并购问题。该工作组旨在促进成员国之间在AI并购审查方面的信息共享、最佳实践交换和政策对话。

此外，经济合作与发展组织(OECD)竞争委员会成立了人工智能原则工作组，负责制定AI监管框架的国际准则。这些准则基于竞争法和消费者保护原则，旨在促进创新、公平竞争和公开透明。

双边合作

各国监管机构也正在建立双边合作机制，以解决AI并购监管问题。例如，美国联邦贸易委员会(FTC)和欧盟委员会(EC)建立了定期会晤机制，以讨论AI并购并分享最佳实践。

协调监管目标

国际合作与协调监管的目的是实现以下目标：

*消除监管套利：协调AI并购审查流程，以防止企业通过在监管较宽松的司法管辖区进行交易来规避严格的监管标准。

*促进创新：创造一个公平竞争的环境，促进AI创新，同时防止垄断或其他反竞争行为。

*保护消费者：确保AI技术的发展造福于消费者，并保护他们免受数据泄露、算法歧视和市场失灵等潜在风险。

*增强监管能力：通过知识和资源共享，增强监管机构应对AI并购带来的复杂挑战的能力。

具体措施

国际合作与协调监管涉及一系列具体措施，包括：

*信息共享：监管机构之间定期交换有关AI并购交易的信息和数据。

*最佳实践交流：分享关于AI并购审查方法和标准的最佳实践，促进监管一致性。

*联合调查：在跨境AI并购的情况下，监管机构进行联合调查以评估市场影响。

*共同执法行动：在必要时，监管机构将共同采取执法行动，阻止反竞争行为或滥用市场支配地位。

*监管对话：定期举行监管对话，讨论AI并购的最新趋势和挑战，并探索共同解决办法。

案例研究

国际合作与协调监管在解决AI并购问题方面的成功案例包括：

*美国与欧盟：2021年，FTC和EC共同调查了Facebook对Giphy的收购，以评估该交易对社交媒体市场的影响。合作调查有助于确保对全球市场进行全面审查，并协调针对该交易的两国补救措施。

*英国与欧盟：2020年，英国竞争和市场管理局(CMA)和EC共同调查了Illumina对Grail的收购，以评估该交易对基因组测序市场的潜在影响。合作审查确保了双边监管机构之间的协调，并促成了解决交易竞争问题的补救措施。

持续发展

国际合作与协调监管是AI并购监管不断发展的领域。随着AI技术的快速发展，各国监管机构正在不断适应新出现的挑战和机遇。通过持续对话、信息共享和合作执法，监管机构可以创造一个公平竞争和创新的全球AI市场，同时保护消费者利益。第七部分人工智能对并购后整合的影响关键词关键要点自动化和效率

1.人工智能可以自动化合并后的流程，例如数据集成、系统整合和业务流程优化。

2.这提高了效率，减少了人工干预和错误，从而降低了整合成本和时间。

3.人工智能驱动的分析可以识别整合瓶颈，优化资源分配，并加快实现合并预期协同效应的速度。

数据整合

1.人工智能可以将不同来源和格式的数据整合到一个统一的平台中。

2.这消除了数据孤岛，提高了数据访问性和质量，从而为决策提供更全面的视角。

3.人工智能的机器学习算法可以识别数据中的模式和趋势，帮助合并后的公司了解合并后的客户、市场和运营。

文化融合

1.人工智能可以帮助识别和解决不同公司文化之间的差异。

2.通过分析员工调查、社交媒体数据和沟通模式，人工智能可以制定个性化的文化整合计划。

3.人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可以促进跨文化沟通，促进员工之间的了解和合作。

风险管理

1.人工智能可以识别和评估并购后的潜在风险，例如合规违规、数据泄露和财务欺诈。

2.通过持续监控和分析交易数据，人工智能可以实时检测异常情况，并向管理层提供警报。

3.人工智能可以自动化风险评估流程，并根据实时数据和预测模型计算风险等级。

客户保留

1.人工智能可以分析客户行为和偏好，并根据合并后的产品和服务制定个性化的保留策略。

2.通过聊天机器人和虚拟代理，人工智能可以提供无缝的客户支持，建立客户关系并提高满意度。

3.人工智能驱动的推荐引擎可以帮助识别交叉销售和追加销售机会，增加每位客户的收入。

市场预测

1.人工智能可以分析并购后的市场数据，预测增长机会和竞争威胁。

2.通过机器学习算法，人工智能可以识别新趋势，预测客户需求，并根据市场动态调整合并后的战略。

3.人工智能驱动的预测可以帮助合并后的公司做出明智的投资决策，并优化业务计划以实现最大股东价值。人工智能对并购后整合的影响

概述

人工智能（AI）在并购后整合中发挥着越来越重要的作用，有助于提高效率、降低风险并创造价值。以下将详细探讨AI对整合各个方面的具体影响。

尽职调查

*数据分析：AI算法可以分析大量数据，识别潜在风险和机会，帮助识别目标公司的真实价值。

*预测建模：AI模型可以预测整合后的业绩，评估协同作用并确定潜在的风险和障碍。

规划

*整合计划优化：AI算法可以优化整合计划，考虑多个因素，例如文化差异、业务流程和技术复杂性。

*沟通策略制定：AI工具可以分析利益相关者的情绪和意见，帮助制定有效的沟通策略，促进顺利整合。

实施

*项目管理：AI驱动的项目管理工具可以跟踪整合进展，确定延迟和瓶颈，并实时调整计划。

*文化整合：AI可以分析员工反馈和沟通模式，确定文化差异并制定策略以促进文化整合。

*技术整合：AI技术可以自动化任务和流程，例如数据迁移、系统集成和应用程序开发，优化整合效率。

风险管理

*风险识别：AI算法可以识别并评估整合中潜在的风险，包括法律、财务和运营风险。

*风险缓解：AI模型可以制定风险缓解策略，确定缓解措施并监控风险状况。

*合规保障：AI驱动的合规工具可以确保遵守并购相关法律法规，例如反垄断法和数据保护法。

价值创造

*协同效应最大化：AI算法可以深入分析目标公司数据，识别未充分利用的协同效应和机会，实现价值创造。

*创新促进：AI技术可以促进创新，例如通过开发新的产品或服务，利用目标公司的知识产权和能力。

*效率提升：AI自动化可以减少整合成本，提高流程效率，释放资源以专注于战略举措。

数据

根据埃森哲的一项研究，90%的高管认为AI将在未来三年内显著影响并购整合。麦肯锡的一项研究发现，AI驱动的整合计划比传统计划平均快20%，成本降低15%。

最佳实践

*在并购计划的早期阶段将AI纳入。

*组建一支多学科团队，包括精通AI技术和并购流程的专家。

*投资于高质量的数据，并确保数据准确性和完整性。

*密切监测AI算法的性能，并在必要时进行调整。

*持续与利益相关者沟通，解释AI在整合中的作用和好处。

结论

人工智能正在改变并购后整合的格局。通过提供数据洞察、优化规划、自动化任务和管理风险，AI可以显著提高整合效率、降低风险并创造价值。通过战略性地利用AI，企业可以最大限度地利用合并的潜力，实现成功整合并实现长期价值创造。第八部分人工智能监管的未来趋势关键词关键要点人工智能监管的全球协调

1.国际合作对于建立一致的监管框架至关重要，以避免监管差异阻碍人工智能的发展和应用。

2.各国应协商建立共同的标准和准则，确保人工智能的负责任和道德发展。

3.跨境数据流动和隐私问题需要在全球协调中加以解决，以促进创新和保护公民权利。

基于风险的人工智能监管

1.监管应根据人工智能系统的风险水平量身定制，而不是采取一刀切的方法。

2.高风险人工智能应用，如自动驾驶车辆和医疗诊断，应受到更严格的监管。

3.基于风险的监管方法将允许创新在可控的环境中蓬勃发展，同时减轻潜在风险。

人工智能伦理指南

1.人工智能伦理指南应指导人工智能系统的开发、部署和使用。

2.这些指南应解决偏见、透明度、责任和对社会影响的关注问题。

3.伦理准则应与监管框架相辅相成，以确保人工智能的负责任和道德发展。

行业自监管

1.行业协会和企业可以在促进人工智能负责任发展方面发挥重要作用。

2.自我监管举措可以补充政府监管，以提高合规性并促进最佳实践。

3.行业自监管应与政府监管机构合作，确保有效性和问责制。

人工智能监管沙箱

1.监管沙箱为创新人工智能技术在受控环境中进行测试和评估提供了空间。

2.沙箱允许企业在监管环境中试验新方法，同时减轻监管障碍。

3.监管沙箱有助于推进人工智能创新，同时解决监管不确定性。

人工智能人才培养

1.监管机构和行业需要培养了解人工智能技术和监管要求的熟练人才。

2.跨学科培训计划至关重要，以培养具有技术和法律专业知识的监管人员。

3.持续的专业发展对于确保监管机构跟上人工智能技术发展至关重要。人工智能监管的