1956 年，人工智能(AI)在Dartmouth会议上被首次提出，这一具有开创性意义的事件为未来科技发展描绘了宏伟蓝图。

自人工智能诞生以来，其发展历程跌宕起伏，经历了三次显著的起伏周期。

如今，人工智能正昂首迈进第四次发展浪潮，生成式人工智能应用如雨后春笋般涌现，市场规模呈现井喷式增长态势。

人工智能主要分为弱人工智能与强人工智能两大类别。当前，我们正处于弱人工智能时代。

在这个阶段，人类设计并创造了人工智能，使其具备人类智能的某些方面，但这些智能机器仍无法完全脱离人类的控制与监督独立运行。

从法律层面来看，人工智能自然不具备主体资格，其行为与成果应被视为人类主体行为的延伸。

在人工智能数据获取方面，当前主要有三种方式：自行采集、第三方采购和技术抓取。

自行采集，例如一些大型互联网企业通过自身平台收集海量用户行为数据，用于训练和优化人工智能算法，以提升用户体验和服务质量

第三方采购则是通过购买专业数据服务公司提供的数据集，这些数据集往往经过专业处理与标注，能为人工智能研发提供精准且丰富的数据支持

技术抓取则是借助网络爬虫等技术手段，从公开可用的网络资源中提取数据，但需遵循相关法律法规与网站规则，确保数据获取的合法性和合规性。

但是，大家有没有想过，在科技飞速且迅猛发展的同时，AI的一些弊端也逐渐显露。

生成式AI的普及让数据收集量暴增，但80%的企业无法追踪AI模型的训练数据来源，面临GDPR“数据可解释性”的拷问。

图片来源：东方财富网

“AI生成的每一份报告，都可能是一封未盖章的法院传票。”

欧盟《人工智能法案》将AI系统分为“不可接受风险”和“高风险”等级，违规者最高可罚全球营收6%，但全球仅15%的企业具备对应的合规能力。

AI算法歧视、深度伪造、知识产权归属等问题频发，某金融公司因AI信贷模型“种族偏见”被索赔1.2亿美元。

AIGP证书由国际隐私专业协会(IAPP)颁发，是全球首个ANSI认证的人工智能治理证书，专为应对AI伦理、法律及风险管理设计。

• 知识体系7大维度：

从AI基础、法律适用到生命周期治理，覆盖欧盟AI法案、中国生成式AI新规等核心法规。

• 考试实战导向：

100道情景选择题，30%为真实案例（如ChatGPT数据跨境合规），直击企业痛点。

• 全球认可度：

微软、谷歌等科技巨头将AIGP列为合规团队晋升标准；中国80%头部律所优先录用持证者。

AIGP不是一张纸，而是AI时代的‘免死金牌！谁适合考AIGP？