1. 隐私保护与数据安全
数据收集的透明度：明确告知用户数据收集的目的、范围和使用方式，确保用户知情同意。
数据存储的安全性：采用先进的加密技术和安全措施，防止数据被非法访问和篡改。
数据使用的规范性：建立完善的数据使用管理制度，确保数据的合法合规使用，不得用于任何非法目的。
2. 翻译准确性与文化多样性
提高文化敏感性：引入更多的文化背景知识和专家参与，建立多语种、多文化的语料库，提升系统的综合翻译能力，以处理涉及宗教、种族、性别等敏感话题时的翻译。
3. 算法偏见与公平性
优化算法：持续优化算法，减少偏见，确保翻译结果的公平性和公正性。这是因为算法偏见可能源于训练数据的偏差、设计者的主观意图或技术本身的局限性，导致翻译结果不公平、不公正。
4. 知识产权与版权问题
尊重版权：在使用数据训练AI时，确保数据来源合法，不侵犯他人的知识产权和版权。例如，避免在未经授权的情况下使用受版权保护的材料作为训练数据。
5. 责任风险
开发者责任：技术开发者应具备“人工智能”理念，对开发行为产生的后果承担责任，并预测未来可能出现的问题。在使用法律翻译数据作为训练数据时，必须高度重视数据的知识产权和隐私保护问题。
使用者责任：技术使用者需要承担相应的责任风险。例如，译员在使用生成式AI翻译技术时，不能过度依赖技术，应加强对AI翻译结果的审查，以避免因翻译不准确而引发跨国法律纠纷等问题。
6. 确保符合法律翻译的责任要求
宣誓翻译和认证翻译：在法律翻译场景中，可通过宣誓翻译（翻译符合官方标准，可用于法律情况、要求或行政目的，翻译人员需获得相关认证）和认证翻译（翻译人员需证明翻译的准确性，对翻译质量负责）等方式来确保满足法律翻译所需的责任要求，因为在许多要求进行法律文件翻译的情形中，翻译提供商需要为其翻译质量承担法律责任。
7. 其他措施
检查AI工具是否符合标准：在采用任何AI工具前，确保其是基于隐私和安全、透明度、公平性、问责制这四大AI支柱开发的，以指导决策过程，选择符合标准的工具。
核实数据来源：AI工具提供的信息准确性需人工核查，确认内容来源符合且不侵犯版权，以避免责任索赔并确保内容准确性。
制定和更新公司政策：创建并定期更新关于在工作场所使用AI的公司政策，培训员工，使其理解AI使用的考量和潜在风险，提供应对错误信息、隐私泄露、和法律挑战以及偏见等问题的指导。
审查AI输出：审查AI生成的内容，确保其尊重文化敏感性和规范，注意地区差异和性别敏感性，避免生成冒犯性或不适当的内容。
考虑使用封闭AI系统：对于处理敏感材料或信息，可考虑使用仅基于公司数据训练的封闭AI系统，防止输入信息被用于公共AI模型，保护机密信息。
保持与客户的透明度：向客户和利益相关者保持透明，告知他们所使用的AI工具以及为确保实践所采取的措施，这有助于建立信任，提升公司的信誉。
