1. 数据治理监管：
遵守数据收集和使用的相关规定，如在进行模型训练时，不得侵害他人依法享有的知识产权，涉及个人信息的，应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形，并且要采取有效措施提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。
对于生成式服务提供者，可采取强制性的录音义务、强化保密措施、泄漏后的快速处理措施等措施来加强对其的监督。还可以通过注重保护个人资料的权利，来预防生成式服务提供者对个人资料的滥用。生成式服务提供者在获取第三方平台上的个人资料时，应保存阅读记录及与第三方签署的数据提供服务协议，并备案；在数据流通、处理等环节，要采取有效的防范措施，应以必要的手段防止数据泄漏；在发现数据泄漏的情况下，应及时通知数据监管机构，告知数据当事人，并修复相关漏洞，尽可能将影响降到最低。对于数据主体，赋予生成式服务使用者数据访问权，给予其必要数据访问的合法渠道。
2. 版权保护：
目前由人工智能生成的内容不适合获得版权保护。具有创作功能的人工智能软件本身就是商品，而开发者许可他人利用人工智能生成相应内容的本质是服务，让开发者销售商品和服务行为回归市场本身，通过价格机制调节，才是人工智能产业发展的一般途径。
3. 市场环境规制：
从反不正当竞争以及反垄断这两个公法上的规制入手，为人工智能寻求一个健康的市场环境。在反不正当竞争的公法规制方面，应迎接三个方面的挑战，即《反不正当竞争法》一般性条款的泛化运用、商业秘密及数据反不正当竞争保护的不足。在反垄断的公法规制上，应对通过算法共谋的垄断协议行为、通过数据垄断滥用市场支配地位行为以及未达到申报标准的经营者集中行为加强规制。
4. 翻译过程合规：
AI
人工协作：采用AI - 人工协作的方式，即AI进行初步翻译，人工进行审核和修正，以确保翻译的准确性和合法性。例如，AI可以快速翻译合同中反复出现的样板法律条款，而人工审核员则确保法律细节得到准确捕捉。
使用翻译记忆系统（TMS）：TMS存储先前翻译的短语和法律术语，允许翻译人员在未来的文档中重复使用这些术语，确保术语翻译的一致性，减少不一致的风险。
确保准确性：AI法律翻译工具应使用基于法律文本训练的机器学习模型，以更准确地翻译复杂的法律术语。例如，在跨国合并合同中，AI工具可以自动准确地翻译“赔偿”或“仲裁条款”等术语，保持文档的法律一致性。
文化和司法适应：AI工具应提供文化和法律上适当的翻译，考虑到不同国家法律术语的不同含义。例如，“诚信”一词在不同国家的合同中可能有不同的解释，AI工具可以根据目标国家的法律框架提供正确的法律含义。
5. 安全与保密：
对于包含敏感和机密信息的法律文档，使用安全、加密的平台进行翻译，防止未经授权的访问。这些平台应利用先进的加密技术和安全通信渠道，确保翻译过程中的机密性。AI工具应符合组织的数据保护政策，并满足诸如GDPR或HIPAA等法规要求，以避免与数据泄露或滥用相关的法律或合规问题。
