人工智能用于法律研究和监管监测

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：38m

你将学到什么

• 通过定义问题、管辖权、时间段、来源和完成标准来规划人工智能辅助的法律研究。
• 撰写结构化提示，以产生基于来源、范围明确且透明的法律和监管研究成果。
• 查找并验证立法、法规、法院判决、指南、咨询和执行材料。
• 检查引文、引用、法律状态，以及每个来源是否真正支持所陈述的法律主张。
• 使用官方来源、警报、RSS 源、API 和无代码工作流程构建监管监控系统。
• 采用负责任的 AI 实践，涵盖保密性、隐私、网络安全、偏见、治理和人工监督。

描述

本课程涉及人工智能的使用。

人工智能工具用于支持旁白、视觉材料和所选课程内容的准备。所有课程、解释和学习资源都经过讲师的审核、组织和完善，以确保准确性、相关性和教育质量。

人工智能可以加速法律和监管工作，但流畅的人工智能答案不一定是准确的、最新的或得到权威来源的支持。

本课程教授一种实用的、源头优先的方法，用于在法律研究、监管监控、合规分析和战略决策支持中使用人工智能。您将学习如何使用人工智能作为研究助理，同时保持来源验证、专业判断和人类责任。

本课程从生成式人工智能、大型语言模型、检索增强生成、多模态工具和人工智能代理的基础开始。然后，您将学习如何定义研究问题、确定相关司法管辖区和时间段、创建法律问题树、制定搜索策略以及维护可靠的研究日志。

您将练习编写结构化提示，这些提示需要明确的范围、权威的来源、不确定性陈述和有用的专业输出。您还将学习如何查找和评估立法、法规、法院判决、监管指南、咨询、拟议规则和执行材料。

您将学习如何：

• 验证引文、引用、日期和法律主张
• 检查法律和监管材料是否保持最新
• 使用官方来源、警报、RSS 源、API 和无代码工作流程构建监管监控系统
• 分析监管变化、适用性、义务、例外、截止日期和处罚
• 将义务映射到业务流程、控制、所有者和证据
• 创建监管差距分析和义务控制矩阵
• 比较战略选择并沟通法律和监管风险
• 准备可供决策的执行简报和管理层演示文稿
• 管理机密性、隐私、网络安全、偏见和负责任的人工智能治理

最终的顶点项目通过现实的虚构业务场景将这些技能结合在一起。您将创建研究计划、来源登记册、监管监测计划、义务矩阵、差距登记册和执行简报。

无需编程经验或付费法律数据库。本课程专为法律、合规、监管、治理、风险、政策和技术专业人士以及寻求实用人工智能辅助研究技能的学生而设计。

本课程提供教育方法和工作流程。它不提供法律建议或取代由适当合格的专业人员进行的审查。