从“能用AI”到“能管好AI”
企业不应只评估模型的回答效果，还需要一起设计用途边界、数据来源、人工复核、证据保留和故障处理。
阅读全文 →Research & Insights不追逐口号，
不追逐口号，
记录可执行的方法。
这里收录我们在法律科技、人工智能工程、数据与产品治理方面的阶段性研究。文章不代替针对具体事项的专业意见。
研究范围
我们长期关注的问题
技术选型会变，但一个商业系统的责任、数据、流程和可维护性问题会长期存在。
法律与技术如何共同建模
如何将抽象要求映射为业务对象、系统规则和可验收的控制点。
AI应用如何安全落地
在实际业务中处理数据、权限、质量、成本、人工复核和责任边界。
产品如何长期可维护
从架构、版本和文档到测试、监控和应急机制，降低长期变更成本。