Block 和 Spotify 法务高管推动主动式 AI 治理

Block 和 Spotify 的法务高管正在重新构想内部团队如何应对 AI 带来的挑战。在 2026 年 Runway AI 峰会上，Block 的首席法务官 Chrysty Esperanza 和 Spotify 的总法律顾问 Kevan Choset 阐述了以适应性、深入的技术理解和主动式法规为核心的框架。他们的方法反映了行业的更广泛转变，即法务团队正逐步成为 AI 部署的战略推动者。

Esperanza 和 Choset 一致认为，对 AI 项目说 “不” 现在是更大的风险。Esperanza 强调：“如果你说不，这比说是的风险更高。” 她指出了技术的快速复合性。Choset 也对此表示认同，他描述了自己嵌入法律控制的策略，使审批流程预先内置：“在问题出现之前就附条件地给出肯定的回答。” 对于两位领导者来说，首要任务是确保法务部门成为业务合作伙伴，而不是业务瓶颈。

没有所谓的 AI 律师

尽管 AI 热潮涌动，两位领导者都淡化了一个专门法律类别的概念。当 Spotify 推出其 AI DJ 功能——一个模仿现场广播主持人的 AI 工具时，法务审查流程仍然基于传统问题，如隐私、版权和透明性。Choset 解释道：“虽然视角是 AI，但法律原则是相同的。” 同样，Esperanza 指出，审查 Block 的 Money Bot 时，需要理解其数据来源并确保透明性，以建立客户信任。

这种方法与 2026 年 7 月 9 日的一份 Axiom 报告一致，该报告发现，尽管 93% 的法务团队已经采用了 AI，但只有 7% 实现了预期结果。治理漏洞，尤其是运营监督方面的缺失，仍然是充分利用 AI 潜力的障碍。

走在法规前面

主动式法规是他们策略的另一个基石。由于 AI 监管在各司法管辖区之间分散，Esperanza 提倡采用具有适应性的框架。她表示：“制定一个允许你灵活调整的框架是最可持续和持久的方式。” Choset 补充说，监管通常对隐私和透明度等可预测的关注点做出反应，这使得公司能够预先制定内部规则。例如，Spotify 在 2025 年就制定了禁止其平台上的声音模仿政策——远远领先于正式法规的要求。

这种前瞻性的立场反映了更广泛的行业趋势。州一级的 AI 法规正在不断增加，例如德克萨斯州的《负责任的 AI 治理法案》。2026 年 6 月哈佛法学院的一次会议强调了总法律顾问在定义 AI 风险阈值和嵌入监督机制中日益重要的角色。

内部开发工具

Block 和 Spotify 都采取了一个不寻常的步骤：在内部开发 AI 驱动的法律工具。Block 的团队创建了一个营销合规工具，用于自动化例行的法律审查，从而让律师能够集中精力处理复杂案件。Spotify 也独立开发了一个类似的系统。Choset 将这一转变视为时代的标志：“五年前，这事会交给一家 SaaS 供应商处理。现在，你可以快速自行开发。” 他批评了一些法务团队缺乏想象力，并指出非技术型利益相关者往往无法理解 AI 的潜力，直到他们直接接触这些工具为止。

从合规到伦理

Choset 和 Esperanza 认为，他们的角色不仅限于合规，还延伸到伦理决策领域。Choset 表示：“总法律顾问通常是事实上的首席伦理官。” 他补充说，健全的 AI 政策需要通过压力测试原则来识别潜在的危害。Esperanza 将伦理与客户体验联系在一起：“直觉上感觉正确的事情往往与法律正确的事情有很大的重叠。” 她指出，伦理的 AI 实践通常通过建立消费者信任转化为竞争优势。

对于处于 AI 采用早期阶段的法务团队，Esperanza 的建议很直接：“撸起袖子干吧，自己动手构建。” 两位领导者都强调了掌握 AI 工具实际操作的重要性，以全面了解其影响。从被动合规到主动治理的转变正在加速，而能够适应的法务团队将在 AI 时代创造业务价值。