专访：Ricardo García Giorgana 与 Xavier Careaga 谈人工智能、并购及墨西哥监管的未来

Latin Counsel 很高兴与两位杰出人士对话，他们深耕墨西哥和拉丁美洲并购、数字监管与人工智能的交汇领域。

Ricardo García Giorgana是 Galicia Abogados 的并购与科技合伙人。过去十年，他参与了该地区一些最复杂的交易和科技业务。

另一方面， Xavier Careaga是该所人工智能、科技与媒体业务的 法律顾问 ，在 Galicia 任职逾 3 年，此前曾担任 Meta拉丁美洲总法律顾问。他拥有企业内部法律工作经验，并从客户角度出发进行战略思考，因此成为科技、人工智能和监管领域重要事务的顾问。在人工智能不仅改变商业模式，也重塑企业交易法律与战略架构的背景下，这些经验尤为重要。

从改变 尽职调查 流程和并购交易中的风险分配，到数据、算法、数字平台及“即服务”模式带来的新监管挑战，两位律师对企业、基金和法律顾问如何为日益由人工智能和科技驱动的经济做好准备，提供了尤为宝贵的见解。

能够呈现这场对话，我们深感荣幸。两位受访者对墨西哥企业、科技和监管生态有深入了解，也善于预判将塑造该地区商业与法律未来的趋势。

LATIN COUNSEL：从 尽职调查 到风险分配和无形资产估值，人工智能正在如何重新定义墨西哥并购交易的架构设计、谈判和执行方式？

Ricardo García Giorgana： 人工智能无疑正在从内部改变并购，并影响整个交易流程。

其中， 尽职调查 无疑是法律团队最关注的环节。团队正在识别可立即借助人工智能工具改进的领域，例如生成包含具体合同条款的矩阵、筛选并生成清单且可轻松调整阈值，以及识别数百份文件中的合同风险、监管或有事项和模式。在交易的 买方 一侧，如今使用人工智能已不可或缺，因为它能在数天内（甚至数小时内）完成过去需要数周或数月的工作。

同样的工具也可用于交易的卖方一侧，尤其是生成与交易协议中的陈述与保证相对应的披露附件。无论是 外部专项法律顾问 （外部律师事务所），还是卖方或目标公司的 内部团队 ，如今都可以、也应当借助人工智能生成这些文件。这些文件有助于识别和缓释交易风险，而相关风险可能转化为赔偿义务；交易交割后，我们越来越常见到此类义务被主张。

不难想象，在不久的将来，律师（无论处于职业生涯的哪个阶段）运用多种人工智能工具的能力，将与其掌握法律知识同样有用、重要；而法律知识正是人们通常认为律师已经具备的。

因此，律师以及律师事务所面临的一项重要挑战，是通过培训和能力建设，以最负责任、高效和审慎的方式将人工智能应用于这类流程。

我们通过培训、制定明确的使用政策，以及每周在 焦点小组 中分享应用案例来推进这项工作。在墨西哥，监管空白增加了跨境 交易的不确定性，尤其是在外国买方要求遵循其本国司法管辖区标准时。在我们的业务中，我们已负责任地将人工智能用于文件审查流程，从而提高效率和准确性，但始终以律师的法律判断为先。

LATIN COUNSEL：对于价值取决于人工智能、数据和“即服务”模式的企业，相关交易带来了哪些机遇和新的法律挑战？这对私募股权基金和战略买方尤其意味着什么？

Ricardo García Giorgana： 以人工智能、数据或 SaaS／AIaaS 模式为核心的企业，构成了私募股权基金和战略买方正密切评估的一类新 目标公司 。在 尽职调查 中，出现了一些关键的新问题，例如谁拥有训练数据、是否涉及第三方许可、模型是否使用个人数据训练，以及适用何种监管框架。

“即服务” 模式带来了新的合同风险：依赖第三方 API、可单方面变更的可接受使用条款，以及交割后的运营连续性。对私募股权基金而言，真正的资产不只是代码，而是围绕模型形成的完整数据、人才和合同生态。这应当成为分析的重点。

LATIN COUNSEL：作为同时在并购和 TMT 领域享有声誉的律师，您认为交易在什么情况下不再主要是企业交易，而需要采用完全不同的科技法律策略？

Ricardo García Giorgana： 当交易中最有价值的资产不在传统资产负债表上时，转折点就出现了。如果真正被收购的是人工智能模型、 数据集 或技术架构，传统并购工具就不够用了，必须加以调整和完善。实践中，当常规企业 尽职调查 提出的问题多于答案时，这一转折点便会显现： 训练数据归谁所有？是否依赖关键的第三方 API？底层软件如何许可？

此外，如果标准的 陈述与保证 未能涵盖实际风险，例如算法偏见、隐私法规合规或交割后技术资产迅速过时，也会出现这种情况。在 合资企业中，策略从首次谈判起就有所不同。双方需要投入大量精力，就谁控制生成的数据、选择何种实体持有共有知识产权并如何保护该知识产权，以及围绕该实体制定何种公司治理规则达成协议；还要确定该实体的 股权 转让规则，以及在 合资企业 提前解散或终止时应采取的机制。

关键在于尽早识别这一转折点，避免公司架构定型后再作调整，届时纠正成本会很高。

我们面对的是一种能够加快交易、拓展业务并提高效率的技术，还是一种要求彻底重构法律与竞争框架的技术？

Ricardo García Giorgana： 两者兼有。如今并购律师最重要、最精细的工作，恰恰在于处理这种张力。人工智能无疑能加快交易进程，缩短 尽职调查时间、改善风险识别并提高估值准确性。

在我们的业务中，这已经是事实。但人工智能也迫使我们重新审视那些被视为理所当然或已标准化的法律架构，例如：模型造成损害时由谁承担责任？

我们的任务是考虑所有方案，覆盖各个方面。此外，尽管我并非竞争法专家，但数据和算力高度集中于少数主体，正引发反垄断讨论；在过去，这类讨论在科技领域难以想象。

我的看法是，不必在两种叙事之间作出选择。能够胜出的客户，将是在利用人工智能提升速度的同时，不忽视法律框架仍在形成，并与顾问共同进行战略性构建的客户。

LATIN COUNSEL：人工智能给墨西哥数字生态带来了哪些主要监管挑战和机遇？企业如何在创新的同时兼顾合规、透明度和权利保护？

Xavier Careaga： 墨西哥国会已收到 170 多项与人工智能相关的立法提案。这反映出政治意愿，但如果缺乏明确、有序的战略，或立法者和主管机关缺乏深入的技术知识，就无法建立充分的监管标准。

预计 2026 年第四季度或 2027 年初将提出一部有望推进的《人工智能总法》。因此，企业亟须从现在开始准备，而不是等法律生效后再行动。主要挑战在于监管碎片化：我们发现了多项彼此孤立、按行业或特定主题制定的提案，例如刑事领域的提案，却缺乏共同的原则架构。这给人工智能产品设计者带来了不确定性。

机遇在于积极参与规范制定讨论。现在就部署人工智能并记录合规、透明度和风险缓释实践的企业，在监管出台后将拥有竞争优势。负责任的创新要求从产品设计之初就纳入法律考量，贯彻隐私保护设计和公平性设计，而不是在最后才添加这一层。趋势表明，未来的监管将纳入这方面的义务，尤其涉及数字环境中的儿童。

根据您的经验，哪些行业和商业模式会因使用人工智能而面临更严格的监管审查？墨西哥企业应关注哪些国际趋势，以预判规范的发展？

Xavier Careaga： 近期监管风险最高的行业包括：金融服务（信用评分 、自动化反洗钱）、医疗（人工智能辅助诊断和临床决策），以及采用算法推荐系统的平台。

人工智能在就业、教育领域的应用，以及任何会对个人权利产生重大影响的自动化决策，也日益受到关注。《欧盟人工智能法案》是目前架构最完善的参照，将系统按风险等级分类并规定相应要求。尽管这种做法并不完全适合人工智能的特性，但我们已在墨西哥看到相关趋势；立法时采用类似的监管方式和架构将不可避免。

美国的监管更为分散，既按行业划分，也因州而异，但各主管机关发布的指引正在形成值得关注的趋势，我们一直密切跟进。日本和新加坡在原则导向监管、责任分配和监管 沙盒 方面提供了有益的模式，尤其适用于希望在建立法律确定性的同时不阻碍创新的生态系统。开展业务或进行境外投资的墨西哥企业，如今已受许多此类规则约束，只是有时并未意识到这一点。

在墨西哥，人工智能促使人们重新思考的主要因素是什么：创新、监管风险，还是数据和技术领域的权力集中？

Xavier Careaga： 这 3 个因素同时发挥作用，但如果要指出最具结构性影响的因素，我认为是监管风险。监管即将到来；近期一些未能推进的提案表明，相关方面不了解人工智能运行的技术现实，这将迫使企业调整运营以实现合规。

墨西哥产生海量数据，但处理基础设施、基础模型和大型人工智能系统集中在少数几家全球企业手中。

监管风险正推动企业采用更完善的人工智能治理实践，这是积极的，但不能只作被动应对。提前准备才是制胜策略。创新则表明，人工智能能够解决墨西哥的实际问题，例如服务可及性、机构效率和金融包容性；这也说明，监管应当在保护权益的同时避免阻碍发展。

我最想重新思考的是律师在这一切中的角色：律师不应只是合规守门人，更应成为解决方案的设计者，确保方案在法律上可持续、在社会层面负责任，并在长期具备竞争力。