- 在人工智能时代，买家使用购买到的智能服务时，其专有知识面临泄露风险，导致出现‘逆向信息悖论’——卖方对买方的了解反而多于买方对卖方的了解。
- 传统的知识产权保护措施（如专利）无法解决逆向信息悖论；相反，企业需要掌控自身的学习基础设施，防止机构知识在人工智能交互中泄露。
- 企业必须建立信任边界，以保留对数据、交互记录、评估结果和模型输出的所有权，从而能在不向第三方提供商泄露专有知识的前提下对模型进行微调。
- 关键策略包括创建私有评估体系、构建专属学习环境、将编排层与单一模型解耦、优化成本，以及通过持续学习循环实现人工智能投资的复利增长。
- 其目标是让企业在使用人工智能模型的同时，不损害自身独特的知识资产，确保经济价值始终归属于知识创造者而非基础设施所有者。