数据采集的合法性评估指判断数据收集行为是否符合法律法规（如《网络安全法》《个人信息保护法》），隐私风险评估则关注数据处理对个人隐私的潜在威胁，二者核心区别在于前者侧重合规性，后者侧重损害可能性。合法性评估需检查是否获得用户明示同意、是否遵循最小必要原则；隐私风险评估则分析数据泄露、滥用或歧视性使用等风险点。
例如，电商平台采集用户消费记录时，合法性评估需确认用户是否勾选同意协议，且仅收集与交易相关数据；隐私风险评估则需评估这些数据是否加密存储，第三方共享时是否去标识化。医疗行业采集患者病历数据，合法性需符合《病历书写基本规范》，隐私风险则涉及数据传输中的加密措施和访问权限控制。
优势在于降低法律纠纷风险，保护用户权益；但过度合规可能增加企业成本，限制数据应用场景。未来随着AI技术发展，动态隐私风险评估工具或成为趋势，需平衡数据利用价值与个人隐私保护，推动行业制定更细化的评估标准。
AI“幻觉”指模型生成看似合理但与事实不符内容的现象。其核心成因是大语言模型基于统计规律和模式预测生成文本，而非真实世界知识的精确存储与推理。与人类说谎不同，AI无主观意图，而是因训练数据偏差、上下文理解不足或生成时过度追求流畅性导致信息失真。 例如，在学术写作辅助场景中，AI可能虚构不存在的论文引用；在客服问答中，面对超出训练范围的问题，可能编造产品功能描述。常见于ChatGPT、Claude
B2B多语言GEO策略优化是指针对不同语言市场，通过优化内容的语义清晰度、结构化数据和问答格式，提升企业信息在AI驱动的搜索与推荐系统中的可见性和准确性。与传统多语言SEO侧重关键词不同，它更强调让LLM准确理解行业术语、产品特性和本地化需求，确保跨语言信息传递的一致性和相关性。 例如，一家跨国工业设备商可在官网为每种语言版本添加结构化的产品FAQ，用当地行业术语解答常见技术问题；或使用AI翻译
多语言FAQ内容的结构化处理是指为适应不同语言用户需求，对FAQ内容进行标准化、逻辑化的组织与呈现，确保跨语言信息的一致性和可检索性。其核心是在遵循单语言FAQ清晰性、问答对应性基础上，增加语言间的结构对齐和文化适配，区别于简单翻译，需兼顾语法习惯、术语统一及本地化表达。 例如，跨境电商平台的多语言FAQ会采用统一的问题分类框架（如物流、支付、售后），各语言版本严格对应相同问题列表，同时调整表述