你的AI很智能，但它安全嗎?探索保護你的企業和客戶的必備治理策略。

要點：

? 治理至關重要：如果沒有適當的AI治理，公司可能會面臨合規失敗和失去客戶信任的風險。

? 策略優先：一個明確的AI策略和治理框架可以在創新與混亂之間劃清界限。

? 合規推動信任：強有力的AI治理不僅能滿足監管要求，還能增強客戶信任和競爭優勢。

大多數技術的一個反復出現的趨勢是，它們通常在廣泛應用之前，相關法律還未完全確立。對于技術的治理——尤其是那些被廣泛使用的技術——對于保護人們、公司及其數據免受濫用至關重要。

AI似乎也不例外，但它是“新瓶裝舊酒”，還是“舊瓶裝新酒”呢?

盡管AI已經存在了大約60年，但由于其多次的反復發展，直到最近才逐漸受到關注。自從ChatGPT于2022年底出現以來，許多公司開始開發用于各種應用的AI模型。

這種技術的使用可能帶來許多風險，包括暴露敏感數據、違反知識產權法、產生明顯錯誤的結果以及違反現有或正在制定的法規。因此，AI的應用必須謹慎。

為何AI治理至關重要

直到最近，AI幾乎是數據科學家和其他數據專家的專屬領域。因為數據通常只在內部用于改進產品和服務，或分析一般客戶行為，因此對數據治理框架的需求并不緊迫。隨著GenAI在工作場所的廣泛應用，這一情況已經發生了變化。

如今，大多數公司都意識到，為了跟上同行的步伐，他們需要在產品或服務中引入某種形式的GenAI或大型語言模型(LLMs)——而這也伴隨著必要的治理。

一個問題是：AI治理程序尚未形成，更不用說定型了。AI的底層技術仍在發展，這使得立法機構難以確定一個固定的合規方案。

但公司不能等待多年才看到最終的治理框架。相反，他們必須立即開始建立一個可行的、可辯護的、可擴展的，最終是靈活的框架，以監督和管理他們企業中的AI使用。在部署AI模型之前，公司需要充分理解這些模型在其業務背景下的生命周期以及它們的工作原理。當然，所有AI項目都應通過合規、法律和信息安全團隊的常規治理審核流程。

建立AI治理框架

適當的數據治理涉及數據質量、數據安全、倫理使用和隱私保護等多個方面。根據你的業務和所使用數據的性質，AI治理可能比數據治理更為重要(也更為耗費資源)。

以數據分析為例，通常在人們做出決策和行動之前，總會有一個人來驗證結果，但由于AI能夠在更大規模上運作，它可以在毫秒內做出幾十個預測，而無需解釋。AI甚至可以在自動決策場景中被訓練為自主采取行動。

在考慮你的AI治理模型時，可以考慮以下幾個基本要點：

1. 考慮使用AI的策略

你的計劃是什么?你的目標是什么?問問自己，公司是否真的有一個AI的業務案例，也就是說，嵌入在你的產品或服務中的AI是否會對你的客戶產生有意義的影響?如果答案是否定的，那么可能就不值得花費精力和成本去開發。

2. 制定AI使用監控政策

如果答案是肯定的，那么第二個考慮因素應該是制定一項政策或聲明，規定AI在公司內部如何使用以及由誰使用，這個基礎文件可以采用正式政策的形式，明確說明為什么使用AI、由誰使用以及用于什么目的。政策往往更具規范性和具體性，規定了技術必須——而不是應該——如何使用。你的政策還可以提及行業標準，以作為基準。

3. 考慮制定AI使用指南

或者，你可以制定指南，傳統上指南會列出推薦的使用方法和最佳實踐。兩種方法各有優缺點。根據你的行業、你所受的監管程度以及公司使用的數據類型(如B2C或B2B)，你可以選擇使用指南，以免過度限制創新或試驗。

4. 創建AI文檔組合

無論你選擇何種文件，目標都是創建一系列文檔，盡可能為員工如何使用新技術提供指導，這將幫助他們在使用數據時，以道德和負責任的方式創建功能豐富的產品和服務。

5. 建立法律合規框架

接下來，確保你的數據處理的法律基礎是堅實的。如果你處理的是歐盟公民的數據，特別是要根據GDPR第6條的規定，為你的情況找到最合適的法律依據。

6. 確定AI決策者

另一個重要的工作是創建AI審批流程，包括指定決策者。

理想的AI治理框架應該定位在概念化與運營化階段之間，這將確保任何為評估想法和用例而設立的團隊、委員會或論壇能夠采用整體性和跨職能的視角。通過這種方法，他們可以全面評估AI對你的商業模式帶來的獨特風險，并決定哪些舉措應推進到生產階段。

為廣泛的AI監督做好準備

全球各地的立法者很快將要求大多數公司建立強有力的AI治理監督模型。通過采用將人權與商業洞察相結合的更廣泛視角，企業可以通過增強客戶信任來獲得競爭優勢。

這種以隱私為先、以業務為中心的方法使公司能夠自信地開發以價值為驅動的模型，同時確保數據隱私和符合監管要求，提供超越單純合規的戰略優勢。