在 AI 时代，信任至关重要：治理和安全的见解

AI 时代，信任至上

在飞速发展的 AI（人工智能）领域，信任已成为成功实施和采用的基石。随着企业拥抱生成式 AI，他们必须通过制定明确的政策、提高认识以及对 AI 应用进行持续的监控和测试来优先建立信任，以确保其符合组织的价值观并降低风险。

生成式 AI 治理：确保与品牌价值观保持一致

生成式 AI 能够创建类似人类的文本、代码和图像，对治理提出了独特的挑战。企业必须确保 AI 像员工一样反映其品牌和价值观。这需要制定指导 AI 使用的政策，并在员工中提高对 AI 技术负责任和合乎道德地部署的认识。

AI 时代的网络安全威胁

网络安全威胁随着 AI 的进步而不断演变。数据泄露，即未经授权的个人获取敏感信息，仍然是一个重大问题。勒索软件攻击，即犯罪分子加密公司的系统并要求支付解密费用，变得越来越普遍，尤其是在医疗保健、金融和关键基础设施领域。

数据泄露：原因和后果

数据泄露可能由于多种因素造成，包括恶意攻击、人为错误和安全措施不足。后果可能很严重，导致财务损失、声誉受损和法律责任。企业必须实施强大的安全协议，对员工进行网络安全最佳实践培训，并对不断发展的威胁保持警惕。

勒索软件攻击：一种日益严重的威胁

勒索软件攻击对各种规模的组织构成重大威胁。它们会破坏运营、危害敏感数据并造成财务损失。企业应该制定全面的事件响应计划，包括数据备份、员工培训以及与执法和网络安全专家合作。

舒默参议员的 AI 报告：解决国家安全问题

舒默参议员最近的 AI 报告强调了 AI、网络安全和国家安全之间的交叉点。报告强调需要采取强有力的治理措施来降低风险并保护关键基础设施。报告还呼吁加大对 AI 研究和开发的投资，以保持竞争优势并应对新出现的威胁。

AI 治理和风险缓解

有效的 AI 治理涉及风险排名、持续监控和 AI 输出测试。通过根据风险级别对 AI 应用进行分类，企业可以相应地对安全措施和资源进行优先排序。持续监控和测试有助于识别和解决与预期行为的任何偏差，从而确保 AI 系统在可接受的参数内运行。

AI 输出的持续监控和测试

AI 输出的持续监控和测试对于保持信任和降低风险至关重要。这包括建立护栏和自动化检查，以检测 AI 输出中的异常、偏差或意外后果。定期测试和评估有助于确保 AI 系统始终与组织的价值观和目标保持一致。

模型漂移：理解和防止意外后果

模型漂移是一种现象，其中 AI 模型会随着新数据的不断涌入而改变行为。这可能导致意外后果和准确性降低。企业必须实施策略来监控和缓解模型漂移，例如定期重新训练和性能评估。

大学和行业专家在 AI 治理中的作用

大学和行业专家在为 IT 专业人员提供驾驭 AI 治理挑战的技能方面发挥着至关重要的作用。通过将 AI 治理原则纳入教育计划和提供专门培训，学术界和产业界可以培养一支能够负责任地实施和管理 AI 系统的劳动力。

在 AI 时代培养数字信任

在 AI 时代培养数字信任需要组织、政府和个人共同努力。通过实施强有力的治理措施、提高对网络安全威胁的认识以及投资于 AI 研究和教育，我们可以创造一个数字环境，在这个环境中，AI 增强了我们的生活并使我们受益，而不会损害我们的信任和安全。

结论：人类对 AI 的控制和前进的道路

AI 的未来在于人类的控制和负责任的管理。通过优先考虑信任、实施有效的治理策略以及拥抱持续的学习和改进，我们可以在保障我们的安全和隐私的同时利用 AI 的变革力量。前进的道路需要协作、创新以及对未来几代人建立一个合乎道德和值得信赖的 AI 环境的承诺。