一 概述

人工智能 (AI) 正在迅速改变企业管理数据的方式。根据最近的研究，人工智能的采用在短短几年内激增。然而，许多组织仍然依赖于人工智能之前的治理框架。

当今的人工智能系统吸收大量数据、自主生成内容并做出关键决策——给隐私、合规和道德带来了新的挑战。从 OpenAI 的 ChatGPT 提供类似人类的响应，到谷歌和 IBM 在其服务中嵌入人工智能，我们看到了人工智能重塑行业的潜力。

管理人员必须认识到人工智能如何颠覆传统的数据治理并做出相应的调整。在本文中，我们将研究人工智能对传统治理模式带来的风险，重点介绍现实世界的案例研究，并提供实现治理方法现代化的实用步骤。

我们还展望新兴标准和法规将如何影响人工智能监督的未来。人工智能不仅仅是一个 IT 问题，对于寻求负责任地利用创新的领导者来说，它是一项战略要务。

二 人工智能对传统数据治理的挑战

1.数据隐私和所有权

人工智能模型通常在海量数据集上进行训练，模糊了同意和所有权的界限。

意大利因侵犯隐私而暂时禁止流行的人工智能聊天机器人，这表明敏感数据可能会在没有明确法律依据的情况下被获取。

传统政策没有预料到数据会“逃逸”到第三方神经网络中。

2.机密数据泄露

生成式人工智能工具邀请用户输入专有数据，这些数据可能会在预期渠道之外暴露。

甚至大型科技公司也警告员工不要将机密材料输入公共人工智能聊天机器人。

如果员工不知情的情况下将秘密代码或文档粘贴到 AI 提示中，则可以绕过访问管理等控制。

3.人工智能生成内容的偏见

人工智能可以放大隐藏在训练数据中的偏见，从而产生大规模的歧视性或扭曲的输出。

一个众所周知的例子是，一款人工智能招聘工具因偏向男性求职者而被废弃。

减轻偏见很困难，因为它往往是微妙的、根深蒂固的、扎根于历史数据模式的。

4.缺乏可解释性

传统治理要求清晰的审计线索。

人工智能模型，尤其是深度学习系统，其行为方式类似于“黑匣子”，因此很难解释决策。

缺乏透明度会破坏用户信任并带来合规风险，尤其是在金融或医疗保健等受监管的行业。

5.错误信息和幻觉

人工智能可以以闪电般的速度生成内容——但并不总是准确的。

机器人提供错误的科学事实或捏造的信息可以立即将错误传播给数百万用户。

组织必须实施新的验证流程，以便在人工智能错误造成声誉或财务损失之前发现它们。

6.监管合规与法律风险

个人信息保护法、GDPR等隐私法和欧盟人工智能法案等新法规测试了组织如何管理人工智能的风险。全球各地的监管机构都已对存在偏见或不负责任的人工智能采取强硬立场。

缺乏明确人工智能治理框架的公司可能会面临罚款、法律风险或失去信任。

三 人工智能治理挑战案例研究

案例研究 1：人工智能的敏感数据“进出”

一家全球电子巨头的工程师无意中将机密代码和会议记录上传到公共人工智能服务。

传统的治理控制从未考虑到员工将秘密粘贴到聊天机器人中。

该公司迅速实施了新的人工智能使用限制，加强了培训，并威胁对违规行为采取纪律处分。

这凸显了将治理扩展到日常人工智能交互的迫切需要。

案例研究2：有偏见的人工智能输出与企业责任

一家电子商务公司的招聘人工智能青睐男性求职者，这表明即使是无意的偏见也会影响人工智能的决策。

IBM 和微软等科技公司对此作出了回应，创建了专门的负责任的人工智能程序、偏见检测工具包和道德委员会来监督关键用例。

积极主动的治理立场可以避免声誉损害并确保公平、合规的人工智能运营。

四 组织如何适应人工智能

1. 建立人工智能治理领导力和跨职能团队

将人工智能治理视为优先事项，而不仅仅是 IT 问题。任命专门的领导或委员会负责人工智能伦理和监督，包括合规、法律、数据科学和人力资源。该团队负责制定政策、审查高风险项目并指导整个组织的合规性。

2. 更新数据治理政策以涵盖人工智能用例

将人工智能特定指南纳入现有的治理规则。禁止员工将机密或个人数据输入公共人工智能工具。要求在对外发布之前对人工智能生成的输出进行人工审查。明确分配人工智能决策的责任，包括对偏见或错误的责任。

3. 投资人工智能治理工具和流程

采用跟踪数据沿袭、检测偏差和监控模型性能的平台和工具包。公平性审计和模型文档模板等开源资源可以为人工智能开发带来透明度。可解释的人工智能 (XAI) 方法提供人类可读的原理，从而提高信任度并满足监管期望。

4. 将道德和监管检查纳入人工智能开发

在人工智能项目中实践“设计治理”。在模型创建期间运行偏见测试、隐私评估和合规性审查。

制定明确的人工智能原则——例如，禁止损害人权的应用程序。如果人工智能工具对客户或员工产生重大影响，则在部署之前需要获得法律和道德方面的批准。

5. 加强人工智能的监测和事件响应

人工智能系统会随着时间的推移而发展，因此持续监控至关重要。成立“红队”对人工智能进行压力测试，寻找缺陷或漏洞。将人工智能事件整合到更广泛的事件响应计划中，以便在系统产生有害输出时快速干预。可以借鉴一下那些一旦出现问题行为就会限制聊天机器人使用的公司的做法。

6. 培育负责任的人工智能使用文化

没有文化的支持，任何政策都行不通。培训员工负责任地使用人工智能和数据安全。鼓励他们报告可疑的人工智能输出。将负责任的创新作为您品牌的一部分来庆祝。当员工知道领导重视道德时，他们更有可能遵守保障措施并提出关切。

五 人工智能和数据治理的未来

随着人工智能的进步，数据治理将从静态流程转变为持续的、以生命周期为中心的监督。行业标准和法规将会成熟，可能需要正式的人工智能审计或认证。预计会出现新的角色——例如首席人工智能伦理官——并且对实时检测偏见或解释决策的工具的需求也会不断增长。领先的公司将把治理视为战略推动因素，将负责任的人工智能实践转化为竞争优势。

小结

人工智能带来变革机遇，但也对传统数据治理的基础提出挑战。真实事件——从侵犯隐私到有偏见的结果——表明风险有多高。然而，IBM 和微软等组织证明，整合道德、监督和人工智能发展是可行且有益的。

强大的人工智能治理不再是可选项。它对于建立信任、确保合规和负责任地促进创新至关重要。

1.首先评估您的组织中人工智能的使用方式和地点。

2.组建治理机构，更新政策，并采用正确的工具来识别和降低风险。

3.最重要的是，通过领导层的积极承诺，使人工智能治理成为一个持续的过程。

那些积极主动适应的人不仅会避免陷阱，而且还会在信任和透明至关重要的未来中脱颖而出。现在是时候为您的数据治理做好面向未来的准备了——以免人工智能以您未选择的方式破坏它。