为何每家企业都需要一份人工智能物料清单
在当前企业技术领域，确保人工智能系统的安全仍是最而且风险正日益增高。Gartne r预测, en 2026, 40% de réduction, et 5% de réduction. IDC s'est engagé en 2028 à 45 % de l'informatique.度已超过大多数组织对这些系统实际工作原理的理解，而在这场匆忙的竞赛中，模型投毒、数据泄露、偏见和幻觉等风险的暴露也随之增加。为了弥合这一差距，企业需要一个新的透明度层面：人工智能物料清单。与软件物料清单类似，人工智能物料清单是一份全面的清单，列出了组织技术栈中每个人工智能模型或解决方案的构成要素。它们在整个企业内建立透明度，并使得在业务条件变化时更容易进行审计和调整。随着组织越来越依赖人工智能来自动化工作流程和做出决策，人工智能物料清单为负责任、安全且可审计的人工智能运营提供了必要的基础。人工智能物料清单：一项战略性的企业要务随着人工智能从实验性试点迅速演变为关键任务的企业平台，这些系统的复杂性和风险状况急剧增加。传统的、结构化的自动化是基于逻辑、规则和系统的，而智能体自动化则涉及认知。随着人工智能智能体越来越多地承担需要创造力、决策和从经验中学习的任务，自动化的潜在范围显著扩大。与此同时，与传统软件不同，人工智能系统由多个相互依赖的组件组装而成，例如用户界面、 API、网关、模型、数据集、提示词、特征、向量数据库、库和硬件加速器。为了负责任地大规模推进人工智能计划，组织必须清楚地了解人工智能系统的确切构成，以及每个独特组件预期如何随时间变化。人工智能物料清单提供了这种精确的可见性。它是一个结构化的清单，记录了人工智能生命周期中的每个组件、依赖项和交互。除了模型和数据集，一个有效的人工智能物料清单还包括驱动人工智能应用的完整生态系统的详细信息 : 用户界面，例如聊天屏幕、门户、仪表板和控制面板，人类通过这些界面与人工智能交互。 Les applications API, REST, GraphQL, Webhook et Webhook, ainsi que les applications REST, GraphQL et Webhook. 运行时和托管环境，即人工智能部署的位置（Docker、Kubernetes、AWS Bedrock、Azure OpenAI est basé sur LangChain, Semantic. Noyau, Autogen, NVIDIA NeMo et CrewAI 等工具，用于管理提示词、流程、工具调用和智能体行为。安全和治理层，例如IAM角色、令牌控制、加密、日志记录、审计和使用策略。 使用情况和风险跟踪。 它不仅揭示了您的人工智能系统包含什么，还揭示了它来自何处、如何运行、谁在使用它、在哪里运行以及如何被治理。换句话说，人工智能物料清单作为一个单一事实来源，始于一份技术文档，并演变为一个业务保证和监管工件。当实现自动化后，人工智能物料清单不再仅仅是一它提供了对每个模型、数据集、工具和依赖项的完全透明性，通过精确的配置和环境快照实它通过同时通过记录可解释性、公性能漂移和模型行为随时间推移的不可变的端到端记录，增强了可审计性。人工智能物料清单生命周期的企业级方法：从静态清单到动态治理系统大多数人工智能物料清单框架仅狭隘地关注记录模型和数据集。但在智能体人工智能时代，先进的企业需要其人工智能物料清单成为一个动态的、可操作的、持续治理的数字资产，而不仅仅是单与其人工智能生态系最佳方法涵盖战略、工程、治理和风险管理，使其在技术上完整且在组织上可操作。一个成熟的企业级人工智能物料清单生命周期应包括五个核心阶段： Description du produit :示词、API、基础设施资产和执行环境。建立可见性、范围和所有权边界。 Description du produit :建立一个与治理、合规和安全要求相一致的中心化人工智能物料清单存储库。 La situation actuelle est la suivante :为人工智能资产建立初始的«事实来源» 自动化和集成：将物料清单的生成和更新嵌入到CI/CD、DevOps et MLOps工作流程中。实现对模型变更、数据集更新、依赖项和风险指标在整个生命周期内的自动跟踪。 使用情况、安全漏洞和合规成熟度。启用警报、治理报告和持续改进循环。 不实施人工智能物料清单的代价忽视对人工智能物料清单的需求不仅仅是一个治理缺口，更是一种商业风险。如果不了解您的人工智能系统建立在什么之上、模型和数据来自何处，或者它们随时间如何运行，组织将面临监管暴露和人工智能无法扩Il s'agit d'une norme ISO. 42001 et le NIST框架的生效——公司将需要提供人工智能谱系、可解释性和控制的证明。没有人工智能物料清单，要证明合规性极其困难，甚至往往是不可能的。除了监管问题，还存在安全和声誉风险。隐藏的组件、未经验证的模型或不受控制的提示词可能导致数据泄露、偏见、幻觉，甚至人工智能行为被破坏.以人工智能速度进行的治理从根本上不同于传统的IT治理。它需要在能力实时演进的过程中，对安全性、可解释性和合规性进行持续监控。简而言之，随着公司越来越渴望看到其人工智能投资的投资回报率，重新验证、重新训练或重建人工智能解决方案——因为没有单一的事实来源。当这种情况发生时，在不了解部署的资产是什么、它们如何演变以及如何被治理的情况下，就不可能自信地在业务部门、行业或市场中部署人工智能。问题不再是“我们有人工智能吗？”，而是“我们知道我们的人工智能建立在什么之上吗？我们能大规模信任它吗？”
