如何在规则仍在编写时管理人工智能

仅仅在几年内，人工智能（AI）已经从一个小众的好奇心转变为现代工作的基本支柱，嵌入工作流和决策过程中，其速度比历史上任何技术都快。但是，当最初的实施热潮的尘埃落定后，我们面临着一个令人惊讶的现实：人工智能已经从可选变为必不可少，但是必要的监督并没有跟上。

最近的一项IBM研究发现，绝大多数CEO认为可信的AI运营如果没有有效的AI治理是不可行的，但只有39%的人表示他们实际上已经具备了这些保障，这表明了一个明显但危险的脱节。另一份来自IBM的报告，2025年数据泄露成本报告，指出AI“正在成为一个高价值目标”，63%的遭受数据泄露的组织报告称，他们尚未制定AI治理政策。

考虑到这些统计数据，我们不能忽视采纳像AI这样的高影响工具所带来的风险。当然，它可以带来运营效率的提高、成本的降低和创新性的增强，但同时，它也可能导致数据泄露、声誉受损和客户信任的丧失——如果不恰当地管理人工智能，就会威胁到人工智能带来的进步。

然而，我们不能忽视许多企业面临的一个重大障碍：AI治理的标准仍在定义之中，而高管们担心任何犹豫都会使他们失去竞争优势。

导航治理空白

对正式化AI监督的犹豫通常归结为对“治理”意味着对增强人类力量、节省时间和显著提高生产力的有利计划施加制动的恐惧。但是，由于AI代表着与过去的彻底技术脱离，治理它需要同样根本的思维方式转变。今天，治理不仅仅是“规则”，而是一种战略杠杆，通过保护来支持加速，允许公司在保护其声誉和利润的同时快速采用新技术。但是，将治理视为战略加速器引发了一个不可避免的问题：如何治理一个仍在定义自己的技术？

AI如此新颖，以至于没有既定的规则可循，也没有对什么构成可接受使用的共识。由于政府在安全指南方面尚未给予明确支持，组织在试图建立适当的防护措施时感到无所适从。无数研究表明，组织希望实施AI治理，但问题在于他们根本不知道如何实施。

当考虑到AI的发展速度与现代企业的速度时，沮丧变得更加明显。虽然大型组织可能需要一年时间来草拟、审查和实施AI治理框架，但技术的发展速度却比我们见过的任何东西都快，这可能会在实施之前就使正式的治理计划过时。

面对这样的步伐和不存在的基准，许多组织的最简单途径往往是停滞不前；然而，这正是真正的危险所在。我们不能陷入认为AI治理需要从“10级成熟度”开始的误解，而是要认识到今天的成功意味着迈出第一步向控制迈进。

动态解决方案的理由

尽管目前尚无政府或行业强制的AI安全使用标准，但AI治理的最大推动力来自客户。最先部署AI的组织超越了整个市场，并获得了大量客户，而最先部署“安全”AI的组织将获得同样的好处。随着AI开始触及现代生活的每个方面，人们对数据隐私和保护的审查达到空前高潮。为了维持信任和获得市场优势，您的组织必须超越承诺，提供其安全承诺的具体证据。

实施全面AI治理计划对于任何组织来说都是一个艰巨的任务，但今天的目标应该是从小处开始。有效治理的第一步是对您的组织的AI格局有一个扎实的了解，以帮助您减轻潜在风险，并制定出您可以向客户展示的政策。

AI治理今天意味着：

• 跟踪扩散——了解所有AI使用案例的位置、谁管理它们以及它们影响哪些系统。
• 建立一个框架，展示您如何跟踪和管理AI。
• 为采纳潜在的新AI使用案例制定正式的程序和审查流程。
• 制定内部政策，规定可接受的AI使用标准，并向员工和客户展示这些政策。

由于AI治理指南的唯一必然性是它们将随着技术本身的发展而快速变化，因此您今天可以采取的最关键步骤是找到一个能够帮助您实现所有上述目标的合作伙伴、平台或计划，并且能够随着快速变化的格局而演变。

在这个超速发展的时代，静态治理就像没有治理一样，灵活性成为现代安全的核心原则。找到动态解决方案将使组织能够更快地实施创新，保持法规的敏捷性，未来-proof其技术，并维持一种有助于业务蓬勃发展的客户信任水平。

灵活性对于适应即将到来的法律而不需要从头开始重建框架至关重要，确保风险缓解即使AI架构发生根本性变化也保持相关性，并表明您的安全性与日益增长的期望保持同步。AI治理远未明确，但不确定性并不是等待的理由——实际上，它是相反的。

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