思想领袖
照亮暗影人工智能

跨行业,工人越来越多地利用人工智能(AI)工具来转变日常运营。无论是营销专业人员使用ChatGPT编写活动还是软件工程师使用生成工具编写代码,人工智能都在悄悄地融入到几乎每个方面的业务中。事实上,MIT的Project NANDA发现,在90%以上的组织中,员工正在使用个人聊天机器人账户来支持他们的日常工作,经常没有IT监督,但是,只有40%的公司有官方的大型语言模型(LLM)工具订阅。这一官方和秘密人工智能使用之间的脱节开启了一个新的安全盲点:暗影人工智能。
没有监督,敏感数据可以与外部模型共享,输出可能不准确或有偏见,合规团队会失去对信息被处理的位置和方式的可见性。随着员工继续在未经批准的渠道外实验工具,组织需要重新想象他们的AI管理策略,否则这些风险将继续浮现。对于CIO来说,禁止AI工具根本不是解决方案,因为这可能会影响竞争能力。相反,重点应该放在适应性护栏上,以平衡创新和负责任的风险管理。
为了领先于AI相关风险,组织应该建立促进负责任采用的人工智能政策。这些指南应该鼓励员工在合理范围内使用人工智能,并且任何政策都必须与公司的价值观和风险承受能力保持一致。为了实现成功的计划,组织必须超越过时的治理模型和不检测或跟踪业务中人工智能使用的遗留工具。
虽然建立人工智能政策是一个重要步骤,但关键是确保它们被设计为实用、可执行和符合每个业务的创新愿景和合规需求,而不阻碍他们的进步。
以下是组织可以采取的四个步骤:
1. 确定最佳框架
企业不必从头开始。几个领先机构已经开发了框架,这些框架提供了有价值的参考点。来自经济合作与发展组织(OECD)、国家标准与技术研究所(NIST)和ISO/IEC的资源,可以提供有关安全有效地管理人工智能的指导。另外,政府机构开始介入。欧盟(EU)的新法规正在为透明度、问责制和治理设定期望。这些资源将帮助企业建立和完善自己的框架,以指导负责任的人工智能采用。
2. 增加人工智能可见性
随着组织朝着有效的人工智能风险管理方向前进,安全领导者必须对人工智能在业务中的实际使用情况有一个清晰的了解。他们应该投资于提供跨功能可见性的工具。这些工具可以监控和访问用户行为,并且在识别生成人工智能的使用时不会遗漏任何细节。这种见解在识别暗影人工智能使用和帮助领导者评估和解决风险方面至关重要。
3. 建立人工智能委员会
一旦建立了可见性,安全领导者就可以利用它来制定新的政策。由于人工智能使用影响整个业务,他们不应该将决策过程孤立起来。CISO应该考虑建立一个人工智能委员会,吸引来自安全、法律、IT和C套房的关键利益相关者。事实上,Gartner报告称,55%的组织已经建立了人工智能委员会,而54%已经任命了人工智能负责人或专门的AI领导者来监督战略和实施。
这些跨职能小组可以评估人工智能工具(无论是否获得批准)带来的风险和机遇,这些工具开始渗透到他们的业务环境中。然后,他们可以共同制定新的政策,以解决他们的业务需求并平衡风险。
例如,如果委员会确定了一种没有获得批准的流行人工智能工具存在安全问题,他们可以建议禁止该应用程序,同时批准一个更安全的替代方案。这些政策应该通过投资于符合合规标准的安全控制和人工智能平台来强化。随着新进展的出现,委员会还可以引入一个正式的流程,让员工提出工具进行审查,帮助组织保持适应性和遵守其人工智能战略。
4. 加强人工智能教育
教育和与员工就人工智能进行互动将是确保组织范围内买入和抑制暗影人工智能使用的另一个重要方面。即使有适当的治理模型,成功也取决于员工如何理解和接受它们。
在一项Pew Research调查中,在接受过工作培训的工人中(51%),只有四分之一(24%)表示与人工智能使用有关。组织应该确保他们有针对人工智能的培训计划,因为这些计划可以帮助员工了解可用的机会和功能。增加技能可以帮助他们在职业生涯中成长并感到更满意地工作。
人工智能培训计划应该超越基本使用和合规性,帮助团队理解人工智能在其业务生态系统中的更广泛背景。需要涵盖的主题包括为什么负责任地使用人工智能很重要,什么政策存在以保护业务和客户,以及如何识别潜在的数据处理或隐私风险。当员工拥有正确的知识时,他们将被赋予安全创新所需的能力。
塑造负责任人工智能的未来
暗影人工智能不会很快消失。随着生成技术进一步融入日常工作流程,组织将面临的挑战只会加剧。领导者现在面临着将暗影人工智能视为不可控制的威胁或将其视为机会来最大限度地提高效率和生产力(当妥善管理时)的选择。制定人工智能政策或委员会不是一次性的行为。就像人工智能正在迅速演变一样,组织的策略也必须如此。人工智能可以指导更好的决策,加速创新,并提高各个功能的生产力。但是,要维持这些收益,员工必须了解可用的工具以及如何负责任地使用它们。那些成功的组织将保持敏捷,积极地完善他们的政策,以保持领先地位,而不是追赶变化。
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