AI治理是一个安全和监督框架，旨在帮助组织定义、执行和监控跨工具、用户和数据的负责任的AI使用。
人工智能治理涵盖了用于监控人工智能系统以确保其完整性和安全性的所有政策、实践和框架。这一理论概念至关重要，因为它能够预防商业困境、法律纠纷和道德不公。例如，流行的设计工具 Figma最近减少了对人工智能的使用。 因为它抄袭了苹果的设计。人工智能监管本可以避免这种情况。
在这篇博文中，我们将解释什么是 GenAI 治理、为什么需要它，以及最重要的——如何实施它。继续阅读，确保您的企业对 AI 的使用符合相关标准，从而实现您的业务目标。
人工智能治理是指用于管理、监控和监督人工智能系统的框架、政策和实践，以确保其得到正确使用。人工智能作为一项相对较新的技术，带来了许多前所未有的挑战。这些挑战包括消除偏见、确保透明度、维护问责制、解决准确性问题、应对幻觉、保障安全等等。人工智能治理旨在确保人工智能以合乎伦理、安全的方式运行，符合社会规范，并提供正确的信息。
GenAI 的便利性带来了复杂的 AI 风险网络，其范围远不止简单的滥用。这些风险并非空谈，而是主动威胁，可能带来严重的财务、声誉和监管后果。了解这一新的攻击面是构建有效防御的第一步。
人工智能系统可能会延续甚至加剧训练数据中已存在的偏见，从而导致不公平的结果。例如，有偏差的答案可能导致女性无法被招募、执法部门对少数族裔存在偏见，以及特权群体获得更优厚的贷款审批条件。
人工智能技术可能侵犯个人隐私。如果用于训练逻辑学习模型（LLM）的数据集包含个人数据，且这些数据未得到妥善存储或使用，则个人身份信息（PII）和其他敏感数据可能被非法共享。
人工智能的创新能力为应用和服务提供了巨大的潜力。但这些潜力也包括有害用途，例如制作深度伪造视频、网络攻击、网络钓鱼或自动化非法活动。
人工智能很容易制造和传播虚假信息。这些信息可能是由幻觉或蓄意恶意训练造成的。这会影响人们的知识、想法和洞察力，进而影响商业流程，甚至扰乱民主进程。
人工智能的输出结果可以高度模仿现有内容和创意，这引发了知识产权和所有权的问题。此外，使用受版权保护的信息训练逻辑逻辑模型是否构成知识产权侵权也是一个值得探讨的问题。
缺乏透明度（“黑箱”）以及LLM并非法律实体这一事实，使得人工智能系统发生故障或造成损害时，难以确定责任。最近，一家法院裁定，一家加拿大航空公司 因其误导性聊天机器人而被追究责任。
人工智能系统容易受到攻击或滥用，从而导致数据泄露或损坏。
人工智能的应用引入了一系列与传统IT治理框架截然不同的风险和行为，而传统的IT治理框架从未考虑过应对这些风险和行为。传统的IT治理框架是为静态应用程序和可预测的工作流程而设计的。人工智能引入了动态的、用户驱动的交互，这就需要超越传统控制手段的实时可见性和强制执行力。
在敏感数据泄露、不安全的 AI 提示或策略违规行为发生时立即检测并防止其发生，而不是事后才进行处理。
使员工能够在不限制生产力的前提下安全地利用人工智能工具，促进创新，同时最大限度地降低组织风险。
对各种工具和用户中的人工智能使用情况进行持续监督，使监管报告和内部审计更加简单准确。
人工智能治理由流程、工具和框架构成。制定计划时，请考虑以下人工智能治理因素：
使人工智能系统对利益相关者（包括用户、开发人员、监管机构和公众）而言易于理解和解释。
清晰记录人工智能算法的工作原理、使用的数据以及决策过程。
个人、组织或政府有义务对人工智能系统的结果承担责任。
明确人工智能相关决策、行动和后果的责任主体。建立追究利益相关者责任的机制，包括法律框架、监督机构以及处理因人工智能使用而产生的投诉或申诉的流程。
按照公平、透明和问责等道德原则设计、部署和管理人工智能系统。
在LLM开发过程中增加护栏，以审查数据集和培训结果，并确保无论人口统计因素如何，都能为所有个人提供公平的结果。
检测与预期 LLM 行为的偏差，以减轻偏见或安全威胁等风险，并确保系统按照道德标准和法律要求运行。
如上所述，应持续跟踪绩效指标、安全漏洞、道德合规性和监管遵守情况，以及各项保障措施。这些都应纳入反馈机制。
参与制定人工智能技术伦理准则、监管框架和最佳实践的人员。
邀请并吸纳开发人员、研究人员、政策制定者、监管机构、行业代表、受影响社区和公众参与。确保在人工智能系统的开发、部署和使用过程中，充分考虑各种不同的观点、关切和专业知识。
保障个人对其个人数据的控制权，并确保其在生命周期内的保密性和完整性。
数据匿名化、加密、安全存储和传输，以及遵守 GDPR 或 CCPA 等数据保护法规。
为保护人工智能系统免受未经授权的访问、恶意攻击和数据泄露，以及为保护组织不向人工智能系统提交敏感数据而实施的措施和做法。
安全的编码实践、敏感数据加密、定期漏洞评估和渗透测试、访问控制和身份验证机制；监控异常活动或潜在威胁；及时响应安全事件；使用企业浏览器扩展程序 GenAI DLP。
人工智能系统对其决策和行为提供可理解解释的能力。
生成人类可读的解释，可视化决策过程，并将决策追溯到输入数据和模型特征。
使人工智能系统对利益相关者（包括用户、开发人员、监管机构和公众）而言易于理解和解释。
清晰记录人工智能算法的工作原理、使用的数据以及决策过程。
个人、组织或政府有义务对人工智能系统的结果承担责任。
明确人工智能相关决策、行动和后果的责任主体。建立追究利益相关者责任的机制，包括法律框架、监督机构以及处理因人工智能使用而产生的投诉或申诉的流程。
按照公平、透明和问责等道德原则设计、部署和管理人工智能系统。
在LLM开发过程中增加护栏，以审查数据集和培训结果，并确保无论人口统计因素如何，都能为所有个人提供公平的结果。
检测与预期 LLM 行为的偏差，以减轻偏见或安全威胁等风险，并确保系统按照道德标准和法律要求运行。
如上所述，应持续跟踪绩效指标、安全漏洞、道德合规性和监管遵守情况，以及各项保障措施。这些都应纳入反馈机制。
参与制定人工智能技术伦理准则、监管框架和最佳实践的人员。
邀请并吸纳开发人员、研究人员、政策制定者、监管机构、行业代表、受影响社区和公众参与。确保在人工智能系统的开发、部署和使用过程中，充分考虑各种不同的观点、关切和专业知识。
保障个人对其个人数据的控制权，并确保其在生命周期内的保密性和完整性。
数据匿名化、加密、安全存储和传输，以及遵守 GDPR 或 CCPA 等数据保护法规。
为保护人工智能系统免受未经授权的访问、恶意攻击和数据泄露，以及为保护组织不向人工智能系统提交敏感数据而实施的措施和做法。
安全的编码实践、敏感数据加密、定期漏洞评估和渗透测试、访问控制和身份验证机制；监控异常活动或潜在威胁；及时响应安全事件；使用企业浏览器扩展程序 GenAI DLP。
人工智能系统对其决策和行为提供可理解解释的能力。
生成人类可读的解释，可视化决策过程，并将决策追溯到输入数据和模型特征。
如果您所在的组织希望引入、实施或完善人工智能治理，请遵循以下人工智能治理最佳实践：
确保用于训练和推理的数据是匿名的。
开展宣传计划，让员工了解潜在风险和缓解策略。
制定在 AI 应用程序中输入和粘贴数据的策略。LayerX 可以帮助强制执行这些策略。 仅限某些类型的数据 或某些员工可以访问和/或使用这些应用程序，以及以何种方式。
限制人工智能系统的访问权限，仅限授权人员使用。对于像 ChatGPT 这样的人工智能应用，LayerX 的 访问能力 可以帮助执行这些控制。
在整个模型训练和部署过程中实施护栏，以检查治理问题。
制定强有力的事件响应计划来应对潜在的安全漏洞或合规违规行为。
确保用于培训 LLM 的数据集多样化且全面。
实施自动化系统来监控相关法规和标准的遵守情况。
监测毒性和偏见。
LayerX 的 AI DLP 解决方案可在使用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等 AI 应用程序时为敏感数据提供全面保护，而不会影响用户体验。
LayerX 允许定义要保护的特定数据，应用各种数据控制方法（例如弹出警告或阻止操作），并在不影响用户体验的情况下实现安全生产力。
该解决方案允许组织利用人工智能的功能，同时防止意外数据泄露，并提供可定制的控制措施，以满足不同的用户需求和安全级别。
禁用或限制人工智能浏览器扩展程序
控制在应用程序内粘贴和输入敏感数据
监控使用
AI治理是指确保AI在整个组织内以负责任、安全的方式使用，并符合业务、法律和道德要求的政策、控制和监督机制。
缺乏治理，人工智能的使用可能导致数据泄露、违规和运营风险。治理使组织能够自信地采用人工智能，同时保持问责制和控制力。
人工智能安全侧重于保护系统和数据免受威胁，而人工智能治理则定义了人工智能的使用方式、使用者以及使用规则，涵盖政策、监督和执行。
AI治理有助于管理诸如影子AI使用、敏感数据泄露、未经批准的工具、缺乏可审计性以及滥用AI生成的输出等风险。
人工智能治理通常是安全、IT、法律、合规和业务领导者的共同责任，需要跨职能协调，而不是由单一负责人负责。
AI 治理适用于公共 GenAI 工具、企业 AI 平台、SaaS 应用中的嵌入式 AI 功能、基于浏览器的 AI 助手以及 AI 驱动的扩展或插件。
治理有助于执行一致的政策、维护审计跟踪和控制数据使用，从而支持遵守 GDPR、HIPAA 和新兴的 AI 特定法律等法规。
人工智能是动态的、用户驱动的，并且通常通过浏览器访问，因此如果没有实时可见性和执行力，静态策略和定期审计将无法有效发挥作用。
通过平衡创新与管控，人工智能治理能够建立信任、问责制和人工智能应用的一致性。它降低了领导层和员工的风险和不确定性，使人工智能的应用能够随着工具、法规和用例的不断演变而持续发展。
是的。有效的AI治理是持续性的，它允许组织随着AI应用的增长和变化而更新政策、扩展已批准的工具并调整控制措施，而不会影响生产力或减缓创新。
