GenAI 治理涵盖了用于监控 GenAI 系统以确保其完整性和安全性的所有政策、实践和框架。这一理论概念非常重要，因为它可以防止商业尴尬、法律问题和道德不公。例如，流行的设计工具 Figma 最近停止使用 GenAI 因为它抄袭了苹果的设计。GenAI 治理本来可以阻止这种情况发生。
在这篇博文中，我们将解释什么是 GenAI 治理、为什么需要它，以及最重要的是如何实施它。请继续阅读，以确保您的企业对 GenAI 的使用符合所需标准，从而实现您的业务目标。
什么是生成式人工智能治理？
GenAI 治理是用于管理、监控和监督生成式 AI 系统以确保正确使用的框架、政策和实践。生成式 AI 是一项新技术，因此带来了以前未曾探索过的独特挑战。这些挑战包括解决偏见、确保透明度、保持问责制、准确性问题（又称“幻觉”）、安全性等。GenAI 治理确保生成式 AI 以合乎道德、安全的方式运行，符合社会规范，并提供正确的信息。这是 GenAI 治理的定义。
生成式人工智能治理的挑战
为什么组织需要考虑 GenAI 风险? 一些顶级 GenAI 挑战包括：
- 偏见和不公平 – GenAI 系统可能会延续甚至加剧其训练数据中发现的现有偏见，从而导致不公平的结果。例如，有偏差的答案可能导致不招募女性、执法偏向少数群体以及向特权群体提供更好的贷款审批条件。
- 隐私侵犯 – GenAI 技术可能侵犯个人隐私。如果 LLM 所训练的数据集包含个人数据，并且这些数据未得到妥善存储或使用，PII 和其他敏感数据可能会被非法共享。
- 滥用 – GenAI 的创新能力为应用和服务提供了巨大的潜力。其中包括有害目的，例如制造深度伪造、网络攻击、网络钓鱼或自动执行非法活动。
- 误传 – 生成式人工智能很容易制造和传播虚假信息。这可能是幻觉或蓄意恶意训练的结果。这可能会影响人们的知识、想法和见解，影响业务流程，甚至扰乱民主进程。
- 所有权和知识产权 – GenAI 的输出可以紧密模仿现有的内容和创意，这引发了知识产权和所有权问题。还有一个问题是，用受版权保护的信息训练法学硕士是否侵犯知识产权。
- 问责 – 缺乏透明度（“黑匣子”）以及法学硕士不是法人实体的事实使得当人工智能系统发生故障或造成损害时很难确定责任。最近，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。
- 安保防护 – 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。
生成式人工智能治理的关键基础
生成式 AI 治理由流程、工具和框架组成。制定计划时，请考虑以下 AI 治理因素：
- 透明度 – 使人工智能系统能够被利益相关者（包括用户、开发者、监管者和公众）理解和解释。
实际执行：清晰记录人工智能算法的工作原理、它们使用的数据以及如何做出决策。
- 问责 – 个人、组织或政府有义务对人工智能系统的结果负责。
实际执行：明确谁应对与人工智能相关的决策、行动和后果负责。建立追究利益相关方责任的机制，包括法律框架、监督机构和处理因使用人工智能而产生的投诉或不满的流程。
- 道德使用 – 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。
实际执行：在 LLM 开发流程中添加护栏，以审查数据集和培训结果，并确保它们支持所有个人的公平结果，无论人口因素如何。
- 持续监控 – 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。
实际执行：持续跟踪绩效指标、安全漏洞、道德合规性、法规遵守情况以及护栏，如上所述。这些应实施到反馈回路中。
- 利益相关者参与 – 参与制定管理人工智能技术的道德准则、监管框架和最佳实践的人员。
实际执行：邀请开发人员、研究人员、政策制定者、监管者、行业代表、受影响社区和公众参与其中。确保在 AI 系统的开发、部署和使用过程中考虑到不同的观点、关注点和专业知识。
- 隐私性 – 保障个人控制其个人数据的权利，并确保其在生命周期内的机密性和完整性。
实际执行：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。
- 安保防护 – 为保护人工智能系统免遭未经授权的访问、恶意攻击和数据泄露，以及保护组织免于向人工智能系统提交敏感数据而实施的措施和实践。
实际执行：安全编码实践、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；及时应对事件；使用企业浏览器扩展程序 GenAI DLP。
- 可解释性 – 人工智能系统能够为其决策和行动提供可理解的解释。
实际执行：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。
治理生成式人工智能的最佳实践：确保合规性、隐私性和安全性
如果您是一家希望引入、实施或增强 GenAI 治理的组织，请遵循以下 GenAI 治理最佳实践：
- 仅授权人员可以访问 AI 系统。对于 ChatGPT 等 SaaS GenAI 应用程序，LayerX 的 访问能力 可以帮助执行这些控制。
- 创建在 GenAI 应用程序中输入和粘贴数据的策略。LayerX 可以帮助执行该策略 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。
- 确保用于培训 LLM 的数据集多样化且全面。
- 确保用于训练和推理的数据是匿名的。
- 在整个模型训练和部署过程中实施护栏，以检查治理问题。
- 监测毒性和偏见。
- 实施自动化系统来监控相关法规和标准的遵守情况。
- 开展宣传计划，让员工了解潜在风险和缓解策略。
- 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。
使用 GenAI DLP 确保 GenAI 的使用安全
LayerX 的 GenAI DLP 解决方案在使用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等生成式 AI 应用程序时为敏感数据提供全面保护，同时不会破坏用户体验。
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 GenAI 的功能，同时防止意外数据泄露，并针对不同用户需求和安全级别提供可定制的控制。
- 禁用或限制 GenAI 浏览器扩展
- 控制在应用程序内粘贴和输入敏感数据
- 监控使用
