在当今科技迅速发展的时代，人工智能（AI）正以其无与伦比的效率和创新能力成为各行各业的核心。在这个背景下，企业面临着一个亟需解决的重要课题——人工智能治理。随着AI工具逐渐融入企业运营，建立和实施强有力的AI治理框架已经成为各行各业领军人物的重要职责。这不仅关乎企业的合规性，更关乎其在数字化时代的竞争力与社会责任。 近年来，生成式AI的崛起，让AI带来的挑战愈加复杂。生成式AI不仅扩展了AI技术的应用范围，也引入了更广泛的风险，超越了传统的界限。
企业如何评估这些新风险，并建立有效的治理框架以应对这些风险，成为了业内人士关注的焦点。 在一次由Womble Bond Dickinson（WBD）主办的讨论会上，行业专家们共同探讨了人工智能治理的必要性及其应对策略。WBD合伙人杰伊·西尔弗（Jay Silver）主持了此次讨论，参与者包括联合利华首席隐私官克里斯廷·李（Christine J. Lee）、Datadog隐私顾问艾琳·帕克（Erin Park）、Automation Anywhere法律产品及隐私顾问香农·萨莱诺（Shannon Salerno）等。通过他们的观点，我们能更清晰地看到企业在AI治理方面所面临的挑战与机遇。 数字化时代的企业不仅必须积极使用AI工具来提高效率，还必须确保这些工具的使用符合道德规范与法律法规。帕克提到，一个有效的AI治理计划需要满足三个基本要求：首先，它必须能够准确识别和减轻风险；其次，必须帮助公司遵循相关法律法规；最后，还需满足企业在合同上的义务。
如果企业未能建立起有效的治理框架，不仅会面临合规风险，也可能失去公众的信任。 随着技术的快速进步，AI工具的使用场景也在不断扩展。这意味着企业需要在传统的风险管理框架中，加入对新技术带来的潜在风险的评估。萨莱诺强调，企业要经常对其框架进行重新评估，尤其是在生成式AI等新技术出现后，要不断审视新技术引入的风险。这种持续的风险评估与反馈机制，能够帮助企业在快速变化的环境中保持竞争力。 然而，AI在工作场所的应用并非没有挑战。
李指出，偏见、有效性和隐私等问题是企业在使用AI时常见的风险。企业需要确保在制定政策时，涉及合规性与道德问题的利益相关者能够及时地进行沟通。她表示，这一过程的关键在于建立一个透明的治理结构，确保各方在决策过程中都能够得到充分的信息和发言权。 在实施AI治理框架的过程中，建立一个有效的反馈机制是至关重要的。帕克提到，第一步是制定一个综合的风险评估标准，该标准应结合行业标准，如NIST AI风险管理框架与OECD AI风险评估框架。这些标准需要根据公司的具体需求和风险特征量身定制。
接下来的步骤是将风险评估标准整合到现有的工作流程中，并确保员工理解并遵循这些治理框架。 随着越来越多的公司寻求在其业务中使用AI，供应商风险管理成为相关讨论的重要组成部分。艾伊提到，在选择和实施第三方AI工具时，合同的细节尤为重要。公司必须仔细审查供应商的责任条款，确保在技术使用过程中能妥善应对知识产权侵犯等问题。此外，确保AI的训练数据来源合规，避免使用可能涉及开源代码的AI工具也是必要的，以避免潜在的知识产权风险。 在政策与法律的变动中，企业需要保持警觉。
随着涉及AI使用的新法律不断上升，各企业的法律部门被要求不仅要跟踪这些新法律的变化，还要帮助公司适应快速变化的监管环境。帕克指出，隐私的角色已经因AI的广泛应用而不断扩大，公司必须在法律与技术之间找到平衡，以应对新技术的挑战。 此外，企业在考虑AI工具时，还需关注伦理问题。尽管法律合规是重要的考量因素，AI的伦理使用同样不可忽视。李表示，“我们能这么做，但我们应该这样做吗？”这是企业在人工智能应用中必须反思的问题。为了确保AI的伦理与责任，各企业应当制定透明的流程，让相关利益相关者参与到讨论中，以便在决策时兼顾道德与技术的双重考量。
总之，建立AI治理框架不仅是企业应对复杂法规的必要手段，也是其在竞争中保持优势的重要保障。面对不断发展的AI技术，企业应定期更新使用政策，开展频繁的审计，建立清晰的报告机制，鼓励伦理AI的实践。同时，企业要加强内部协作，引入来自各个部门的视角，以全面了解AI的风险与机遇。只有在法律、伦理与效率之间找到更好的平衡，企业才能在这个技术高度发展的时代中立于不败之地。 通过加强AI治理，各行各业的领导者正在共同努力，确保在享受人工智能带来的利益的同时，也履行社会责任，推动科技向更负责任的方向发展。
