在数字化时代，人工智能技术的应用正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。特别是生成式人工智能（Generative AI）如大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等技术的兴起，带来了前所未有的创新机会。然而，伴随着技术部署的快速推进，Shadow AI现象正逐渐成为企业数字治理的新挑战。所谓Shadow AI，是指未经企业IT部门正式授权和监管，员工或部门私自采用生成式人工智能工具的行为。这种现象是传统“Shadow IT”的升级版，带来了类似但又更复杂的问题。Shadow IT在过去主要表现为未授权的硬件、软件或应用的使用，而Shadow AI则深刻反映了员工利用生成式人工智能推动个人工作效率和创新的趋势。
然而，这种未经管控的运用，在带来灵活性的同时，也潜藏着不可忽视的风险。首先，数据安全与隐私保护成为Shadow AI最为关键的隐患。生成式AI模型通常需要大量数据输入，一旦员工将企业敏感信息导入到第三方AI平台，可能导致重要机密外泄或不合规风险。此外，生成的内容质量难以保证，错误信息、偏见或泄露内部信息都有可能对企业声誉造成损害。其次，Shadow AI加剧了企业对AI治理和合规的挑战。由于缺乏集中管理，企业难以追踪各类生成式AI的实际使用情况，难以评估和控制AI输出的风险，也无法保证各项AI应用符合行业法规和道德标准。
特别是在跨国企业，数据合规要求更加苛刻，Shadow AI的存在无疑增加了监管的复杂度。此外，Shadow AI可能导致资源浪费和技术重复投入。不同部门可能重复使用或购买类似AI工具，缺乏统一规划和优化，影响企业数字化战略的协同性和整体效益。这也对应了Shadow IT时代的老问题，即技术孤岛和信息孤立，阻碍企业全面数字化转型进程。面对Shadow AI带来的多重挑战，企业应采取综合治理措施。首先，加强员工教育和意识培养是根本。
让员工意识到不规范使用AI工具的潜在风险，鼓励在合规框架内创新使用，是减少Shadow AI现象的关键一步。其次，企业应建立有效的AI治理架构。包括制定生成式AI使用政策，明确数据安全标准，设立审核和监控机制，确保技术使用透明且可追溯。此举既保护企业资产，也利于合理利用AI技术提升竞争力。同时，IT部门与业务团队需加强沟通协作，推动AI工具的统一采购和管理，为员工提供符合规范、高效且安全的生成式AI平台，避免员工转向未经授权的第三方工具。另外，依托先进技术手段如AI审计、访问控制和数据脱敏技术，保障生成式AI应用的安全性和合规性。
此外，关注行业最佳实践和法律法规的更新，及时调整企业AI治理策略同样至关重要。企业还可以利用AI管理平台，实现生成式AI的统一监控和风险评估，从技术层面降低Shadow AI带来的隐患。综上所述，Shadow AI作为企业数字化转型过程中不可忽视的问题，其影响深远且复杂。企业只有正确认识Shadow AI现象及其潜在风险，采取科学有效的管理策略，才能在保持创新活力的同时，保障数据安全和合规合规，推动生成式AI技术在企业内的健康可持续发展。在未来，随着生成式人工智能技术的不断演进，Shadow AI的治理模式也需持续优化升级，强化跨部门协同，融合技术与管理手段，以实现企业数字化转型的长远目标。
