人工智能可以治理吗？
人工智能治理是众多挑战中最为突出的，并且已被证明是许多项目的绊脚石，主要原因是人们对数据隐私、数据安全和监管合规性的担忧。迄今为止，这些挑战已经非常严峻，以至于人们不禁要问：“人工智能是否可治理？”
数据对于成功应用人工智能至关重要，它使模型能够提供准确且可扩展的成果。然而，企业人工智能需要干净、受管控且集成良好的数据集，这些数据集必须符合业务需求，可实时访问，并针对运营工作流程进行了优化。当数据孤立或结构不良时，人工智能计划就会失败，从而限制投资回报率。优先考虑人工智能就绪数据的组织能够更快地部署并获得可衡量的业务价值。公民主导的创新，或称“影子人工智能”，绕过治理框架，带来风险，削弱了人们对人工智能潜力的信任。
为了支持生成式人工智能，组织必须转变数据的治理、访问和货币化方式。AI 就绪数据可确保与业务工作流无缝集成，并支持企业级部署。从构思到生产的转变需要可信、受管控且集成的数据基础。没有它，生成式人工智能就无法提供可持续的价值或支持整个企业的转型。
确保安全可靠的人工智能操作和合规性报告的框架
治理框架
治理框架提供了一种全面的方法，用于管理整个企业的 AI 数据并确保合规性。基础层专注于制定核心数据治理策略、元数据管理和数据隐私保护措施，例如 GDPR、CCPA 和 HIPAA，从而确保数据存储的安全合规。运营层通过实时数据可访问性、可审计性和 AI 模型风险管理来增强基础层。它整合了算法公平性、可解释性和可追溯性等关键原则，确保 AI 决策的透明性和公正性。体验层优先考虑用户访问控制、联合治理和持续监控，从而实现无缝数据激活，同时不损害安全性或治理。所有层级都嵌入了六大核心原则——数据隐私、算法公平性、可解释性、可审计性、安全性和合规性——以确保负责任的 AI 部署。该框架在保持合规性的同时，支持可扩展且安全的 AI 应用，使组织能够充分发挥 AI 的潜力，同时维护信任。
各行各业的预期监管日益加强
生成式人工智能 (Generative AI) 蕴含着变革的潜力，但首席信息官和技术领导者面临着安全、负责任地部署它的挑战。为了充分释放其价值，强大的人工智能治理对于实现可预测、可控且合规的成果至关重要。尽管拥有像“湖屋”这样的先进架构，企业仍面临安全、合规和集成方面的挑战，从而减缓了其采用速度。AI 就绪数据的稀缺性进一步限制了 AI 的可扩展性。随着人工智能的发展，组织必须为联邦、州和地方各级不断变化的法规做好准备。关键的合规行动包括确保 GDPR、CCPA 和 HIPAA 下的数据隐私、管理数据主权以及维护 AI 的可解释性。此外，组织必须监控算法公平性、实施模型风险管理，并建立 RBAC 和策略执行等运营控制机制。遵守行业特定标准和网络安全框架并持续监控，有助于企业降低风险并确保负责任地采用人工智能。
人工智能准备与信任的六项原则
六项原则通过治理优先的原则确保 AI 就绪数据，从而为企业 AI 工作负载提供信任、合规性和可操作的见解。
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