AI安全治理提供了稳定的指南针，引导各方力量，将AI从实验工具转变为可靠的企业级解决方案。通过在AI工作的核心构建完善的治理，企业领导者可以有针对性地制定AI计划，同时确保数据安全、保护隐私，并增强整个系统的强度和稳定性。

建立对智能系统的信任

人工智能模型，尤其是基于大型语言模型的人工智能和复杂算法，带来了独特的挑战。它们发展迅速，吸收了海量（且可能敏感）的数据集，这增加了数据中毒或隐私侵犯的风险。它们也容易受到攻击者通过快速注入攻击、模型反转和其他方法的操纵。

这些威胁在没有主动监管的情况下悄然蔓延，损害了商业诚信和监管合规性。

正式的治理框架将战略目标与风险承受能力进行映射，建立透明的政策和问责程序，设定操作限制，并在整个人工智能生命周期中安装控制。

本质上，治理将人工智能的混乱转化为有意识的创新。

治理必须超越整个组织

人工智能的影响远不止技术本身，还包括招聘实践、政策选择、道德标准、品牌定位和领导策略。正因如此，治理需要跨越职能，并将不同的利益相关者凝聚在一起。当安全团队试图独自行动时，就会出现漏洞，重要的声音可能会被忽视，最终导致监督变得脆弱和不完整。

跨职能的RASCI矩阵能够明确职责，打破组织孤岛，从而使 AI 治理成为企业风险管理背景下的集体组织责任。它有助于区分在制定 AI 战略和路线图、建立安全和隐私政策、处理伦理原则和发现偏见、监控模型开发、部署和跟踪，以及监管合规和法律风险规避等方面的角色。

全方位治理是整个企业的承诺，其责任（理想情况下）由董事会承担，而运营责任则由专业团队承担。

构建有效人工智能安全治理的多层次方法

强大的人工智能安全管理是通过将技术防御与组织战略相结合的多层协调努力而建立的。

1. 监管机构和标准：与ISO 27001 、ISO 42001、ISO 23894 和 NIST AI RMF等全球框架以及 IEEE 和国家监督机构等监管机构合作，确保制定有意义的基准和合规护栏，指导负责任的人工智能发展。

2. 法律和合规控制：将人工智能的使用与数据隐私法（GDPR、CCPA、PIPL）、行业规则和即将出台的法律相匹配，并将其融入日常政策和审计程序中。

3. 工具和流程：利用持续监控、自动审计、影响评估和异常检测来检查模型行为并警告安全或道德护栏的偏差。

4. 组织文化和内部政策：将外部需求转化为明确的内部政策，指导负责任的使用、变更管理、事件响应以及公平、问责、透明和可持续性等价值观。

5. 道德与透明度：建立可解释性标准、偏见检测措施和利益相关者沟通，以培养信任并展现负责任的人工智能管理。

6. 人为因素：提供持续的培训、安全意识驱动和文化举措，以便开发人员、分析师和领导者自然而然地考虑人工智能风险，并将治理视为有用的指南。

这些要素共同为人工智能的安全和负责任的使用提供了强有力的框架。

选择正确的治理框架

大多数组织都在努力确定人工智能治理的最佳方法。它应该建立在现有的网络安全系统之上，还是开发成一个独立的框架？

集成治理利用人们熟悉的政策和报告渠道，将人工智能监管融入既有的政策和报告机制。这样更容易与利益相关者互动，并减少重复工作。然而，诸如可解释性和模型漂移等特定于人工智能的问题可能会被搁置，而更受关注的是更普遍的网络问题。

独立治理会创建一个包含特定政策、流程和管理的专门框架。它能够带来敏捷性和精准性，尤其是在高风险领域或高度依赖人工智能创新的新兴业务领域。其缺点是潜在的孤岛效应、重复的治理模式以及与整体风险战略的整合延迟。

混合方法通常会成功，即组织测试独立治理来管理紧迫风险，然后逐步将经过验证的控制嵌入到整体安全和风险结构中。

定义人工智能安全治理的成熟度级别

人工智能安全治理的有效性通常反映了组织在更广泛的治理结构中的成熟度。分阶段的方法可确保切实可行、资源感知的增长。

第一级：临时治理，认知和正式政策有限。人工智能控制是被动的，主要关注合规性。

第二级：建立基本结构和流程，组织在此阶段实施基础政策。团队努力获得以人工智能为中心的认证，例如 ISO 42001。

第三级：超越基础，通过持续的董事会参与、道德审查小组的整合以及模型透明度和可解释性的正式要求，治理日趋成熟。

第四级：扩展和成熟阶段，流程实现自动化。绩效评估得到跟踪；跨职能论坛促进战略发展。

第五级：嵌入式和影响力，人工智能治理完全嵌入企业风险管理。反馈回路保证持续适应。

这种“爬、走、跑”的开发过程使治理计划与现有的技能、技术和业务优先级保持一致，不会过度承诺，同时实现可衡量的进展。

衡量人工智能安全治理

定量和定性措施使治理得到监督和响应。

合规性是通过根据相关法律、法规和标准进行审计的百分比来衡量的。安全性能指标包括事件数量、检测和纠正人工智能漏洞的平均时间以及异常检测模型中的误报/漏报率。风险管理指标衡量的是具有最新风险评估的模型百分比以及人工智能相关事件的平均财务成本。

透明度和问责制指标量化了具备可解释能力、记录在案的决策记录以及明确的安全事件责任分配的人工智能模型的比例。组织流程指标则集中于培训完成率、政策采纳水平以及人工智能治理目标的达成率。

人工智能安全治理并非一成不变，而是一项将创新与审慎相结合的战略性强化措施。通过将治理视为负责任地采用人工智能的核心，将其贯穿整个组织，分层控制，选择合适的框架，与整体安全计划相衔接，并准确衡量进展，企业就能在控制风险的同时，充分挖掘人工智能的潜力。