在资深网络安全从业者中，最近出现了一个热议话题：面对AI安全挑战，究竟是该投入时间和金钱考取专业认证，还是依靠日常工作积累的经验就够了？

实践经验固然宝贵，但AI安全风险的独特性和快速演变，决定了仅靠“边干边学”往往只能被动应对。要想真正实现主动防御，行业正逐渐把系统化、基于研究的专业能力认证视为AI安全领导力的新标准。

“边干边学”存在局限

来看实际场景，比如，一位在金融机构负责安全的技术大佬，可能非常熟悉反欺诈AI模型的运维安全，但他的经验未必能直接迁移到以下场景：

• 生成式AI所引发的内容风险

• 医疗AI的诊断过程隐患

• 自动驾驶系统中的复杂安全威胁

每一种AI应用背后，都有其独特的安全逻辑和治理要求，而这些在日常工作中很难全面覆盖。即便学会了防范“提示词注入”攻击，也可能会忽略AI伦理、算法偏见、数据长期使用的隐私风险等非技术但至关重要的议题。

ISACA在2025年发布的AI趋势调查显示，只有41%的企业认为自己在AI伦理问题上处理得比较充分——包括数据隐私、偏见与责任归属等。而“边干边学”模式最容易跳过的，恰恰是这些软性但极其关键的维度。

系统化认证的优势

系统化的认证，旨在为安全从业者提供一套系统且实用的方法论，覆盖AI开发、部署与治理中的各类复杂挑战。例如像ISACA所推出的AI安全管理专家（AAISM）这类认证，逐渐进入行业视野。拿到这类系统化的认证，不仅代表你主动提升专业能力的决心，更意味着你掌握了AI治理、伦理透明和长期风险控制的全局视角——为个人职业发展注入“未来确定性”。

生成式AI爆发以来，我们已经看到太多传统安全框架无法应对的新型威胁：对抗攻击、数据泄露、模型篡改……

• 一个被攻破的AI交易系统，可能引发金融市场震荡；

• 一辆被入侵的自动驾驶汽车，可能直接危及生命。

新的管理角色也正在出现：AI安全经理、AI风险官、首席AI官（CAIO）……这些岗位所要求的知识，早已超出传统信息安全的技术范畴。

AAISM认证所强调的，正是这种多维能力：

• 伦理：识别并缓解AI偏见，推动负责任AI发展；

• 透明：提升AI可解释性，满足监管与信任需求；

• 隐私：在AI流程中嵌入合规设计，应对GDPR、PIPL、CCPA等法规。

例如医疗AI在处理患者数据时，既要防泄露，又要保诊断效果——没有系统学习，很难面面俱到。

单纯依赖“边干边学”已难以应对AI安全的复杂性。风险之高、专业度之强，必须靠系统化学习加以补充。

将实战经验与AAISM这类认证结合，不仅能让你掌握保护AI系统的硬技能，更可以引领企业实现AI的安全、合规和负责任应用。