生成式人工智能(GenAI)的崛起重塑了業務流程、決策方式以及我們與數據的交互方式。其帶來的好處顯而易見——提高效率、激發創造力、創造新的增長機會——但風險也同樣顯著，特別是在安全和隱私方面。

對于C級高管而言，挑戰在于如何在這些復雜的權衡中導航，并實施一個既能促進創新又能實現負責任治理的框架。

AI挑戰和風險的核心在于大型語言模型(LLM)處理數據方式的不確定性。輸入AI工具中的專有信息可能會被存儲在云端，甚至存儲在不同隱私法的外國司法管轄區，從而使公司面臨數據泄露的潛在風險。當第三方供應商使用AI時，風險會進一步升級，因為缺乏適當的治理會增加無意數據泄露的可能性。

從外部來看，AI已經賦權了包括網絡犯罪分子和國家在內的威脅行動者，使他們能夠以前所未有的速度和規模增強攻擊，包括AI生成的釣魚計劃和深度偽造內容，這對企業安全構成了重大威脅。

更加嚴重的是，暗網市場上出現了出售AI工具的現象，如專為幫助惡意行為者擴大攻擊規模而設計的ChatGPT的黑帽版本。

但風險不僅來自外部攻擊者——內部人員無意中濫用AI工具的風險也變得普遍。如果員工將機密信息上傳到生成式AI模型中，可能會無意中使公司面臨數據泄露的風險，特別是如果AI服務提供商的條款和條件不保證數據隱私的話。

C級高管必須確保他們的內部員工和第三方合作伙伴都了解這些不斷演變的風險，以便有效地緩解這些風險。

隨著組織采納AI，許多組織發現自己正處于治理的十字路口。世界上一些最大的公司已經開始制定框架，但管理AI使用仍沒有標準方法。C級高管需要專注于制定與其風險偏好相一致的穩健治理結構，同時確保遵守數據保護法規。

對于律師事務所和金融服務提供商等組織而言，治理委員會已成為指導AI使用的關鍵工具。這些委員會通常包括重要的利益相關者：首席執行官、首席信息安全官、首席風險官和法律團隊，他們的任務是監督AI如何融入業務運營。

但治理不僅僅是制定規則。它還需要圍繞AI培養一種責任感文化。需要制定明確的政策，規定AI的使用方式、誰有權訪問以及公司將如何監控AI。同樣重要的是要記住，對AI工具的全面禁止可能會促使員工使用未經授權、未受監控的服務，從而帶來更大的風險。相反，組織必須負責任地接納AI，并注重可見性——確保領導者了解正在使用哪些工具、由誰使用以及用于什么目的。

在AI時代找到隱私和安全之間的正確平衡不僅僅是為了緩解技術風險。這需要一種全面的方法，考慮AI使用的倫理影響。例如，AI模型中的偏見可能導致歧視性結果，而AI生成的幻覺(即模型產生虛假或誤導性信息)可能會產生法律責任或影響糟糕的業務決策。

為了解決這些問題，公司正在采用諸如假名化等方法來保護輸入AI系統時的個人身份信息(PII)。通過刪除或掩蓋敏感信息，組織可以降低AI模型產生偏見或有害輸出的可能性，同時保護個人隱私。

平衡隱私和安全的另一個關鍵方面是教育。員工需要了解在專業和個人生活中使用AI工具的風險。C級高管應該以一種能引起個人共鳴的方式來構建他們的教育倡議——強調濫用AI如何會影響他們家人的隱私和安全以及公司的安全。

主動治理建議

隨著威脅環境的演變，組織必須優先考慮其安全性和韌性。采取主動態度對待AI治理可以幫助組織保持領先地位。

以下列表提供了一個清晰的流程圖，幫助組織開始行動：

明確用例：首先確定AI可以增值的領域，無論是通過提高業務效率還是增強員工參與度。避免讓員工面對無窮無盡的可能性而感到不知所措——將重點縮小到最相關的用例上。

確定風險偏好：每個組織都必須評估與AI相關的風險和回報。C級高管應該根據業務目標來評估這些風險，并為公司如何部署AI設定明確的界限。

協調治理和監控政策：制定一個與組織定義的風險偏好相匹配的治理結構。實施定期監控和安全控制，以確保遵守治理政策。對AI使用的實時監控可以幫助在問題升級之前檢測到任何異常。

對供應商進行盡職調查：在與AI供應商合作時，組織必須提出正確的問題，了解這些工具如何處理數據。確保AI供應商對其做法保持透明，并制定了強有力的隱私措施。

明智地協作和信息共享：打擊AI濫用需要協作。與行業同行合作，并參與專注于AI風險緩解的論壇。保持對最新AI生成威脅(如深度偽造內容和AI生成的非法內容)的了解。

提供相關的員工培訓：信任和參與度至關重要。通過使AI教育在個人層面上具有相關性，員工更有可能了解風險并采取負責任的行動。授權員工在工作場所和個人生活中都承擔AI治理的責任。

隨著AI繼續改變企業的運營方式，平衡隱私和安全的重要性從未如此之高。C級高管和首席信息安全官必須主動應對AI治理，建立能夠緩解風險的結構，同時授權員工負責任地利用AI的潛力。在這個快速演變的環境中，能夠在安全、隱私和創新之間找到正確平衡的組織將為實現長期成功奠定堅實基礎。