AI 治理

什么是 AI 治理？

简而言之，AI 治理涵盖了可帮助组织安全、负责任且有效使用 AI 的规则和责任。它定义了谁负责 AI 决策、可以使用哪些数据、如何评估模型、如何解决安全性问题、如何为 AI 设计基础设施系统、如何管理风险，以及如何在部署后监控 AI 系统。

AI 治理可应用于多种类型的 AI，包括模型训练和调优、机器学习、生成式 AI 工具、预测性分析、AI 代理、计算机视觉系统和第三方 AI 应用。它还可以应用于整个 AI 生命周期，从用例选择和数据准备到模型开发、训练、部署、监控和淘汰。

AI 治理的工作方式是，创建用于管理从构想到生产的整个过程的结构化流程。它从模型或工具部署之前开始，并在 AI 系统使用期间持续运行。

典型的 AI 治理流程包括：

• 用例接收和风险分类。
• 数据审查、隐私评估和安全性审查。
• 模型或工具的评估、测试以及批准。
• 部署控制措施、文档记录和访问管理。
• 持续监控性能、漂移、偏差、安全性和合规性。

该流程可协助团队判断：哪些人工智能用例适用，哪些需要进一步评审，以及哪些在未增设管控措施前不得推进。

AI 治理工具可帮助组织大规模管理 AI 策略、风险、审批、监控和合规性证据。要在多个团队、业务部门、地区或受监管环境中采用 AI，这些工具特别有用。

重要功能包括：

• AI 库存和用例跟踪。
• 风险分类、审批工作流程和策略执行。
• 模型文档、数据沿袭和审计证据。
• 监控偏差、漂移、性能、安全性和合规性。
• 供应商风险、第三方模型审查、报告和集成。

组织还应评估 AI 治理工具与现有系统的连接优劣程度，例如数据目录、MLOps 平台、身份工具、云平台、安全工具、票证系统和合规性报告工作流程。

AI 治理可帮助组织更负责任地使用 AI，同时降低风险并增强对 AI 成果的信心。

常见优势包括：

• 更好地了解 AI 的使用场景和方式。
• 为敏感数据、模型和 AI 系统提供更强大保护。
• 改善合规性、审计准备度和责任制。
• 减少偏差、不准确输出和不受控使用 AI 的风险。
• 更清晰的从 AI 实验到负责任生产的路径。

最大的好处是信任。AI 治理可帮助业务主管、员工、客户和监管机构了解 AI 的管理方式，包括明确的策略、控制、监督和责任制。

AI 治理可能颇具挑战性，因为 AI 的采用速度通常比策略、工具和运维模式更快。不同的团队可能会使用不同的模型、数据源、供应商和 AI 工具，而没有一致的审查流程。

常见的挑战包括：

• 识别整个组织中的所有 AI 用例和第三方 AI 工具。
• 平衡创新与风险、合规性、隐私和安全需求。
• 在部署后监控 AI 系统的漂移、偏差、误用或性能变化。
• 在业务、法律、IT、安全、数据和合规团队之间确定清晰的权责归属。
• 随着法规、模式和业务用例的变化，及时更新治理流程。

正是由于存在这些挑战，组织应将 AI 治理视为一项持续活动而非一次性策略文档。