人工智能 代表了一项前所未有的技术进步，但很少有企业能正确采用它。几乎 95 % 的组织 在实施人工智能时遇到障碍。治理 的问题往往被误解或忽视，而持续存在的 安全 策略的漏洞阻碍了创新。缺乏适当的数据管理框架使得企业的积极性局限于零星和孤立的举措，从而妨碍了真正的人工智能文化的形成。
人工智能治理的差距
一项最新研究突显了企业在实施人工智能方面的令人担忧的情况。根据这份报告， 95 % 的企业在采用人工智能时面临重大障碍。在提出的问题中，治理、安全和数据管理是关键点。企业未能建立适当的治理框架引发了对其面对未来挑战的准备情况的疑问。
治理的挑战
企业通常认为其人工智能治理战略效果不佳。大约 83 % 的受访者认为他们的方法不足，这表明迫切需要改善。实施明确的标准和治理实践对管理与人工智能相关的风险至关重要。没有一个结构化的框架，组织面临潜在的偏差及其人工智能系统的失控使用。
数据共享的缺失
数据共享的问题进一步复杂化了数字环境。 关于数据共享的治理措施仍然缺乏清晰性，尤其是一些主管机构尚未成立。在缺乏强大参考框架来规范数据的情况下，企业难以充分利用所收集的信息，这限制了创新和运营效率。
对能力和资源的影响
人工智能的发展和整合正在改变对技能的需求。缺乏适当的数据共享治理导致 企业能力之间的显著差距。三分之一的企业仍未充分利用人工智能带来的机会。这引发了在一个敏捷和反应能力至关重要的环境中的竞争力问题。
欧盟对人工智能的愿景
在此背景下，欧盟努力创建一个统一的法律框架以支持人工智能。欧洲的倡议旨在加强人工智能系统的治理，同时促进负责任的采用。126 家企业最近承诺参与旨在实现 人工智能的伦理采用 的协议，进一步突显了这一工作的紧迫性。然而，实施该法规需要各成员国之间的更强合作。
关于数字化转型的结论
数据基础设施被视为人工智能倡议成功的核心支柱。改善数据治理的必要性关系到技术创新的价值实现。发展一种系统化和整合的人工智能方法可以确保顺利的数字化转型，能够有效应对市场上日益增长的挑战。
关于人工智能治理的常见问题
是什么原因导致 95 % 的企业没有建立人工智能治理框架？
主要原因包括缺乏资源、对人工智能相关问题理解不足、数据治理不健全，以及监管不确定性。
人工智能治理如何影响企业的数据安全？
有效的人工智能治理可以确保数据的安全性和完整性，建立清晰的敏感信息管理和共享协议。
人工智能治理不善对企业有哪些负面影响？
负面影响包括数据违规的风险、消费者信任的丧失、监管制裁以及市场竞争力的下降。
企业可以采取哪些措施来改善他们的人工智能治理？
企业可以开始制定明确的政策，培训员工了解伦理问题，并成立专门的人工智能治理委员会。
缺乏治理框架如何影响人工智能领域的创新？
没有治理框架，企业可能会因为担心违反伦理或监管规定而不敢实验和创新，从而限制其发展潜力。
领导者在建立有效的人工智能治理中扮演什么角色？
领导者是关键，因为他们必须促进责任文化，分配必要的资源，并确保伦理实践融入与人工智能相关的所有流程。
人工智能治理与消费者信任之间有什么联系？
强有力的治理提升了操作的透明度和安全性，从而增强消费者对基于人工智能的产品和服务的信任。
企业可以采用哪些最佳实践的人工智能治理？
最佳实践包括制定人工智能开发的伦理标准、评估算法中的偏差以及与利益相关者进行关于负责任使用人工智能的公开讨论。
是否有资源可供企业帮助定义其人工智能治理？
是的，许多组织提供指南、参考框架和最佳实践，帮助企业根据其需求制定适合的人工智能治理策略。
