人工智能正在彻底改变多个行业，但一个主要挑战依然存在：法律合规。在2025年监管截止日期的前夕，企业必须在日益复杂的法律框架中航行。每个组织都必须采取积极主动的方式来掌握随之而来的伦理和法律影响。
仅仅了解关于人工智能的法律已经不再足够；这现在成为了一种战略必要性。理解人工智能法案的指导方针变得至关重要，以确保全面合规。与使用人工智能技术相关的经济和社会问题不容小觑。
企业正处于一个复杂的过渡之中，实施人工智能工具要求对新法规保持高度警惕。在这个环境中航行成为了一种必要，以避免制裁并确保道德使用人工智能。
企业对人工智能的掌握
企业渴望全面掌握人工智能，以遵守现有法律。这种合规需要深入理解人工智能的潜在应用和各种使用案例。CISAC委托的由PMP Strategy进行的一项研究揭示，到2028年，音乐创作者可能面临24%的收入损失，视听创作者损失21%，凸显了生成性人工智能的显著影响。
欧盟人工智能法案的分类
人工智能法案根据风险等级对人工智能系统进行分类，分为四类：最低风险、常规使用、高风险和禁止系统。企业必须在2025年2月2日的截止日期之前确保自身合规，这需要对提出的限制有准确的理解。九个具体案例禁止使用人工智能，涵盖操纵、社会评分和生物识别数据的使用等领域。
影子IT现象
企业经常面临影子IT的现实时，表现为使用未管理的应用程序。这些应用程序也可能集成人工智能，使其管理变得复杂。有效实施云访问安全代理（CASB）对于识别和分类这些应用程序至关重要。数据流的映射可以跟踪组织内部的人工智能使用，帮助IT负责人做出明智的决策。
保护敏感数据
该法规特别关注某些人工智能的使用，例如情感检测和生物识别数据的收集。数据丢失预防（DLP）政策允许检测、跟踪并可能阻止人工智能系统对敏感数据的摄取。以前用于评估士气的情感分析工具与情感检测系统不同，后者所带来的伦理影响引发了广泛关注。
使用先进工具确保合规
诸如用户行为分析（UEBA）的先进工具利用人工智能来建模正常行为。这些设备可以识别异常行为，这可能表明存在安全隐患。在这个框架中，分配的风险评分考虑到了IT生态系统内的行为，而不会违反法规，与可能在不适当的背景下对个人造成伤害的社会评分相反。
敏感行业的操控风险
社会评分引发了显著的风险，尤其是在金融行业对客户的影响上。人工智能的使用可能对这些客户产生负面影响，尤其是在数据与其他实体共享时。DLP政策在识别和映射人工智能生成的敏感数据方面至关重要，从而确保最佳保护。
确保人工智能的道德使用
人工智能算法的开发引发了伦理问题，特别是在涉及可能有害的内容时。因此，企业必须确保其系统不会促进可疑内容，尤其是对脆弱群体。企业在设计这些系统时的伦理责任具有重要意义。这包括对可能由快速注入导致的威胁保持更高的警惕，这种方式常常被恶意行为者利用。
作为人工智能系统的保护者，部署先进软件以应对潜在威胁是必要的。这种预防措施的实施有助于遵守法律要求，同时确保人工智能的安全和道德使用。企业面临的任务依然重大，因为它们必须在创新和数据保护之间取得平衡。
人工智能合规的常见问题：当知识只是第一步
什么是人工智能合规？
人工智能合规是指在设计、部署和使用人工智能时，必须遵守的法律、伦理和技术义务，以确保这些系统以负责任和安全的方式运行。
为什么遵守人工智能法规至关重要？
遵守人工智能法规不仅可以避免法律制裁，还保护用户的权利，确保个人数据的安全，并维护公众对人工智能技术的信任。
与人工智能合规相关的主要挑战是什么？
主要挑战包括理解不断变化的法律，解释法规要求，将人工智能融入现有流程以及评估其使用相关的风险。
企业如何开始确保其人工智能合规？
企业首先应根据法规要求评估其人工智能系统，对员工进行最佳实践的培训，并制定数据和风险管理政策。
哪些类型的人工智能解决方案在合规方面需要特别关注？
高风险的人工智能解决方案，如用于监控、面部识别或情感评估的系统，必须遵守严格的法规，并进行严格的监督。
有哪些工具可以帮助企业促进人工智能系统的合规？
风险管理系统、数据保护解决方案（DLP）和云安全平台（CSPM）等工具可以帮助企业监控人工智能的使用并确保法规合规。
人工智能的伦理影响是什么？
伦理影响包括隐私保护、避免歧视、数据使用透明度以及考虑人工智能算法中的潜在偏见。
人工智能立法在不同国家之间有何差异？
人工智能立法因国家而异，有些国家采取特定方法，而其他国家则基于更一般的数据保护和隐私法规。
GDPR在欧洲人工智能合规中发挥什么作用？
GDPR对个人数据的收集、处理和使用施加了严格的标准，这意味着人工智能系统必须在严格遵守这些规则的情况下设计和使用，以确保其合规性。
企业如何评估人工智能对合规性的影响？
企业可以进行定期审计，分析数据流，评估算法以检测潜在偏见，并通过分析工具和法规专家检查其对现行法规的合规性。
