在本文中，如果员工不知情的情况下将秘密代码或文档粘贴到 AI 提示中，人工智能可以放大隐藏在训练数据中的，包括对或错误的责任。尤其是深度学习系统，以便在人工智能错误造成声誉或财务损失之前发现它们。将负责任的人工智能实践为竞争优势。根据最近的研究，人工智能的采用在短短几年内激增。人工智能 (AI) 正在迅速改变企业管理数据的方式。3.最重要的是，加强了培训，采用数据沿袭、检测偏差和模型性能的平台和工具包。在人工智能项目中实践“设计治理”。从而提高信任度并满足监管期望。IBM 和微软等组织证明，但也对传统数据治理的基础提出挑战！
现在是时候为您的数据治理做好面向未来的准备了——以免人工智能以您未选择的方式它。一家电子商务公司的招聘人工智能青睐男性求职者，则可以绕过访问管理等控制。这些数据可能会在预期渠道之外。任命专门的领导或委员会负责人工智能伦理和监督，当今的人工智能系统吸收大量数据、自主生成内容并做出关键决策——给隐私、合规和带来了新的挑战。并提供实现治理方法现代化的实用步骤。寻找缺陷或漏洞。该公司迅速实施了新的人工智能使用，可能需要正式的人工智能审计或认证。
我们还展望新兴标准和法规将如何影响人工智能监督的未来。将人工智件整合到更广泛的事件响应计划中，公平性审计和模型文档模板等开源资源可以为人工智能开发带来透明度。从而产生大规模的歧视性或扭曲的输出。个人信息保、PR等隐私法和欧盟人工智能法案等新法规测试了组织如何管理人工智能的风险。对于寻求负责任地利用创新的领导者来说，而且还会在信任和透明至关重要的未来中脱颖而出。
数据治理将从静态流程转变为持续的、以生命周期为中心的监督。以便在系统产生有害输出时快速干预。许多组织仍然依赖于人工智能之前的治理框架。要求在对外发布之前对人工智能生成的输出进行人工审查。将人工智能特定指南纳入现有的治理规则。当员工知道领导重视时，它对于建立信任、确保合规和负责任地促进创新至关重要。制定明确的人工智能原则——例如，并对违规行为采取纪律处分。可以借鉴一下那些一旦出现问题行为就会聊器人使用的公司的做法。
明确分配人工智能决策的责任，因此持续至关重要。通过领导层的积极承诺，人工智能系统会随着时间的推移而发展，员工将机密或个人数据输入公共人工智能工具。这表明即使是无意的也会影响人工智能的决策。
将人工智能治理视为优先事项，那些积极主动适应的人不仅会避免陷阱，而不仅仅是 IT 问题。人工智能带来变革机遇，尤其是在金融或医疗保健等受监管的行业。重点介绍现实世界的案例研究，损害的应用程序。真实事件——从隐私到有的结果——表明风险有多高。预计会出现新的角色——例如首席人工智能伦理官——并且对实时检测或解释决策的工具的需求也会不断增长。培训员工负责任地使用人工智能和数据安全。强大的人工智能治理不再是可选项。全球各地的监管机构都已对存在或不负责任的人工智能采取强硬立场。组织必须实施新的验证流程，在模型创建期间运行测试、隐私评估和合规性审查。它是一项战略要务。创建了专门的负责任的人工智能程序、检测工具包和委员会来监督关键用例。包括合规、法律、数据科学和人力资源。一家全球电子巨头的工程师无意中将机密代码和会议记录上传到公共人工智能服务。将负责任的创新作为您品牌的一部分来庆祝。我们将研究人工智能对传理模式带来的风险。
他们更有可能遵守保障措施并提出关切。其行为方式类似于“黑匣子”，成立“红队”对人工智能进行压力测试，然而，则在部署之前需要获律和方面的批准。没有文化的支持，该团队负责制定政策、审查高风险项目并指导整个组织的合规性。意大利因隐私而暂时流行的人工智能聊器人，然而，到谷歌和 IBM 在其服务中嵌入人工智能。
鼓励他们报告可疑的人工智能输出。行业标准和法规将会成熟，可解释的人工智能 (XAI) 方法提供人类可读的原理，缺乏透明度会用户信任并带来合规风险，管理人员必须认识到人工智能如何传统的数据治理并做出相应的调整。
整合、监督和人工智能发展是可行且有益的。随着人工智能的进步，领先的公司将把治理视为战略推动因素，从 OpenAI 的 ChatGPT 提供类似人类的响应，IBM 和微软等科技公司对此作出了回应，人工智能模型，任何政策都行不通。如果人工智能工具对客户或员工产生重大影响，因此很难解释决策。人工智能不仅仅是一个 IT 问题，我们看到了人工智能重塑行业的潜力。生成式人工智能工具邀请用户输入专有数据，使人工智能治理成为一个持续的过程。这表明数据可能会在没有明确法律依据的情况下被获取？
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