人工智慧需要規則和框架：為什麼治理必須超越政治層面

高速公路並非僅僅因為駕駛員遵守交通規則就安全。安全取決於限速、車道標線和護欄，這些措施能夠維持交通順暢，並有助於防止失誤演變成嚴重事故。

人工智慧治理的運作方式也類似。政策制定規則，而營運控制則確保組織在技術、使用者和風險不斷變化的情況下保持在正軌上。

隨著各組織加速採用人工智慧，許多組織都將重點放在製定政策、治理框架和可接受使用指南上。這些都是必要的初步步驟。然而，僅靠政策無法阻止人工智慧系統存取錯誤資料、與不合適的應用程式互動或造成意想不到的營運風險。

歐洲人工智慧法案（歐盟人工智慧法案）將人工智慧治理列為董事會層面的問題，要求使用或開發人工智慧的組織識別、管理和記錄風險，特別是高風險系統的風險。

這引發了人們對監督、文件記錄、資料治理和透明度的新期望。然而，僅靠監管無法解決最大的實際挑戰：人工智慧的普及應用速度遠超治理速度。

員工使用通用人工智慧工具，開發人員依賴編碼助手，業務團隊在現有平台上部署人工智慧功能。在許多情況下，這些技術的引入早於安全、合規和風險團隊對它們可以存取哪些內容、會影響哪些系統以及它們如何改變組織整體風險狀況的全面了解。

這就是組織願景與實際營運之間的差距。組織可能擁有人工智慧應用案例和已核准的治理框架，但它們通常只對實際在企業中運作的人工智慧部分進行治理。

彌合這一差距首先要將人工智慧視為一項營運挑戰，而不僅僅是一項合規工作。在實踐中，超越政策層面需要理解人工智慧的應用方式，根據業務風險實施相應的控制措施，並調整治理結構以適應人工智慧不斷發展的能力。

隱性人工智慧正在改變治理挑戰

傳統治理模式假定組織了解其業務運作中所使用的技術。人工智慧改變了這一現狀。隱性人工智慧不再局限於員工使用公共工具進行實驗。

它還包括透過例行軟體更新實現的嵌入式人工智慧功能、業務用戶創建的人工智慧驅動型工作流程，以及在企業系統中運行但未被視為正式人工智慧專案的獨立代理。這些功能的採用速度通常快於治理流程識別、評估和管理它們的速度。

如今，人工智慧不僅能為員工提供支持，還能代表他們採取行動。人工智慧代理可以檢索資訊、啟動工作流程、與企業系統交互，並利用從其所代表的人員或系統繼承的權限做出營運決策。

因此，組織機構面臨的攻擊情勢發生了巨大變化。安全團隊不再只是保護人員、設備和應用程序，還要保護能夠自主導航環境、存取敏感資訊、與關鍵工作流程互動並獨立做出決策的系統。

如果管理不當，每個新的人工智慧代理都代表著另一種潛在的意外濫用或惡意活動途徑。

組織制定規則，環境建構路徑。

歐盟的人工智慧法律高度重視人工智慧生命週期中的問責制、監督和風險管理。但要達到這些要求，僅僅依靠文件記錄是遠遠不夠的。

法規規定了組織必須實現的目標；挑戰在於如何在人工智慧不斷發展的環境中，將這些要求轉化為營運治理。

首先要理解人工智慧的背景。不能孤立地看待人工智慧系統來評估其風險。例如，一個用於總結內部文件的人工智慧助手，在獲取商業敏感資訊之前，其風險可能並不高。

同樣，自動採購的 AI 代理在正常情況下可能安全運行，但如果它可以批准金融交易、繼承特權身分或在關鍵業務系統中發起操作，其風險狀況就會發生巨大變化。

風險的定義已超越人工智慧本身，涵蓋了與其相關的身份、應用程式、基礎設施、數據和業務流程。隨著人工智慧在這些系統中的互聯互通日益加深，它與網路安全的關係也愈發密切。

創新需要規則和基礎

人工智慧將持續改變組織的營運、創新和競爭方式。但能夠充分發揮人工智慧潛力的組織，並非那些擁有最長政策文件的組織。

他們將把治理融入日常運營，以對待任何其他關鍵資產的同樣嚴謹的態度管理人工智慧的身份和權限，並隨著技術的進步不斷調整控制措施。

歐盟的人工智慧法律提高了人們對問責制的期望，但超越單純政策和合規的機構將最能釋放人工智慧的全部潛力。

在自主人工智慧時代，治理不再只是製定規則，而是要建立保障措施，使組織能夠自信地進行創新，而不會損害安全性、信任度或韌性。

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