AI 合规仍是一个新兴话题,但诸如欧盟 AI 法案之类的法规已使合规成为强制性要求。
然而,许多 AI 工具在设计之初并未考虑合规性。它们会记录会话,将您的数据用于训练,并且几乎不透露数据的最终去向。这给采用新 AI 技术的企业带来了重大合规风险。
本指南介绍了什么是 AI 合规、如何选择合适的工具,以及如何长期保持合规。
什么是 AI 合规?
AI 合规是指在满足法律和道德要求的同时,负责任地使用商业 AI 助手和其他工具。它不同于传统的数据安全合规。
AI 系统不仅会存储您的数据,还会处理数据并从中学习,这给企业带来了新的风险。您的企业数据可能被用于训练模型、影响模型输出,甚至出现在给其他用户的回复中。
根据麦肯锡的2026 年 AI 信任成熟度调查(新窗口),认知正在超越行动。在每一个风险类别中,缓解措施都落后于认知。例如,54% 的受访者认为个人隐私是相关的AI 安全风险,但只有 44% 的人正在积极采取措施缓解这一风险。
AI 合规主要关注以下几个方面,以应对这些风险:
- 保护个人数据和隐私
- 保护数据免遭未经授权的访问
- 确保 AI 决策的透明度
- 防止歧视和偏见
为什么 AI 合规很重要
AI 的监管格局正随着技术本身快速发展。2024 年,《欧盟人工智能法案》正式生效,成为首个综合性 AI 监管框架。
该法案禁止某些 AI 用途,并对其他用途提出严格要求。例如,某些系统必须明确告知人们正在与 AI 交互。
虽然大多数国家尚未出台综合性的 AI 法律,但现有法规可能仍适用于国家或地区层面。GDPR 和 HIPAA 等框架已经在限制个人数据的使用方式,包括在 AI 系统中的使用。
AI 合规不仅仅是为了避免罚款,还有助于您维持信任并降低法律风险。如果 AI 系统产生有偏见或不正确的结果,您可能会失去客户信任、面临监管审查,甚至招致法律诉讼。
如何为小型企业选择合适的 AI 工具
选择合规的 AI 工具与选择处理敏感数据的工具在本质上并无不同。如前文所述,AI 系统不仅会存储数据,还会从数据中学习,并可能以意想不到的方式暴露数据。
以下是需要关注的重点:
数据保护和隐私
选择对您的数据进行加密并符合 GDPR 等法规的工具。供应商应明确说明您的数据存储在哪里、谁可以访问这些数据,以及这些数据是否被用于训练 AI 模型。确保您可以在需要时删除数据。
透明度和控制力
选择能够解释决策过程并允许人工监督的工具。这有助于您向客户或监管机构说明结果,并确保您在需要时保持控制权。
公平与道德使用
选择包含防护措施以减少偏见和歧视的工具,尤其是在招聘或客户支持等敏感用例中。供应商还应能够说明他们如何测试公平性,以及在问题出现时如何解决。
合规支持
选择符合您所在行业法规要求并提供审计文档的工具。这样可以更轻松地证明合规性,尤其是在医疗保健等受监管的行业。
维持 AI 合规的最佳实践
选择合适的工具只是其中一部分。另一半是保持合规,这需要持续的努力。
制定 AI 使用准则
2023 年臭名昭著的三星-ChatGPT 泄露事件(新窗口)正是因为员工将机密商业秘密粘贴到 ChatGPT 中,无意间分享了这些秘密。如果制定了 AI 使用准则,这一事件本来是可以避免的。
AI 使用准则可以让您的团队了解在使用 AI 时哪些行为可以接受、哪些不可以。您的 AI 政策应涵盖哪些工具获得批准、这些工具可用于什么用途,以及哪些数据可以与其共享、哪些不可以。此外,还应指定专人在法规和技术演进过程中维护和更新这些准则。
记录 AI 使用情况
如果您无法展示 AI 在企业中的使用情况,在监管机构或审计人员提问时就难以回应。请跟踪正在使用哪些工具、这些工具影响了哪些决策,以及任何重要的输出结果。在可能的情况下,向供应商索取使用日志和模型更新报告,以简化文档记录。
将数据最小化并进行匿名化处理
输入 AI 系统的个人数据越少,风险就越低。只分享任务所需的信息,并尽可能去除姓名和地址等可识别身份的详细信息。在将客户或员工数据与 AI 工具一起使用之前,请确保已获得明确许可——不要想当然地认为已获得同意。
监控不公平待遇
AI 系统可能会从历史数据中产生偏见,即使这些偏见并非有意为之。您应定期审查输出结果,查看是否存在因年龄、性别、种族、性取向或其他特征而使某些人处于不利地位的歧视性模式。
亚马逊弃用了一款 AI 招聘工具(新窗口),因为发现该工具会降低女性简历的评分。该系统以十年间的历史简历进行训练,其中大多数来自男性,因而学会将男性候选人视为成功的标准,并对偏离这一模式的简历进行降级处理。
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