人工智能（AI）已迅速从实验阶段过渡到企业日常运营的应用阶段。对于快速增长的私营企业而言，该技术带来了显著的机遇，例如提高生产力、改善客户体验以及加快决策制定。然而，缺乏充分监管的盲目加速应用也会带来重大漏洞。
最新数据显示，近四分之三的企业计划在未来两年内应用代理型人工智能（即在有限人类参与下自主采取行动的系统）。相比之下，仅有五分之一的企业针对自主智能体建立了成熟的治理模式。这一差距使企业面临运营、法律、网络安全以及声誉方面的挑战。
应用与治理之间的脱节
人工智能正越来越深地融入核心业务流程，应用场景涵盖内容生成、编程辅助、知识检索、数据分析和客户支持等。研究发现，实现价值创造的最大障碍通常来自组织层面而非技术层面。取得最大进展的企业，往往是将技术投资与员工培训相结合，并在整个组织内建立明确的治理规则及使用预期。
人工智能给企业带来的主要风险
有效的人工智能治理始于识别技术可能引发风险的具体领域。主要关注领域包括：
- 数据、隐私与知识产权：人工智能工具需要处理海量数据。如果缺乏既定管控，企业可能会失去对敏感信息在内部流转情况的掌控。这会带来未经授权使用、AI生成内容权属不明以及合规证明困难等风险。影子人工智能（shadow AI）即员工擅自使用未经公司批准的工具、脱离安全控制运作的行为，进一步加剧了该风险。
- 自主行动与代理型AI：自主智能体带来的风险不仅限于提供“错误答案”，更在于执行“错误行动”。例如，美国一家汽车经销商的聊天机器人（chatbot）被用户诱导，同意以1美元的价格出售一辆新车。该事件表明，当安全防范机制薄弱时，相关工具可能会被迫偏离其预期用途。
- 可靠性与性能表现：由于系统更新、新数据源的引入以及运营环境的改变，人工智能模型的性能可能会随时间推移发生变化。如果缺乏持续监控与重新评估，系统可能会导致运营中断和决策失误。
- 客户影响与商业风险：当人工智能融入面向客户的业务流程时，系统故障造成的后果更为严重。错误或偏见可能会转化为实际损害。例如，美国的部分健康保险公司因在拒绝理赔时使用算法工具而面临诉讼，被指控自动化系统导致了不当决策。
- 供应商依赖：大多数企业利用第三方开发的工具搭建自身运营系统。这造成了对外部基础设施和模型供应商的依赖，使企业面临人工智能供应链中的脆弱性风险。
实践考量
为降低上述风险，企业必须采取最佳实践，建立安全应用人工智能所需的信任与秩序。构建内部流程、明确工具运作范围并实施持续监督，是保护企业免受诉讼及声誉损害的必要举措。
本内容仅供参考，不构成法律意见。如需针对具体情况的指导，请咨询专业律师。
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