为什么采用生成式AI的组织在安全风险方面需要专业治理

生成式人工智能在工作场所的吸引力不容否认。ChatGPT、智能副驾驶和AI驱动的助手承诺实现更快的内容创作、更智能的数据分析，并解放团队免于重复性工作。然而，在这一生产力叙事的背后，隐藏着一个不那么令人舒服的现实：许多组织在引入强大AI工具时，缺乏保护其最宝贵资产所必需的安全措施。

悖论：生产力提升与隐藏的漏洞

随着生成式AI的安全风险在各行业逐渐浮现，一个令人担忧的模式变得明显。员工为了追求效率，越来越多地转向现成的AI解决方案——通常是个人账户或公共平台——来起草文件、总结报告或头脑风暴。他们很少停下来考虑自己的行为是否符合公司政策，更不用说是否将机密信息暴露给超出公司控制的系统。

这种现象，有时被称为“影子AI”，代表了一个根本的治理缺口。当员工绕过官方渠道，使用未经授权的AI工具时，他们不仅是在违反规程，还可能将客户记录、专有算法、财务预测或法律文件直接上传到外部平台。许多生成式AI公司会保留用户输入以优化模型——这意味着你的竞争情报可能在训练服务你竞争对手的算法。

谁也没预料到的合规噩梦

受监管行业面临特别的危险。金融服务、医疗、法律和能源公司都在严格的数据保护框架下运营——如GDPR、HIPAA、SOX以及行业特定标准。当员工无意中将敏感客户信息输入公共AI平台时，组织不仅面临安全事件，还可能遭遇监管调查、罚款和声誉损失。

风险不仅限于数据保护法律。专业保密义务、对客户的合同义务以及受托责任在没有治理的情况下也会发生冲突。比如，医疗工作人员在AI聊天机器人中总结患者记录、律师使用ChatGPT起草合同、银行分析交易模式通过网络AI工具——每个场景都可能成为等待发生的合规违规。

AI集成世界中的访问控制复杂性

现代企业系统——CRM、文档平台、协作套件——越来越多地将AI能力直接嵌入到工作流程中。这种集成增加了对敏感信息的访问点。如果没有严格的访问治理，风险也会成倍增加。

考虑常见场景：前员工仍然拥有AI连接平台的登录权限。团队共享凭据以节省时间，绕过多因素认证。AI集成继承了过于宽泛的权限。从基础系统中继承的权限过大，单一被攻破的账户或被忽视的权限就可能成为内部滥用和外部威胁的入口。攻击面在无声中扩大，而IT团队却未察觉。

数据实际上揭示了什么

统计数据显示，生成式AI的安全风险已在实际组织中显现，令人警醒：

• 68%的组织发生过员工将敏感信息与AI工具共享的数据事件
• 13%的组织报告了涉及AI系统或应用的实际安全漏洞
• 在遭遇AI相关漏洞的组织中，97%缺乏适当的访问控制和治理框架

这些都不是白皮书中讨论的理论漏洞，而是影响真实企业的活跃事件，损害客户信任，带来责任风险。

构建治理基础

托管IT支持在将生成式AI从安全隐患转变为受控能力方面发挥着关键作用。未来的路径包括：

明确界限： 制定清晰的政策，规定员工可以使用哪些AI工具、可以处理哪些数据、哪些信息类型绝对禁止。这些政策必须有执行力——不仅仅是指导方针。

系统化控制访问： 确定哪些角色需要AI访问权限。强制执行强身份验证。定期审查权限以防偏差。检查AI集成如何连接到基础数据存储。

早期发现问题： 监控系统应能识别异常的数据访问模式，检测敏感信息进入AI平台，并在事件升级前提醒团队潜在风险行为。

提升用户意识： 员工不仅需要政策通知，更需要教育他们理解这些规则存在的原因、敏感数据泄露的后果，以及如何在追求生产力的同时履行安全责任。

与时俱进： 生成式AI工具每月变化，政策每季度滞后。成功的组织将AI治理视为一个持续的过程，随着新工具和新威胁的出现不断审查和更新保护措施。

迈向负责任的AI采用之路

生成式AI带来了真正的价值。生产力提升是真实的。但同样存在生成式AI的安全风险——这些风险已在全球范围内的组织中显现。问题不再是是否采用AI，而是如何负责任地采用。

这需要超越非正式指导和临时政策。它要求有结构的、由工具、专业知识和托管IT支持保障的专业治理。有了适当的控制措施，组织可以在享受AI带来的益处的同时，确保其业务所依赖的安全、合规和数据完整性。