2023-11-07-普华永道-生成式人工智能的风险和机遇管理-_16页_953kb

生成式人工智能的风险和机遇管理总结

一、背景与挑战

生成式人工智能快速发展为企业带来机遇，但伴随数据风险、模型偏见、提示安全和用户信任等问题。监管机构和企业需采取以风险为导向的方法，确保技术实施符合监管和利益相关方期望。

二、主要风险

1. 数据风险
   数据使用不当或质量低下导致误导性输出和法律问题。
2. 模型与偏见风险
   训练数据中的偏见可能放大歧视性内容。
3. 提示风险
   用户或系统输入不当导致模型生成有害内容。
4. 用户风险
   用户可能轻信AI输出，产生错误决策或隐私泄露。

三、治理框架核心要素

1. 治理措施
   • 模型设计与开发
   • 模型验证与性能监控
   • 法律合规与审计
   • 公平性与透明度管理
2. 问责与责任
   明确治理团队职责，实施分级风险管控。

四、董事会与管理层的关键行动

1. 董事会职责
   • 监督战略方向与合规性
   • 审议成本效益与利益相关方沟通
   • 制定问责治理模型
2. 高级管理层措施
   • 牵头风险治理体系建设
   • 协调跨部门团队应对具体技术场景风险
   • 提供培训和资源配置

五、普华永道支持服务

提供“理解、建立、加速、保证”的四阶方法论，协助企业构建负责任的AI管理体系。

六、结论

在人工智能时代，企业需平衡风险与创新，通过系统化的治理框架提升技术可用性，促进长久发展与信任建立。