从合规到自信：推动负责任的人工智能成熟的新思维

核心观点

• AI 风险日益严峻：随着生成式 AI 的普及，AI 相关风险，如数据隐私、安全、可靠性、透明度和环境影响等，正变得越来越复杂和频繁。新的 AI 法律法规在全球范围内不断涌现，AI 价值链的复杂性也在增加，因为越来越多的公司成为 AI 模型的开发者和购买者。
• 责任 AI 的重要性：责任 AI 不再仅仅是合规问题，而是创造价值的关键因素。公司需要将责任 AI 作为核心战略，以降低风险并释放 AI 的潜力，从而获得竞争优势。
• 责任 AI 成熟度：责任 AI 成熟度分为四个阶段：设定原则、建立计划、实施实践和成为先锋。目前，没有公司达到先锋阶段，但亚洲和欧洲的一些国家在某些方面表现突出。
• 公司面临的挑战：大多数公司在责任 AI 方面存在感知差距，低估了风险数量、所需措施的数量和实施的完整性。运营成熟度落后于组织成熟度，尤其是在生成式 AI 方面。
• 责任 AI 的五个优先事项：建立 AI 治理和原则、进行 AI 风险评估、系统性地支持责任 AI 测试、持续监控和合规以及考虑员工影响、可持续性、隐私和安全。

关键数据

• 77% 的公司面临着 AI 相关监管，90% 的公司预计未来五年内将受到 AI 相关法律义务的影响。
• 51% 的公司认为隐私和数据治理是最大的 AI 风险。
• 49% 的公司认为责任 AI 是 AI 相关收入增长的关键贡献者。
• 42% 的公司已经将超过 10% 的 AI 预算用于责任 AI 项目。
• 6% 的公司达到了运营成熟度，不到 1% 的公司达到了先锋阶段。

研究结论

• 公司需要将责任 AI 作为核心战略，并采取积极主动的方法来管理 AI 风险。
• 通过专注于五个优先事项，公司可以提高责任 AI 成熟度，并将 AI 风险转化为商业价值。
• 成为责任 AI 先锋将使公司能够在 AI 时代保持竞争优势。