智能制造网APP
智能制造网手机站
智能制造网小程序
智能制造网官微
智能制造网服务号
智能控制
机器人
仪器仪表
物联网
3D打印
工业软件
回放
预告
品牌
人工智能(AI)正迅速渗透各行各业，成为企业提升效率、降低成本、实现自动化的重要工具。各类生成式AI工具、机器学习模型和智能代理被广泛用于营销、客户服务、供应链管理和产品开发中。然而，与AI的快速采用速度相比，安全扩展的能力却明显滞后。这正导致企业面临前所未有的安全、合规和治理风险。
本文将深入探讨：
为什么AI的采用正在加速？
为什么企业在安全扩展方面步履维艰？
如何系统性地弥合这一差距？
AI应用激增：数字化转型的核心驱动力
人工智能已从技术前沿走入企业核心，成为推动商业变革的引擎。特别是生成式人工智能，如ChatGPT、Copilot、DALL·E等，正被大规模用于内容生成、用户交互和数据分析。
关键数据支持其增长趋势：
90%以上的全球大型企业已引入至少一种生成式人工智能工具；
到2025年，预计AI将处理95%的客户互动；
企业对AI系统的投资规模，预计在2025年将是2024年的三倍以上。
各大行业(金融、医疗、物流、制造、零售等)均已将AI工具纳入日常运营，推动数据驱动的决策和业务流程自动化。
安全扩展滞后：五大挑战困扰企业
尽管AI使用量猛增，但很多企业在“如何安全、可控地扩展AI系统”这一关键问题上并未做好准备。以下五个核心挑战阻碍了AI安全扩展的步伐。
1、弱人工智能治理与监督体系
AI治理是企业构建安全、透明和负责任AI应用的基础，但目前在很多组织中仍处于初级阶段或完全缺失。
研究显示，超过80%的企业使用AI代理自动化任务，但近25%报告曾因AI引发数据泄露或违规事件。而不到一半的企业制定了AI使用的正式规范。
2、基础设施与监控能力不足
AI模型运行对基础设施提出了极高要求，包括计算能力、网络传输和实时监控。
3、网络安全信任鸿沟
AI系统的复杂性和不可预测性使其成为潜在的安全盲点。技术领导者和网络安全团队之间的信任差异，进一步阻碍了系统部署。
大多数网络安全人员不相信AI系统可以在无人监督的情况下安全运行，形成与高层管理者“推动AI扩展”的目标冲突。
4、人才和技能严重短缺
即便企业意识到AI风险，但也往往缺乏有能力执行安全扩展策略的人才。
5、法规滞后与不确定性
全球各国正在快速推动AI监管立法，但整体仍处于早期阶段，企业面临法规适用和合规路径不明确的现实困境。
弥合差距：企业如何安全扩展人工智能？
企业若想在AI时代脱颖而出，必须主动构建安全、合规、可扩展的AI生态系统。以下是五大关键行动：
1、构建强有力的AI治理架构
明确制定AI使用策略和风险控制机制；
引入“AI可解释性”和“算法透明”评估机制；
建立AI使用审计流程，记录和评估所有AI决策。
2、投资升级基础设施与监控能力
升级计算、存储、网络资源，引入云计算与边缘计算；
建立模型性能和能耗的实时监控平台；
为AI服务部署灾备与容错系统，确保业务连续性。
3、赋能员工与安全团队
提供AI安全操作培训，让所有部门了解AI的优势与风险；
构建跨职能AI安全小组，汇聚IT、数据、合规、业务代表；
强化网络安全与AI集成的岗位人才储备。
4、主动响应法规变化，提升合规能力
跟踪并解读全球主要地区的AI法规动态；
建立合规响应流程，包括数据保护、决策透明度和偏见审查；
在组织内部设立“AI合规负责人”，加强与监管机构沟通。
5、建立全组织的信任与共识文化
开展AI安全文化建设，鼓励公开讨论AI带来的道德与法律挑战；
管理层要倾听安全与技术团队的意见，不盲目追求“快速上线”；
在推进AI创新的同时，设定风险可控、透明可审的边界。
总结：真正实现AI价值的关键是“安全与信任”
AI的普及已成定局，它正在重塑工作、商业模式和行业格局。但如果企业在扩展过程中忽视安全性与可控性，不仅可能造成数据泄露、声誉损失，还可能面临监管处罚甚至法律诉讼。
未来真正能够在AI时代中立足的企业，将是那些“不仅采用AI，更智慧管理AI”的组织。只有在治理完善、技术坚实、文化信任的基础上，企业才能安全扩展AI的能力，真正释放其长期价值。
(部分内容有删减)
浙公网安备 33010602000006号
智能制造网APP
智能制造网小程序
微信公众号
