管理风险及优化人工智能、生成性人工智能与自主智能的价值 本研究的目的是深入了解组织如何保护自身免受人工智能、生成性人工智能和自主智能所带来的风险,同 时能够从其使用中受益。正如本研究所示,组织认为人工智能治理对于实现人工智能在安全和商业目的上 的价值非常重要。人工智能治理是制定政策、分配决策权以及确保组织在人工智能技术应用和使用中的风 险与投资决策方面的责任的过程。 人工智能的价值依赖于良好的治理、非人身份管理和可解释性。调查对象被要求对其组织在人工智能系统治理上的 组织在治理方面关注度很高或非常高(在10分尺度上7+的回应)。 非人身份管理(NHIM)是发现、保护和管理没有人类操作员的应用、机器和自动化流程的数字凭证的 过程。这一做法被认为对网络安全至关重要,因为这些身份的数量正在迅速增长,且经常被忽视,造成 显著的安全漏洞。 人工智能的可解释性是理解人工智能系统如何做出决策或预测以及为何做出这些决策的能力。它也被称为可解释机器学习或可解 释人工智能(XAI)。调查对象被要求对人工智能解决方案中可解释性的重要性进行评分,从1=重要性低到10