2025年AI组织责任：治理、风险管理、合规与文化方面报告.pdf
AI 组织责任：治理、风险管理、合规与文化方面
本文是云安全联盟大中华区发布的关于人工智能（AI）组织责任的系列白皮书的第二部分，主要关注 AI 治理、风险管理、合规和文化方面，旨在为企业提供 AI 开发与部署的指导。
核心内容：
1. **六大跨领域关注点**：通过量化评估标准、RACI 模型（执行、负责、咨询、知情）、高级实施策略、持续监控与报告、访问控制映射、适用框架与法规，全面分析每个责任项。
2. **风险管理**：
* 识别、评估和缓解 AI 系统风险，包括数据风险、模型风险、运营风险、伦理风险、法规风险、法律风险、声誉风险、战略风险、财务风险和供应链风险。
* 威胁建模、风险评估、攻击模拟、事件响应计划、运营弹性、审计日志与活动监控、风险缓解和数据漂移监控。
3. **治理与合规**：
* 制定 AI 安全政策、流程和程序，确保安全合规。
* 模型治理，确保 AI 模型在整个生命周期的有效管理。
* 董事会报告机制、法律监管要求、实施可测量/可审计的控制措施、欧盟 AI 法案和美国行政命令。
* 安全文化与培训，通过基于角色的教育、意识建立、负责任的 AI 培训，以及沟通与报告，提高组织的安全意识。
4. **影子 AI 防范**：
* 识别、管理和防范组织内未经授权的影子 AI 系统。
* 包括 AI 系统清单、差距分析、未经授权的系统识别、访问控制、活动监控和变更控制流程。
5. **安全控制与培训**：
* 部署安全机制，提高组织的信息安全。
* 实施基于角色的教育、提升组织各级员工安全意识、培养负责任的 AI 实践。
6. **AI 使用政策与模型治理**：
* 制定 AI 使用政策，管理组织内的 AI 部署。
* 建立 AI 模型治理框架，确保 AI 模型负责任且有效。
关键要点：
* 本文强调了负责任的 AI 实施对于组织的重要性，并提供了实施 AI 治理和风险管理的实践指南。
* 强调了安全文化和培训在 AI 部署中的作用，以确保安全意识和合规性。
* 阐述了防范影子 AI 的策略，以确保 AI 系统符合组织的安全标准。
* 提供了关于治理、风险管理、合规性、安全和培训等方面的详细指导，以帮助组织实现负责任的 AI 实践。
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