安全问题可能拖累人工智能项目
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><img src="//q5.itc.cn/q_70/images01/20240426/bb7adb21b5444743adac2fd1754878e6.jpeg" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">按照</span>一项针对762名<span style="color: black;">重点</span>或<span style="color: black;">一起</span>负责人工智能实施的专业人员的<span style="color: black;">科研</span>，52%的组织在实施人工智能时遇到内部数据质量的问题，<span style="color: black;">同期</span>45%的受访组织<span style="color: black;">亦</span>遭遇了意外的数据<span style="color: black;">泄密</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">“当然，数据隐私和安全是<span style="color: black;">公司</span>在采用人工智能之前<span style="color: black;">必要</span><span style="color: black;">注意</span>的问题之一。”AvePoint首席<span style="color: black;">危害</span>、隐私和信息安全官Dana Simberkoff<span style="color: black;">暗示</span>：“<span style="color: black;">实质</span>上，<span style="color: black;">日前</span>许多组织并未制定出合适的政策以应对这种<span style="color: black;">状况</span>，从而<span style="color: black;">引起</span>了<span style="color: black;">危害</span>的存在。<span style="color: black;">倘若</span>能够更加有效地<span style="color: black;">守护</span>和管理自己的数据，并且教育员工<span style="color: black;">怎样</span>安全地<span style="color: black;">运用</span>这项技术，<span style="color: black;">那样</span>这些<span style="color: black;">危害</span>就能够得到有效缓解。”</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">AvePoint和智能信息管理协会（AIIM）、信息政策领导中心（CIPL）联合<span style="color: black;">科研</span>的结论<span style="color: black;">表示</span>，<span style="color: black;">持有</span>更成熟的信息管理(IM)策略的组织比实施较弱策略的组织从人工智能中受益的可能性高出1.5倍。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这项<span style="color: black;">科研</span>还<span style="color: black;">发掘</span>，组织对其人工智能准备程度的认识与<span style="color: black;">实质</span><span style="color: black;">状况</span>存在着矛盾。</p>
<h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><strong style="color: blue;">不到一半的组织对AI有<span style="color: black;">自信心</span></strong></h1>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这项<span style="color: black;">科研</span><span style="color: black;">表示</span>，仅有不到一半的组织相信自己有能力安全地应用人工智能技术。在采用人工智能之前，71%的组织担忧数据隐私和安全问题，而61%的组织则担忧内部数据的质量和<span style="color: black;">归类</span>问题。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">在<span style="color: black;">运用</span>公共人工智能<span style="color: black;">工具</span>时，<span style="color: black;">仅有</span>不到一半（47%）的人确认了人工智能可接受策略，这<span style="color: black;">寓意</span>着<span style="color: black;">她们</span>可能会失去知识产权和竞争<span style="color: black;">优良</span>。尽管大部分人都在<span style="color: black;">运用</span>这些<span style="color: black;">工具</span>（60%的人<span style="color: black;">运用</span>ChatGPT，40%的人<span style="color: black;">运用</span>Gemini）。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">另外</span>，在80%认为其数据<span style="color: black;">已然</span>准备好用于AI的组织中，61%的受访者<span style="color: black;">暗示</span>在采用AI<span style="color: black;">工具</span>之前仍然对内部数据的质量和<span style="color: black;">归类</span>感到担忧。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">“随着组织加大在人工智能方面的投资力度，全面的数据隐私管理和人工智能治理问责制计划变得越来越<span style="color: black;">要紧</span>。”信息政策领导中心（CIPL）总裁Bojana Bellamy在<span style="color: black;">资讯</span>稿中强调道：“良好的数据管理和人工智能治理不仅<span style="color: black;">必须</span>满足法律法规的<span style="color: black;">需求</span>，<span style="color: black;">况且</span><span style="color: black;">针对</span><span style="color: black;">公司</span>的<span style="color: black;">长时间</span>可<span style="color: black;">连续</span>发展，<span style="color: black;">加强</span>市场竞争力，赢得公众信任以及最大化人工智能的积极效果至关<span style="color: black;">要紧</span>。”</p>
<h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><strong style="color: blue;">数据完整性和防泄漏仍然是最大的挑战</strong></h1>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">尽管88％的组织声<span style="color: black;">叫作</span><span style="color: black;">已然</span>制定了信息管理策略，但仍有44％的组织承认<span style="color: black;">她们</span>在基本<span style="color: black;">办法</span>方面存在缺失，例如归档、留存和生命周期管理策略等。<span style="color: black;">同期</span>，<span style="color: black;">仅有</span>29％的组织在大<span style="color: black;">都数</span>的信息管理策略的实施上实现了自动化。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">按照</span>AvePoint的数据，随着数据量的<span style="color: black;">增多</span>，自动化信息管理的采用率非常低，这尤其令人担忧。<span style="color: black;">日前</span>，64%的组织正在管理<span style="color: black;">最少</span>1PB的数据，而41%的组织正在管理<span style="color: black;">最少</span>500PB的数据。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">“随着越来越多的组织利用人工智能技术，<span style="color: black;">机构</span>所面临的信息管理和数据管理的挑战将会进一步加剧。”AvePoint信息管理总监Alyssa Blackburn指出，“<span style="color: black;">倘若</span>组织<span style="color: black;">不可</span><span style="color: black;">即时</span><span style="color: black;">调节</span>或<span style="color: black;">创立</span>适合自己的信息管理战略，<span style="color: black;">那样</span>这些挑战将会<span style="color: black;">由于</span>AI技术的运用而更加严峻。”</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">一项<span style="color: black;">科研</span>指出，在采用人工智能技术的过程中，有超过一半（52%）的组织面临着内部数据质量问题。<span style="color: black;">同期</span>，<span style="color: black;">亦</span>有45%的组织产生了意外数据<span style="color: black;">泄密</span>。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">然而，总的<span style="color: black;">来讲</span>，大部分组织（77%）都<span style="color: black;">已然</span><span style="color: black;">认识</span>到，为了跟上人工智能的发展，<span style="color: black;">她们</span><span style="color: black;">必须</span>采取<span style="color: black;">有些</span>额外的信息管理策略。据AvePoint调查，这一<span style="color: black;">措施</span>被视为“朝着正确的方向迈出了充满<span style="color: black;">期盼</span>的<span style="color: black;">第1</span>步”。</p>
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