企业应制定AI政策。组建跨职能团队，参考ISO标准与欧盟AI法案，分类风险。重视数据隐私，清晰沟通政策，确保政策易懂并适应各业务领域。
译自：How To Create an Effective AI Usage Policy
作者：Jennifer Riggins
此为《企业人工智能：制定和扩展人工智能战略的行动指南》（ acclaimed tech journalist Jennifer Riggins 撰写，Red Hat 和 Intel 赞助的新电子书）第二章的摘录。
从使用“双速”人工智能投资模型的优势，到衡量人工智能的实际影响，这本现可免费下载的免费书籍，旨在帮助企业领导者制定人工智能战略，以实现生产力提升，解决以前不可能解决的问题，并获得真正的竞争优势。
大多数组织昨天就需要人工智能使用政策，然而只有大约一半的组织拥有这些政策。
“有多少产品在完全忽视其产品和平台的主要痛点的情况下，就被强行塞入了人工智能？”AI for the Rest of Us 的创始人 Hannah Foxwell 问道。“你的人工智能战略需要立足于当下的业务，而不是某些虚构的未来业务。”
为了制定你的人工智能政策，请建立一个跨职能、跨组织的人工智能赋能团队——也许设在新成立的 首席人工智能官办公室。
国际标准化组织的人工智能标准是开始考虑你的人工智能政策的好地方：
- ISO/IEC 42001 – 人工智能治理和风险管理： 建立问责制和监督机制，设置风险管理协议以识别、评估和缓解潜在风险和影响。
- ISO 27001 – 信息安全： 推荐对人员、流程和技术进行全面审查的工具。这包括隐私管理扩展。
- ISO 37301 – 合规和道德文化： 定义合规管理系统的要求，以及培养人工智能使用中诚信、正直和公平文化的指南。
欧盟人工智能法案提供了另一种分类人工智能工具风险的好方法：
- 不可接受的人工智能： 包括抓取互联网或安全摄像头以建立面部识别数据库。
- 高风险人工智能： 包括用于关键基础设施和公用事业、教育和就业管理的任何人工智能。
- 通用人工智能模型： 默认透明的人工智能系统，允许用户做出明智的决策。
这种分类可能因你业务的不同部分而异，具体取决于它们对风险的接受或规避程度。
明智的做法是，让组织中的每个人都温习一下本地和国际数据隐私法规，例如欧盟的 GDPR 和加州隐私权法案 (CPRA)。生成式人工智能 (GenAI) 工具的易用性和普及性已经导致了意外数据泄露——你不会想成为下一个。
沟通你的人工智能政策
一旦你的人工智能赋能团队就人工智能使用政策达成一致，请务必将其传达给组织内外的所有利益相关者。
Grammarly 在其产品中使用人工智能已有 15 年，其用户信任中心已成为清晰人工智能沟通的行业标准。它将风险分为四个方面：
- 隐私
- 安全
- 合规
- 负责任的人工智能
“经理和领导者与他们的团队一起经历这个学习过程，所以你不能指望你的经理给出具体的建议，”Foxwell 说。“如果你想获得一致的信息，一个集中的赋能团队或外部培训伙伴是一个不错的选择。”
别忘了你的人工智能战略还必须考虑到你已经在使用的 SaaS 产品。如果它们在产品中注入了某种人工智能，你的公司是否对其合规性进行了审查？
由于这些风险和用例因领域而异，你不可能制定一项政策来统管所有。可以考虑一些总体性的数据和安全规则，然后允许主题专家和领域专家就部门特定方面发表意见。并将任何政策都以基于领域或部门的示例为基础。
当你创建这项人工智能使用政策时，请记住将其从法律术语“翻译”成通俗易懂的语言，以便所有员工都能理解。这是一个很好的生成式人工智能用例——只要有人工审核员参与其中。
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