生成式AI系统带来了重大的审计挑战，因为它们能够产生令人信服但又不准确或有偏见的输出，这种现象被称为“生成式AI审计差距”。这种差距源于大型语言模型的内在性质，它们优先考虑生成看似合理的内容而非事实核查，导致其答案的明显可信度与其实际可证性之间存在脱节。组织通常会实施听起来很健全但缺乏实际执行力的政策和委员会，并且可能会忽视“影子AI”或在更新后未能重新评估供应商模型，从而进一步扩大了控制差距。 AI
影响 强调了需要严格的、基于证据的审计实践，以减轻与令人信服但可能不准确的AI输出相关的风险。
排序理由 该项目是一位高管发表的观点文章，讨论了审计生成式AI系统所带来的挑战和风险。
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