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AI 风险债务因非受控使用和治理差距而累积

随着组织将 AI 集成到其运营中，它们正在积累越来越多的“AI 风险债务”，这可能导致合规问题、安全漏洞和声誉损害。这种债务可能源于员工对消费级 AI 工具的非受控使用、依赖过时或有偏见的数据、agentic 工作流中的提示注入漏洞以及对外部、不可控模型的依赖。专家建议实施明确的可接受使用政策、定期进行模型审计、将外部模型视为第三方依赖项，并保持人工监督以减轻这些风险。