Rajjie Sarmey
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1 天有情绪数据
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AI 的自主-授权差距对企业行为构成风险
人工智能系统越来越有能力采取企业行动，但在授予它们必要的授权方面存在一个关键差距。这种“自主-授权差距”发生在人工智能可以在没有适当监督的情况下改变义务或决策状态时，从而可能导致品牌损害、网络安全风险和客户保留率下降。为解决此问题，组织在授予人工智能决策权之前，必须就后果、授权、流程证明和控制这四个关键问题进行提问。实施这些保障措施将治理从政策演练转变为运营纪律，并与 NIST AI 风险管理和欧盟委员会关于高风险 AI 的指导等框架保持一致。
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人工智能和新兴技术应对社会和环境挑战 · 跟踪到1个来源
新兴技术，特别是人工智能，正在被探索用于解决重大的社会和环境挑战的潜力。专家建议，人工智能可以通过更好的诊断和治疗规划来改善医疗保健的可及性，并通过识别排放和道德风险来提高供应链的透明度。此外，自主人工智能可以支持非营利组织的筹款，而由人工智能驱动的数字孪生可以优化基础设施，以减少排放和提高气候适应能力。这些技术的负责任的扩展取决于数据质量、隐私、人为监督和透明治理等因素。
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助力安全、可扩展增长的 API 治理习惯
有效的 API 治理对于管理快速技术增长带来的复杂性至关重要，尤其是在人工智能系统使用日益增加的情况下。关键实践包括为每个 API 分配明确的所有权，通过预见故障和意外的 AI 行为进行故障设计，并在开发新接口之前进行复用审查。持续监控非人类身份（如 AI 代理）以及将 API 作为具有嵌入式复用标准的受治理决策点，对于安全可扩展的 API 生态系统也至关重要。