隨著生成式人工智能重塑行業(yè)和企業(yè),組織必須保持警惕并確保數(shù)據(jù)安全治理是首要任務。隨著越來越多的企業(yè)采用生成式AI的強大功能,數(shù)據(jù)安全治理(DSG)變得前所未有的重要。生成式AI的影響正在加深,促使組織重新評估與生成式AI應用相關(guān)的數(shù)據(jù)安全、隱私和治理策略。
鑒于這一點,隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展,企業(yè)應該牢記以下趨勢。
1.保護敏感的生成性人工智能數(shù)據(jù)變得至關(guān)重要
隨著生成式人工智能的快速發(fā)展,組織將越來越多地利用敏感數(shù)據(jù)來訓練人工智能模型、大型語言模型(LLM)和矢量數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)嵌入。雖然這開啟了新的可能性,但也引發(fā)了對敏感數(shù)據(jù)泄露的擔憂。傳統(tǒng)上被鎖定在孤島中的數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以通過生成式人工智能用例來利用。雖然商業(yè)價值很明顯,但如果不妥善管理和保護,生成式人工智能還可能通過暴露敏感數(shù)據(jù)使企業(yè)面臨更大的風險。與保護標準數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不同,保護生成式人工智能應用的數(shù)據(jù)輸入和輸出,將需要組織調(diào)整其數(shù)據(jù)安全和治理框架以適應新的架構(gòu)。
許多企業(yè)已經(jīng)不再局限于實驗,而是越來越多地使用敏感數(shù)據(jù)來訓練底層AI和大型語言模型。這種轉(zhuǎn)變只有在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全治理策略下才能成功,數(shù)據(jù)領(lǐng)導者必須以一致且可擴展的方式對敏感數(shù)據(jù)和AI進行控制。
2.人工智能監(jiān)管和數(shù)據(jù)駐留的全球勢頭
在歐盟《人工智能法案》等新法規(guī)和GDPR等現(xiàn)有法規(guī)的推動下,隱私、數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性成為焦點。人工智能和數(shù)據(jù)的影響不分國界,因此全球合規(guī)性成為重中之重。組織必須主動領(lǐng)先于監(jiān)管變化,以確保其數(shù)據(jù)和人工智能實踐在全球范圍內(nèi)保持安全和合規(guī)。實施控制系統(tǒng)以自動化保障措施(而不是單純依靠教育人員)并以統(tǒng)一、自動化和全球的方式增強信任和安全性至關(guān)重要。
3.多云采用的持續(xù)增長以及對全面數(shù)據(jù)治理和安全策略的需求
在創(chuàng)新的推動下,多云采用和“最佳組合”方法將繼續(xù)獲得發(fā)展勢頭。組織將繼續(xù)利用云合作伙伴和服務來解決特定用例。微軟與OpenAI的合作已取得先機。最近,谷歌通過對Gemini的最近更改提供了前所未有的功能。除了云提供商之外,開源生態(tài)系統(tǒng)也蓬勃發(fā)展,新的LLM和應用程序不斷發(fā)布。
在多樣化的世界中,企業(yè)必須全面考慮數(shù)據(jù)治理和安全,以降低有效管理數(shù)據(jù)和AI模型的復雜性和成本??蓴U展的解決方案對于支持現(xiàn)代應用程序、副駕駛和跨云邊界協(xié)作至關(guān)重要,同時保持一致的數(shù)據(jù)安全和治理。
4.統(tǒng)一數(shù)據(jù)安全與治理策略的融合
隨著組織越來越依賴各種工具,對DSG采取統(tǒng)一方法的需求也從未如此強烈?,F(xiàn)代數(shù)據(jù)和AI中的數(shù)據(jù)安全需要端到端生命周期方法,首先要查找、分類和標記敏感數(shù)據(jù)可能位于數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的位置。然后,必須全面保護數(shù)據(jù)訪問,并持續(xù)審核和監(jiān)控數(shù)據(jù)安全狀況。統(tǒng)一方法不是在每個工具中構(gòu)建數(shù)據(jù)治理和安全,而是確保在整個數(shù)據(jù)資產(chǎn)中一致應用安全和治理控制,無論組織的規(guī)?;驍?shù)據(jù)如何。這種方法通過識別敏感數(shù)據(jù)、部署強大的數(shù)據(jù)策略和確保大規(guī)模訪問透明度,提供了滿足不斷變化的合規(guī)性和安全性要求的靈活性。
5.從集中指揮和控制轉(zhuǎn)向聯(lián)合數(shù)據(jù)治理
數(shù)據(jù)不斷向云端和AI轉(zhuǎn)移,對數(shù)據(jù)產(chǎn)品和新AI應用的需求不斷增長,改變了IT作為組織中主要技術(shù)管理者和運營商的典型模式。一種新的模式正在出現(xiàn),它將IT中的中央數(shù)據(jù)團隊與業(yè)務部門內(nèi)的數(shù)據(jù),和分析管理員之間的適當管理職責聯(lián)合起來。DSG解決方案必須采用并支持這種共同所有權(quán)模式,以提供組織實現(xiàn)其負責任和可信的數(shù)據(jù)使用要求所需的分析速度以及集中治理和監(jiān)督。
人工智能和DSG的當前形勢至關(guān)重要。隨著生成式人工智能重塑行業(yè)和企業(yè),組織必須保持警惕和適應能力。這些趨勢和預測可作為應對未來挑戰(zhàn)和機遇的規(guī)劃圖。
- 2025年及以后值得關(guān)注的AIoT主要趨勢
- 數(shù)字孿生:為人工智能驅(qū)動的智能工廠鋪平道路
- 人工智能的能源需求:數(shù)據(jù)中心和電力行業(yè)能否跟上?
- 為什么光纖電纜是數(shù)據(jù)中心的最佳選擇以及如何有效部署它
- 什么是光學監(jiān)控系統(tǒng)?
- 木制數(shù)據(jù)中心:技術(shù)基礎設施的下一個重大創(chuàng)新?
- 馬斯克xAI再獲百億美元資金;武漢大學成立機器人學院 與華為、宇樹等合作培養(yǎng)——2025年07月03日
- 5G及更高版本的靜默骨干:網(wǎng)絡API如何賦能未來互聯(lián)
- 如何選擇最適合的云部署模型?
- 從靜態(tài)到智能:物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)稱重系統(tǒng)中的興起
免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。