企业巨头为安全采用生成式AI开辟道路

在一个生成式AI的吸引力与安全担忧共舞的世界里，德勤（Deloitte）的一项调查揭露了一股隐秘的工作场所采用浪潮。十分之一的英国成年人偷偷将类似ChatGPT的服务融入日常任务中，引发了关于管理层认可和无限制使用风险的疑问。 

随着复杂情况的展开，大型企业正小心翼翼地前行，要么 outright bans（全面禁止），要么像麦肯锡（McKinsey）和安盛（AXA）那样，为特定任务实施受监管的生成式AI。这标志着技术采用及其影响持续演变过程中的一个关键时刻。

生成式AI采用的隐秘崛起

在全球办公室空间的阴影下，员工正悄悄地将生成式AI整合到他们的工作流程中，绕过了管理层的审查。德勤的发现表明，人们对这些模型的局限性缺乏认识，相当比例的人假设其具有不变的准确性和公正性。 

从无意中的数据泄露到敏感信息的抄袭，潜在的危险潜伏着，如同不祥的威胁。在大西洋彼岸，高达70%的美国员工（在财富500强公司工作）悄悄利用ChatGPT，促使Verizon等担忧的企业实体实施严格禁令。

在这场隐秘的生成式AI革命中，生产力与安全风险的权衡问题悬而未决。虽然一些企业选择 outright bans（全面禁止）以防止潜在的数据泄露，但另一些企业则看到了受控整合的机会。麦肯锡大胆允许其一半员工在监督下使用生成式AI，体现了在平衡技术进步与安全担忧方面的细致方法。

在生成式AI革命中制定企业护栏

随着大型企业应对生成式AI日益增长的采用，一个关键方面浮现出来——制定内部护栏。麦肯锡允许受控使用的决定确立了先例，承认了监督的必要性。建立适当使用的指南和阈值的过程成为由委员会驱动的努力，各个部门成立专门的工作组。

生成式AI专家Henry Ajder阐明了这些护栏的共同点，强调围绕数据使用、客户披露以及最终应用或输出中人工监督必要性的明确规则。但是，每个行业的细微差别导致了差异。拥有强大合规预算的金融机构和法律事务所甚至可能在部门层面施加限制，根据与不同业务功能相关的具体风险定制指南。

然而，随着这些护栏的形成，责任问题仍然模糊不清。在生成式AI在工作流程中引入错误的情况下，确定责任变得微妙。Ajder关于使用生成式AI的公司内部层级责任结构的见解强调了员工面临的潜在挑战。“责任止于管理模型的管理者”这一概念暗示了监督AI系统的管理者与引入的任何错误之间的直接联系。这一观察揭示了员工可能感到困惑的可能性，他们可能被迫采用生成式AI服务，而没有对其可能后果的全面理解。

通过整合生成式AI保障企业生产力

随着企业界在生成式AI整合的未知水域中航行，生产力与安全之间的平衡行动日益激烈。麦肯锡的大胆举措和AXA的Secure GPT部署强调了一种信念，即受控使用可以在不损害安全的情况下释放生产力。

萦绕在空中的问题是，其他企业是会谨慎地在精心制定的护栏内拥抱生成式AI，还是会继续选择 outright bans（全面禁止）。在这场风险与回报不断变化的技术之舞中，企业界必须应对这样一个问题：生成式AI真的能在工作场所被安全地利用吗？