德勤报告：AI治理助力商业价值与隐私保护双赢

德勤报告：AI治理助力商业价值与隐私保护双赢

德勤最新发布的《AI时代的抉择 — 以“信”筑基，行稳“智”远》报告显示，AI治理不仅能够帮助企业应对AI快速发展带来的风险，还能显著提升对AI解决方案效果和成果的信心，增强运营效率，并最终实现更大的商业价值和扩展规模。

报告显示，拥有成熟AI治理框架的组织中，使用AI解决方案的员工数量增长了28%，收入增长率高出近5%。然而，目前91%的组织AI治理结构仍处于“初级”或“发展中”水平，表明AI治理存在巨大改进空间。

AI治理的商业价值体现在多个方面：

• 提升效率与创新：有效的AI治理框架能够促进AI技术在组织内的广泛应用，提高运营效率。例如，科技、传媒和电信行业、金融和保险服务行业以及专业服务行业的组织在可信AI方面达到“成熟”水平的比例最高，这些行业也是数字化转型的先行者。

• 增强客户信任：45%的企业表示提升AI治理有助于提高其在客户中的声誉。在AI快速发展的今天，消费者更倾向于选择在AI使用上遵循伦理规范的企业。

• 降低风险与成本：2024年，全球数据泄露的平均成本接近500万美元，较去年增长了10%。健全的AI治理框架能够有效防范数据泄露等风险，降低潜在的经济损失。

德勤高可信人工智能框架明确了AI解决方案建立可信性所必需的七大要素：透明、可解释；公平、中立；稳健、可靠；保护隐私；安全、稳妥；承担责任；问责。这些要素贯穿于AI解决方案从概念到设计、开发、采购、部署的全部环节。

1. 建立隐私、信任与AI治理的桥梁：将伦理原则融入AI策略，不仅能满足合规要求，还能与利益相关者建立长期的信任关系。例如，欧盟AI法案要求采取以隐私为核心的方针，包括消除高风险AI系统并加强对通用模型的监督。

2. 灵活应对技术与法规的变化：在全行业倡导灵活的监管框架，并参与跨区域合作，协调全球范围内的隐私策略。将信任作为隐私计划中的核心主题。

3. 利用新兴技术强化隐私与伦理：采用差分隐私、联合学习和同态加密等隐私增强技术（PETs），在保护敏感数据的同时促进创新。确保技术部署符合伦理原则，强调问责制、透明度和公平性。

4. 将隐私设计融入日常运营并培养意识文化：通过培训团队进行隐私影响评估、安全编码实践和数据最小化技术，将隐私设计原则嵌入敏捷工作流中。鼓励领导层示范隐私意识行为，为整个组织定下基调。

5. 跨越国界和学科的合作：积极参与国际隐私网络和全球社区，与跨学科的专业人士合作，创造综合考虑技术、监管和文化细微差别的全面解决方案。

香港政府在2022年12月公布的《香港创新科技发展蓝图》中，提出“推动数字经济发展，建设智慧香港”和“加快香港数字经济和智慧城市发展步伐，提升市民生活质素”为四大发展方向和八大重点策略之一。政府一直采取多轨并行的策略，涵盖政策、法例和指引、基建配套多方面，促进数据的共享使用、开放互通，及强化数据的安全保障。

在政策层面，香港政府发布了多项重要文件，包括《开发及使用人工智能道德标准指引》、《人工智能（AI）：个人资料保障模范框架》等，为AI治理提供了明确的指导。因应生成式人工智能技术的最新发展，政府于2023年8月更新《人工智能道德框架》，为局/部门就开发与人工智能相关的技术及应用方案提供更清晰的指引。

随着AI技术的快速发展，AI治理的重要性日益凸显。企业需要建立系统的AI治理框架，将隐私保护和商业价值平衡作为核心战略。这不仅是为了应对当前的挑战，更是为了把握未来的机遇。正如德勤亚太地区及澳大利亚可信AI服务主管合伙人Elea Wurth博士所言：“有效的AI治理不止是合规性的问题，它对于释放AI技术的全部潜力至关重要。”

AI治理是一个持续演进的过程，需要企业、政府和社会各界的共同努力。通过建立可信AI，我们不仅能够应对当前的风险，更能够为未来的创新奠定坚实的基础。