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超越政府监管工具箱：企业与公民社会如何共同应对AI风险
变革性人工智能带来安全与社会风险，仅靠政府难以及时应对。本报告基于文献综述、从业者访谈及五次沙盘演练，构建了一个面向非政府主体的框架，涵盖三大角色：在开发与部署环节管控技术与运营风险、通过市场机制塑造安全激励、在AI变革期维护社会稳定与公众信任。报告为企业及公民社会提供切实可行的AI风险管理路径，并探讨如何补充和强化公共政策。
AI与互联系统迫使CIO和COO重新审视OT安全
随着AI、云计算和物联网传感器大规模进入工业现场，原本与IT系统隔离的运营技术（OT）环境正面临前所未有的安全挑战。调查显示，91%的关键基础设施组织在过去18个月内遭遇过OT安全事故，但仅40%实现全天候监控。AI的引入进一步扩大了攻击面，而OT与IT团队之间长期存在的治理鸿沟，也使协同应对愈发复杂。专家建议CIO优先识别高风险环节，分阶段推进OT-IT融合，构建可视化安全体系。
AI安全隐患加剧，CIO对AI采用的顾虑持续上升
据Logicalis对全球逾1000名CIO的调查，超四分之一的受访者将AI视为重大风险来源，与恶意软件、勒索软件等传统威胁相当。57%的CIO表示员工不当使用AI正危及数据安全，但仅37%的企业对内部AI工具使用情况具备可视化管理能力。调查显示，近半数受访者表示希望AI"从未被发明"。此外，94%的CIO反映网络安全人才短缺，三分之一表示漏洞检测能力有所下降。
2026年可信AI的标准与实践探索
AI供应商承诺负责任地处理数据并交付成果，但能否兑现？AI领域的信任正从盲目相信转变为明确的持续对话。负责任AI框架的采用成为基本期望，CIO和CISO对数据安全和成果提出更严格的质疑。企业通过治理委员会评估供应商，要求SOC2或ISO认证等外部验证。评估过程需关注数据使用、流向、保护方式等关键问题，并通过合同保护自身权益。随着技术快速演进，对AI供应商的审查需要持续更新。
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