在科技飞速发展的时代，人工智能（AI）有望给各行各业带来革命性变革 —— 从提升效率到解锁全新能力，不一而足。人工智能系统凭借其学习、适应和执行复杂任务的能力，已然成为一项强大的技术。然而，人工智能所带来的风险涉及范围广泛，若管理不当，可能引发重大挑战和非预期后果。
从医疗、金融到交通等多个领域，那些让人工智能极具价值的特性 —— 自主性、速度和数据处理能力 —— 也可能成为潜在风险的源头。人工智能的风险涵盖网络安全、伦理困境、法律问题以及社会影响等多个方面。此外，对于人工智能而言，从一开始就预测到所有风险是不可能的。
随着人工智能的不断发展，其开发、实施和使用必须始终伴随着对其影响的审慎考量。与其他任何类型的业务风险一样，采用人工智能管理系统（AIMS）有助于企业持续管理和缓解风险。
什么是人工智能（AI）？
人工智能（AI）是计算机科学的一个多方面领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解。从核心来看，人工智能旨在构建算法，使机器能够执行类似于人类大脑的认知功能。
人工智能的发展涉及多个子领域，包括机器学习（算法通过数据训练进行预测或决策）、自然语言处理（使机器能够理解和回应人类语言）以及计算机视觉（让系统能够基于视觉数据进行解读和决策）。
人工智能的能力不仅限于模仿人类智能，还能增强我们分析和处理海量数据的能力，从而带来前所未有的洞见和效率。人工智能系统可以从经验中学习，适应新的输入，并以越来越高的准确性和自主性执行类人任务。
随着人工智能的不断演进，它正成为各行各业不可或缺的一部分，推动着创新和效率的提升。从在医疗领域辅助疾病诊断，到在金融领域帮助检测欺诈活动，人工智能的应用广泛且具有变革性。在网络安全领域，它有助于检测和应对威胁；在营销领域，它能实现客户体验的个性化 —— 人工智能在这些领域都扮演着关键角色。
人工智能的风险
尽管人工智能潜力巨大，但它也引发了关于安全、可靠性和伦理方面的担忧。任何企业都必须评估并应对人工智能的潜在风险，以便在人工智能的开发、实施和使用过程中建立信任。大多数企业都在投资人工智能，但开发者和用户都希望且需要新兴解决方案的可信度得到确认。弥合这一信任鸿沟至关重要，因为投资、社会认可、政治支持、知识发展和创新都依赖于此。
目前已识别出多项关键的人工智能安全风险，包括伦理和法律影响、安全问题、就业岗位流失、非预期后果，以及过度依赖和全球安全担忧等。而且，随着技术的进步，人工智能带来的威胁和担忧清单可能会越来越长。
AI 风险管理：策略和示例
有效的人工智能风险管理对于减轻人工智能可能产生的负面影响至关重要。根据 DNV 开展的一项关于人工智能的 ViewPoint 调查，大多数（96%）受访者正在考虑采用 AI 管理体系以实现流程治理。88% 的企业熟悉 ISO/IEC 42001 标准，该标准要求针对 AI 带来的独特挑战，如安全性、可靠性和伦理道德方面。无论是在开发、实施还是应用 AI 时，该标准都提供了一种结构化的方式来管理风险，并在任何人工智能解决方案中建立信任。
由于 ISO/IEC 42001 基于国际标准化组织（ISO）的统一结构构建，因此它包含了关于识别、理解和缓解现有及新风险的清晰指导。
想了解更多信息，请查阅ISO/IEC 42001 培训课程的信息。
风险管理中的人工智能：应用与益处
符合 ISO/IEC 42001 标准的人工智能管理系统（AIMS）是管理人工智能流程治理的最佳方式，可确保人工智能的开发、实施和使用安全、可靠且符合伦理。这种结构化方法将帮助任何企业管理与人工智能相关的风险。
然而，人工智能技术本身也可以作为一种工具，用于管理其他领域的风险。例如，人工智能的预测分析能力有助于在潜在风险发生前对其进行预判。通过分析历史数据并识别模式，人工智能能够高度准确地预测未来事件。这种 proactive 的风险管理方法使企业能够采取预防措施，降低不良事件发生的可能性及其潜在影响。
人工智能还可以实时监控风险指标，在检测到潜在风险时立即发出警报，从而最大限度地缩短风险升级为危机的窗口期。更进一步说，人工智能可以自动化风险评估过程 —— 通过算法评估海量数据，识别风险、评估其严重程度，并根据潜在影响确定优先级。
凭借处理和分析人类通常无法应对的复杂数据集的能力，人工智能让决策者能更深入地了解风险状况，从而做出更明智、更具战略性的选择。当人工智能与现有的风险管理框架无缝集成时，既能增强组织的分析能力，又能保持其既定风险管理实践的熟悉度和结构。
