产品、法律和行业的人工智能治理技术领导者

MP4 |视频：h264，1280×720 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |时长：1小时15米

你将学到什么

• 定义战略性 AI 治理支柱，以减轻企业内的影子 AI 和数据泄露风险。
• 在生成式 AI 模型中实施技术防护措施，防止出现幻觉、即时注射和毒性。
• 遵守欧盟人工智能法案、GDPR 和美国行政命令等全球法规，以确保合规性。
• 通过跨职能委员会、RACI 矩阵和敏捷工作流程集成来落实 AI 道德规范。
• 评估与人工智能生成的内容、商业秘密和第三方供应商条款相关的知识产权风险。
• 为高风险决策和模糊输出设计人机交互 (HITL) 框架。
• 制定内部人工智能道德宪章，以指导企业行为、产品安全和品牌一致性。
• 通过量化风险降低、法律效率和运营速度来衡量治理投资回报率。

“本课程包含人工智能的使用。”

在 2024 年和 2025 年快速发展的格局中，生成式 AI 已从理论能力转变为核心业务驱动力。然而，从实验到企业规模部署的转变带来了安全、合法性和公众信任方面的重大挑战。 **产品、法律和人工智能的人工智能治理技术领导者** 旨在弥合技术创新和组织风险管理之间的关键差距。本课程为建立治理战略提供了一个全面的框架，该战略不是官僚主义瓶颈，而是安全、可持续创新的加速器。

本课程解决了产品开发、法律咨询和信息技术之间跨职能协调的迫切需求。当组织将大型语言模型 (LLM) 集成到其工作流程中时，他们面临着复杂的风险，包括“影子 AI”、数据泄露、即时注入攻击和基于幻觉的责任。此外，全球监管环境正在收紧，欧盟人工智能法案和各种美国行政命令等框架都规定了严格的合规标准。

参与者将探索四个不同的模块，旨在培养负责任的人工智能的高水平能力：

1. 治理基础：** 我们首先定义人工智能治理的战略范围，区分主动管理和被动管理。学习者将分析负责任人工智能的“五个核心支柱”——透明度、问责制、公平性、可靠性和隐私——并了解如何向利益相关者阐明这些支柱的商业价值。
2. 风险管理与风险管理护栏：** 本节深入研究安全的技术和操作机制。我们研究了减轻幻觉、防止快速注射和管理数据泄漏的策略。本课程概述了如何实施高风险决策的人在环 (HITL) 流程，以及如何起草内部人工智能道德宪章。
3. 监管与监管法律状况：** 我们对当前法律环境进行了结构化概述，特别关注欧盟人工智能法案、知识产权挑战和数据隐私法 (GDPR/CCPA)。这包括在快速工程中保护商业秘密和管理第三方供应商风险的策略。
4. 实施战略：** 治理必须具有可操作性。我们演示了如何将合规性检查直接集成到敏捷和 CI/CD 工作流程中，通过 RACI 矩阵定义角色，以及建立跨职能治理委员会。

在本课程结束时，专业人士将具备设计、实施和监督稳健的人工智能治理计划所需的知识，该计划与公司战略相一致并经得起监管审查。