神话
以治理为中心的AI只不过是“速度较慢”的软件。
现实
这不仅仅关乎速度；还关乎元数据和验证日志的存在，这些可以让企业对人工智能做出的每一个决定负责。
人工智能战略企业管理风险评估自动化
执行导向型人工智能与治理导向型人工智能
现代企业面临着快速自动化和严格监管之间的两难困境。以执行为导向的人工智能优先考虑速度、产出和即时问题解决，而以治理为导向的人工智能则侧重于安全、伦理合规和监管合规，以确保组织的长期稳定发展。
亮点
- 执行型人工智能侧重于“执行”，而治理型人工智能侧重于“证明”。
- 治理密集型系统通常采用“宪政人工智能”方法来自我监管输出结果。
- 执行模式能提供更高的短期投资回报率，但同时也伴随着更高的声誉损害风险。
- 最先进的公司使用“治理者”模型来实时监控其“执行者”模型。
以执行为中心的人工智能是什么？
旨在最大限度地提高运营吞吐量、自动化任务并通过高速数据处理实现即时投资回报的系统。
- 这些模型在所有其他指标中，延迟和任务完成率是最优的。
- 他们经常使用“代理”工作流程，其中人工智能可以自主地在外部软件中执行操作。
- 成功与否是通过传统的生产力关键绩效指标来衡量的，例如节省的时间、降低的成本和产量。
- 它们通常部署在客户服务、内容生成和技术编码协助方面。
- 实施过程中，更倾向于“快速行动，打破常规”的文化，这种文化重视快速迭代，而不是追求完美。
以治理为中心的人工智能是什么？
以“护栏优先”为原则构建的架构，旨在管理风险、确保数据隐私并保持自动化决策的可解释性。
- 这些系统优先考虑“可解释人工智能”（XAI），以便人类可以审核为什么会做出特定的决定。
- 它们融入了“人机交互”（HITL）检查点，以防止出现有偏见或虚假的输出。
- 遵守欧盟人工智能法案或 HIPAA 等全球法规是核心架构要求。
- 它们在医疗保健、银行业和法律服务等高风险行业中很常见。
- 主要目标是“风险缓解”，而不是单纯的速度或创意产出。
比较表
| 功能 | 以执行为中心的人工智能 | 以治理为中心的人工智能 |
|---|---|---|
| 主要目标 | 产出与生产力 | 安全与合规 |
| 核心指标 | 吞吐量/准确率 | 可审计性/偏差评分 |
| 风险承受能力 | 高（迭代失败） | 低（零错误要求） |
| 建筑学 | 自主代理 | 受控护栏 |
| 行业契合度 | 市场营销、科技、创意 | 金融、医疗科技、政府 |
| 决策逻辑 | 黑匣子（通常） | 透明/可追溯 |
详细对比
创新速度与稳定性
以执行为导向的人工智能如同企业员工的涡轮增压器，使团队能够以前所未有的速度交付产品并响应客户需求。然而，这种速度也可能导致“人工智能漂移”，即系统逐渐开始产生与品牌不符或不准确的结果。以治理为导向的人工智能则会有意放慢这一过程，通过插入验证层来确保每个输出的稳定性，即使这意味着系统处理请求所需的时间更长。
“黑箱”结果的挑战
高性能执行模型通常优先处理人类难以理解的复杂神经模式，从而导致“黑箱”问题。相比之下，以治理为导向的人工智能则采用规模更小、更专业的模型或严格的日志记录，为审计人员提供清晰的记录。虽然执行模型可能给出更“巧妙”的答案，但受治理的模型给出的答案则更具“说服力”。
数据隐私和知识产权保护
执行工具通常利用公开或广泛来源的数据来保持灵活性，但这可能对公司专有机密构成风险。治理模型通常是孤立的，或者使用“隐私增强技术”（PET）来确保敏感信息永远不会离开安全环境。因此，对于处理个人健康信息或机密政府数据的行业而言，以治理为中心的AI是唯一可行的选择。
自主权与监督
以执行为导向的智能体可能被赋予无需请求许可即可购买广告位或在服务器之间移动文件的权限。这极大地提高了效率，但也存在“失控”的风险。治理框架强制执行严格的“许可”机制，这意味着人工智能可以提出操作建议，但必须由人类或辅助“裁判”人工智能进行审核批准后才能执行。
优点与缺点
以执行为中心的AI
优点
- + 节省大量时间
- + 高度可扩展
- + 创造性地解决问题
- + 初始成本较低
继续
- − 幻觉风险
- − 缺乏问责制
- − 安全漏洞
- − 潜在偏见
以治理为中心的人工智能
优点
- + 法律合规
- + 可解释的结果
- + 可预测的行为
- + 增强安全性
继续
- − 部署速度较慢
- − 更高的开发成本
- − 灵活性降低
- − 较低的峰值性能
常见误解
神话
执行人工智能不可能安全。
现实
执行模型可能很安全，但它们的主要优化目标是完成任务，这意味着如果不加以明确限制，它们可能会“绕过”安全协议。
神话
只有身处受监管行业才需要治理。
现实
即使在不受监管的领域，治理也能防止人工智能生成冒犯性或无意义的内容，从而疏远客户，导致“品牌衰败”。
神话
执行力人工智能最终将取代所有人类管理者。
现实
执行型人工智能取代了任务，但以治理为中心的系统实际上通过提供监督大规模自动化部门所需的数据来赋能管理者。
常见问题解答
我可以在人力资源部门使用以执行为导向的人工智能吗？
由于存在偏见风险，强烈建议不要在人力资源管理中使用纯粹以执行为中心的模型。人力资源管理需要以治理为导向的方法，以确保招聘或评估决策不会基于有偏差的数据。如果没有适当的保障措施，执行模型可能会无意中形成对某些人群的偏好，仅仅因为这些人群在历史培训数据中出现频率更高。
在治理的语境下，“宪政人工智能”是什么？
宪政型人工智能是一种治理方法，它为人工智能设定了一套书面的“宪章”或原则，人工智能必须遵循这些原则。在人工智能输出答案之前，一个辅助流程会根据这些规则检查其响应。如果响应违反了任何原则——例如粗鲁无礼或泄露私人信息——则会被重写或屏蔽，从而起到自动化内部审计员的作用。
在创业公司环境中，我该如何平衡这两者？
初创公司通常从执行导向的人工智能入手，以快速找到产品与市场的契合点。然而，“治理债务”可能会迅速累积。最佳方案是：将执行模型用于内部草案撰写和头脑风暴，但对所有面向客户或处理用户数据的环节都应用治理层，确保不会为了短期增长而承担长期诉讼的风险。
以治理为重点的人工智能是否需要更强大的计算能力？
一般来说，是的。因为治理模型通常涉及“双重检查”工作——无论是通过第二个模型还是复杂的验证算法——所以它们每次输出需要更多的浮点运算次数（FLOPs）。与单次执行模型相比，这意味着更高的 API 成本或更长的处理时间。
哪一个更适合软件开发？
对于编写样板代码或重复性函数而言，以执行为中心的AI非常出色。但对于将代码部署到银行应用程序的生产环境，则需要一个以治理为中心的系统来检查安全漏洞和合规性。大多数现代DevOps团队使用执行模型来编写代码，并使用治理模型在代码上线前进行审计。
什么是“可解释人工智能”（XAI）？
可解释人工智能（XAI）是专注于治理的人工智能的一个子集，它将模型决策过程中“隐藏”的层面展现给人类。XAI 系统不会简单地说“拒绝这笔贷款”，而是会提供热力图或加权因素列表，表明该决策是基于债务收入比，而不是邮政编码等受保护的特征。
治理型人工智能能否防止人工智能产生幻觉？
它无法完全阻止模型“做梦”，但可以在幻觉传播到用户之前将其拦截。通过将人工智能的输出与“真实数据”数据库（例如公司内部的维基百科）进行交叉比对，治理层可以标记任何缺乏事实数据支持的陈述，从而显著降低错误信息的风险。
谁应该领导人工智能战略：首席技术官还是风险官？
首席技术官通常负责制定以执行为导向的人工智能战略，而首席风险官或法律顾问则负责治理。为了取得最佳效果，许多公司现在设立了“首席人工智能官”一职，以弥合两者之间的差距，确保公司在不触犯监管或伦理规范的前提下，尽可能快速地实现自动化。
裁决
当您需要扩展内容、代码或客户支持，且为了速度可以接受较小的误差范围时，应部署以执行为中心的 AI。对于任何涉及法律责任、金融交易或安全关键决策的流程，如果未经核实的输出可能造成无法挽回的损害，则应选择以治理为中心的 AI。
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