安全问题可能拖累人工智能项目

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按照一项针对762名重点或一起负责人工智能实施的专业人员的科研，52%的组织在实施人工智能时遇到内部数据质量的问题，同期45%的受访组织亦遭遇了意外的数据泄密。

“当然，数据隐私和安全是公司在采用人工智能之前必要注意的问题之一。”AvePoint首席危害、隐私和信息安全官Dana Simberkoff暗示：“实质上，日前许多组织并未制定出合适的政策以应对这种状况，从而引起了危害的存在。倘若能够更加有效地守护和管理自己的数据，并且教育员工怎样安全地运用这项技术，那样这些危害就能够得到有效缓解。”

AvePoint和智能信息管理协会（AIIM）、信息政策领导中心（CIPL）联合科研的结论表示，持有更成熟的信息管理(IM)策略的组织比实施较弱策略的组织从人工智能中受益的可能性高出1.5倍。

这项科研还发掘，组织对其人工智能准备程度的认识与实质状况存在着矛盾。

不到一半的组织对AI有自信心

这项科研表示，仅有不到一半的组织相信自己有能力安全地应用人工智能技术。在采用人工智能之前，71%的组织担忧数据隐私和安全问题，而61%的组织则担忧内部数据的质量和归类问题。

在运用公共人工智能工具时，仅有不到一半（47%）的人确认了人工智能可接受策略，这寓意着她们可能会失去知识产权和竞争优良。尽管大部分人都在运用这些工具（60%的人运用ChatGPT，40%的人运用Gemini）。

另外，在80%认为其数据已然准备好用于AI的组织中，61%的受访者暗示在采用AI工具之前仍然对内部数据的质量和归类感到担忧。

“随着组织加大在人工智能方面的投资力度，全面的数据隐私管理和人工智能治理问责制计划变得越来越要紧。”信息政策领导中心（CIPL）总裁Bojana Bellamy在资讯稿中强调道：“良好的数据管理和人工智能治理不仅必须满足法律法规的需求，况且针对公司的长时间可连续发展，加强市场竞争力，赢得公众信任以及最大化人工智能的积极效果至关要紧。”

数据完整性和防泄漏仍然是最大的挑战

尽管88％的组织声叫作已然制定了信息管理策略，但仍有44％的组织承认她们在基本办法方面存在缺失，例如归档、留存和生命周期管理策略等。同期，仅有29％的组织在大都数的信息管理策略的实施上实现了自动化。

按照AvePoint的数据，随着数据量的增多，自动化信息管理的采用率非常低，这尤其令人担忧。日前，64%的组织正在管理最少1PB的数据，而41%的组织正在管理最少500PB的数据。

“随着越来越多的组织利用人工智能技术，机构所面临的信息管理和数据管理的挑战将会进一步加剧。”AvePoint信息管理总监Alyssa Blackburn指出，“倘若组织不可即时调节或创立适合自己的信息管理战略，那样这些挑战将会由于AI技术的运用而更加严峻。”

一项科研指出，在采用人工智能技术的过程中，有超过一半（52%）的组织面临着内部数据质量问题。同期，亦有45%的组织产生了意外数据泄密。

然而，总的来讲，大部分组织（77%）都已然认识到，为了跟上人工智能的发展，她们必须采取有些额外的信息管理策略。据AvePoint调查，这一措施被视为“朝着正确的方向迈出了充满期盼的第1步”。

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