18、AI与治理：挑战与关键方面

AI与治理：挑战与关键方面

1. AI在安全与数据安全中的应用

AI在当今的安全和数据安全领域中扮演着复杂的角色，既可以被攻击者利用，也能用于保护我们免受威胁。以下是三个关键问题及其答案：
1. 攻击者是否利用AI进行更复杂的攻击？ 答案是肯定的。例如，人工神经网络（ANNs）被引入以改进密码破解工具。
2. AI模型或其训练数据是否会成为潜在攻击的目标？ 是的。攻击者会窃取AI模型，并通过模型反转攻击尝试窃取可能包含个人身份信息（PII）的训练数据，从而可能暴露隐私。
3. AI能否用于保护我们免受安全和数据安全威胁？ 同样，答案是肯定的。如今有许多基于AI的解决方案可用于安全领域，软件供应商也提供了相关的产品。

在数据治理项目中，特别是与数据安全相关的项目，我们应考虑使用一些融入AI的软件功能来保护数据资产。

2. AI治理的背景与挑战

2.1 AI治理的定义与范围

AI治理是一个广泛且深入的概念，不仅仅局限于纯技术方面。它的核心是组织应遵循的政策、标准和合规性要求。AI治理旨在建立一个框架，确保AI的使用符合人类中心原则，并在安全的前提下发挥作用。

2.2 传统信息治理与AI的相互影响

在AI的影响下，传统信息治理需要不断扩展，以涵盖新的AI相关工件和挑战。同时，AI也为信息治理带来了机遇，例如提高数据匹配任务的可信度和准确性，加速洞察和决策过程。

传统信息治理向AI治理的发展具有二维特征：
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