生成式人工智能（GenAI）利用先进算法创建和处理文本、语音、图像、视频、代码等多种内容，推动了显著的创新和生产力提升，彻底改变了商业格局。然而，技术进步也伴随着挑战。这一技术飞跃引发了重大的数据隐私问题，AI安全专业人员必须加以应对，以保护所在组织并维护利益相关方的信任。随着这项技术不断拓展到更新、更复杂的领域，遵守欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法案》（CCPA）等数据保护法规变得愈发重要。
数据泄露前的良好实践
这些法规要求严格管控个人数据的收集、处理和存储方式，并强调必须获得明确同意和确保数据最小化。例如，《通用数据保护条例》（GDPR）要求组织采取适当的技术和组织措施，保护个人数据免遭未经授权的访问和数据泄露。组织还需要建立健全的内部数据安全实践，例如采用隐私设计原则，将隐私考量融入AI系统开发的每个阶段。数据匿名化、尽量减少数据收集以及实施严格的访问控制都是必要策略；定期开展审计和风险评估则有助于发现漏洞，并确保符合不断演变的隐私标准。
鉴于生成式AI具备处理和生成数据的能力，组织风险也可能蔓延至组织外部。尤其值得关注的是，这些系统可能会无意中生成包含训练数据中敏感信息的内容。例如，ChatGPT等大型语言模型（LLM）可能会记忆并复现个人数据；如果管理不当，可能导致隐私侵害。在业务环境中允许使用未经审查的生成式AI工具，即“影子AI”，极易引发合规违规和数据泄露，因此必须制定并实施全面的风险管理策略。
新技术需要新工具
《 Cisco 2024年数据隐私基准研究》凸显了人们对生成式AI日益加剧的担忧。许多组织认识到，需要采用新的数据管理技术来维护客户信任。该研究显示，63%的组织已对可输入生成式AI系统的数据加以限制，另有27%的组织出于隐私方面的担忧而全面禁用此类系统。这体现了组织在降低风险和确保遵守隐私法规方面采取的主动措施，但全面禁用这些工具可能会催生影子AI，形成恶性循环。
咨询公司 McKinsey的研究指出，企业日益意识到GenAI带来的风险，尤其是数据隐私、知识产权（IP）侵权和网络安全方面的风险；约44%的组织因此遭受了负面影响。这清楚表明，严格的治理和风险缓解实践必不可少。GenAI不会止步不前，而是会无处不在。它不会消失、失去吸引力或遭到禁止，即使有些国家/地区希望这样做。GenAI将长期存在并持续演进，因此数据隐私的重要性再怎么强调也不为过。相关法规必然会更加严格，但这项技术本身仍将带来或催生新的挑战和风险。对安全专业人员而言，这意味着需要实施适应性强的AI安全协议和系统，使其能够随法规变化和技术进步不断演进。
以全面的AI安全为基石
保护数据的能力正迅速成为建立消费者和利益相关方信任、确保以合乎道德的方式使用AI的基石。未来不久，能否承诺保护隐私，很可能成为决定能否成功且合乎道德地采用生成式AI技术的关键因素。我们先进的 AI运行时安全解决方案，包括具备可观测性以及实时监控和审计功能的AI Guardrails，可帮助贵公司在AI驱动的未来蓬勃发展。
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