2025 年 10 月 29 日，Solvd 公司首席技术官斯凯勒・罗巴克（Skylar Roebuck）发表深度分析指出，当前 AI 行业正深陷 “快速创新与风险管控失衡” 的困境，这种失衡不仅可能引发数据安全、伦理争议等问题，更会对企业长期发展造成隐性伤害。麦肯锡近期的全球调查数据直观揭示了这一现状：尽管 78% 的组织已在至少一个业务职能中应用 AI 技术，然而仅有 13% 的组织配备了 AI 合规专员，更仅有 6% 的组织拥有专职 AI 伦理专家。在罗巴克看来，这种 “重应用、轻治理” 的做法本质上是对 AI 技术特殊性的严重忽视 ——AI 作为人类迄今为止接触到的最强大且发展速度最快的技术之一，一旦缺乏有效的管控措施，哪怕只是一次 AI 偏见事件（如招聘系统对特定群体的歧视性筛选）或 AI 滥用行为（如未经授权泄露用户隐私数据），都可能瞬间摧毁企业多年苦心经营的品牌声誉，让过往的市场积累付诸东流。
更值得警惕的是，许多企业的 CIO（首席信息官）与 CTO（首席技术官）虽清楚知晓这些潜在风险，却普遍存在 “等待监管救赎” 的侥幸心理。他们默认监管机构最终会出台统一的 AI 治理框架，从而无需企业自行投入资源建立内部规则，这直接导致行业内出现 “风险讨论热火朝天，实际监督流于形式” 的怪象。罗巴克对此明确表示，监管滞后是科技行业的常态，以 ChatGPT 为例，自其推出至今已近三年时间，美国参议院才刚刚启动关于聊天机器人安全风险的听证会，真正具备实操性、覆盖全行业的 AI 监管政策，很可能还需要数年时间才能落地。若企业此时选择拖延内部治理工作，未来必将面临 “高成本改造” 的被动局面，这与当初 GDPR（《通用数据保护条例》）和 CCPA（《加州消费者隐私法案》）实施时的场景如出一辙 —— 当时大量缺乏准备的企业被迫紧急调整业务流程、重构数据系统，不仅耗费了巨额成本，还因合规问题错失了市场机遇。因此，罗巴克强调，负责任的 AI 应用绝不存在 “先使用、后规范” 的 “缓冲期”，企业必须从现在开始主动建立治理框架，并将其深度融入日常运营，而非被动等待外部强制要求。
对于多数企业而言，“不知从何入手” 是启动 AI 治理工作的首要障碍。Solvd 近期针对 500 家大型企业的 CIO 与 CTO 开展的专项调查显示，48% 的受访者将 “界定 AI 负责任使用与部署的标准” 列为实现 AI 伦理应用的核心挑战。针对这一痛点，罗巴克提出了从 “风险视角扩展” 与 “嵌入现有流程” 两大核心方向切入的解决方案。首先，企业需要突破 “仅关注 AI 功能价值” 的局限，全面评估 AI 应用可能带来的潜在风险。例如，某企业引入 AI 客服助手以提升客户响应效率，确实实现了员工工作时间节省 30% 的目标，但在后续运营中却发现，该 AI 助手会将客户咨询中包含的个人身份信息（PII）与商业机密自动共享至未授权的第三方大语言模型（LLM），险些引发大规模数据泄露事故。这一案例表明，在引入任何 AI 工具前，企业都必须系统梳理 “功能收益” 与 “风险成本” 的平衡关系，避免因追求短期效率而忽视长期隐患。
其次，企业应将 AI 治理无缝嵌入已有的软件开发生命周期（SDLC）。绝大多数数字化企业对 SDLC 框架都极为熟悉，该框架已为产品质量管控提供了成熟的流程保障，将 AI 治理的最佳实践融入其中，例如在需求分析阶段加入 AI 伦理影响评估、在测试阶段增加 AI 偏见检测与合规性验证环节，能够让负责任的决策成为团队日常工作流程的一部分，而非额外增加的负担。具体而言，企业需要建立专门的 AI 治理机构，如 AI 伦理委员会或 AI 治理董事会，由该机构明确 AI 应用在组织内部的具体标准、关键监控指标以及长期维护流程，其职责范围应涵盖 AI 工具与模型的全生命周期管控、AI 解决方案的审批流程、AI 风险的动态管理、与外部监管标准的对齐，以及面向内外部的透明沟通机制。尽管从表面上看，这似乎是一套 “全新的流程”，但实际上其核心逻辑与企业已有的数据管理最佳实践、网络安全维护工作高度一致，并且可以通过自动化工具实现风险的早期发现与预警，例如利用专门的算法实时监测 AI 决策过程中的偏见倾向，一旦发现异常便立即触发警报。
此外，企业还需建立 “分级风险管理机制”，根据 AI 应用的风险等级合理分配治理资源。并非所有 AI 应用都需要投入同等强度的监管力量，例如 “AI 生成内部会议纪要” 这类应用的风险程度，远低于 “AI 主导贷款审批”“AI 进行招聘筛选” 等直接影响个人权益的应用。对于低风险应用，企业可以简化审核流程，确保业务效率不受过多影响；而对于高风险应用，则必须设置多层级的安全检查环节，包括数据来源合规性审核、算法公平性测试、决策逻辑透明度验证等，确保资源能够集中用于管控最重要的风险点。最后，内外部的透明沟通是 AI 治理落地的关键保障。企业需要维护一份动态更新的 AI 治理标准文档，确保所有团队成员都能及时了解最新的规则要求；同时，要为员工提供持续的 AI 治理培训，帮助其掌握识别风险、规避风险的具体方法。对外而言，企业则需要清晰披露 AI 应用的基本工作逻辑、数据使用范围以及风险管控措施，以此增强用户、合作伙伴乃至监管机构对企业 AI 应用的信任。
在 AI 治理实践中，一个普遍存在的误区是 “将治理视为创新的阻碍”。Solvd 的调查数据显示，87% 的 CIO 与 CTO 担忧 “过度的监管会限制 AI 创新的速度与空间”，这种认知直接导致 AI 治理工作常常被置于产品开发的末期，成为 “拖慢项目进度的阻力”。但罗巴克明确指出，这种观点存在根本性错误 ——AI 治理实则应被视为创新的 “战略伙伴”，而非 “绊脚石”，关键在于将治理工作融入产品开发的全流程，而非等到项目即将上线时才匆忙补救。一方面，企业可以将 AI 治理要求嵌入敏捷开发的迭代周期，实现 “创新与合规并行推进”。例如，在每个冲刺（Sprint）阶段，开发团队在推进功能开发的同时，同步运行 AI 公平性检测、数据合规性验证、算法偏见扫描等自动化工具，这些工具能够在不影响开发节奏的前提下，实时发现并提示潜在风险，帮助团队及时调整方案。从长期来看，这种 “从源头就嵌入责任意识” 的开发模式，能够让客户、员工以及监管机构对企业的 AI 应用更有信心，反而为企业赢得了更大的创新空间 —— 客户更愿意使用企业的 AI 产品，员工更敢于探索 AI 的新应用场景，监管机构也更倾向于给予企业一定的创新试错空间。
大量实践数据也印证了这一观点：拥有完善的数据与 AI 治理框架的企业，其财务绩效较缺乏治理体系的企业提升了 21%-49%；而另有研究预测，到 2027 年，60% 的企业将因 AI 伦理治理框架混乱、缺乏系统性，无法实现 AI 应用的预期业务价值，甚至可能因 AI 相关的合规问题面临巨额罚款。另一方面，企业可以通过建立 “治理 – 风险 – 合规（GRC）团队”，有效化解跨部门协作的效率问题。在以往的 AI 项目中，法律团队直接参与往往会导致流程放缓，因为法律人员可能对技术细节缺乏足够了解，容易提出过于保守的合规要求。而 GRC 团队可以充当 “桥梁” 角色：一方面，他们与法律团队保持紧密沟通，深入理解最新的监管要求，并将其转化为技术团队能够理解的具体标准，同时为法律团队提供实时的 AI 项目风险报告，让法律人员无需深入技术细节就能掌握项目合规情况；另一方面，GRC 团队与开发团队协同工作，提前识别项目中可能存在的法律风险与合规隐患，并共同制定解决方案，避免项目后期因合规问题被迫返工。例如，某科技企业通过引入 GRC 团队，将 AI 产品的合规审核时间从原本的 2 周缩短至 3 天，同时将潜在的法律风险降低了 80%，充分证明了合理的治理架构不仅不会阻碍创新，反而能为创新提速。
随着 AI 技术在企业内部的应用不断扩张，治理体系必须具备 “随业务同步升级” 的能力，否则将难以应对日益复杂的风险挑战。当前，许多企业在 AI 治理中面临的一大问题是 “部门孤岛式部署”—— 不同业务单元各自推进 AI 项目，缺乏统一的协调与管理，导致各部门对 “负责任 AI” 的定义、执行标准各不相同，不仅造成了治理资源的浪费，还可能因标准不一致引发新的风险。针对这一问题，罗巴克提出了三大解决方案。第一，企业应建立 “AI 卓越中心（AI Center of Excellence）”，该中心整合了技术专家、合规专员、业务代表等多领域人才，负责制定全公司统一的 AI 治理标准与分级审批流程。对于低风险的 AI 应用，如 AI 辅助文档翻译、AI 生成简单报表等，卓越中心会制定简化的审批路径，确保业务部门能够快速推进；对于高风险的 AI 应用，如 AI 驱动的医疗诊断辅助系统、AI 进行信用评分等，则会设置严格的安全检查流程，包括多轮算法测试、外部专家评审、用户隐私影响评估等，确保风险得到充分管控。同时，AI 卓越中心还会为企业高管设定明确的 AI 安全 KPI（关键绩效指标），如 “AI 决策偏见率低于 1%”“AI 相关数据泄露事件为 0” 等，将 AI 治理责任纳入管理层的考核体系，避免责任被日常业务稀释。
第二，企业需要提升 AI 治理指标的可视化与动态监控能力。当前，许多企业仍依赖静态的合规报告来跟踪 AI 治理情况，但这类报告往往在生成后很快就会过时，且内容晦涩难懂，难以被高管有效利用。对此，企业应搭建实时数据仪表盘，将 AI 治理的关键指标（如 AI 模型的偏见程度、数据合规率、用户投诉中与 AI 相关的比例等）以直观的图表形式呈现，让高管能够随时掌握 AI 治理的最新状况，及时发现潜在问题。此外，企业还应参照网络安全风险跟踪的模式，建立 “AI 风险登记册”，详细记录每一个 AI 模型的开发团队、测试过程、上线时间、运行表现以及历次风险排查结果，并保留完整的审计轨迹，确保一旦出现问题，能够快速追溯原因、明确责任。
第三，企业必须强化针对 AI 全生命周期的培训与持续监控。负责任的 AI 治理绝非 “上线时审批一次就万事大吉”，而是需要贯穿 AI 模型从开发、测试、上线到退役的全过程。企业应定期为开发者、技术人员、业务 leaders 乃至普通员工开展负责任 AI 实践培训，内容包括 AI 伦理原则、数据合规要求、风险识别方法等，帮助不同岗位的员工都能在工作中主动规避 AI 风险。同时，企业要建立 “持续监控机制”，例如实时监测 AI 推荐系统的用户反馈，若发现系统存在性别、地域等方面的偏见倾向，便立即组织技术团队调整算法；定期审查 AI 模型的数据来源，确保数据的合规性与时效性；跟踪 AI 应用的实际业务影响，若发现其未达到预期效果或存在潜在风险，及时启动优化或下线流程。
罗巴克在分析的最后强调，平衡 AI 创新与责任的核心在于 “将治理视为一个持续迭代的过程，而非一次性的任务”。对于企业而言，既不能因追求创新而忽视风险，也不能因过度管控而扼杀创新活力。通过主动建立清晰的治理规则、将治理融入现有业务流程、构建可规模化的治理体系，企业完全能够在 “不打破现有秩序” 的前提下，快速推进 AI 应用，同时确保其可信、有效且合规，最终实现 AI 技术商业价值与社会价值的最大化，在激烈的市场竞争中建立起独特的优势。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/kuai-su-xing-dong-dan-bu-lu-mang-ru-he-ping-heng-fu-ze-ren
