2025 年 10 月 27 日，Ryan Daws 发表深度分析指出，当前企业面临 “AI 高使用率与低信任度” 的矛盾困境 —— 尽管 AI 已广泛渗透到个人与商业场景，成为企业保持竞争力的必要工具，但用户对其的信任却未同步提升，这种信任鸿沟不仅引发管控担忧，更可能损害企业声誉，为 CIO 与首席数据官（CDO）推动数字化转型带来新挑战。
从全球数据来看，AI 信任缺口具有普遍性且区域差异显著。在技术 adoption 领先的阿联酋，KPMG 报告显示 97% 的人在工作、学习或个人生活中使用 AI，这一比例位居全球前列，但背后隐藏着深层焦虑：84% 的人表示 “仅在确认 AI 使用方式可信时才会信任它”，57% 认为需要更严格的规则保障 AI 安全。而在英国，这种信任矛盾更为突出，仅 42% 的人愿意信任 AI，尽管 57% 接受或认可 AI 应用，但 80% 呼吁出台更强力的负责任使用规则；更值得警惕的是，78% 的英国人担忧 AI 可能引发不良后果，却仅有 10% 了解本国已有的 AI 相关规则。这种 “高使用、低信任、低认知” 的现状，揭示出即便在技术普及度高的地区，AI 信任建设仍严重滞后于应用步伐。
SleekFlow 首席技术官雷高（Lei Gao）指出，AI 发展已从 “adoption 阶段” 进入 “问责阶段”，“人们并非抵触使用 AI，而是在意 AI 是否被负责任地使用”。以客户沟通场景为例，用户对 AI 的信任源于其行为的可预测性与透明度 —— 若无法分辨自动化决策的时机，或 AI 响应存在不一致性，信任便会逐渐瓦解。例如，某企业推出的 AI 客服因偶尔出现 “答非所问”“无法转接人工” 等问题，导致用户投诉率上升 30%，即便其平均响应速度比人工快 2 倍，仍因信任缺失影响客户留存。这表明，企业在推进 AI 应用时，不能仅关注效率提升，更需将 “信任建设” 作为核心目标。
针对如何弥合 AI 信任鸿沟，雷高提出三大核心策略，将 AI 战略从单纯的技术问题转化为 “可控性管理” 问题。首先，企业需明确披露 AI 的使用场景，保持坦诚沟通。无论是面向客户还是内部员工，都应清晰标注 “何时与 AI 交互、何时由人类接管”—— 例如，AI 客服首次响应时主动提示 “当前为智能助手服务，如需人工帮助可回复‘转人工’”，内部 AI 协作工具在生成报告时标注 “本内容由 AI 辅助创作，已通过人工校验”。这种透明度看似简单，却是构建信任的基础，能有效消除用户对 “AI 隐形决策” 的疑虑。
其次，技术领导者需将 AI 定位为 “人类赋能工具”，而非 “替代者”，以此降低内部抵触情绪，提升员工对 AI 的接受度。雷高强调，AI 的价值在于放大人类能力，而非取代人类工作 —— 例如，在数据分析岗位，AI 可自动处理海量原始数据、生成初步洞察，人类则聚焦于解读洞察、制定战略决策，这种 “人机协同” 模式既能提升效率，又能让员工感受到自身价值未被削弱。某金融企业引入 AI 辅助风险评估后，通过明确 “AI 负责数据筛查，人类负责最终审批” 的分工，不仅将评估效率提升 40%，还因员工参与度提高，使 AI 工具的内部使用率从初期的 35% 升至 80%。
最后，企业领导者需建立 AI 的持续监测机制，重点核查其语气恰当性与公平性，将信任维护转化为常态化工作。AI 的负责任使用并非 “一劳永逸”，而是需要长期跟踪 —— 例如，定期检查 AI 客服的对话记录，确保其回复语气符合企业服务规范，无生硬或冒犯表述；在招聘、贷款审批等涉及公平性的场景中，监测 AI 决策是否存在性别、地域等偏见。某零售企业通过每月开展 AI 公平性审计，及时发现并修正了推荐算法中 “过度偏向高消费用户” 的问题，使中小消费群体的转化率提升 15%，同时避免了潜在的歧视争议。
雷高特别指出，AI 信任建设不能依赖单一工具或框架，无论企业使用 AWS Bedrock 的基础 AI 模型、Dell AI Factory 进行信息管理，还是借助 SAP Joule 等 AI 助手，都需将 “透明度、一致性、人类控制” 融入每一次 AI 交互。例如，使用 AWS Bedrock 时，明确告知用户模型的训练数据范围与局限性；通过 Dell AI Factory 处理敏感数据时，向员工公示数据使用流程与安全保障措施；借助 SAP Joule 辅助工作时，保留人类对关键决策的最终控制权。
从行业趋势来看，AI 信任已成为企业数字化转型的下一个关键里程碑。阿联酋的案例证明，AI adoption 速度并非成功的唯一衡量标准，企业更需向用户证明其 AI 系统不仅功能强大，更具备可靠性、公平性与开放性。雷高总结道：“下一个里程碑在于信任，在于证明自动化能服务于人，而非仅追求性能指标。” 对于企业而言，弥合 AI 信任鸿沟不再是 “可选任务”，而是关乎品牌声誉与长期竞争力的 “必答题”—— 唯有将信任建设贯穿 AI 应用全流程，才能充分释放 AI 的价值，实现技术与业务的良性循环。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ru-he-mi-he-qi-ye-zhong-de-ai-xin-ren-hong-gou
