隨着生成式人工智能重塑行業和企業，組織必須保持警惕並確保數據安全治理是首要任務。隨着越來越多的企業採用生成式AI的強大功能，數據安全治理(DSG)變得前所未有的重要。生成式AI的影響正在加深，促使組織重新評估與生成式AI應用相關的數據安全、隱私和治理策略。

鑑於這一點，隨着人工智能領域的不斷發展，企業應該牢記以下趨勢。

1.保護敏感的生成性人工智能數據變得至關重要

隨着生成式人工智能的快速發展，組織將越來越多地利用敏感數據來訓練人工智能模型、大型語言模型(LLM)和矢量數據庫中的相關嵌入。雖然這开啓了新的可能性，但也引發了對敏感數據泄露的擔憂。傳統上被鎖定在孤島中的數據現在可以通過生成式人工智能用例來利用。雖然商業價值很明顯，但如果不妥善管理和保護，生成式人工智能還可能通過暴露敏感數據使企業面臨更大的風險。與保護標准數據庫中的數據不同，保護生成式人工智能應用的數據輸入和輸出，將需要組織調整其數據安全和治理框架以適應新的架構。

許多企業已經不再局限於實驗，而是越來越多地使用敏感數據來訓練底層AI和大型語言模型。這種轉變只有在統一的數據安全治理策略下才能成功，數據領導者必須以一致且可擴展的方式對敏感數據和AI進行控制。

2.人工智能監管和數據駐留的全球勢頭

在歐盟《人工智能法案》等新法規和GDPR等現有法規的推動下，隱私、數據安全和合規性成爲焦點。人工智能和數據的影響不分國界，因此全球合規性成爲重中之重。組織必須主動領先於監管變化，以確保其數據和人工智能實踐在全球範圍內保持安全和合規。實施控制系統以自動化保障措施（而不是單純依靠教育人員）並以統一、自動化和全球的方式增強信任和安全性至關重要。

3.多雲採用的持續增長以及對全面數據治理和安全策略的需求

在創新的推動下，多雲採用和“最佳組合”方法將繼續獲得發展勢頭。組織將繼續利用雲合作夥伴和服務來解決特定用例。微軟與OpenAI的合作已取得先機。最近，谷歌通過對Gemini的最近更改提供了前所未有的功能。除了雲提供商之外，开源生態系統也蓬勃發展，新的LLM和應用程序不斷發布。

在多樣化的世界中，企業必須全面考慮數據治理和安全，以降低有效管理數據和AI模型的復雜性和成本。可擴展的解決方案對於支持現代應用程序、副駕駛和跨雲邊界協作至關重要，同時保持一致的數據安全和治理。

4.統一數據安全與治理策略的融合

隨着組織越來越依賴各種工具，對DSG採取統一方法的需求也從未如此強烈。現代數據和AI中的數據安全需要端到端生命周期方法，首先要查找、分類和標記敏感數據可能位於數據資產中的位置。然後，必須全面保護數據訪問，並持續審核和監控數據安全狀況。統一方法不是在每個工具中構建數據治理和安全，而是確保在整個數據資產中一致應用安全和治理控制，無論組織的規模或數據如何。這種方法通過識別敏感數據、部署強大的數據策略和確保大規模訪問透明度，提供了滿足不斷變化的合規性和安全性要求的靈活性。

5.從集中指揮和控制轉向聯合數據治理

數據不斷向雲端和AI轉移，對數據產品和新AI應用的需求不斷增長，改變了IT作爲組織中主要技術管理者和運營商的典型模式。一種新的模式正在出現，它將IT中的中央數據團隊與業務部門內的數據，和分析管理員之間的適當管理職責聯合起來。DSG解決方案必須採用並支持這種共同所有權模式，以提供組織實現其負責任和可信的數據使用要求所需的分析速度以及集中治理和監督。

人工智能和DSG的當前形勢至關重要。隨着生成式人工智能重塑行業和企業，組織必須保持警惕和適應能力。這些趨勢和預測可作爲應對未來挑战和機遇的規劃圖。

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標題：企業應牢記的5個AI數據安全治理趨勢

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