这种影子人工智能现象的起源往往是组织想要抓住的一个积极冲动：你的员工抓住了机会，并希望迅速利用这种生产力提升。因此，这是一个值得抓住的创新和运营效率的温床！
最重要的是，我们不应该默认禁止，而应该利用机会开展真正的宣传活动并培训团队。要制定授权使用和禁止行为的宪章，每个人都必须了解这些问题，并且必须进行讨论并达成一致。通过这种对话，我们可以一起问自己正确的问题，使生成式人工智能成为现有流程转变和改进的载体，让每个员工每天都能从中受益。
建立生成式人工智能使用的治理
就像远程办公 海外数据 章程或 IT 章程一样，正确使用生成式人工智能的章程对公司来说正变得越来越重要。它必须回答以下基本问题：
- 允许使用哪些生成式 AI 工具？
- 应该使用什么访问权限？
- 可以向人工智能提供哪些数据？
- 哪些敏感数据永远不能用来促进生成式人工智能？
- 它们可以用于哪些任务？
- 禁止执行哪些任务？
- 如何识别人工智能生成的内容？
- 谁对人工智能生成的内容负责？
该章程的制定使得将组织转型、道德问题和公司价值观等战略主题与团队的运营需求结合起来成为可能。采用这些治理规则对于防范影子人工智能以及更广泛的人工智能所固有的风险至关重要。
如今，公司需要付出巨大 Google智能购物竞价策略 努力来培训团队，使他们能够更自信地使用生成式人工智能并从中受益。这种持续的培训应该使每个人都了解风险，同时也能更好地抓住机遇。这与国家数字委员会（CNum）针对普通大众开设人工智能咖啡馆的行动一致。
使用受监督的安全工具
在专业环境中访问信息时，数据安全是一个敏感话题。从强大的用户身份验证到监控内部使用的每个 AI 模型的活动，许多最佳实践对于确保符合网络安全指南的使用并避免对信息系统的攻击至关重要。
如果 OpenAI 迅速向数十或数百名员工的新团队提供业务访问权限，那么询问有关用户输入数据的用途的问题也是合理的。
在像支持和客户服务这样敏感和拥挤的服务中使用大型语言模型需要创建专用的 AI 序列。这些序列能够执行精确的信息搜索并格式化响应，以使其符合品牌基调。它不是通过不可变提示查询的单一模型，而是一套针对每个任务专门训练的 AI 代理。经过专门培训的代理商必须完成这些任务并且始终负责！
如果文化适应和培训有助于 新加坡数据 您的团队合理使用生成式人工智能工具，则有必要设置监控工具来评估每个人的活动和使用情况。目的并不是为了进行监视，而是为了充分了解每个员工的人工智能资源的使用情况和消耗情况。这甚至可以为您提供优化的想法，通过您的才能的独创性和对模型的运用，将良好的实践带回您的业务核心。