Help net security發佈了一篇人工智慧外包：管理第三方風險的策略指南
人工智慧（AI）正在改變商業的運作方式，許多公司為了獲得競爭優勢，選擇與第三方人工智慧服務合作。然而，這種做法也帶來了自己的一系列風險。從數據安全到算法偏見，從供應商依賴到運營中斷，了解並減輕這些威脅是至關重要的。本文將討論與第三方人工智慧服務相關的主要風險，並提供一些有效管理的策略，讓公司能夠充分利用人工智慧的優勢，同時保護自己的利益。
數據安全與隱私
根據 IBM 的報告，2023 年全球數據泄露的平均成本為 445 萬美元。隨著數據量的增加，遭受數據泄露或惡意使用敏感信息的風險也大幅提高。此外，遵守 GDPR 和 CCPA 等法規的挑戰也日益增加。知識產權的問題也是人工智慧領域的重點。因此，數據治理和強大的安全措施是必不可少的。與第三方人工智慧服務合作時，要確保數據的加密、訪問控制和入侵檢測系統，以防止未經授權的訪問和數據泄露。同時，要向服務提供商索取有關人工智慧模型的開發過程和訓練數據的詳細信息，以確保數據的質量和合規性。
算法偏見與公平性
一項發表在《美國國家科學院院刊》（PNAS）上的研究發現，來自亞馬遜、微軟和旷視的人臉識別算法存在種族偏見。許多人臉檢測系統可能會持續出現偏見。顯然，這種錯誤識別可能會對相關方造成嚴重的後果。因此，需要多元化的訓練數據和透明的算法來減輕歧視性的結果。此外，復雜的人工智慧模型經常遇到“黑箱”問題，即某些人工智慧模型如何得出決策的過程。與第三方人工智慧服務合作時，需要人類的監督來應對偏見算法的威脅。
供應商鎖定與依賴
我們都可以承認，過度依賴人工智慧的風險是巨大的。人工智慧可以快速成為許多挑戰的解決方案。不足為奇的是，公司面臨著類似的風險，即過於依賴單一供應商的人工智慧解決方案。然而，這種做法可能會帶來問題。公司可能“陷入困境”，轉換供應商似乎幾乎不可能。因此，多樣化和明確的合約協議是減輕鎖定風險的關鍵。
運營中斷與停機
與第三方人工智慧服務合作，也意味著將部分控制權交給外部實體。如果服務提供商出現故障、延遲或停機，可能會對公司的業務流程和客戶滿意度造成負面影響。因此，與第三方人工智慧服務合作時，要確保有備用方案和風險轉移策略，以應對可能的運營中斷。同時，要定期監測和評估服務提供商的性能和服務水平協議（SLA），以確保他們達到預期的標準。
如前所述，外包人工智慧服務已成為許多公司希望利用人工智慧的力量而不投入內部開發的首選策略。然而，這種策略也不是沒有風險的。公司必須清楚地識別和管理與第三方人工智慧服務相關的風險，才能在享受人工智慧帶來的好處的同時，保護自己的利益。通過遵循本文提供的指導，公司可以應對外包人工智慧服務的複雜性，同時最大限度地減少潛在的風險。