亚太地区AI治理现状如何？

亚太地区仅有不到十分之一的组织拥有实现可信AI所需的 治理结构。

1.组织架构

明确组织内负责管理AI标准的角色，有助于确保妥善应对与 AI有关的任何新出现问题。大多数受访组织表示这一责任由 高管团队承担，91%的组织明确指定一名董事会成员或首席 高管负责相关事宜。另外，7%的组织委任AI负责人来管理 相关风险和标准，但有不到2%的组织未在组织内指定相关 负责人。 不同组织搭建AI伦理、法律和监管合规专责团队的方式可 能会有所不同。只有略高于四分之一（28%）的组织设有集中化的伦理和风险管理团队来监控AI使用趋势和识别相关 风险，而大部分（61%）组织是在各个或某些部门/团队指派 专责人员。

其他组织则是在某些团队中指派专责人员， 或者没有指派专责人员来管理AI使用。 相比团队架构，AI标准的责任制和问责制更为重要，但这在 小型组织中较为罕见。员工人数超过1,000名的组织中，仅有 3%未设立专门的AI风险管理岗位，而在员工人数不足100名 的组织中，这一比例约为23%。

2.政策与原则

清晰明确、广泛宣贯的政策和原则是有效AI治理的基本前 提。AI政策不同于AI战略，后者包括AI目标和衡量目标实现 进展的关键指标等要素，所涉及的范围更广。尽管亚太地区 大多数组织都制定了AI战略，但许多组织的AI政策并未涵盖 卓越AI治理的关键要素。接近半数的组织AI政策中缺失AI治 理目标实施时间表或未包含有关AI的伦理指引和原则。

将AI治理要素纳入AI政策是帮助员工认识战略价值的关键。 在已制定组织层面AI战略的组织中，有30%的组织表示并非 所有员工都能明白AI战略的价值。如果AI政策包括监控或审 计流程，也就是说将风险偏好及事件响应和补救计划与更 广泛层面的组织政策进行整合，员工会更可能认识到战略的 价值。

3.程序与控制

程序与控制聚焦组织管理AI相关风险和标准的实践，包括用 于识别和管理AI相关风险的评估程序，收录所使用AI解决方 案的完整清单，以及旨在减轻AI解决方案所带来风险的控制 框架。我们的调研显示，在该支柱领域达到“成熟”水平的组 织数量最少，因此，完善程序与控制将是亚太地区提升可信 AI治理的关键。

有效AI治理的一个关键要素在于建立报告机制，便于员工反映 工作中与AI使用相关的问题或事件。然而，五分之二的组织都 缺乏这样的报告机制。对比这些组织，拥有报告机制的组织所 收到的问题数量高出五倍，所报告的事件数量多出一倍，这表 明未建立报告机制的组织可能会忽视与AI相关的新风险。在亚 太地区，AI相关问题和事件数量都在持续增加，建立应对机制 会变得越来越紧迫。

4.人才与技能

人才在实现可信AI中发挥着重要作用。然而，许多组织在这方 图面依然面临挑战，平均仅有56%的员工拥有负责任地使用 AI所需的技能。 培训可以有力弥补技能差距。尽管仅有52%的受访组织提 供AI培训，但与不提供相关培训的组织相比，能够安全使用 AI的员工比例会高出27%。而在目前不提供相关培训的组织 中，72%的组织正在积极制定培训计划。

大多数组织都为负责任地使用AI提供指引，55%的组织推出 在职学习促进举措，49%的组织为员工提供咨询服务或成 立咨询小组。私营部门组织积极提供AI应用指引和培训，而 公共部门组织更多地专注于安全措施和在职学习促进举措。

5.监控、报告和评估

AI治理系统必须能够应对不断变化的需求和不断出现的问 题，这对确保组织迅速响应风险和事件至关重要。总体而 言，受访组织在该支柱领域相对完善，18%的组织达到“成 熟”水平。大部分（85%）组织根据内部标准对AI治理进行 评估的频率是至少半年一次（包括至少半年一次、三个月一 次和实时评估）。 同时，组织需要监控和评估AI治理是否符合监管环境的变 化。近四分之三的组织至少每半年对法律和监管环境进行一 次复核。